VALIDATING A PHARMACOKINETIC MODEL OF POLYCHLORINATED BIPHENYLS (PCBs) USING BLOOD LEVELS IN CHILDREN FROM BIRTH UP TO 22 MONTHS OF AGE
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Recent evidence suggests that not only can PCBs disrupt neurodevelopment following prenatal exposure, but also that there are postnatal windows of susceptibility during which exposure may impact additional processes. Estimation of children exposure during different time windows is crucial when assessing such chemically induced ailments. However, the validation of a previously developed pharmacokinetic tool was restricted to the first 6 months of life. We aimed at validating a physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model for the postnatal exposure to PCBs using blood levels sampled up to 22 months of age in a birth cohort of children from Slovakia. Methods: We simulated blood PCB-153 level profiles in 328 children with sufficient information on cord blood levels, weight and height at or close to blood sampling times, duration of breast-feeding, gender and blood levels at two time points (on average at 6 and 16 months, ranging from 5 to 22 months). Predictions were compared to measured levels through Spearman’s rank correlations and linear regression. Results: Estimated levels correlated to measured levels with Spearman correlation coefficients of 0.79 and 0.81 for the 6 month and 16 month sampling times, respectively. Linear regression analyses revealed that estimations explained 62 % and 63 % of the variability in measured levels at 6 and 16 months. Conclusions: Although correlations in this study were slightly lower than that obtained in our previous study, results suggest that the model is suitable for the estimation of postnatal levels up to 22 months of age. Studies are underway to calibrate the model, extend its validation to children of 5 years of age and to investigate the impact of postnatal exposure to PCBs on a multitude of health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».