Traffic-Related Air Pollution and Acute Changes in Heart Rate Variability and Respiratory Function in Urban Cyclists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have examined the acute health effects of air pollution exposures experienced while cycling in traffic. OBJECTIVES: We conducted a crossover study to examine the relationship between traffic pollution and acute changes in heart rate variability. We also collected spirometry and exhaled nitric oxide measures. METHODS: Forty-two healthy adults cycled for 1 hr on high- and low-traffic routes as well as indoors. Health measures were collected before cycling and 1-4 hr after the start of cycling. Ultrafine particles (UFPs; ≤ 0.1 μm in aerodynamic diameter), particulate matter ≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter (PM2.5), black carbon, and volatile organic compounds were measured along each cycling route, and ambient nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3) levels were recorded from a fixed-site monitor. Mixed-effects models were used to estimate associations between air pollutants and changes in health outcome measures relative to precycling baseline values. RESULTS: An interquartile range increase in UFP levels (18,200/cm3) was associated with a significant decrease in high-frequency power 4 hr after the start of cycling [β = -224 msec2; 95% confidence interval (CI), -386 to -63 msec2]. Ambient NO2 levels were inversely associated with the standard deviation of normal-to-normal (NN) intervals (β = -10 msec; 95% CI, -20 to -0.34 msec) and positively associated with the ratio of low-frequency to high-frequency power (β = 1.4; 95% CI, 0.35 to 2.5) 2 hr after the start of cycling. We also observed significant inverse associations between ambient O3 levels and the root mean square of successive differences in adjacent NN intervals 3 hr after the start of cycling. CONCLUSIONS: Short-term exposures to traffic pollution may contribute to altered autonomic modulation of the heart in the hours immediately after cycling.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».