Exposure to Particulate Matter and Respiratory Health among Electronic Waste Workers at Agbogbloshie, Accra, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
PDS 63: Chemicals and metals: health effects, Exhibition Hall (PDS), Ground floor, August 27, 2019, 10:30 AM - 12:00 PM Background/Aim: Particulate matter (PM) exposure has been linked to informal electronic waste (e-waste) recycling activities, and PM inhalation has been associated with several respiratory health problems, including increased prevalence of respiratory symptoms and lung function changes. This study investigated the association between measured personal exposure levels of PM (1 and 2.5 µm) and the respiratory health of e-waste workers at the large Agbogbloshie, Ghana, site. Methods: 100 e-waste workers engaged in informal e-waste recycling at Agbogbloshie and 51 control subjects from Madina–Zongo were recruited and studies from March to April 2017. Each participant provided self-reported respiratory symptoms, diseases and work and home respiratory exposures. Lung function, including forced vital volume in one second (FEV1), forced vital capacity (FVC) and ratio (FEV1/FVC), was measured using a portable spirometer (Easy One) and personal breathing zone PM exposures (I and 2.5µm) were measured using an optical instrument (MetOne Aerocet 831). Multiple regression analysis was performed to test the association between the PM and lung function measures. Results: Higher mean concentrations of PM1, PM2.5 and PM10 were recorded among the e-waste recyclers (41± 2 and 84 ±7) compared to the control group (14 ± 1 and 33 ± 2). Overall, burners recorded the highest mean concentrations of PM1, PM2.5 and PM10, (49 ± 6 and 112 ±18) compared to dismantlers (34 ±3 and 54 ±7). No significant association was found between the PM (I, and 2.5µm) concentrations and lung function (FEV1) measures (-0.25, P=0.806; 0.41, P=0,685). Conclusion: While e-waste workers had significantly higher exposure to PM in the breathing zone, associations with lung function measurements were not significant. This may be due to the short term (4-hours) measurements of PM among the workers. PM exposure patterns and e-waste tasks are being studied over time, to better understand the associated respiratory health effects.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,011 |
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.
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machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».