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Enregistrement W4392626887 · doi:10.1016/j.envres.2024.118606

PBPK modeling to support risk assessment of pyrethroid exposure in French pregnant women

2024· article· en· W4392626887 sur OpenAlexfundno aff
Élisa Thépaut, Michèle Bisson, Céline Brochot, Stéphane Personne, Brice M. R. Appenzeller, Cécile Zaros, Karen Chardon, Florence Zeman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de la Transition écologique et SolidaireMinistère de la CultureMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheMinistero della transizione ecologicaDirected Energy Professional SocietyOffice Français de la BiodiversitéEtablissement Français du SangSocialdepartementetMinistry of Arts, Culture and Status of Women
Mots-clésDeltamethrinPyrethroidPhysiologically based pharmacokinetic modellingBiomonitoringCypermethrinPermethrinPregnancyMedicineToxicologyEnvironmental healthGestationPhysiologyPesticidePharmacokineticsPharmacologyBiologyChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pyrethroids are widely used pesticides and are suspected to affect children's neurodevelopment. The characterization of pyrethroid exposure during critical windows of development, such as fetal development and prenatal life, is essential to ensure a better understanding of pyrethroids potential effects within the concept of Developmental Origins of Health and Disease. OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate maternal exposure of French pregnant women from biomonitoring data and simulate maternal and fetal internal concentrations of 3 pyrethroids (permethrin, cypermethrin and deltamethrin) using a multi-substance pregnancy-PBPK (physiologically based pharmacokinetics) model. The estimated maternal exposures were compared to newly proposed toxicological reference values (TRV) children specific also called draft child-specific reference value to assess pyrethroid exposure risk during pregnancy i.e. during the in utero exposure period. METHODS: A pregnancy-PBPK model was developed based on an existing adult pyrethroids model. The maternal exposure to each parent compound of pregnant women of the Elfe (French Longitudinal Study since Childhood) cohort was estimated by reverse dosimetry based on urinary biomonitoring data. To identify permethrin and cypermethrin contribution to their common urinary biomarkers of exposure, an exposure ratio based on biomarkers in hair was tested. Finally, exposure estimates were compared to current and draft child-specific reference values derived from rodent prenatal and postnatal exposure studies. RESULTS: The main contributor to maternal pyrethroid diet intake is cis-permethrin. In blood, total internal concentrations main contributor is deltamethrin. In brain, the major contributors to internal pyrethroid exposure are deltamethrin for fetuses and cis-permethrin for mothers. Risk is identified only for permethrin when referring to the draft child-specific reference value. 2.5% of the population exceeded permethrin draft child-specific reference value. CONCLUSIONS: A new reverse dosimetry approach using PBPK model combined with human biomonitoring data in urine and hair was proposed to estimate Elfe pregnant population exposure to a pyrethroids mixture with common metabolites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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