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Enregistrement W4228999394 · doi:10.1515/reveh-2021-0105

Determination of safe levels of persistent organic pollutants in toxicology and epidemiology

2022· review· en· W4228999394 sur OpenAlexaff
Tom Muir, Joel Michalek, Raymond F. Palmer

Notice bibliographique

RevueReviews on Environmental Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMedicineRelative riskPhysiologyToxicologyConfidence intervalNumber needed to harmEnvironmental healthInternal medicineBiologyNumber needed to treat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We reviewed published manuscripts from toxicology and epidemiology reporting harmful health effects and doses of persistent organic pollutants (POPs), published between 2000 and 2021. We found 42 in vitro, 32 in vivo, and 74 epidemiological studies and abstracted the dose associated with harm in a common Molar unit. We hypothesized that the dose associated with harm would vary between animal and human studies. To test this hypothesis, for each of several POPs, we assessed the significance of variation in the dose associated with a harmful effect [categorized as non-thyroid endocrine (NTE), developmental neurotoxicity (DNT), and Thyroid] with study type (in vitro, in vivo, and Epidemiology) using a linear model after adjustment for basis (lipid weight, wet weight). We created a Calculated Safety Factor (CSF) defined as the toxicology dose divided by epidemiology dose needed to exhibit significant harm. Significant differences were found between study types ranging from <1 to 5.0 orders of magnitude in the dose associated with harm. Our CSFs in lipid weight varied from 12.4 (95% confidence interval (CI) 3.3, 47) for NTE effects in Epidemiology relative to in vivo studies to 6,244 (95% CI 2510, 15530) for DNT effects in Epidemiology relative to in vitro in wet weight representing 12.4 to 6.2 thousand-fold more sensitivity in people relative to animals, and mechanistic models, respectively. In lipid weight, all CSF 95% CI lower bounds across effect categories were less than 6.5. CIs for CSFs ranged from less than one to four orders of magnitude for in vivo, and two to five orders of magnitude for in vitro vs. Epidemiology. A global CSF for all Epidemiology vs. all Toxicology was 104.6 (95% CI 72 to 152), significant at p<0.001.

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)0,252
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,412
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2520,412
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0180,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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