Baseline Repeated Measures from Controlled Human Exposure Studies: Associations between Ambient Air Pollution Exposure and the Systemic Inflammatory Biomarkers IL-6 and Fibrinogen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Systemic inflammation may be one of the mechanisms mediating the association between ambient air pollution and cardiovascular morbidity and mortality. Interleukin-6 (IL-6) and fibrinogen are biomarkers of systemic inflammation that are independent risk factors for cardiovascular disease. Objective We investigated the association between ambient air pollution and systemic inflammation using baseline measurements of IL-6 and fibrinogen from controlled human exposure studies. Methods In this retrospective analysis we used repeated-measures data in 45 nonsmoking subjects. Hourly and daily moving averages were calculated for ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and particulate matter ≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter (PM2.5). Linear mixed-model regression determined the effects of the pollutants on systemic IL-6 and fibrinogen. Effect modification by season was considered. Results We observed a positive association between IL-6 and O3 [0.31 SD per O3 interquartile range (IQR); 95% confidence interval (CI), 0.08–0.54] and between IL-6 and SO2 (0.25 SD per SO2 IQR; 95% CI, 0.06–0.43). We observed the strongest effects using 4-day moving averages. Responses to pollutants varied by season and tended to be higher in the summer, particularly for O3 and PM2.5. Fibrinogen was not associated with pollution. Conclusions This study demonstrates a significant association between ambient pollutant levels and baseline levels of systemic IL-6. These findings have potential implications for controlled human exposure studies. Future research should consider whether ambient pollution exposure before chamber exposure modifies IL-6 response.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».