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Enregistrement W4402878958 · doi:10.1016/j.toxlet.2024.09.006

Cumulative Health Risk from Exposure Load (CHREL): Looking at multi-chemical exposures through the lens of biomonitoring guidance values

2024· article· en· W4402878958 sur OpenAlexaffabout
Jeff B. Willey, Chun Lei Liang, Tyler Pollock, Cheryl Khoury, Errol M. Thomson, Mike Walker, Annie St-Amand

Notice bibliographique

RevueToxicology Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomonitoringEnvironmental healthEnvironmental scienceMedicineEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure load (EL) is an indicator of multiple chemical exposures based on human biomonitoring data. We used EL methodology and human biomonitoring health-based guidance values (HB2GVs) as exposure thresholds to create a new metric called Cumulative Health Risk from Exposure Load (CHREL). HB2GVs are derived by calculating the concentration of a biomarker consistent with a health protective exposure guidance value. CHREL analysis was conducted using Canadian Health Measures Survey (CHMS) cycle 3 and 4 biomonitoring data. Based on 18 chemicals, more than half of the Canadian population had an estimated CHREL TOTAL of 1 or more, indicative of chemical exposures potentially above selected exposure guidance values. Females had a significantly lower CHREL TOTAL compared to males, 12–19 year olds had a lower CHREL TOTAL compared to older age groups (significant compared to 40–59 year olds), and nonsmokers had a significantly lower CHREL TOTAL than smokers. Small segments of the population had a CHREL LIVER or a CHREL NERV of 1 or more, indicating exposures potentially above guideline levels for chemicals affecting the liver or nervous system. CHREL CANC was calculated based on 6 chemicals with HB2GVs derived for cancer endpoints. At the 10 −5 risk level, most people had an estimated CHREL CANC of 3, indicative of multiple chemicals that may exceed negligible cancer risk. The most important contributors to exposures above HB2GVs were inorganic arsenic, mercury, acrylamide, xylenes, benzene and triclosan. Keeping certain assumptions, uncertainties and limitations in mind, the CHREL indicator can be used to obtain a picture of potential cumulative health risks from combined chemical exposures in a population, and as a comparative measure between subpopulations, including vulnerable subgroups. • We created a metric called Cumulative Health Risk from Exposure Load (CHREL). • CHREL is an indicator of potential health risks from multiple chemical exposures. • CHREL uses human biomonitoring guidance values as exposure thresholds. • Females had lower CHREL than males; adolescents had lower CHREL than older adults. • Nonsmokers had lower CHREL than people who smoke.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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