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Enregistrement W7042783607

Réduire l’exposition des travailleurs aux gaz, odeurs, poussières et agents pathogènes humains présents dans les bâtiments porcins

2019· article· fr· W7042783607 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Human immunodeficiency virus (HIV)Elafin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les éleveurs de porcs du Québec sont quotidiennement exposés à d’importantes quantités de gaz, d’odeurs, de poussières et de bioaérosols. Par conséquent, ils sont à risque de développer des problèmes respiratoires (ex. asthme) ainsi que des maladies infectieuses telles qu’une méningite à Streptococcus suis. Le risque de développer un problème de santé est lié au nombre d’heures passées à l’intérieur des bâtiments d’élevage ainsi qu’aux concentrations des différents contaminants. De plus, les travailleurs peuvent être en contact avec des bactéries résistantes aux antibiotiques soit des bactéries sélectionnées par l’emploi d’agents antimicrobiens utilisés lors de l’engraissement des animaux. Finalement, de par l’inhalation des bioaérosols, la flore nasopharyngée des éleveurs de porcs peut contenir des bactéries ou des gènes de résistance aux antibiotiques présents dans l’air des bâtiments d’élevage. Actuellement, le risque d’exposition par l’air et celui d’une colonisation des éleveurs de porcs québécois à certains agents pathogènes humains ou à des bactéries résistantes au zinc et à des antibiotiques d’importance pour la santé des travailleurs est inconnu. Plusieurs technologies permettent de diminuer les concentrations de gaz, d’odeurs ou de poussières à l’intérieur des bâtiments, mais il n’y a aucune donnée ni sur la réduction des bioaérosols ni sur l’effet synergique de leur combinaison. L’objectif général de la présente recherche consistait à proposer à l’industrie porcine du Québec une solution efficace et économiquement viable de réduction des contaminants de l’air, afin de protéger la santé de ses travailleurs. Les résultats de ce projet ont permis de démontrer la présence de plusieurs pathogènes humains et de gènes de résistance à la fois dans les bâtiments d’élevages porcins et dans la flore nasopharyngée des travailleurs. L’air des dix élevages de porcs du Québec à l’étude comportait d’importantes concentrations en poussières totales, en endotoxines et en bactéries cultivables et totales. Les concentrations en poussières totales n’ont toutefois jamais été supérieures à celle normée par la Loi sur la santé et la sécurité du travail, soit 10 mg/m3. Parmi les agents pathogènes humains, S. aureus a été le plus fréquemment trouvé dans les bioaérosols des dix élevages de porcs ,et contrairement aux autres bactéries à l’étude, à des quantités semblables d’un bâtiment à un autre. Les autres pathogènes analysés (Salmonella spp., C. difficile et M. avium) ont tous été trouvés dans l’air des porcheries, mais moins fréquemment que S. aureus. Les gènes de résistance au zinc et au cadmium (czrC) se retrouvaient dans les bioaérosols de tous les élevages de porcs. La présence de gènes de résistance blaCTX-M-1 (bêta-lactamase à spectre étendu) dans l’air de 60 % des élevages est problématique d’un point de vue de la santé publique considérant que les céphalosporines de 3e génération, des bêta-lactames, sont employées dans les hôpitaux afin de soigner de sévères infections telles que les méningites bactériennes. Finalement, des gènes de résistance à la colistine ont aussi été détectés dans 60 % des porcheries échantillonnées. La présence d’agents pathogènes humains et de gènes de résistance au zinc et aux antibiotiques a été évaluée par PCR dans la flore nasopharyngée de producteurs de porcs et de sujets non exposés. L’analyse des résultats a révélé une prévalence plus élevée des différents agents biologiques chez les éleveurs. De plus, il a été possible d’établir une corrélation entre la diversité bactérienne de la flore nasopharyngée des travailleurs de porcheries et celle des bioaérosols trouvés dans les bâtiments d’élevages porcins. Ces résultats sont parmi les premiers à corréler la composition microbienne de la flore nasopharyngée de personnes exposées avec celle de la source d’exposition. Trois stratégies ont été testées seules et en combinaison pour réduire les gaz, les odeurs, les poussières et les bioaérosols : 1) la séparation à la source des phases liquide et solide des déjections, 2) l’aspersion d’huile, 3) la filtration de l’air sortant du bâtiment d’élevage. Les essais à l’échelle du laboratoire ont permis de démontrer que la séparation du lisier peut réduire la concentration d’ammoniac dans les bâtiments et que l’unité de traitement de l’air permet de diminuer davantage les émissions à la sortie du bâtiment. Pour les poussières et les bioaérosols, l’aspersion d’huile et la filtration de l’air ont présenté de très bonnes performances, mais leur combinaison n’a pas permis une réduction supplémentaire. Pour les odeurs, l’aspersion d’huile et la séparation du lisier ont permis une certaine réduction, mais c’est le système de traitement de l’air qui a été le plus efficace. À la suite de l’analyse des résultats, un comité d’experts a conclu que, pour protéger à la fois la santé des travailleurs à l’intérieur des bâtiments et celle des résidents ruraux, les trois stratégies devraient être utilisées simultanément. Il n’a pas été possible de trouver un bâtiment existant adéquat pour valider ces technologies à l’échelle commerciale. Toutefois, des essais à l’échelle précommerciale ont permis de démontrer, en partie, le potentiel de la combinaison des trois stratégies pour la réduction des contaminants de l’air. En conclusion, il a été possible de réduire significativement les contaminants de l’air dans les bâtiments porcins et les émissions dans l’environnement en combinant différentes stratégies. L’implantation de ces stratégies dans un bâtiment commercial permettrait de réduire les risques pour la santé des travailleurs. Cependant, pour favoriser leur adoption par les producteurs, il serait pertinent d’effectuer une analyse économique pour connaître le potentiel commercial de ces stratégies de réduction des contaminants de l’air.

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)0,001
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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