Regional Priorization of Contaminants of Interest in Environmental Health Based on Human Biomonitoring Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Limited financial and human resources command to establish priorities in terms of environmental contaminants of public health interest. The objective of this work was to establish a regional list of priority chemicals based on the interpretation of a relevant subset of Canadian Human biomonitoring (HBM) data.METHODS: HBM data for Quebec’s participants were extracted from the Canadian Health Measures Survey for 50 environmental pollutants. The priority determination was first made by comparing the geometric mean and 95th percentile biomarker concentrations of these data with the baseline levels of the Canadian population. Quebec’s HBM data were then compared to Biomonitoring Equivalent, which are screening tools developed in a health risk assessment context. Using this second approach, chemical-specific hazard quotients (HQs) or cancer risk levels were generated for about ten compounds.RESULTS: The comparison between Quebec and Canadian HBM data allowed to identify 3 chemicals for which Quebec inhabitants biomarkers concentrations are deemed significantly greater than for Canadians in general, based on the non-overlapping of the 95% confidence intervals of the geometric mean. Using the second approach, the level of priority was determined as medium or high for 7 compounds (HQ values >0.1 or cancer risk of >10-6). Due to the limited number of compounds for which Quebec HBM data are currently available, the results of recent prioritization exercises based on Canadian and US HBM data and using BE complemented the present analysis. Overall, 24 substances of interest were identified in the present work. Cadmium, prioritized under the two approaches mentioned above, as well as arsenic, lead and acrylamide figure among those.CONCLUSION: The list of priority chemical built here can contribute to orientate public health actions in order to reduce population’s exposure to critical environmental contaminants, or contribute to identify relevant research themes.
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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) | 0,001 | 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 ».