MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037632054 · doi:10.1093/annweh/wxaa064

Exposure and Absorption of PAHs in Wildland Firefighters: A Field Study with Pilot Interventions

2020· article· en· W3037632054 sur OpenAlexafffundabout
Nicola Cherry, Jean‐Michel Galarneau, David W. Kinniburgh, Bernadette Quémerais, Sylvia Tiu, Xu Zhang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésWork shiftFluorantheneFirefightingPsychological interventionEnvironmental healthMedicineEnvironmental scienceToxicologyEnvironmental chemistryPhenanthreneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There is limited knowledge of exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in wildland firefighters, or of the effectiveness of interventions to reduce this. This study of wildland firefighters assessed whether PAHs were present and considered respiratory protection and enhanced skin hygiene as possible interventions. METHODS: 1-Hydroxypyrene (1-HP) was measured in urine samples collected pre-shift, post-shift, and next morning from wildland firefighters in Alberta and British Columbia. Skin wipes, collected pre- and post-shift, were analysed for eight PAHs. Breathing zone air samples were analysed for 11 PAHs. As pilot interventions, participants were randomized to either normal or enhanced skin hygiene. A sample of volunteers was assigned to a disposable N95 mask or a half facepiece mask with P100 organic vapour cartridge. Participants completed a brief questionnaire on activities post-shift and respiratory symptoms. RESULTS: Non-smoking firefighters (66 male and 20 female) were recruited from 11 fire crews. Air sampling pumps were carried for the full shift by 28 firefighters, 25 firefighters wore masks (14 N95 and 11 P100); 42 were assigned to the enhanced skin hygiene intervention. Sixty had hot spotting as their main task. Air monitoring identified PAHs (benzo(b,j,k)fluoranthene in particulates, phenanthrene in the gaseous phase) for 6 of the 11 crews. PAHs (largely naphthalene) were found post-shift on 40/84 skin wipes from the hand and 38/84 from jaw/throat. The mean increase in 1-HP in urine samples collected after the shift (compared with samples collected before the shift) was 66 ng g-1 creatinine (P < 0.001) with an increase over the shift found for 76% of participants. 1-HP in next morning urine samples was significantly lower than at the end of shift (a reduction of 39.3 ng g-1: P < 0.001). The amount of naphthalene on skin wipes was greater at the end of the shift (post) than at the start (pre). The mean post-pre weight difference of naphthalene on skin wipes taken from the hand was 0.96 ng wipe-1 (P = 0.01) and from the jaw/throat 1.28 ng wipe-1 (P = 0.002). The enhanced skin hygiene intervention lead to a larger reduction in 1-HP between end of shift and next morning urine samples but only for those with naphthalene on skin wipes at the end of shift. The difference in 1-HP concentration in urine samples collected before and after the shift was reduced for those wearing a mask (linear tend P = 0.063, one-sided). In multivariable models, 1-HP at end of shift was related to gaseous phase phenanthrene, estimated from air sampling [β = 318.2, 95% confidence interval (CI) 67.1-569.2]. Naphthalene on hand skin wipes reflected work in hot spotting during the shift (β = 0.53, 95% CI 0.22-0.86). CONCLUSIONS: This study provided evidence of PAHs in the air and on the skin of many, but not all, fire crew. Absorbed PAHs, reflected in 1-HP in urine, increased over the shift. Results from the pilot interventions suggest that enhanced skin hygiene would reduce absorption post fire where PAHs had been accumulated on the skin, and that masks could be effective in reducing PAH inhalation exposure. Interventions to reduce PAH absorption are supported by the pilot work reported here and warrant further evaluation across a full fire season.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Work Exposures and HealthMême sujetOccupational Health and PerformanceTravaux en français237 207