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Enregistrement W2334940180 · doi:10.1515/tnsci-2016-0005

How air pollution alters brain development: the role of neuroinflammation

2016· review· en· W2334940180 sur OpenAlexaff
Sam Brockmeyer, Amedeo D’Angiulli

Notice bibliographique

RevueTranslational Neuroscience · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationAir pollutionPollutionNeuroscienceEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental planningPsychologyMedicineChemistryBiologyEcologyInternal medicineInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present review synthesizes lines of emerging evidence showing how several samples of children populations living in large cities around the world suffer to some degree neural, behavioral and cognitive changes associated with air pollution exposure. The breakdown of natural barriers warding against the entry of toxic particles, including the nasal, gut and lung epithelial barriers, as well as widespread breakdown of the blood-brain barrier facilitatethe passage of airborne pollutants into the body of young urban residents. Extensive neuroinflammation contributes to cell loss within the central nervous system, and likely is a crucial mechanism by which cognitive deficits may arise. Although subtle, neurocognitive effects of air pollution are substantial, apparent across all populations, and potentially clinically relevant as early evidence of evolving neurodegenerative changes. The diffuse nature of the neuroinflammation risk suggests an integrated neuroscientific approach incorporating current clinical, cognitive, neurophysiological, radiological and epidemiologic research. Neuropediatric air pollution research requires extensive multidisciplinary collaborations to accomplish the goal of protecting exposed children through multidimensional interventions having both broad impact and reach. While intervening by improving environmental quality at a global scale is imperative, we also need to devise efficient strategies on how the neurocognitive effects on local pediatric populations should be monitored.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations249
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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