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Record W7019568648

Impact d’un stress thermique représentatif des milieux de travail sur l’absorption pulmonaire et la toxicocinétique de trois solvants organiques

2021· article· fr· W7019568648 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicThermoregulation and physiological responses
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
KeywordsOccupational exposureOrganic solventHeat stress
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.346 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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