Pesticide Exposure of Residents Living Close to Agricultural Fields in the Netherlands: Protocol for an Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Application of pesticides in the vicinity of homes has caused concern regarding possible health effects in residents living nearby. However, the high spatiotemporal variation of pesticide levels and lack of knowledge regarding the contribution of exposure routes greatly complicates exposure assessment approaches. OBJECTIVE: The objective of this paper was to describe the study protocol of a large exposure survey in the Netherlands assessing pesticide exposure of residents living close (<250 m) to agricultural fields; to better understand possible routes of exposure; to develop an integrative exposure model for residential exposure; and to describe lessons learned. METHODS: We performed an observational study involving residents living in the vicinity of agricultural fields and residents living more than 500 m away from any agricultural fields (control subjects). Residential exposures were measured both during a pesticide use period after a specific application and during the nonuse period for 7 and 2 days, respectively. We collected environmental samples (outdoor and indoor air, dust, and garden and field soils) and personal samples (urine and hand wipes). We also collected data on spraying applications as well as on home characteristics, participants' demographics, and food habits via questionnaires and diaries. Environmental samples were analyzed for 46 prioritized pesticides. Urine samples were analyzed for biomarkers of a subset of 5 pesticides. Alongside the field study, and by taking spray events and environmental data into account, we developed a modeling framework to estimate environmental exposure of residents to pesticides. RESULTS: Our study was conducted between 2016 and 2019. We assessed 96 homes and 192 participants, including 7 growers and 28 control subjects. We followed 14 pesticide applications, applying 20 active ingredients. We collected 4416 samples: 1018 air, 445 dust (224 vacuumed floor, 221 doormat), 265 soil (238 garden, 27 fields), 2485 urine, 112 hand wipes, and 91 tank mixtures. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study on residents' exposure to pesticides addressing all major nondietary exposure sources and routes (air, soil, dust). Our protocol provides insights on used sampling techniques, the wealth of data collected, developed methods, modeling framework, and lessons learned. Resources and data are open for future collaborations on this important topic. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/27883.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».