Review of non–invasive biomarkers as a tool for exposure characterization in human health risk assessments
Notice bibliographique
Résumé
Blood and urine are historically the most frequent matrices used for measuring chemical levels in human biomonitoring studies. As biomonitoring programs are refreshed, consideration of specific priority substances and specific population targets provide opportunities for inclusion of alternative non- or minimally invasive matrices. This review describes methods used in health risk assessment to characterize exposure and risk based upon biomarkers from noninvasive matrices other than urine or blood, including human milk, hair, fingernails, toenails, exhaled breath, deciduous teeth, sweat, semen, meconium, and feces. Illustrative examples of these methods relevant to chemical management are provided. This review suggests that, although these alternative noninvasive biomarkers are not frequently used in human health risk assessment at present, these biomarkers may prove useful in (1) characterizing exposure and health risk in vulnerable populations, (2) cumulative risk assessments, and (3) community-based risk assessments, depending upon the substance of concern. To incorporate alternative noninvasive biomarkers into human health risk assessments with confidence, more research is needed to improve our knowledge of the relationships between external dose, internal dose, and biologic consequent effects in matrices other than blood and urine.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».