A systematic review for non-targeted analysis of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS)
Notice bibliographique
Résumé
This review follows the PRISMA guidelines to provide a systematic review of 115 peer reviewed articles that used non-targeted analysis (NTA) methods to detect per- and polyfluoroalkylated substances (PFAS). This literature highlights the significant positive impact of NTA in understanding PFAS in the environment. Within the literature a geographical bias exists, with most NTA studies (∼60 %) conducted in the United States and China. Future studies in other regions (such as South America and Africa) are needed to gain a more global understanding. More research is required in marine environments and the atmosphere, as current studies focus mainly on freshwater, groundwater, soil, and sediments. The majority of studies focus on measuring PFAS in the environment, rather than in commercial products (with the exception of AFFF). Non-lethal blood sampling has been successful for NTA in humans and wildlife, but additional biomonitoring studies are required on exposed cohorts to understand health risks and PFAS biotransformation pathways. NTA methods mostly use liquid chromatography and negative ionisation, which biases the literature towards the detection of specific PFAS. Despite improvements in data reporting and quality assurance and control (QA/QC) procedures, factors such as false negative and false positive rates are often overlooked, and many NTA workflows remain highly subjective. Perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonic acids (PFSAs) are the most detected PFAS classes, identified in over 80 % of NTA studies, and are common in routine monitoring. However, our review identified >1000 PFAS from a total of 382 different PFAS classes, with over 300 classes found in fewer than 5 % of studies. This highlights the variety of different PFAS present in the environment, and the limitations of relying solely on targeted methods. Future monitoring programs and regulations would benefit from considering NTA methods to provide more comprehensive information on PFAS present in the environment.
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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 | 0,016 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».