Urinary Metabolites of Organophosphate Esters (OPEs) in Electronic Waste Recycling Workers from the Province of Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Organophosphate esters (OPEs), which are used as flame retardants and plasticizers, have been measured in the air of electronic waste recycling (E-recycling) plants. Numerous studies suggest that exposure to OPEs may result in adverse health effects and constitute a potential health risk for E-recycling workers. However, data on urinary OPE metabolites in occupationally exposed workers is scarce.Objective: To measure urinary OPE metabolites in E-recycling workers and assess their relationship with personal air OPE levels.Methods: Levels of 13 OPE metabolites were measured, at the end of the work shift, in urine samples from 56 workers (four facilities in Quebec, Canada). Air levels of 11 OPEs were measured in 8-hour personal samples with OSHA XAD-2 versatile samplers. The relationship between air OPE levels and urinary metabolite levels was determined using Spearman’s rank correlation.Results: Nine of the 13 urinary OPE metabolites were detected in more than 50% of samples. The OPE metabolites with the highest median levels were 1-hydroxy-2-propyl bis (1-chloro-2-propyl) phosphate (OH-BIPCPP) (median: 2.2 ng/mL; maximum: 26), diphenyl phosphate (DPhP) (median: 2.1 ng/mL; maximum: 19), bis(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate (BDCIPP) (median: 1.2 ng/mL; maximum: 7.4), and bis(2-chloroethyl) carboxymethyl phosphate (tris(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate (BICECMP) (median: 0.5 ng/mL; maximum: 16). Urinary OPE metabolite levels were not significantly correlated with air OPE levels (p values were above 0.05).Discussion: The median urinary levels of BDCIPP and DPhP were higher than those observed in workers from a Chinese E-recycling site, although the timing of sample collection differed. These findings suggest that workers from E-recycling plants are exposed to OPEs, but that exposure through routes other than inhalation, and possibly non-occupational sources, may be more important contributors to the absorbed dose.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».