Particulate matter exposure induces persistent lung inflammation and endothelial dysfunction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic and animal studies have shown that exposure to particulate matter air pollution (PM) is a risk factor for the development of atherosclerosis. Whether PM-induced lung and systemic inflammation is involved in this process is not clear. We hypothesized that PM exposure causes lung and systemic inflammation, which in turn leads to vascular endothelial dysfunction, a key step in the initiation and progression of atherosclerosis. New Zealand White rabbits were exposed for 5 days (acute, total dose 8 mg) and 4 wk (chronic, total dose 16 mg) to either PM smaller than 10 mum (PM(10)) or saline intratracheally. Lung inflammation was quantified by morphometry; systemic inflammation was assessed by white blood cell and platelet counts and serum interleukin (IL)-6, nitric oxide, and endothelin levels. Endothelial dysfunction was assessed by vascular response to acetylcholine (ACh) and sodium nitroprusside (SNP). PM(10) exposure increased lung macrophages (P<0.02), macrophages containing particles (P<0.001), and activated macrophages (P<0.006). PM(10) increased serum IL-6 levels in the first 2 wk of exposure (P<0.05) but not in weeks 3 or 4. PM(10) exposure reduced ACh-related relaxation of the carotid artery with both acute and chronic exposure, with no effect on SNP-induced vasodilatation. Serum IL-6 levels correlated with macrophages containing particles (P=0.043) and ACh-induced vasodilatation (P=0.014 at week 1, P=0.021 at week 2). Exposure to PM(10) caused lung and systemic inflammation that were both associated with vascular endothelial dysfunction. This suggests that PM-induced lung and systemic inflammatory responses contribute to the adverse vascular events associated with exposure to air pollution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle