Association Between Toluene Inhalation Exposure and Demography Towards Risk of Neurotoxic: A Cross-Sectional Study at Plastic Sack Industry Workers in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Toluene as a chemical often used by industry has effects that are harmful to the human body. One known effect was neurotoxic. Plastic industry workers are always exposed to toluene with a neurotoxic risk. Research on toluene exposure towards neurotoxic risk has never been done in Indonesia.The research subjects were printing workers in the PT X plastic sack industry. The design was cross-sectional with simple random sampling obtained 32 workers. Toluene concentration was measured using a gas chromatography device while the neurotoxic risk was measured using Q18 Questionnaire from German. The majority of the study subjects aged range of 36-45 years, worked more than 18 years, sometimes used personal protective equipment (PPE), and had nutritional status with criteria for overweight  (≥ 23.0 - 24.9). Demographic factors such as age, working period, personal protective equipment (PPE) and nutritional status have a significant relationship with neurotoxic risk. Indoor toluene concentration also had a significant relationship with neurotoxic risk. Continuous toluene exposure could cause apoptosis/damage to the myelin sheath in the nerves so that it can cause neurotoxin risks such as difficult to concentrate, emotional, dementia and sleep disturbances. Toluene exposure in plastic bag workers can cause a risk of neurotoxins such as difficult to concentrate, dementia,  and sleep disturbances. Plastic sack workers are required to use PPE regularly (especially masks) to reduce the risk of neurotoxins through toluene inhalation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».