Case report of asthma associated with 3D printing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Three-dimensional (3D) printing is being increasingly used in manufacturing and by small business entrepreneurs and home hobbyists. Exposure to airborne emissions during 3D printing raises the issue of whether there may be adverse health effects associated with these emissions. AIMS: We present a case of a worker who developed asthma while using 3D printers, which illustrates that respiratory problems may be associated with 3D printer emissions. CASE REPORT: The patient was a 28-year-old self-employed businessman with a past history of asthma in childhood, which had resolved completely by the age of eight. He started using 10 fused deposition modelling 3D printers with acrylonitrile-butadiene-styrene filaments in a small work area of approximately 3000 cubic feet. Ten days later, he began to experience recurrent chest tightness, shortness of breath and coughing at work. After 3 months, his work environment was modified by reducing the number of printers, changing to polylactic acid filaments and using an air purifier with an high-efficiency particulate air filter and organic cartridge. His symptoms improved gradually, although he still needed periodic treatment with a salbutamol inhaler. While still symptomatic, a methacholine challenge indicated a provocation concentration causing a 20% fall in FEV1 (PC20) of 4 mg/ml, consistent with mild asthma. Eventually, his symptoms resolved completely and a second methacholine challenge after symptom resolution was normal (PC20 > 16 mg/ml). CONCLUSIONS: This case indicates that workers may develop respiratory problems, including asthma when using 3D printers. Further investigation of the specific airborne emissions and health problems from 3D printing is warranted.
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.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 découle