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Enregistrement W2991618052 · doi:10.1289/isesisee.2018.s01.04.20

Screening of Population Level Biomonitoring Data from the Canadian Health Measures Survey in a Risk Based Context

2018· article· en· W2991618052 sur OpenAlexaffabout
Annie St-Amand, Cheryl Khoury, Kate Werry, Mike Walker, Karthikeyan Subramanian, Andy Nong, Sean M. Hays, Lesa L. Aylward

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomonitoringPercentileContext (archaeology)Environmental healthRisk assessmentHazard quotientPopulationExposure assessmentEnvironmental scienceToxicologyHuman healthMedicineEnvironmental chemistryGeographyBiologyStatisticsChemistryMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s comprehensive and nationally-representative Canadian Health Measures Survey includes a biomonitoring component which has measured over 250 chemicals in approximately 29,000 Canadians over a ten-year period. Our capacity to interpret biomonitoring results in relation to the risks these levels pose to human health is gradually improving with the development of biomonitoring equivalents (BE) and human biomonitoring values (HBM values). Biomonitoring data from various cycles of the CHMS are compared with published BE values for chemicals with short half-lives, persistent chemicals, and volatile organic compounds (VOCs). Hazard quotients are calculated as the ratio of the biomarker concentration to the chemical-specific BE value using both the geometric mean (GM) and upper bound (95th percentile). Hazard quotients near or exceeding a value of 1 are indicative that exposure levels are near or exceeding the exposure guidance values on which BEs are based. For example, acrylamide is assessed by comparing levels of two of its metabolites in blood, namely AAVal and GAVal. Hazard quotients for AAVal exceed the BE at the 95th percentile for smokers. This exceedance is not seen in non-smokers. A similar pattern is observed for GAVal. Although more work will be needed to fully evaluate available Canadian human biomonitoring data against established guidance values, this screening exercise can help to prioritize risk management actions for some toxic chemicals and show the importance of continued biomonitoring to assess population exposures and exceedances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,671
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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