Development of a new SPE UPLC–MS/MS method for extraction and quantitation of toluene diamine on gloves following toluene diisocyanate exposure
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Toluene diisocyanate (TDI) is a highly reactive isocyanate commonly used as a mixture of 2,4- and 2,6- isomers in the production of flexible foams. Exposure to TDI occurs primarily through vapour inhalation in workplaces where TDI is produced or used, but dermal exposure is also possible during some tasks. To ensure workplace safety, accurate monitoring of TDI and toluene diamine (TDA) levels is required. Methods of quantifying field effectiveness of gloves in preventing dermal exposure have not been established. Therefore, there is a need to develop a new practical method for assessing glove effectiveness for TDI/TDA. METHOD: A new offline SPE UPLC-MS/MS method for the quantitation of TDA isomers from TDI-exposed gloves was developed. Gloves were dipped in a solution of 1% acetic acid leading to a full conversion to TDA. TDA-free amine compounds were derivatized with acetic anhydride to increase chromatographic retention and signal intensity. RESULTS: -TDA) was selected as a surrogate standard to minimise the variability in sample preparation and instrumental sensitivity. The choice of UPLC-MS/MS operated in multiple reaction monitoring (MRM) mode allowed to reach much lower limits of detection (LOD). The LOD of the method was 6.86 and 2.83 ng/mL (0.03 and 0.01 μg) for 2,6-TDA and 2,4-TDA, respectively. The limit of quantitation (LOQ) was 22.85 and 9.42 ng/mL (0.11 and 0.05 μg) for 2,6-TDA and 2,4-TDA, respectively. CONCLUSION: A new UPLC-MS/MS analytical method has been developed to determine field effectiveness of gloves for preventing dermal exposure to TDI/TDA. The new technique overcomes some limitations for measuring putative dermal exposure to isocyanates and may be useful in exposure monitoring and future research on isocyanate health risks.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».