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Enregistrement W584253839 · doi:10.71781/1245

Développement d’outils utilisant la surveillance biologique pour évaluer l’exposition et les risques pour la santé : application au méthylmercure et au sélénium

2014· dissertation· fr· W584253839 sur OpenAlexfundaboutno aff
Nolwenn Noisel

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésMedicinePhysicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans une perspective d’analyse des risques pour la santé publique, l’estimation de l’exposition revêt une importance capitale. Parmi les approches existantes d’estimation de l’exposition, l’utilisation d’outils, tels que des questionnaires alimentaires, la modélisation toxicocinétique ou les reconstructions de doses, en complément de la surveillance biologique, permet de raffiner les estimations, et ainsi, de mieux caractériser les risques pour la santé. Ces différents outils et approches ont été développés et appliqués à deux substances d’intérêt, le méthylmercure et le sélénium en raison des effets toxiques bien connus du méthylmercure, de l’interaction entre le méthylmercure et le sélénium réduisant potentiellement ces effets toxiques, et de l’existence de sources communes via la consommation de poisson. Ainsi, l’objectif général de cette thèse consistait à produire des données cinétiques et comparatives manquantes pour la validation et l’interprétation d’approches et d’outils d’évaluation de l’exposition au méthylmercure et au sélénium. Pour ce faire, l’influence du choix de la méthode d’évaluation de l’exposition au méthylmercure a été déterminée en comparant les apports quotidiens et les risques pour la santé estimés par différentes approches (évaluation directe de l’exposition par la surveillance biologique combinée à la modélisation toxicocinétique ou évaluation indirecte par questionnaire alimentaire). D’importantes différences entre ces deux approches ont été observées : les apports quotidiens de méthylmercure estimés par questionnaires sont en moyenne six fois plus élevés que ceux estimés à l’aide de surveillance biologique et modélisation. Ces deux méthodes conduisent à une appréciation des risques pour la santé divergente puisqu’avec l’approche indirecte, les doses quotidiennes estimées de méthylmercure dépassent les normes de Santé Canada pour 21 des 23 volontaires, alors qu’avec l’approche directe, seulement 2 des 23 volontaires sont susceptibles de dépasser les normes. Ces différences pourraient être dues, entre autres, à des biais de mémoire et de désirabilité lors de la complétion des questionnaires. En outre, l’étude de la distribution du sélénium dans différentes matrices biologiques suite à une exposition non alimentaire (shampoing à forte teneur en sélénium) visait, d’une part, à étudier la cinétique du sélénium provenant de cette source d’exposition et, d’autre part, à évaluer la contribution de cette source à la charge corporelle totale. Un suivi des concentrations biologiques (sang, urine, cheveux et ongles) pendant une période de 18 mois chez des volontaires exposés à une source non alimentaire de sélénium a contribué à mieux expliciter les mécanismes de transfert du sélénium du site d’absorption vers le sang (concomitance des voies régulées et non régulées). Ceci a permis de montrer que, contrairement au méthylmercure, l’utilisation des cheveux comme biomarqueur peut mener à une surestimation importante de la charge corporelle réelle en sélénium en cas de non contrôle de facteurs confondants tels que l’utilisation de shampoing contenant du sélénium. Finalement, une analyse exhaustive des données de surveillance biologique du sélénium issues de 75 études publiées dans la littérature a permis de mieux comprendre la cinétique globale du sélénium dans l’organisme humain. En particulier, elle a permis le développement d’un outil reliant les apports quotidiens et les concentrations biologiques de sélénium dans les différentes matrices à l’aide d’algorithmes mathématiques. Conséquemment, à l’aide de ces données cinétiques exprimées par un système d’équations logarithmiques et de leur représentation graphique, il est possible d’estimer les apports quotidiens chez un individu à partir de divers prélèvements biologiques, et ainsi, de faciliter la comparaison d’études de surveillance biologique du sélénium utilisant des biomarqueurs différents. L’ensemble de ces résultats de recherche montre que la méthode choisie pour évaluer l’exposition a un impact important sur les estimations des risques associés. De plus, les recherches menées ont permis de mettre en évidence que le sélénium non alimentaire ne contribue pas de façon significative à la charge corporelle totale, mais constitue un facteur de confusion pour l’estimation de la charge corporelle réelle en sélénium. Finalement, la détermination des équations et des coefficients reliant les concentrations de sélénium entre différentes matrices biologiques, à l’aide d’une vaste base de données cinétiques, concourt à mieux interpréter les résultats de surveillance biologique.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
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