Airway eosinophilia in response to allergen is augmented by diesel exhaust
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Mechanisms of association between traffic-related air pollution and asthma remain unclear. Specifically, there is limited evidence in animal models and human nasal models that diesel exhaust (DE) augments the response to allergen, but this has not been shown in vivo in the human lung. Methods: We recruited 10 volunteers and determined their specific sensitization by skin prick testing. Each subject participated in a blinded crossover experiment between two conditions (filtered air (FA) and 300µg PM2.5/m3 of DE), randomized and counter-balanced to order (Fig.1). Each subject was exposed to each condition, with a 4-week washout period between exposures. One hour following exposure, diluent-controlled segmental allergen challenge was performed using 5mL of saline and allergen extract (in a concentration 10-fold lower than the lowest concentration producing a positive (≥3mm) wheal to skin prick) in the lingular and right middle lobe segments. Two days post-exposure initiation, bronchoalveolar lavages (BAL) is collected in both the allergen-affected and control regions. BAL eosinophils were assessed by differential cell counts on cytospins. Eosinophilic cationic protein (ECP) was assessed by ELISA. Pairwise t-tests were performed to compare effects of contrasting conditions (DES = diesel exhaust + saline; DEA = diesel exhaust + allergen; FAA = filtered air + allergen). Results: BAL eosinophilia was significantly higher in DEA vs FAA (p = 0.007) and DEA vs DES (p= 0.01 [n = 8]). BAL ECP was higher in DEA vs DES (p = 0.001; n = 10). Conclusions: DE has a synergistic effect on airway eosinophilia in response to allergen in previously-sensitized individuals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».