Population variation in biomonitoring data for persistent organic pollutants (POPs)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAustralian national biomonitoring for persistent organic pollutants (POPs) relies upon age-specific pooled serum samples to characterize central tendencies of concentrations but does not provide estimates of upper bound concentrations. This analysis compares population variation from biomonitoring datasets from the US, Canada, Germany, Spain, and Belgium to identify and test patterns potentially useful for estimating population upper bound reference values for the Australian population.MethodsArithmetic means and the ratio of the 95th percentile to the arithmetic mean (P95:mean) were assessed by survey for defined age subgroups for three polychlorinated biphenyls (PCBs 138, 153, and 180), hexachlorobenzene (HCB), p,p-dichlorodiphenyldichloroethylene (DDE), 2,2',4,4' tetrabrominated diphenylether (PBDE 47), perfluorooctanoic acid (PFOA) and perfluorooctane sulfonate (PFOS).ResultsArithmetic mean concentrations of each analyte varied widely across surveys and age groups. However, P95:mean ratios differed to a limited extent, with no systematic variation across ages. The average P95:mean ratios were 2.2 for the three PCBs and HCB; 3.0 for DDE; 2.0 and 2.3 for PFOA and PFOS, respectively. The P95:mean ratio for PBDE 47 was more variable among age groups, ranging from 2.7 to 4.8. The average P95:mean ratios accurately estimated age group-specific P95s in the Flemish Environmental Health Survey II and were used to estimate the P95s for the Australian population by age group from the pooled biomonitoring data.ConclusionsSimilar population variation patterns for POPs were observed across multiple surveys, even when absolute concentrations differed widely. These patterns can be used to estimate population upper bounds when only pooled sampling data are available. Quelle: http://www.sciencedirect.com/
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».