Fertilizer Use and Self-Reported Respiratory and Dermal Symptoms Among Tree Planters
Notice bibliographique
Résumé
In British Columbia, some tree planting operations require workers to fertilize planted seedlings with polymer-coated nitrogen, phosphorus, and potassium (NPK) fertilizers. This study examined respiratory and dermal health associated with fertilizer exposure among tree planters. We interviewed 223 tree planters using an adapted version of the American Thoracic Society questionnaire supplemented with questions on dermal health. Subjects were grouped by categories of increasing duration of exposure, with workers who had not worked with fertilizer as a reference group. The relationship between exposure and reported work-related symptoms was analyzed using logistic regression, adjusting for age, cumulative tobacco cigarettes smoked, marijuana smoking status, sex, and exposure to abrasive spruce needles. An elevated odds ratio was seen for work-related cough, phlegm, nasal symptoms, nosebleed, and skin rash in the highest exposure group (>37 days of fertilizer use in the past 2 years) but was significant only for phlegm (odds ratio = 3.59, 95% confidence interval = 1.10-11.70). Trends of increasing odds ratios with increasing exposure were seen for cough, phlegm, nasal symptoms, and skin rash. The results suggest a weak association between respiratory and dermal irritation and work with fertilizer. Results highlight the need for further exposure monitoring within the tree planting industry, and larger studies to investigate the relationship between work with fertilizer and respiratory and dermal health symptoms. [Supplementary materials are available for this article. Go to the publisher's online edition of the Journal of Occupational and Environmental Hygiene for the following free supplemental resource: a PDF file containing a respiratory and dermal health questionnaire.].
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».