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Enregistrement W3005830299 · doi:10.1016/j.jchromb.2020.122027

Development of a method for quantification of toluene diisocyanate and methylenediphenyl diisocyanate migration from polyurethane foam sample surface to artificial sweat by HPLC-UV-MS

2020· article· en· W3005830299 sur OpenAlexaff
Aleksandra Donchenko, Simon Aubin, Sébastien Gagné, Mark W Spence, Livain Breau, Jacques Lesage

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToluene diisocyanatePolyurethaneIsocyanateChromatographyChemistryHigh-performance liquid chromatographyDetection limitOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US Environmental protection agency (EPA) has published guidance that includes test procedures for evaluating indoor exposure to chemicals from products. One of the test procedures represents the migration test for evaluating potential dermal exposure from home furniture. Such an evaluation involves the chemical measurement of the sweat which is currently unavailable in the literature. The objective of this project was to develop and validate an analytical method for quantification of migration of 4,4'-methylenediphenyl diisocyanate (MDI), 2,6-toluene diisocyanate (2,6-TDI) and 2,4-toluene diisocyanate (2,4-TDI) from a polyurethane (PU) flexible foam to artificial sweat that meets the recommendations of the EPA test protocol. Following the EPA protocol, six synthetic sweat solutions were prepared and used in evaluation of isocyanate recovery performance. The migration tests were conducted using five foam types that were chosen and supplied by PU foam manufacturers to represent the types most commonly found in commercial products, and with formulations anticipated to have the highest potential residual TDI or MDI. Migration tests were conducted using glass fiber filters (GFF) coated with 1-(2-methoxyphenyl)piperazine (1,2-MP) and analyzed using HPLC equipped with a UV detector for quantification and a MS detector to qualify peaks. The detection limits of the method were 0.002 µg/mL for 2,6-TDI, 0.011 µg/mL for 2,4-TDI, and 0.003 µg/mL for MDI. Quantification limits were 0.006 µg/mL, 0.037 µg/mL, and 0.010 µg/mL, respectively. The recovery tests on a Teflon surface for 5 of the 6 EPA-recommended synthetic sweat solutions indicate the recovery percentage was approximately 80% for diisocyanates. Recovery for the sixth sweat solution was low, approximately 30%. TDI and MDI migration was not observed when testing was conducted on foam samples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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