Toxicokinetic Modeling of Biomarkers of Exposure to Lambda-Cyhalothrin for Predicting Exposure and Determining Biological Reference Values
Notice bibliographique
Résumé
A multi-compartment toxicokinetic model was developed to predict the time courses of the widely used pyrethroid lambda-cyhalothrin and its metabolites (CFMP and 3-PBA) in the human body and in accessible biological matrices following different exposure scenarios. Model parameters were determined using blood and urinary time course data of metabolites (CFMP and 3-PBA) in volunteers exposed to lambda-cyhalothrin by the oral and dermal routes. The modeling confirmed that the kinetics of biomarkers of exposure to lambda-cyhalothrin was similar to that of permethrin and cypermethrin metabolites. For the oral route, the model conceptual and functional representation is similar to the one previously developed by our team for permethrin and cypermethrin. However, representation of the dermal route has been improved to account for the metabolism of the pesticide in the skin by carboxylesterases. The model can be used to simulate single, multiple or continuous exposure scenarios, and multiple and/or simultaneous exposure pathways (oral, dermal or inhalation). Modeling was further used to derive biological reference values (BRVs) for the specific metabolite of lambda-cyhalothrin (CFMP) not to exceed to prevent health effects based on simulations of an exposure to the lambda-cyhalothrin reference dose values (RfD) established by the U.S. Environmental Protection Agency (0.0025 mg/kg bw/day for acute exposure and 0.001 mg/kg bw/day for chronic exposure). The BRV derived for an acute exposure scenario was 199 pmol/kg bw/day or 0.2 nmol/kg bw of CFMP in a 24 h urine collection, which corresponds to 0.9 μmol/mol creatinine. The BRV simulated for a chronic exposure scenario was 0.08 nmol/kg bw/day or 0.3 μmol/mol creatinine.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».