Impact d’un stress thermique représentatif des milieux de travail sur l’absorption pulmonaire et la toxicocinétique de trois solvants organiques
Notice bibliographique
Résumé
L’exposition à la chaleur entraîne différents effets sur la santé. Le corps met en place des mécanismes lui permettant de réguler la température interne et de prévenir les dommages. Ces mécanismes peuvent avoir un impact non négligeable sur la cinétique des substances chimiques dans le corps. Les conséquences d’une exposition simultanée aux substances chimiques et à la chaleur, fréquente en contexte de travail, sont relativement peu documentées. Par conséquent, l’objectif de la présente thèse était d’évaluer, à l’aide de données expérimentales et de la modélisation toxicocinétique à base physiologique (TCBP), l’impact de la chaleur sur la cinétique de solvants organiques volatils chez l’humain et comment cet impact peut être interprété au regard des mesures de biosurveillance existantes. Pour ce faire, neuf hommes âgés de 22 à 34 ans ont été, dans un premier temps, exposés à trois températures différentes (21, 25 et 30°C WBGT) pour une durée de 4h pendant laquelle différents paramètres cardio-vasculaires et de température interne et cutanée ont été mesurés. Peu de différences significatives ont été observées dans les paramètres mesurés entre les températures. Par la suite, les participants ont été exposés en groupe de cinq à chacune des températures en présence d’acétone (500 ppm), de toluène (50 ppm) ou de dichlorométhane (50 ppm). Les données dans le sang ont montré une augmentation des concentrations de toluène et d’acétone en fonction de la température d’exposition, ce qui n’était pas prédit par le modèle TCBP développé. L’absorption du toluène et encore plus celle de l’acétone est influencée par la ventilation alvéolaire. Les valeurs de ventilation alvéolaire ont donc été ajustées dans le modèle à partir des données sanguines pour l’acétone. Le modèle ajusté a bien performé pour prédire les concentrations moyennes de toluène dans le sang et l’air expiré ainsi que les concentrations d’o-crésol dans l’urine, de même que les concentrations de dichlorométhane dans le sang et l’air expiré. Le modèle a ensuite été utilisé pour simuler des scénarios de 8h à la chaleur en variant le ratio travail/repos en présence d’un solvant et les concentrations simulées dans les matrices biologiques ont été comparées aux indices biologiques d’exposition répertoriés. Les résultats suggèrent que des pauses fréquentes à l’écart de la source de solvant peuvent limiter l’augmentation des concentrations sanguines dans une certaine mesure, selon les caractéristiques du solvant et que la chaleur devrait être prise en compte dans l’interprétation des données de biosurveillance en fonction des limites d’exposition professionnelle. Il apparait toutefois nécessaire de reproduire les résultats, d’évaluer l’effet de la chaleur sur des solvants dont l’absorption est davantage limitée par la perfusion, de mieux comprendre le rôle de la composition corporelle sur la relation entre la chaleur et la cinétique des composés organiques volatils et de mieux comprendre comment est modulé ce rôle de la chaleur en présence d’effort physique également.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».