Concentrations de substances perfluoroalkyleés et polyfluoroalkyleés (PFAS) dans le lait maternel et les préparations commerciales pour nourrissons au Québec, Canada
Bibliographic record
Abstract
L’exposition des nourrissons aux PFAS par l'allaitement suscite des inquiétudes. Cependant, les données comparatives sur les concentrations de PFAS dans le lait maternel et le lait maternisé restent limitées. Les objectifs de cette étude étaient de 1) mesurer les PFAS dans 102 échantillons de lait maternel et 13 préparations commerciales pour nourrissons, et 2) comparer les concentrations à des valeurs de dépistage dans l’eau potable pour les enfants (EMEG). Les échantillons de lait maternel ont été obtenus auprès de la banque de lait Héma-Québec. Les préparations commerciales ont été achetées en pharmacie. Les concentrations de 16 PFAS ont été mesurées par UHPLC-HRMS Q-Exactive. Des statistiques descriptives ont été calculées, puis comparées à EMEG pour le PFOA, le PFOS, le PFHxS et le PFNA, ce qui permet d’évaluer les risques potentiels pour la santé des nourrissons liés à l’exposition aux PFAS. Nous avons détecté 5 PFAS dans au moins un échantillon de lait maternel et 3 PFAS dans au moins un échantillon de préparation commerciale. Le PFOS était le composé le plus fréquemment détecté dans le lait maternel (63% des échantillons) et dans les préparations commerciales (39% des échantillons). Les concentrations de PFOS et PFNA étaient plus élevées dans le lait maternel que dans les préparations commerciales. Certains échantillons de lait maternel présentaient des concentrations qui dépassaient les valeurs EMEG, soit 51% des échantillons pour le PFOS, 9% pour le PFOA et 1% pour le PFNA. En revanche, aucune concentration dans les préparations commerciales ne dépassait les EMEG. Notre recherche contribue aux connaissances sur la présence de PFAS dans le lait maternel et les préparations commerciales. Les dépassements de EMEG pour certains PFAS justifient une évaluation plus approfondie.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".