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Enregistrement W2615726360 · doi:10.1016/j.toxlet.2017.05.019

A global human health risk assessment for octamethylcyclotetrasiloxane (D 4 )

2017· article· en· W2615726360 sur OpenAlexaboutno aff
Robinan Gentry, Allison Franzen, Cynthia Van Landingham, Tracy Greene

Notice bibliographique

RevueToxicology Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingRisk assessmentOctamethylcyclotetrasiloxaneRisk analysis (engineering)Chemical safetyEnvironmental healthComputer scienceEnvironmental scienceBusinessMedicineEngineeringPharmacologyPharmacokineticsWaste managementComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Octamethylcyclotetrasiloxane (D4) is a low-molecular-weight volatile cyclic siloxane, primarily used as an intermediate in the production of some widely-used industrial and consumer silicone based polymers and may be present as a component in a variety of consumer products. A global “harmonized” risk assessment was conducted to meet requirements for substance-specific risk assessments conducted by regulatory agencies such as USEPA’s Integrated Risk Information System (IRIS), Health Canada’s Chemical Management Program (CMP) and various independent scientific committees of the European Commission (e.g. the Scientific Committee on Consumer Safety (SCCS), the Scientific Committee on Health and Environmental Risks (SCHER)), as well as to provide guidance for chemical safety assessments under REACH in Europe. This risk assessment incorporates global exposure information combined with a Monte Carlo analysis to determine the most significant routes of exposure. Utilization of a multi-species, multi-route physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model was included to estimate internal dose metrics, benchmark modeling was used to determine a point of departure (POD), and a margin of safety (MOS) evaluation was used to compare the estimates of intake with the POD. Because of the specific pharmacokinetic behaviors of D4 including high lipophilicity, high volatility with low blood-to-air partition coefficients and an extensive metabolic clearance that regulates tissue dose after exposure, the use of a PBPK model was essential to provide a comparison of a dose metric that reflects these processes. The characterization of the potential for adverse effects after exposure to D4 using a MOS approach based on an internal dose metric removes the subjective application of varying uncertainty factors from various regulatory agencies and allows examination of the differences between internal dose metrics associated with exposure and those associated with adverse effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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