Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Air pollution has been increasingly associated with diverse adverse health outcomes, including airway diseases. Data suggest that gene-environment interactions are important in this context. However, evidence regarding causal effects of exposure and development of allergic conditions specifically remains immature. We review the developments of the past 18 months regarding air pollution, genetics and epigenetics, and allergy. RECENT FINDINGS: Conflicting evidence for air pollution as causative in the development of allergic disease persists. However, recent data support the associations between long-term exposure to traffic-related pollutants and newly developed sensitization in children. Studies from India and China demonstrate the global burden of health-related costs attributed to air pollutants and allergic diseases. The effect of exposure seems to be modified by coexposures of allergens as well as genetic variants, particularly those moderating response to oxidative stress. Potential links between exposures and epigenetic (DNA methylation) changes with consequences for disease development are also reinforced. SUMMARY: Data over the past 18 months support prior literature that air pollutants cause exacerbation, and possibly onset, of allergic disease. Regarding the onset of asthma specifically, the evidence of causality has grown significantly, but it remains difficult to separate allergic from nonallergic asthma. Effect of modification by genetic variants and epigenetic changes warrants further study.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».