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Enregistrement W2981606371 · doi:10.1097/01.ee9.0000609448.33125.3e

The Fresh Air Wristband: A wearable air pollutant monitor

2019· article· en· W2981606371 sur OpenAlexaboutno aff
Lin E, Krystal J. Godri Pollitt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolydimethylsiloxaneEnvironmental scienceAir pollutionExposure assessmentThermal desorptionPollutantTenaxEnvironmental chemistryMaterials scienceChromatographyGas chromatographyChemistryDesorptionComposite materialAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S14: Use of Exposomic Methods Incorporating Sensors in Environmental Epidemiology, Room 217, Floor 2, August 27, 2019, 1:30 PM - 3:00 PM Background: Evaluation of cumulative exposure to air pollutant mixtures has been challenged by traditional measurement techniques. Wearable passive air pollutant monitors have emerged as a tool for assessing personal exposure to environmental chemicals. These monitors concentrate airborne pollutants onto a substrate which can subsequently be analysed off-line for a broad range of compounds using mass spectrometry (MS). Longitudinal exposure assessment in vulnerable populations is facilitated by the lightweight, wearable form factor of these monitors. The low cost of this sampling technique further enables deployment across large populations, increasing the quantity of environmental data available for evaluating environmental risk factors for disease. Methods: We have applied a polydimethylsiloxane (PDMS) sorptive extraction technique to passively concentrate non-polar compounds from the air. Gas rods are coated with a thin PDMS film and then mounted into a silicone band (the Fresh Air Wristband). The wristband is worn by an individual for period of several hours to days depending on ambient levels. Sample analysis is performed using a gas chromatograph Orbitrap MS equipped with the thermal desorption unit. Using this technique, we can quantify time-integrated exposure to a range of semi-volatile organic compounds. We deployed the Fresh Air wristband in several large epidemiologic studies based in the U.S., Canada, South Africa and China. Results: The PDMS sorbent in the Fresh Air wristband exhibited linear uptake of chemicals across a range of exposure concentrations that are representative of ambient air levels (R^2>0.99). Low variation was observed across replicate samples exposure to airborne pollutants in field tests (%CV<10). Deployment of the wristband with children, pregnant women the elderly has enabled characterisation of unique exposure profiles. Conclusions: Capturing the cumulative exposure of an individual to mixtures of air pollutants using wearable passive samplers is a novel advancement towards identifying disease risk factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,018

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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