Changes in Lung Function and Airway Inflammation Among Asthmatic Children Residing in a Woodsmoke-Impacted Urban Area
Notice bibliographique
Résumé
Fine particulate matter (PM(2.5)) is associated with respiratory effects, and asthmatic children are especially sensitive. Preliminary evidence suggests that combustion-derived particles play an important role. Our objective was to evaluate effect estimates from different PM(2.5) exposure metrics in relation to airway inflammation and lung function among children residing in woodsmoke-impacted areas of Seattle. Nineteen children (ages 6-13 yr) with asthma were monitored during the heating season. We measured 24-h outdoor and personal concentrations of PM(2.5) and light-absorbing carbon (LAC). Levoglucosan (LG), a marker of woodsmoke, was also measured outdoors. We partitioned PM(2.5) exposure into its ambient-generated (E(ag)) and nonambient (E(na)) components. These exposure metrics were evaluated in relation to daily changes in exhaled nitric oxide (FE(NO)), a marker of airway inflammation, and four lung function measures: midexpiratory flow (MEF), peak expiratory flow (PEF), forced expiratory volume in the first second (FEV(1)), and forced vital capacity (FVC). E(ag), but not E(na), was correlated with combustion markers. Significant associations with respiratory health were seen only among participants not using inhaled corticosteroids. Increases in FE(NO) were associated with personal PM(2.5), personal LAC, and E(ag) but not with ambient PM(2.5) or its combustion markers. In contrast, MEF and PEF decrements were associated with ambient PM(2.5), its combustion markers, and E(ag), but not with personal PM(2.5) or personal LAC. FEV(1) was associated only with ambient LG. Our results suggest that lung function may be especially sensitive to the combustion-generated component of ambient PM(2.5), whereas airway inflammation may be more closely related to some other constituent of the ambient PM(2.5) mixture.
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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 ».