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Enregistrement W2118054034 · doi:10.1177/1753425912466576

Immunologic mechanisms in the adaptation of swine farm workers to their work environment

2012· article· en· W2118054034 sur OpenAlexafffund
Jakob Hjort Bønløkke, Yvon Cormier, Marc Veillette, Arnold Radu, Anne Mériaux, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevueInnate Immunity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBlood samplingRespiratory systemImmunologyAdaptation (eye)Animal scienceBiologyMedicinePhysiologyVeterinary medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swine building exposure causes inflammatory reactions that appear to be attenuated with prolonged periods of contact. The mechanisms behind this adaptation to a dusty and endotoxin-rich environment are poorly understood. Our aim was to compare levels of selected inflammatory mediators in swine farm workers at times with differences in exposure. Participants had blood sampling done before and after each of three work shifts-two in winter and one in summer. Before one of the winter visits they had avoided pulmonary exposure to the swine buildings by wearing respiratory protection for 4 d. The other visits were done after non-protected periods of work. Protein and mRNA concentrations were measured in blood. Mixed models were used for the statistics. During summer higher concentrations of mRNA to IL-8, lymphocyte function-associated antigen 1 and bactericidal/permeability-increasing protein (BPI) were observed. BPI mRNA increased only over the work shift after the unprotected winter period (P = 0.039). BPI decreased from elevated levels across the shift after use of respiratory protection (P = 0.003), but was unchanged during the other two visits. The findings suggest possible roles for these proteins in adaptation to the swine building environment after repeated exposures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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