259 Investigating welding fume exposure in professional welders using biomonitoring and metabolomics approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aimed to investigate the health effects attributed to welding fume exposure in professional welders using biomonitoring and metabolomics approaches. The cohort included 38 welders as the case group and 36 electricians as the control group, recruited from various facilities across the province of Alberta, Canada. Air sampling was performed throughout the work shift. Fasting urine samples were collected from the welders and controls. The identification of metals and metabolites in the samples was performed using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP/MS) and Liquid Chromatography with Tandem Mass Spectrometry (LC-MS-MS), respectively. Data analyses were conducted using STATA version 19.0 and MetaboAnalyst version 5.0. Significantly higher levels of As, Cd, Cr, Fe, Mn, and Ni were observed in the urine of welders compared to controls (p < 0.05). Regarding the metabolomics profile, we identified 92 metabolites in the urine samples of the studied groups. Multivariate receiver operating characteristic (ROC) curve analysis identified metabolites, such as beta-hydroxybutyric acid, asparagine, ornithine, choline, propionic acid, and histidine, as biomarkers for welding fume exposure (AUC > 0.7). These metabolites exhibited significantly higher levels in welders than in controls. In addition, our findings suggest that smoking, welding experience, respirator usage, and age significantly affect the concentrations of certain urinary metabolites in professional welders. Our study highlights the potential benefits of using biomonitoring and metabolomics approaches to investigate the adverse health effects of welding fume exposure. However, we recommend further investigations to explore the underlying mechanisms of these associations and the effects of other factors. Keywords: Biomonitoring, Exposure assessment, Welding fumes, Metabolomics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».