Diesel Engine Exhaust Exposure in the Ontario Civil Infrastructure Construction Industry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diesel engine exhaust (DEE) is a known lung carcinogen and a common occupational exposure in Canada. The use of diesel-powered equipment in the construction industry is particularly widespread, but little is known about DEE exposures in this work setting. The objective of this study was to determine exposure levels and identify and characterize key determinants of DEE exposure at construction sites in Ontario. METHODS: Elemental carbon (EC, a surrogate of DEE exposure) measurements were collected at seven civil infrastructure construction worksites and one trades training facility in Ontario using NIOSH method 5040. Full-shift personal air samples were collected using a constant-flow pump and SKC aluminium cyclone with quartz fibre filters in a 37-mm cassette. Exposures were compared with published health-based limits, including the Dutch Expert Committee on Occupational Safety (DECOS) limit (1.03 µg m-3 respirable EC) and the Finnish Institute of Occupational Health (FIOH) recommendation (5 µg m-3 respirable EC). Mixed-effects linear regression was used to identify determinants of EC exposure. RESULTS: In total, 149 EC samples were collected, ranging from <0.25 to 52.58 µg m-3 with a geometric mean (GM) of 3.71 µg m-3 [geometric standard deviation (GSD) = 3.32]. Overall, 41.6% of samples exceeded the FIOH limit, mostly within underground worksites (93.5%), and 90.6% exceeded the DECOS limit. Underground workers (GM = 13.20 µg m-3, GSD = 1.83) had exposures approximately four times higher than below grade workers (GM = 3.56 µg m-3, GSD = 1.94) and nine times higher than above ground workers (GM = 1.49 µg m-3, GSD = 1.75). Training facility exposures were similar to above ground workers (GM = 1.86 µg m-3, GSD = 4.12); however, exposures were highly variable. Work setting and enclosed cabins were identified as the key determinants of exposure in the final model (adjusted R2 = 0.72, P < 0.001). The highest DEE exposures were observed in underground workplaces and when using unenclosed cabins. CONCLUSIONS: This study provides data on current DEE exposure in Canadian construction workers. Most exposures were above recommended health-based limits, albeit in other jurisdictions, signifying a need to further reduce DEE levels in construction. These results can inform a hazard reduction strategy including targeted intervention/control measures to reduce DEE exposure and the burden of occupational lung cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».