Inhalation exposure to ambient polycyclic aromatic hydrocarbons and lung cancer risk of Chinese population
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Notice bibliographique
Résumé
An Euler atmospheric transport model (Canadian Model for Environmental Transport of Organochlorine Pesticides, CanMETOP) was applied and validated to estimate polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) ambient air concentrations at ground level in China based on a high-resolution emission inventory. The results were used to evaluate lung cancer risk for the Chinese population caused by inhalation exposure to PAHs. The uncertainties of the transport model, exposure, and risk analysis were assessed by using Monte Carlo simulation, taking into consideration the variation in PAH emission, aerosol and OH radical concentrations, dry deposition, respiration rate, and genetic susceptibility. The average benzo[a]pyrene equivalent concentration (B[a]P(eq)) was 2.43 [ approximately 1.29-4.50 as interquartile range (IR)] ng/m(3). The population-weighted B[a]P(eq) was 7.64 (IR, approximately 4.05-14.1) ng/m(3) because of the spatial overlap of the emissions and population density. It was estimated that 5.8% (IR, approximately 2.0-11%) of China's land area, where 30% (IR, approximately 17-43%) of the population lives, exceeded the national ambient B[a]P(eq) standard of 10 ng/m(3). Taking into consideration the variation in exposure concentration, respiration rate, and susceptibility, the overall population attributable fraction (PAF) for lung cancer caused by inhalation exposure to PAHs was 1.6% (IR, approximately 0.91-2.6%), corresponding to an excess annual lung cancer incidence rate of 0.65 x 10(-5). Although the spatial variability was high, the lung cancer risk in eastern China was higher than in western China, and populations in major cities had a higher risk of lung cancer than rural areas. An extremely high PAF of >44% was estimated in isolated locations near small-scale coke oven operations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle