Occupational Exposure to Low Concentrations of Lead Dust and Oxidative Stress in Mine Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several epidemiological studies have reported associations between high levels of lead exposure and oxidative stress (OS). However, research on the effects of low-level lead exposure remains limited. This study aims to assess the relationship between OS parameters and exposure to low concentrations of lead dust in mine workers.Methods: This cross-sectional study evaluated 73 lead-exposed workers and 70 age- and sex-matched non-exposed individuals. Demographic data and occupational and medical history were collected through questionnaires. Workers’ exposure to lead dust was assessed by air monitoring, and blood lead levels (BLLs) were calculated based on inhalation exposure. Blood samples were collected to determine OS parameters. Data were analyzed using SPSS version 21.0.Results: The mean exposure of workers to lead dust was 24 μg/ m³ (range: 1.5 to 185 μg/m³), which complied with the OSHAPEL and ACGIH TLV-TWA standards for lead dust. The BLL in the exposed workers was found to be 45.47 μg/dL. A significant association was observed between the SOD/MDA ratio and exposure to lead dust. Additionally, a borderline negative association between lead exposure and superoxide dismutase (SOD) activity was found. A significant relationship was noted between workers’ BMI and OS biomarkers.Conclusion: This study’s findings suggest that chronic exposure to lead dust may affect OS biomarkers, even at concentrations below the current OSHA-PEL and ACGIH TLV-TWA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».