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Enregistrement W4286493252 · doi:10.21203/rs.3.rs-1799255/v1

Occupational exposure to rare earth elements in mechanic workshops

2022· preprint· en· W4286493252 sur OpenAlexaff
Marco Trifuoggi, Maria Rita Aiani, Giovanni Pagano, Paolo Mascagni, Luigi Borea, Serkan Tez, Rahime Oral, Marco Guida, Giovanni Libralato, Antonella Giarra, Maria Toscanesi, Pasquale Ranieri, Alessandra Marano, Francesco Gianpaolo, Elisa Galbiati, Simona Mariani, Maria Grazia Cucco, Philippe J. Thomas

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésRare earthOccupational exposureEnvironmental scienceEarth scienceGeologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rare earth elements (REEs) such as cerium and lanthanum are utilized in oil refining and as catalytic additives in the production of diesel fuel aimed at optimizing fuel combustion. Background reports from animal studies demonstrated several REE-associated adverse effects, some of which following REE inhalation of diesel exhaust particulate. This study was aimed at evaluating the occupational exposure to REEs in diesel exhaust among two groups of mechanic workers; the first group involving 20 workers from artisanal workshops lacking exhaust abatement devices in Avellino province (Italy) and the second treatment group encompassing 82 workers (controls) from two industrial industrial-shaped workshops in Como (Italy) equipped with exhaust abatement devices. The evaluated endpoints in the two donor groups were: a) urine concentrations of 1-hydroxypyrene (1-OHP), as an indicator of exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs); b) urine REE concentrations, and c) REE concentrations in scalp hair. The results showed significantly higher urine 1-OHP concentrations in the first treatment group vs. controls (0.28 ± 0.07 mg/L vs. 0.12 ± 0.35 mg/L) (p<0.05), along with significantly higher frequency of smokers in these workers cases vs. controls (47.6% vs. 11.1%;) (p<0.05), and significantly higher urine REE concentrations in the same cases vs. controls (0.14 ± 0.04 mg/L vs. 0.07 ± 0.04 mg/L; ) (p<0.001). REE concentrations in scalp hair were not significantly different between the two donor groups suggesting that REEs might not be sequestered to hair during detoxification pathways.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,325 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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