Type de document

Rapports de recherche scientifique

Année de publication

2003

Langue

Français

Résumé

Certaines caractéristiques liées à l’individu, aux contaminants, à la tâche ou au milieu de travail peuvent engendrer des variations importantes dans les niveaux biologiques retrouvés chez un individu pour un indicateur donné. La présente étude vise à documenter ces facteurs de modification par le biais d’une revue de la littérature scientifique (approche qualitative) et de procéder à des études de modélisation afin de quantifier l’impact exercé par certains facteurs sur la valeur des indicateurs biologiques d’exposition documentés dans le Guide de surveillance biologique – Prélèvement et interprétation des résultats de l’IRSST.

Le facteur le plus important pour les solvants organiques est la charge de travail qui entraîne une augmentation de la ventilation alvéolaire qui se traduit par une augmentation de l’absorption pulmonaire de ces substances. La composition de l’organisme, la capacité métabolique innée ou acquise des individus, le genre, l’âge, la maladie et les habitudes alimentaires sont d’autres facteurs susceptibles d’expliquer la variabilité rencontrée dans les données de surveillance biologique. Les approches de modélisation toxicocinétique à base physiologique (TCBP) et à base compartimentale, couplées à la simulation Monte-Carlo, ont été utilisées afin d’estimer l’importance de la variabilité pouvant affecter les paramètres de surveillance biologique. Une analyse de sensibilité a permis de vérifier l’impact spécifique des différents paramètres du modèle (p.ex. débits sanguins, constantes métaboliques, coefficients de partage) sur les concentrations biologiques des diverses substances étudiées.

Les résultats obtenus montrent une grande diversité dans la variabilité entourant les différents indicateurs biologiques. Cette variabilité a été exprimée sous la forme d’un indice de l’étendue de la variabilité (IEV). L’IEV représente le rapport entre la limite supérieure et la limite inférieure (95% de la population) de la gamme des valeurs obtenues pour chaque indicateur après l’analyse Monte-Carlo. L’ajout d’un IEV permet de comparer rapidement la variabilité des différents marqueurs. Des IEV allant de 1 à 10 ont été obtenus pour les différents indicateurs considérés dans cette étude. Il ressort que la mesure de la substance inchangée dans le sang, dans l’air alvéolaire ou dans l’urine présente une moins grande variabilité que la mesure des métabolites que ce soit dans le sang ou l’urine.

Dans la plupart des cas, les débits alvéolaires et cardiaques ont été identifiés comme étant des paramètres de première importance ce qui confirme l’importance du niveau de la charge de travail sur l’absorption des contaminants. Dans le cas des métabolites urinaires, le rôle joué par la fraction du métabolisme attribuée à la production de ce métabolite de même que ceux joués par les constantes d’excrétion urinaire de la créatinine et du métabolite sont prédominants.

Il est difficile de porter un jugement définitif sur la représentativité des valeurs d’IEV obtenus, et ce, parce qu’il existe peu de données expérimentales (études chez des volontaires ou des travailleurs) permettant de faire la comparaison. Même si la plupart des résultats de notre étude ne peuvent être directement comparés aux valeurs rapportées dans la littérature, la variabilité prédite semble réaliste. De façon générale, la gamme de variabilité simulée correspond relativement bien à ce qui est connu, notamment dans le domaine de la pharmacologie pour des paramètres tels que la surface sous la courbe, la concentration maximale atteinte, ou la demi-vie. Ces éléments représentent donc de bonnes indications que l’approche de simulation utilisée est réaliste. Cependant, il serait opportun de trouver une façon qui permettrait de valider en quelque sorte les données qui ont été produites.

Les résultats montrent que la variabilité associée à certains indicateurs est importante ce qui peut restreindre dans certaines situations la portée de la surveillance biologique ou l’intérêt d’y recourir. L’interprétation des données doit se faire en tenant compte du fait que cette variabilité peut plus ou moins refléter la variabilité au niveau des effets ou des risques associés à l’exposition.

Cette étude suggère plusieurs pistes de recherche dans le but de mieux comprendre l’impact exercé par différents paramètres sur les données de surveillance biologique (p.ex. influence de la variabilité aléatoire de l’exposition et influence du niveau d’activité physique). L’étude de ces différents facteurs aurait pour effet d’augmenter la fiabilité des prédictions obtenues par les modèles et de proposer des stratégies de surveillance adaptées aux différents scénarios d’exposition.

Mots-clés

Test d'exposition, Exposure test, Évaluation de l'exposition, Exposure evaluation, Modèle, Model, Variable individuelle, Individual variable, Toxicocinétique, Toxicokinetics, Indicateur, Instrumentation

Numéro de projet IRSST

0097-0990

Numéro de publication IRSST

R-337

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