Chronic Traffic-Related Air Pollution and Stress Interact to Predict Biologic and Clinical Outcomes in Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has documented effects of both physical and social environmental exposures on childhood asthma. However, few studies have considered how these two environments might interact to affect asthma. OBJECTIVE: This study aimed to test interactions between chronic exposure to traffic-related air pollution and chronic family stress in predicting biologic and clinical outcomes in children with asthma. METHOD: Children with asthma (n = 73, 9-18 years of age) were interviewed about life stress, and asthma-relevant inflammatory markers [cytokine production, immunoglobulin E (IgE), eosinophil counts] were measured. Parents reported on children's symptoms. Children completed daily diaries of symptoms and peak expiratory flow rate (PEFR) measures at baseline and 6 months later. Exposure to traffic-related air pollution was assessed using a land use regression model for nitrogen dioxide concentrations. RESULTS: NO(2) by stress interactions were found for interleukin-5 (beta for interaction term = -0.31, p = 0.02), IgE (interaction beta = -0.29, p = 0.02), and eosinophil counts (interaction beta = -0.24, p = 0.04). These interactions showed that higher chronic stress was associated with heightened inflammatory profiles as pollution levels decreased. Longitudinally, NO(2) by stress interactions emerged for daily diary symptoms (interaction beta = -0.28, p = 0.02), parent-reported symptoms (interaction beta = -0.25, p = 0.07), and PEFR (interaction beta = 0.30, p = 0.03). These interactions indicated that higher chronic stress was associated with increases over time in symptoms and decreases over time in PEFR as pollution levels decreased. CONCLUSIONS: The physical and social environments interacted in predicting both biologic and clinical outcomes in children with asthma, suggesting that when pollution exposure is more modest, vulnerability to asthma exacerbations may be heightened in children with higher chronic stress.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».