Health risk assessment of the European inhabitants exposed to contaminated ambient particulate matter by potentially toxic elements
Notice bibliographique
Résumé
PM10-associated potential toxic elements (PTEs) can enter the respiratory system and cause health problems. In the current study, the health risk indices caused by PM10 inhalation by adults, children, and infants in 158 European cities between 2013 and 2019 were studied to determine if Europeans were adversely affected by carcinogenic and non-carcinogenic factors or not. The Mann–Kendall trend test examined PM10's increasing or decreasing trend. Random Forest analysis was also used to analyse meteorological factors affecting PM10 in Europe. Hazard quotient and cancer risk were estimated using PM10-associated PTEs. Our results showed a decline in continental PM10 concentrations. The correlation between PM10 concentrations and temperature (−0.40), PBLH (−0.39), and precipitation were statistically strong (−0.21). The estimated Pearson correlation coefficients showed a statistically strong positive correlation between As & Pb, As & Cd, and Cd & Pb during 2013–2019, indicating a similar origin. PTEs with hazard quotients below one, regardless of subpopulation type, posed no noncancerous risk to Europeans. The hazard quotient values positively correlated with time, possibly due to elevated PTE levels. In our study on carcinogen pollution in Europe between 2013 and 2019, we found unacceptable levels of As, Cd, Ni, and Pb among adults, children, and infants. Carcinogenic risk rates were highest for children, followed by infants, adult women, and adult men. Therefore, besides monitoring and mitigating PM concentrations, effective control of PM sources is also needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».