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Enregistrement W2137265467 · doi:10.1186/1710-1492-10-s2-a57

Co-exposure to allergen and diesel exhaust enhance inflammatory responses in human airway submucosa

2014· article· en· W2137265467 sur OpenAlexafffundvenue
Ali Hosseini, Tillie‐Louise Hackett, Jeremy A. Hirota, Kelly M. McNagny, Chris Carlsten

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAllergenMedicineAirwaySubmucosaDiesel exhaustDiesel fuelImmunologyAllergyAnesthesiaPathologyWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is a chronic condition described by inflammation of the airways and lungs. Diesel exhaust (DE) is a major contributor to ambient particulate matter (PM) air pollution. There is rising evidence that PM acts as adjuvant on the immune responses and may lead to augmentation of allergic inflammation [ 1 , 2 ]. We aim to elucidate if DE increases allergen-induced inflammation and cellular immune response in the airways of atopic human subjects. 15 volunteer participants with allergy to house dust mite allergen (Der p 1), birch or Timothy grass were recruited. In a randomized fashion, subjects inhaled DE (300µg PM 2.5 /m ) or filtered air for 120 minutes. One hour following the exposure, the extract of an aeroallergen to which the individual is sensitive, or placebo (sterile saline), was instilled into contralateral lung segments through bronchoscopy. Endobronchial biopsies from these same segments were then acquired 48 hours after each exposure. This was repeated 4 weeks later in each subject with the alternative inhalant. Thus, biopsies under 4 different conditions were created: filtered air + saline (FAS), DE + saline (DES), filtered air + allergen (FAA) and DE + allergen (DEA). Biopsies were processed and embedded in glycol methanlacrylate acrylic resin and serial sections were cut to 2µm and used for immunostaining with monoclonal antibodies to tryptase and eosinophil cationic protein (ECP). The percent positivity and distribution of activated mast cells (tryptase+) and eosinophils (ECP+) were quantified in the bronchial submucosa by Aperio ImageScope software. The percent positivity for tryptase expression: FAS=0.54±0.05, DES=0.51±0.18, FAA=0.63±0.24, DEA= 0.94±0.23. The percent positivity for ECP expression: FAS=0.35±0.17, DES=0.38±0.11, FAA=0.61±0.14, DEA=0.73±0.33. Data are presented as mean ± SEM (n=6). Our preliminary data suggest that DE may enhance the inflammatory response to allergen in atopic individuals. This data is novel in the context of human lung tissue.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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