Thrombotic Markers in Metabolic Syndrome Subjects Exposed to Diesel Exhaust
Notice bibliographique
Résumé
Traffic-derived particulate matter (PM) is associated with cardiovascular morbidity and mortality, but the mechanism of this association is unclear. Prothrombotic processes have been linked to PM in epidemiological and animal models, but have not been consistently implicated in controlled human models. Diesel exhaust (DE) is a major contributor to PM. We conducted a controlled human exposure of DE in subjects with metabolic syndrome. The study objective was to evaluate DE exposure effects on prothrombotic markers in a population vulnerable to cardiovascular disease. A randomized, crossover, double-blinded design was used: 16 subjects with metabolic syndrome exposed on 3 different days (> or = 2 wk washout) to DE at 0 (filtered air, FA), 100 microg PM(2.5)/m(3) (DE(100)) and 200 mug PM(2.5)/m(3) (DE(200)). We assessed DE-associated changes in D-dimer, von Willebrand factor (VWF), and plasmin activator inhibitor-1 (PAI-1) at 3, 7, and 22 h after exposure initiation. A DE(200)-attributable decrease (1.17-fold; CI 1.04 to 1.34) in VWF was noted at 7 h. Significant changes did not occur in other primary endpoints. As previously noted with healthy subjects, strong diurnal patterns in PAI-1 were observed. Thus, in a novel study, we were unable to demonstrate a prothrombotic effect of moderate-dose diesel exhaust exposure in a population at risk for cardiovascular disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».