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Enregistrement W3210139186 · doi:10.1136/oem-2021-epi.53

O-462 Assessment of overexposure to multiple metals in electronic recycling facilities: using air samples and biomarkers to highlight potential toxicity

2021· article· en· W3210139186 sur OpenAlex
Sabrina Gravel, Brigitte Roberge, Louis Patry, Bouchra Bakhiyi, Joseph Zayed, Jérôme Lavoué, France Labrèche

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenicCadmiumMercury (programming language)Inductively coupled plasma mass spectrometryEnvironmental chemistryThreshold limit valueToxicityChemistryAir monitoringOccupational exposure limitAtomic absorption spectroscopyUrineMetal toxicityOccupational exposureToxicologyEnvironmental scienceHeavy metalsMedicineEnvironmental engineeringMass spectrometryChromatographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objective</h3> To estimate potential toxicity risks associated with exposure to several metals in electronic waste recycling (e-recycling) facilities in Quebec. <h3>Methods</h3> In a cross-sectional study, personal air samples were collected on cellulose ester filters from six e-recycling facilities, during an 8-hour work day for 85 workers (66 men, 19 women). Twelve metals were analyzed by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). End-of-shift blood and urine spot samples were taken; blood cadmium and urinary arsenic were also analyzed by ICP-MS, and blood lead and urinary mercury by atomic absorption spectrometry. Additive hazard indices (HIs) were calculated for organ-specific toxic effects, by adding the ratios of measured concentrations of metals in air or biological fluids, on the threshold limit value (TLV®) or on the biological exposure indices (BEI®). <h3>Results</h3> All facilities provided workers with some personal protective equipment, with inconsistent wearing of respiratory equipment. They all conducted manual dismantling, and three performed shredding of electronic/plastic residues. Cadmium, copper and lead were found in the highest concentrations in the air, albeit all below the TLVs. Air concentrations of lead showed a strong association with biological levels, indicating an occupational exposure origin. HIs calculated with the biological measures revealed an exceedance of the mixture’s threshold limit for lung toxicity (arsenic, cadmium, cobalt, nickel and chrome) in 95% of the workers, as well as an exceedance for skin irritation (arsenic, mercury, cobalt, nickel) in 19% of them. HIs exceeded the unity as well in some workers for gastrointestinal, peripheral nervous system, and reproductive function toxicity. <h3>Conclusions</h3> <h3>Multi-exposures complicate risk assessment</h3> Although individual metals all respected the TLVs, the calculation of hazard indices from both air samples and biomarkers highlighted potentially increased risks of toxicity for several organs or systems in e-recycling workers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · 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