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Enregistrement W4294844296 · doi:10.1080/09553002.2022.2121439

Radiation adverse outcome pathways (AOPs) are on the horizon: advancing radiation protection through an international Horizon-Style exercise

2022· article· en· W4294844296 sur OpenAlexafffund
Julie Burtt, Julie Leblanc, Kristi Randhawa, Addie Ivanova, Murray A. Rudd, Ruth C. Wilkins, Edouard I. Azzam, Markus Hecker, Nele Horemans, Hildegarde Vandenhove, Christelle Adam‐Guillermin, Olivier Armant, Dmitry Klokov, Karine Audouze, Jan Christian Kaiser, Simone Moertl, Katalin Lumniczky, Ignacia Braga Tanaka, Yutaka Yamada, Nobuyuki Hamada, Isaf Al‐Nabulsi, R. Julian Preston, Simon Bouffler, Kimberly E. Applegate, D.A. Cool, Danielle Beaton, Knut Erik Tollefsen, Jacqueline Garnier‐Laplace, Dominique Laurier, Vinita Chauhan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaCanadian Nuclear LaboratoriesDartmouth General HospitalCanadian Nuclear Safety Commission
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety CommissionHealth CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésAdverse Outcome PathwayRadiation protectionAgency (philosophy)Risk analysis (engineering)Environmental healthEnvironmental scienceBusinessMedicineNuclear medicineBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The Adverse Outcome Pathway (AOP) framework, a systematic tool that can link available mechanistic data with phenotypic outcomes of relevance to regulatory decision-making, is being explored in areas related to radiation risk assessment. To examine the challenges including the use of AOPs to support the radiation protection community, an international horizon-style exercise was initiated through the Organisation for Economic Co-operation and Development Nuclear Energy Agency High-Level Group on Low Dose Research Radiation/Chemical AOP Joint Topical Group. The objective of the HSE was to facilitate the collection of ideas from a range of experts, to short-list a set of priority research questions that could, if answered, improve the description of the radiation dose-response relationship for low dose/dose-rate exposures, as well as reduce uncertainties in estimating the risk of developing adverse health outcomes following such exposures. MATERIALS AND METHODS: The HSE was guided by an international steering committee of radiation risk experts. In the first phase, research questions were solicited on areas that can be supported by the AOP framework, or challenges on the use of AOPs in radiation risk assessment. In the second phase, questions received were refined and sorted by the SC using a best-worst scaling method. During a virtual 3-day workshop, the list of questions was further narrowed. In the third phase, an international survey of the broader radiation protection community led to an orderly ranking of the top questions. RESULTS: Of the 271 questions solicited, 254 were accepted and categorized into 9 themes. These were further refined to the top 25 prioritized questions. Among these, the higher ranked questions will be considered as 'important' to drive future initiatives in the low dose radiation protection community. These included questions on the ability of AOPs to delineate responses across different levels of biological organization, and how AOPs could be applied to address research questions on radiation quality, doses or dose-rates, exposure time patterns and deliveries, and uncertainties in low dose/dose-rate effects. A better understanding of these concepts is required to support the use of the AOP framework in radiation risk assessment. CONCLUSION: Through dissemination of these results and considerations on next steps, the JTG will address select priority questions to advance the development and use of AOPs in the radiation protection community. The major themes observed will be discussed in the context of their relevance to areas of research that support the system of radiation protection.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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