Predictors of interleukin‐33 and thymic stromal lymphopoietin levels in cord blood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fetal immune system is a critical window of development. The epithelial cell-derived cytokines, thymic stromal lymphopoietin (TSLP), and interleukin-33 (IL-33) have received attention for their role in allergic responses but not been studied during this critical window. The objectives were to assess correlations among IL-33, TSLP, and IgE in umbilical cord blood samples and identify prenatal predictors of these biomarkers. METHODS: This study utilized data and banked cord blood collected in the Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) Study, a trans-Canada cohort study of 2001 pregnant women. Our analytic sample comprised the 1254 women with a singleton, term birth with a cord blood sample. Spearman correlation coefficients (SCC) and logistic regression models were used to examine associations between biomarkers and identify potential predictors of elevated biomarker levels. RESULTS: Thymic stromal lymphopoietin and IL-33 were more strongly correlated with each other (SCC = 0.75, p < 0.0001) than with IgE (IL-33 SCC = 0.14, TSLP SCC = 0.21). Maternal allergy, heavy street traffic, and elevated birth weight were significantly associated with jointly elevated TSLP and IL-33 levels, whereas maternal age and female infant sex were inversely associated with elevated IgE. CONCLUSIONS: In this population of Canadian women and infants, TSLP and IL-33 were detectable in cord blood, more strongly correlated with each other than with IgE, and associated with maternal characteristics indicative of inflammatory responses. This study motivates investigation into the value of cord blood IL-33 and TSLP levels as childhood allergy predictors and raises interesting questions regarding in utero coordinated regulation of these cytokines.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».