Effects of Polymorphic Variations in Tumor Necrosis Factor Alpha and Occupational Exposure to Grain Dust on Longitudinal Decline in Pulmonary Function
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longitudinal declines in pulmonary function are associated with individuals experiencing occupational exposure to organic dusts in combination with lifestyle factors such as cigarette smoking and with genetic factors, and interactions between these factors. OBJECTIVE: To investigate the relationship between polymorphism of genes encoding Tumor Necrosis Factor Alpha (TNF-alpha) and longitudinal lung function decline in grain workers exposed to grain dust. METHOD: Male grain handlers who participated in the Saskatchewan Grain Workers Surveillance Program from 2002 through 2005 provided demographic, occupational, lifestyle, and respiratory symptoms information as well as pulmonary function measurements and DNA for genotyping. Marginal models using the generalized estimating equations approach were fitted by using a SAS PROC GENMOD to predict the annual decline in Forced Expired Volume in one second (FEV(1)) and Forced Vital Capacity (FVC). RESULTS: Smoking intensity contributed to the decline in FEV(1.)Among *1/*1 homozygotes and *1/*2 heterozygotes, grain workers with <10 years in the grain industry had significantly lower FEV(1)declines compared to those of the other two exposure groups (>10 and < or =20 years, and >20 years in the grain industry). The annual declines in FEV(1)for grain workers who were either *1/*1 homozygote or *1/*2 heterozygote and had been in the grain industry for <10 years were lower by comparison to those of grain workers who were *2/*2 genotype and had been in the industry for <10 years. CONCLUSION: This research demonstrates that years in the grain industry is an effect modifier between TNF-alpha 308 genotype and longitudinal decline in FEV(1)in male subjects exposed to grain dust.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».