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Enregistrement W2765582177 · doi:10.1097/jom.0000000000001200

Biomonitoring of Metals, Polybrominated Diphenyl Ethers, Polychlorinated Biphenyls, and Persistent Pesticides in Vietnamese Female Electronic Waste Recyclers

2017· article· en· W2765582177 sur OpenAlexaff
Arnold Schecter, Jenevieve Kincaid, Hoang Trong Quynh, Joel Lanceta, Hanh Thi Tuyet Tran, Riley Crandall, William C. Shropshire, Linda S. Birnbaum

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensCrandall University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPolybrominated diphenyl ethersNational Health and Nutrition Examination SurveyBiomonitoringUrineEnvironmental healthArsenicMercury (programming language)Environmental chemistryPesticideToxicologyMedicineChemistryPollutantPopulationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Electronic waste is increasing. It is frequently recycled in developing countries. This is the first study to report metals, polybrominated diphenyl-ethers (PBDEs), polychlorinated biphenyls (PCBs), 2,2-bis(4-chlorophenyl)-1,1,1-trichloroethane (p,p'-DDT), and p,p'-DDE concentrations in female e-waste workers. METHODS: Female Vietnamese recyclers and non-recyclers were studied. Metals and halogenated organics were measured in blood and urine, and compared with levels in women in the US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). RESULTS: Recyclers had higher serum PBDE than nonrecyclers. PCB-138/158 and PCB-153 were higher in 18 to less than 38-year-old nonrecyclers. Median urinary arsenic in both cohorts was six to seven-fold higher than NHANES. Median lead in blood and urine was 40% to 60% higher in recyclers than nonrecyclers. Lead in nonrecyclers was four to six-fold higher than NHANES. Both cohorts had higher arsenic and mercury than NHANES. CONCLUSION: Occupational exposure to PBDEs and lead occurred in recyclers. Environmental exposure to arsenic, lead, and mercury occurred in both cohorts. Occupational and environmental remediation are recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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