Predicting polycyclic aromatic hydrocarbons using a mass fraction approach in a geostatistical framework across North Carolina.

Reyes, Jeanette M; Hubbard, Heidi F; Stiegel, Matthew A; Pleil, Joachim D; Serre, Marc L

Reyes, Jeanette M; Hubbard, Heidi F; Stiegel, Matthew A; Pleil, Joachim D; Serre, Marc L.

Afiliação

Reyes JM; Oak Ridge Institute for Science and Education (ORISE) Research Participation Program, hosted at U.S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, NC, 27711, USA.
Hubbard HF; ICF International, Fairfax, VA, USA.
Stiegel MA; Duke University Medical Center, Durham, NC, USA.
Pleil JD; National Exposure Research Laboratory, U.S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, NC, USA.
Serre ML; Department of Environmental Sciences and Engineering, University of North Carolina - Chapel Hill, 135 Dauer Drive, Chapel Hill, NC, 27599-7431, USA.

J Expo Sci Environ Epidemiol ; 28(4): 381-391, 2018 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29317739

Assuntos

Teorema de Bayes; Monitoramento Ambiental/métodos; Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos/análise; Poluentes Atmosféricos; Incêndios; Humanos; Modelos Lineares; North Carolina; Tamanho da Partícula; Material Particulado; Reprodutibilidade dos Testes; Fumaça/análise; Estados Unidos

Palavras-chave

Ambient exposures; Bayesian maximum entropy; Geostatistics; Mass fraction; PAHs

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 2_ODS3 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos / Monitoramento Ambiental / Teorema de Bayes Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: J Expo Sci Environ Epidemiol Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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