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Enregistrement W3109593224 · doi:10.1016/j.envint.2020.106266

Addressing uncertainty in mouthing-mediated ingestion of chemicals on indoor surfaces, objects, and dust

2020· article· en· W3109593224 sur OpenAlexaff
Li Li, Lauren Hughes, Jon A. Arnot

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical Safety and Risk Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough HospitalARC Resources (Canada)
Organismes subventionnairesAmerican Chemistry Council
Mots-clésIngestionEnvironmental healthEnvironmental scienceEnvironmental chemistryToxicologyChemistryMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In indoor environments, humans ingest chemicals present as surface residues and bound to settled particles (dust), through mouthing hands (hand-to-mouth transfer) and objects (object-to-mouth transfer). Here, we introduce a novel modeling approach in support of systematic investigation into the mouthing-mediated ingestion of chemicals present in indoor environments. This model explicitly considers the indoor dynamics of dust and chemicals, building on mechanistic links with physicochemical properties of chemicals, features of the indoor environment, and human activity patterns. The evaluation of this model demonstrates that it satisfactorily reproduces chemical hand loadings and exposure data reported in the literature. We then use the evaluated model to investigate the response of mouthing-mediated ingestion to chemical partitioning between the gas phase and solid phases, expressed as the octanol–air partition coefficient (KOA). Assuming a unit emission rate to the indoor environment, we find that low-volatility chemicals (with a KOA greater than 109) are more efficiently enriched in hand skin, resulting in higher mouthing-mediated ingestion than other compounds. For individuals living in a room with a typical level of dustiness, more than half of the chemical mass found in their hands comes from dust transfer, whereas more than half of the chemical mass ingested is the fraction present as residues on hands. We also use the new model to explore how the mouthing-mediated ingestion of chemicals is dependent on factors describing the indoor environment and human behavior. The model predicts that less frequent cleaning leads to higher accumulation of dust on indoor surfaces, thereby transferring more chemicals to hands and mouth in each contact. Introducing more dust into the room, but maintaining the same cleanup frequency, increases the dustiness of indoor surfaces, which promotes the transfer of relatively volatile chemicals (with a KOA lower than 109) to hands and mouth but decreases the transfer of chemicals with low volatility. More frequent hand contact with indoor surfaces increases both the hand loading and mouthing-mediated ingestion of chemicals, but the increases are more remarkable for adults than children because the higher surface contact frequency of children “saturates” hand loadings. An increase in handwashing frequency lowers the hand loading and mouthing-mediated ingestion of chemicals and this mitigating process is more prominent for relatively volatile chemicals. The new evaluated modeling approach can facilitate the prediction of mouthing-mediated ingestion for various age groups and the model predictions can be used to aid future fate and (bio)monitoring studies focusing on indoor contamination.

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)0,010
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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