Evaluating consumer exposure to disinfecting chemicals against coronavirus disease 2019 (COVID-19) and associated health risks
Notice bibliographique
Résumé
Disinfection of surfaces has been recommended as one of the most effective ways to combat the spread of novel coronavirus (SARS-CoV-2) that causes coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, overexposure to disinfecting chemicals may lead to unintended human health risks. Here, using an indoor fate and chemical exposure model, we estimate human exposure to 22 disinfecting chemicals on the lists recommended by various governmental agencies against COVID-19, resulting from contact with disinfected surfaces and handwashing. Three near-field exposure routes, i.e., mouthing-mediated oral ingestion, inhalation, and dermal absorption, are considered to calculate the whole-body uptake doses and blood concentrations caused by single use per day for three age groups (3, 14, and 24-year-old). We also assess the health risks by comparing the predicted whole-body uptake doses with in vivo toxicological data and the predicted blood concentrations with in vitro bioactivity data. Our results indicate that both the total exposure and relative contribution of each exposure route vary considerably among the disinfecting chemicals due to their diverse physicochemical properties. 3-year-old children have consistent higher exposure than other age groups, especially in the scenario of contact with disinfected surfaces, due to their more frequent hand contact and mouthing activities. Due to the short duration of handwashing, we do not expect any health risk from the use of disinfecting chemicals in handwashing. In contrast, exposure from contact with disinfected surfaces may result in health risks for certain age groups especially children, even the surfaces are disinfected once a day. Interestingly, risk assessments based on whole-body uptake doses and in vivo toxicological data tend to give higher risk estimates than do those based on blood concentrations and in vitro bioactivity data. Our results reveal the most important exposure routes for disinfecting chemicals used in the indoor environment; they also highlight the need for more accurate data for both chemical properties and toxicity to better understand the risks associated with the increased use of disinfecting chemicals in the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».