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Enregistrement W4296068167 · doi:10.1016/j.envint.2022.107524

Personal air pollutant exposure monitoring in South African children in the VHEMBE birth cohort

2022· article· en· W4296068167 sur OpenAlexafffund
Kayley DeLay, Elizabeth Z. Lin, Jeremy P. Koelmel, Riana Bornman, Muvhulawa Obida, Jonathan Chevrier, Krystal J. Godri Pollitt

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnvironmental healthCohortAir pollutionEnvironmental sciencePovertyMedicineToxicologyEnvironmental protectionGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of disease associated with environmental exposures disproportionately impacts residents of low- and middle-income countries. Children living in rural regions of these countries may experience higher exposure to insecticides from indoor residual spraying used for malaria control and household air pollution. This study evaluated environmental exposures of children living in a rural region of South Africa. Quantifying exposure levels and identifying characteristics that are associated with exposure in this geographic region has been challenging due to limitations with available monitoring techniques. Wearable passive samplers have recently been shown to be a convenient and reliable tool for assessing personal exposures. In this study, a passive sampler wristband, known as Fresh Air wristband, was worn by 49 children (five-years of age) residing in the Limpopo province of South Africa. The study leveraged ongoing research within the Venda Health Examination of Mothers, Babies, and their Environment (VHEMBE) birth cohort. A wide range of chemicals (35 in total) were detected using the wristbands, including polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), organochlorine pesticides, phthalates, and organophosphate esters (OPEs) flame retardants. Higher concentrations of PAHs were observed among children from households that fell below the food poverty threshold, did not have access to electric cookstoves/burners, or reported longer times of cooking or burning materials during the sampling period. Concentrations of p,p'-DDD and p,p'-DDT were also found to be elevated for children from households falling below the food poverty threshold as well as for children whose households were sprayed for malaria control within the previous 1.5 years. This study demonstrates the feasibility of using passive sampler wristbands as a non-invasive method for personal exposure assessment of children in rural regions of South Africa to complex mixtures environmental contaminants derived from a combination of sources. Future studies are needed to further identify and understand the effects of airborne environmental contaminants on childhood development and strategies to mitigate exposures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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