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Enregistrement W4285403967 · doi:10.1016/j.envint.2022.107408

The PFAS-Tox Database: A systematic evidence map of health studies on 29 per- and polyfluoroalkyl substances

2022· article· en· W4285403967 sur OpenAlexfundno aff
Katherine E. Pelch, Anna Reade, Carol F. Kwiatkowski, Francheska M. Merced‐Nieves, Haleigh Cavalier, Kim Schultz, Taylor Wolffe, Julia Varshavsky

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthYork UniversityEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNorth Carolina State UniversityU.S. Department of DefenseU.S. Environmental Protection AgencyNational Institute of Environmental Health SciencesCentre for Global Eco-Innovation
Mots-clésSystematic reviewProtocol (science)Human healthHuman studiesInclusion (mineral)Environmental healthMEDLINEMedicineGrey literatureDatabaseComputer scienceAlternative medicinePsychologyPathologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: PFAS (per-and polyfluoroalkyl substances) are a large class of synthetic chemicals widely used in consumer products and industrial processes. The scientific literature on PFAS has increased dramatically in the last decade. Many stakeholders, including regulators, scientists, non-governmental organizations, and concerned individuals could benefit from an efficient way to access the health and toxicological literature related to PFAS. OBJECTIVE: To create a systematic evidence map of the available peer-reviewed health or toxicological research for 29 PFAS. METHODS: A protocol for conducting this systematic evidence map was initially published on Zenodo (Pelch et al. 2019c), then peer reviewed and published in Environment International (Pelch et al. 2019d). PubMed database was searched through January 25, 2021. Studies were screened for inclusion and exclusion according to the Populations, Exposures, Comparators, and Outcomes (PECO) statement. Inclusion criteria were intentionally broad and included any human, animal, and/or in vitro study that investigated exposure to one of the 29 PFAS of interest and a human health or toxicological effect. Selected study details were extracted from included studies as described in the protocol. Study appraisal was not conducted. The included studies and extracted meta-data are freely available in the online, interactive systematic evidence map at https://pfastoxdatabase.org. RESULTS: Over 15,000 studies were retrieved from the PubMed literature searches. After manual screening, 1,067 studies were identified and included as investigating the health or toxicological effect of one or more PFAS of interest. There were 505 human, 385 animal, and 220 in vitro studies. Summary tables of the extracted data and overall observations are included in this report. CONCLUSIONS: The PFAS-Tox Database is a useful tool for searching, filtering, and identifying peer reviewed research on the health and toxicological effects of the included PFAS. In this summary of the evidence map we provide examples of data gaps and clusters revealed by the database, with the goal of helping direct future research efforts, facilitate systematic reviews (e.g. on immune effects, mixtures of PFAS, or effects of short chain PFAS), inform regulatory risk assessments, and improve opportunities for cross-disciplinary coordination. We also discuss how this tool supports scientists, regulatory agencies, and other individuals by increasing awareness and access to current evidence regarding the health effects associated with PFAS exposure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations96
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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