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Enregistrement W3033971655 · doi:10.1007/s00204-020-02800-8

Human exposure to synthetic endocrine disrupting chemicals (S-EDCs) is generally negligible as compared to natural compounds with higher or comparable endocrine activity: how to evaluate the risk of the S-EDCs?

2020· article· en· W3033971655 sur OpenAlexaff
Herman Autrup, Frank A. Barile, Colin Berry, Bas J. Blaauboer, Alan R. Boobis, Herrmann Bolt, Christopher J. Borgert, W. Dekant, Daniel R. Dietrich, José L. Domingo, Gio Batta Gori, Helmut Greim, Jan G. Hengstler, Sam Kacew, H Marquardt, Olavi Pelkonen, Kai Savolainen, J. S. Heslop‐Harrison, Nico Vermeulen

Notice bibliographique

RevueArchives of Toxicology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrine systemEnvironmental chemistryRisk assessmentEndocrine disruptorChemistryEnvironmental scienceToxicologyBiologyEndocrinologyHormoneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretically, both synthetic endocrine disrupting chemicals (S-EDCs) and natural (exogenous and endogenous) endocrine disrupting chemicals (N-EDCs) can interact with endocrine receptors and disturb hormonal balance. However, compared to endogenous hormones, S-EDCs are only weak partial agonists with receptor affinities several orders of magnitude lower. Thus, to elicit observable effects, S-EDCs require considerably higher concentrations to attain sufficient receptor occupancy or to displace natural hormones and other endogenous ligands. Significant exposures to exogenous N-EDCs may result from ingestion of foods such as soy-based diets, green tea and sweet mustard. While their potencies are lower as compared to natural endogenous hormones, they usually are considerably more potent than S-EDCs. Effects of exogenous N-EDCs on the endocrine system were observed at high dietary intakes. A causal relation between their mechanism of action and these effects is established and biologically plausible. In contrast, the assumption that the much lower human exposures to S-EDCs may induce observable endocrine effects is not plausible. Hence, it is not surprising that epidemiological studies searching for an association between S-EDC exposure and health effects have failed. Regarding testing for potential endocrine effects, a scientifically justified screen should use in vitro tests to compare potencies of S-EDCs with those of reference N-EDCs. When the potency of the S-EDC is similar or smaller than that of the N-EDC, further testing in laboratory animals and regulatory consequences are not warranted.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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