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Enregistrement W2903103952 · doi:10.1016/j.envint.2018.10.042

Characterization of age-based trends to identify chemical biomarkers of higher levels in children

2018· article· en· W2903103952 sur OpenAlexaff
Vy Kim Nguyen, Justin A. Colacino, Jon A. Arnot, Jacob Kvasnicka, Olivier Jolliet

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensARC Resources (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyBiomarkerPopulationBiological ageBiomonitoringAge groupsEnvironmental healthBiologyEnvironmental scienceDemographyMedicineEcologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chemical biomarker concentrations are driven by complex interactions between chemical use patterns, exposure pathways, and toxicokinetic parameters such as biological half-lives. Criteria to differentiate legacy from current exposures are helpful for interpreting variation in age-based and time trends of chemical exposure and identifying chemicals to which children are highly exposed. A systematic approach is needed to study temporal trends for a wide range of chemicals in the US population. OBJECTIVES: Using National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data on measured biomarker concentrations for 141 chemicals from 1999 to 2014, we aim to 1) understand the influence of temporal determinants, in particular time trends, biological half-lives, and restriction dates on age-based trends, 2) systematically define an age-based pattern to identify chemicals with ongoing and high exposure in children, and 3) characterize how age-based trends for six Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFASs) are changing over time. METHODS: ) relationships between age and chemical biomarker levels. RESULTS: For restricted chemicals, a minimum persistence of 1 year in the human body is needed to observe substantial differences between the less exposed young population and historically exposed adults. We define a metric ( [Formula: see text] ) that identifies several phthalates, brominated flame retardants, pesticides, and metals such as lead and tungsten as elevated and ongoing exposures in children. While a substantial reduction in children's exposures was reflected in PFOS and PFOA, levels of PFNA and PFHxS in children were higher in 2013-2014 compared to those in 1999-2000. CONCLUSIONS: Integrating a series of regression models with systemized stratified analyses by age group enabled us to define an age-based pattern to identify chemicals that are of higher levels in children.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,977

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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