Evidential requirements for the regulatory hazard and risk assessment of respiratory sensitisers: methyl methacrylate as an example
Notice bibliographique
Résumé
This review addresses the need for a framework to increase the consistency, objectivity and transparency in the regulatory assessment of respiratory sensitisers and associated uncertainties. Principal issues are considered and illustrated through a case study (with methyl methacrylate). In the absence of test methods validated for regulatory use, formal documentation of the weight-of-evidence for hazard classification both at the level of integration of individual studies within lines of evidence and across a broad range of data streams was agreed to be critical for such a framework. An integrated approach is proposed to include not only occupational studies and clinical evidence for the regulatory assessment of respiratory sensitisers, but also information on structure and physical and chemical factors, predictive approaches such as structure activity analysis and in vitro and in vivo mechanistic and toxicokinetic findings. A weight-of-evidence protocol, incorporating integration of these sources of data based on predefined considerations, would contribute to transparency and consistency in the outcome of the assessment. In those cases where a decision may need to be taken on the basis of occupational findings alone, conclusions should be based on transparent weighting of relevant data on the observed prevalence of occupational asthma in various studies taking into account all relevant information including the range and nature of workplace exposures to the substance of interest, co-exposure to other chemicals and study quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».