Welding Fume Exposure and Health Risk Assessment in a Cohort of Apprentice Welders
Notice bibliographique
Résumé
Welding fumes vary in composition depending on the materials and processes used, and while health outcomes in full-time welders have been widely studied, limited research on apprentices exists. Besides, few data are available for metals such as vanadium and antimony. This study aimed to look at individual metals present in welding fumes in the learning environment of apprentice welders. Forty-three welders and 41 controls were chosen from trade programmes at the Northern Alberta Institute of Technology. Ambient and personal air samples were collected at days 0, 1, 7, and 50 of their training and analysed for mass and metal concentrations using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry. Results showed increases in particle and metal concentrations as apprentices progressed throughout their education and that concentrations at day 50 were similar to levels found in the literature for professional welders. Variable concentrations indicate that some individuals may not properly use the local exhaust ventilation system. Other possible explanation for variations are the position of the sampler on the shoulder, the time spent welding and in each welding position, and the skills of the welders. Strong relationships were observed between particle and metal concentrations, suggesting that these relationships could be used to estimate metal exposure in welders from particle exposure. Welding processes were the most important determinant of exposure in apprentice welders, with Metal Core Arc Welding producing the largest particle concentrations followed by oxyacetylene cutting, and Gas Metal Arc Welding. Health risk assessment showed that welder apprentices are at risk for overexposure to manganese, which suggests that professional welders should be monitored for manganese as they are exposed more than apprentices. Training in proper positioning of local exhaust ventilation system and proper use of respirators are recommended in training facilities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».