How air pollution alters brain development: the role of neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».