Pharmaceutically active compounds in the environment: risks, trade-offs and sewer epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Dans cette étude, le rejet et la présence des PhACs dans l'environnement sont considérés depuis deux perspectives différentes. D'abord, une perspective amont depuis laquelle la concentration des PhACs dans l'environnement est estimée grâce à leur degré d'utilisation ou d'excrétion. Cela permet d'évaluer les inquiétudes liées à l'éco-toxicologie et/ou la santé humaine. Quatre évaluations uniques en leur genre ont été menées depuis cette perspective. La première évaluation a débouché sur le développement d'un modèle informatique du rejet endogène d'androgènes, d'hormones thyroïdiennes et leurs métabolites in vivo dans l'environnement. Le modèle a été utilisé pour évaluer la pertinence de tels polluants d'un point de vue éco-toxicologique; ainsi, il a été mis en évidence que le rejet endogène d'androstènedione comporte un risque d'impacts mesurables sur les poissons dans le cadre d'un scénario de forte exposition. La deuxième évaluation a conduit au développement d'une approche pour l'évaluation des risques liés à la santé humaine et à l'éco-toxicologie posés par les PhACs présents dans l'urine épandue sur les terres agricoles. Cette approche a été appliquée pour évaluer au travers de six voies d'exposition 25 PhACs abondamment utilisés. De ces 25 PhACs, 14 pourraient poser des risques d'éco-toxicologie ou pour la santé humaine. La troisième évaluation portait sur l'analyse des sources et la pertinence en termes de risques pour la santé humaine du rejet aquatique de 335 PhACs dans l'environnement au Canada. L'évaluation suggère qu'un maximum de sept sources distinctes peut mener au rejet dans l'eau d'un PhAC donné, avec l'importance de chaque source variant de manière significative d'un cas à l'autre. Les PhACs sont principalement rejetés dans l'environnement à travers leur utilisation au sein des populations; mais parfois, les hôpitaux entre autres sources peuvent aussi être d'importants contributeurs. L'évaluation de la pertinence de l'analyse de la présence potentielle de ces 335 PhACs dans les eaux potables montre que 323 de ces PhACs devraient poser un risque négligeable pour la santé humaine. Cependant, 14 PhACs méritent de plus amples recherches selon les résultats. De plus, il a été démontré que la surveillance environnementale des PhACs est actuellement insuffisante pour évaluer de façon correcte leurs impacts éco-toxicologiques et sur la santé humaine. Dans la quatrième évaluation, une approche a été développée pour mieux comprendre et évaluer les relations et compromis nécessaires entre les choix de contraception d'une population et la concentration en estrogènes stéroïdiens dans l'environnement. De façon contre-intuitive, l'analyse a suggéré que quelle que soit l'option de contraception utilisée, qu'elle soit à base d'estrogènes ou purement un instrument physique, des rejets d'estrogènes stéroïdiens dans l'environnement sont évités. Les femmes qui utilisent des contraceptifs oraux à base d'éthinylestradiol produisent une moindre concentration en estrogènes dans l'environnement que celles qui abandonnent l'utilisation d'une telle option. La seconde perspective adoptée dans cette étude utilisait la concentration en aval de résidus de drogues dans les eaux usées pour obtenir des informations sur le comportement d'une population en amont. Une étude spécifique a été conduite à l'aide d'une approche basée sur l'épidémiologie des eaux d'égout afin de déterminer comment mieux lier les concentrations de résidus de certaines drogues dans les eaux usées aux niveaux d'utilisation de ces drogues dans les populations en amont. Afin d'y parvenir, des bilans de masse ont été développés pour un ensemble de drogues illicites d'usage courant. Ainsi, les facteurs d'extrapolation utilisés dans la littérature liant les mesures de résidus de drogues dans les eaux usées à l'utilisation de drogues dans une population nécessitent d'être affinés de manière significative pour améliorer leur fiabilité et leur applicabilité.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».