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Record W7038169368

Exposition aux retardateurs de flammes halogénés : mise à jour des méthodes analytiques, études de la complémentarité des mesures dans le sang et les selles humaines, et exploration des variables prédictives de leurs concentrations

2024· dissertation· fr· W7038169368 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicKierkegaardian Philosophy and Influence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedical screeningColonic diseaseStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les retardateurs de flammes halogénés (RFHs) ont été développés pour lutter contre les incendies domestiques et industriels dans les années 1970s. Leur importante utilisation et leur semi-volatilité ont conduit à leur dispersion à grande échelle dans l’environnement, et leur propriété lipophile et leur persistance ont favorisé leur accumulation dans le corps humain. Les RFHs sont continuellement soumis à de nouvelles réglementations en raison de leur lien potentiel sur la santé humaine. En réponse à ces réglementations, de nombreux composés alternatifs sont constamment développés et introduits sur le marché. L’augmentation du nombre de composés utilisés oblige la recherche à constamment développer et mettre à jour des méthodes analytiques pouvant inclure l’ensemble de ces composés. Ces méthodes sont développées non seulement afin de permettre l’analyse du sang, qui est le substitut le plus couramment utilisé pour étudier l’exposition humaine, mais également pour d’autres matrices à l’intérêt croissant telles que les selles, les cheveux ou encore les ongles. En particulier, les selles, en plus d’offrir l’avantage d’un échantillonnage non invasif, permettent de renseigner sur l’exposition du microbiome intestinal. L’étude de l’exposition du microbiome intestinal au RFHs est un enjeu majeur car il demeure intimement lié au cerveau notamment comme acteur majeur dans la synthèse des neurotransmetteurs. Ce projet s’inscrit dans le cadre de la cohorte GESTE, qui est une cohorte Canadienne visant à étudier l’impact des retardateurs de flammes halogénés sur le développement neuronal des enfants. Une des forces et originalités de GESTE est que la collecte des échantillons biologiques provenant de centaines d’enfants âgés d’environ 8 à 13 ans, s’est accompagnée d’une collecte de données additionnelles et diverses permettant de caractériser au maximum l’exposition alliant informations géographiques, diététiques, médicales, socio-économiques et temporelles. Le premier objectif de ce projet correspond au développement d’une méthode d’analyse ciblée pour l’analyse de 16 RFHs dans les selles humaines. Les composés ciblés incluent notamment 7 composés de première génération faisant partie de la classe des Polybromodiphényléthers (BDE47, BDE99, BDE100, BDE153, BDE183, et BDE209) et de la classe des Polybromobiphényles (BB153) ainsi que 9 composés introduits comme alternatives (syn-DP, anti-DP, Dec602, Dec603, Dec604, BTBPE, DBDPE, OBTMPI, DBHCTD). Le deuxième objectif comprend la caractérisation des niveaux d’exposition en Estrie des enfants issus de la cohorte GESTE, ainsi que l’étude de la complémentarité de l’analyse du sang et des selles. Enfin le troisième objectif correspond à l’étude des variables prédicteurs de la concentration dans ces matrices notamment au travers de variables socio-économiques, alimentaires, physiologiques, et concernant la qualité de l’environnement intérieur. L’analyse d’échantillons de sang et de selles d’enfants provenant de la région de l’Estrie, Québec a montré une forte présence des composés historiques. En effet, les niveaux de concentrations de ces derniers dans l’Estrie sont relativement plus bas en comparaison avec le reste de l’Amérique du Nord mais restent sensiblement supérieurs comparé au reste du monde. La comparaison entre les concentrations dans le sang et les selles a révélé des profils d’expositions différents, notamment en ce qui concerne l’abondance relative des composés au sein d’une même famille et la fréquence de détection de certains composés. Ces différences seront à prendre en compte dans le cadre de futures études épidémiologiques notamment sur celles portant sur les effets des RFHs sur le microbiome intestinal. Les résultats soulignent l’importance de choisir la matrice la plus appropriée en fonction des objectifs de l’étude, car une mauvaise sélection peut entrainer une sous-estimation ou une surestimation de l’exposition à certains composés. Les résultats de l’étude de variables prédictives de concentrations ont montré une importance de la période de collecte sur la concentration en RFHs dans les selles, avec des concentrations significativement plus élevées en été qu’en hiver. Une association entre les composés faiblement substitués et la qualité de l’environnement intérieur a aussi été démontrée, ainsi qu’une corrélation plus modeste avec certaines variables alimentaires. Les travaux et résultats présentés dans ce mémoire permettent de poser des bases solides sur l’intérêt et l’analyse des selles humaines en complémentarité avec le sang pour les RFHs. Ils permettent aussi d’identifier les paramètres modulant l’exposition afin d’avoir un meilleur contrôle sur le dispersement et l’accumulation des RFHs dans un contexte de santé publique. Les résultats générés pourront être considérés pour les futurs études impliquant l’impact des RFHs sur la santé et tout particulièrement les études axées sur le microbiome intestinal.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.025

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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