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Enregistrement W4310778200 · doi:10.1080/15459624.2022.2150768

Effectiveness of dermal cleaning interventions for reducing firefighters’ exposures to PAHs and genotoxins

2022· article· en· W4310778200 sur OpenAlexaff
Jennifer Keir, Tracy L Kirkham, Rocio Aranda‐Rodriguez, Paul A. White, Jules M. Blais

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoHealth CanadaOccupational Cancer Research CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthEnvironmental sciencePsychological interventionOccupational exposureToxicologyWaste managementMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Firefighters are exposed to carcinogenic and mutagenic combustion emissions, including polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Fire service and firefighter cancer advocacy groups recommend skin cleaning using wipes or washing with detergent and water after exposure to smoke, although these strategies have not been proven to reduce exposures to harmful combustion products such as PAHs. This study assessed dermal decontamination methods to reduce PAH exposures by firefighters participating in live fire training scenarios. Study participants (n = 88) were randomly assigned to an intervention group (i.e., two types of commercial skin wipes, detergent and water, or a control group who did not use any skin decontamination). PAHs were measured in personal air (during the fire) and dermal wipe samples (before and after fire suppression and after dermal decontamination). PAH metabolites and mutagenicity were measured in urine samples before and after fire suppression. Airborne PAH concentrations during the fire ranged between 200 and 3,970 μg/m3 (mean = 759 μg/m3, SD = 685 μg/m3). Firefighters had higher total PAHs and high-molecular-weight PAHs on their skin after the fire compared to before (1.3- and 2.2-fold, respectively, p < 0.01). Urinary PAH metabolites increased significantly following exposure to the training fires by 1.7 to 2.2-fold (depending on the metabolite, p < 0.001). Urinary mutagenicity did not differ significantly between pre- and post-fire for any of the decontamination methods. Detergent and water was the only intervention that removed a significant amount of total PAHs from the skin (0.72 ng/cm2 preintervention vs. 0.38 ng/cm2 postintervention, p < 0.01). However, fold changes in urinary PAH metabolites (i.e., pre- vs. post-exposure levels) did not differ among any of the dermal decontamination methods or the control group. These data suggest that despite on-site attempts to remove PAHs from firefighters’ skin, the examined interventions did not reduce the internal dose of PAHs. Future work should investigate preventing initial exposure using other interventions, such as improved personal protective equipment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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