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Enregistrement W4205452095 · doi:10.1093/annweh/wxab101

Measurement of Diacetyl and Related Compounds in Coffee Roasteries and Breweries

2021· article· en· W4205452095 sur OpenAlexafffund
Nicholas G. Davey, Larissa C. Richards, Jonathan Davidson, Trevor Michalchuk, Christopher G. Gill, Erik T. Krogh, Christopher D. Simpson

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaVancouver Island University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesBritish Columbia Knowledge Development FundCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDiacetylFood scienceEnvironmental healthChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

α-Diketones such as diacetyl (2,3-butanedione) and 2,3-pentanedione are generated during the roasting and fermentation of foods and are also used as flavoring compounds. Exposure to these compounds has been associated with obliterative bronchiolitis in workers. We report indoor air concentrations of diacetyl and 2,3-pentanedione, as well as acetoin (3-hydroxy-2-butanone), in several small coffee roasteries and breweries using standard integrated air sampling sorbent tubes followed by gas chromatography tandem mass spectrometry as well as the first use of on-site continuous real-time proton-transfer reaction time-of-flight mass spectrometry (PTR-ToF-MS). Diacetyl and 2,3-pentanedione were detected in most of the sorbent samples at concentrations between 0.02 and 8 ppbv, and in general were higher in coffee roasteries compared with breweries. Three integrated air samples, all from the barista area at one facility, exceeded the NIOSH recommended exposure limit (REL) of 5 ppbv for diacetyl. 2,3-Pentanedione concentrations in these three samples were greater than 50% of its REL, but did not exceed it. Acetoin, a precursor to diacetyl, was also detected at concentrations between 0.03 and 5 ppbv in most sorbent tube samples, with concentrations generally higher in breweries. PTR-ToF-MS measurements exhibited similar trends and provided continuous real-time volatile organic compound data that showed episodic excursions with peak concentrations of diacetyl and 2,3-pentanedione between 15 and 20 ppbv. Examination of the time series data identified specific activities associated with peak diketone emissions, including transfer of freshly roasted coffee beans to the cooling tray, or the opening of a brew kettle. Additional indoor air quality parameters including CO2, NO2, and PM2.5 were also assessed on-site. Airway inflammation was assessed in 19 workers before and after each work shift using online measurements of fractional exhaled nitric oxide (FENO). The pre-shift mean FENO was 3.7 (95% confidence interval: -3.6, 11.0) ppbv higher and the post-shift FENO was 7.1 (-1.9, 16.1) ppbv higher for workers at coffee roasteries compared with breweries. The cross-shift change in FENO was 3.4 (-2.8, 9.6) ppbv higher for workers at coffee roasteries compared with breweries. However, none of these differences were statistically significant, and the cross-shift change in FENO was not statistically different from zero for either group of workers. The findings from this pilot study demonstrate that α-diketones and related compounds are present in the indoor air of both breweries and coffee roasteries and may exceed health protective guidelines in coffee roasteries. Additional studies are required to fully characterize worker exposures in these settings and to identify specific work activities and processes associated with high exposures. Engineering controls, including targeted exhaust ventilation and the use of low-cost sensors, are recommended as an approach to protect workers from exposure to hazardous levels of α-diketones.

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,350

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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