The Long Goodbye: Finally Moving on from the Relative Potency Approach to a Mixtures Approach for Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs)
Notice bibliographique
Résumé
For the past several decades, a relative potency approach has been used to estimate the human health risks from exposure to polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) mixtures. Risk estimates are derived using potency equivalence factors (PEFs; also called relative potency factors [RPFs]), based on the ratio of selected PAHs to benzo[a]pyrene (BaP), expressed qualitatively by orders of magnitude. To quantify PEFs for 18 selected carcinogenic PAHs, a systematic approach with a priori and dose response criteria was developed, building on draft work by the US EPA in 2010 and its review by US EPA Science Advisory Board (SAB) in 2011. An exhaustive search for carcinogenicity studies that included both target PAHs and BaP with environmentally relevant exposure routes found only 48 animal bioassay datasets (mostly pre-1992 based on skin painting). Only eight datasets provided adequate low-response data, and of these only four datasets were appropriate for modeling to estimate PEFs; only benzo[b]fluoranthene and cyclopenta[c,d]pyrene had a PEF that could be quantified. Thus, current knowledge of PAH carcinogenicity is insufficient to support quantitative PEFs for PAH mixtures. This highlights the long-acknowledged need for an interdisciplinary approach to estimate risks from PAH mixtures. Use of alternative and short-term toxicity testing methods, improved mixture characterization, understanding the fate and bioavailability of PAH mixtures, and understanding exposure route-related differences in carcinogenicity are discussed as ways to improve the understanding of the risks of PAHs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».