Personal exposure to particulate matter and heart rate variability among informal electronic waste workers at Agbogbloshie: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Informal electronic waste recycling activities are major contributors to ambient air pollution, yet studies assessing the effects or relationship between direct/continuous exposure of informal e-waste workers to particulate matter and cardiovascular function are rare. Methods Repeated measurements of fractions of PM 2.5 , PM 10–2.5 , and PM 10 in personal air of informal e-waste workers, ( n = 142) and a comparable group ( n = 65) were taken over a period of 20 months (March 2017 to November, 2018). Concurrently, 5-min resting electrocardiogram was performed on each participant to assess resting heart rate variability indices. Linear mixed-effects models were used to assess the association between PM fractions and cardiac function. Results SDNN, RMSSD, LF, HF and LH/HF ratio were all associated with PM. Significant associations were observed for PM 2.5 and Mean NN ( p = 0.039), PM10 and SDNN ( p = 0.035) and PM 10–2.5 and LH/HF ( p = 0.039). A 10 μg/m 3 increase in the concentrations of PM 2.5 , PM 10–2.5 , and PM 10 in personal air was associated with reduced HRV indices and increased resting HR. A 10 μg/m 3 per interquartile (IQR) increase in PM 10–2.5 and PM 10 , decreased SDNN by 11% [(95% CI: − 0.002- 0.000); ( p = 0.187)] and 34% [(95% CI: − 0.002-0.001); ( p = 0.035)] respectively. However, PM 2.5 increased SDNN by 34% (95% CI: − 1.32-0.64); ( p = 0.493). Also, 10 μg/m 3 increase in PM 2.5 , PM 10–2.5 and PM 10 decreased RMSSD by 27% [(− 1.34–0.79); ( p = 0.620)], 11% [(− 1.73, 0.95); ( p = 0.846)] and 0.57% [(− 1.56–0.46); ( p = 0.255%)]. Conclusion Informal e-waste workers are at increased risk of developing cardiovascular disease from cardiac autonomic dysfunction as seen in reduced HRV and increased heart rate.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».