Investigation of number of replicate measurements required to meet cigarette smoke chemistry regulatory requirements measured under Canadian intense smoking conditions
Notice bibliographique
Résumé
There has been increased interest in recent years in regulatory reporting of cigarette smoke toxicants. There is a great deal of diversity in current regulatory standards around the world in terms of the identities of regulated toxicants, and the number of replicate analyses stipulated for their measurement. Furthermore, analytical methods developed collaboratively by several organisations and intended for regulatory analysis generally differ in their recommended replicate numbers to those stipulated by regulators. In view of these inconsistencies, we undertook an exercise to examine the most appropriate numbers of replicates required for regulatory analysis of cigarette smoke toxicants. A one-point-in-time sampling exercise was undertaken of the German cigarette market, with 161 brands sampled and analysed in a single laboratory using Canadian Intense smoking conditions. Seven replicate measurements were made for each analyte and product, other than nicotine, CO and nicotine-free dry particulate matter for which eight replicate measurements were made. After confirming the absence of order of analysis effects, a variety of statistical tests (such as group assessment, paired comparisons, linear regression models and ratio analysis) were conducted examining mean values, SDs and CVs to identify the role of numbers of analytical replicates on data quality. The statistical analysis showed no difference in mean values for any of the 18 toxicants irrespective of replicate numbers (between 3 and 7 or 8). The large majority of analytes showed no difference in data variability with replicate number; but some very small differences (much lower than within product variability) were observed for a minority of compounds. Similarly, paired analysis showed no significant differences between mean values obtained using different replicate numbers in most cases, apart from very low differences (<5%) for a small number. Linear regression analysis showed correlations around 96 to 98% (other than crotonaldehyde at 91%) between values obtained with 3 vs 7 replicates. Similarly, per product mean value ratio analysis showed 95% consistency between values obtained with 3 and 7 replicates. We therefore conclude that three replicates is sufficient for precise determination of cigarette mainstream smoke toxicant emissions, and that use of 7 replicates as stipulated in some regulator jurisdictions does not offer any greater accuracy or precision.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».