A state‐of‐the‐science review of analytical methods for urinary dialkylphosphate metabolites in the assessment of exposure to organophosphate pesticides: From 2000 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
The general population and workers are exposed to organophosphate insecticides, one of the leading chemical classes of pesticides used in rural and urban areas. This paper aims to conduct an integrative review of the most used analytical methods for identifying and quantifying dialkylphosphate-which are metabolites of organophosphate insecticides-in the urine of exposed workers, discussing their advantages, limitations and applicability. Searches utilized the PubMed, the Scientific Electronic Library Online and the Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations databases between 2000 and 2021. Twenty-five studies were selected. The extraction methods most used were liquid-liquid extraction (LLE) (36%) and solid-phase extraction (SPE) (36%), with the SPE being more economical in terms of time and amount of solvents needed, and presenting the best percentage of recovery of analytes, when compared with LLE. Nineteen studies (76%) used the gas chromatography method of separation, and among these, 12 records (63%) indicated mass spectrometry used as a detection technology (analyzer). Studies demonstrate that dialkylphosphates are sensitive and representative exposure biomarkers for environmental and occupational organophosphate exposure.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».