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Enregistrement W2794798563 · doi:10.1186/s12940-018-0357-2

A review of the experimental evidence on the toxicokinetics of carbon monoxide: the potential role of pathophysiology among susceptible groups

2018· review· en· W2794798563 sur OpenAlexafffundabout
Prabjit Barn, Luisa V. Giles, Marie-Ève Héroux, Tom Kosatsky

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeme Oxygenase-1 and Carbon Monoxide
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlHealth CanadaWilfrid Laurier UniversityDouglas College
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésCarboxyhemoglobinMedicineDiseaseCarbon monoxide poisoningIntensive care medicineCO poisoningToxicodynamicsHemoglobinEnvironmental healthPoison controlInternal medicineToxicokineticsCarbon monoxideToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute high level carbon monoxide (CO) exposure can cause immediate cardio-respiratory arrest in anyone, but the effects of lower level exposures in susceptible persons are less well known. The percentage of CO-bound hemoglobin in blood (carboxyhemoglobin; COHb) is a marker of exposure and potential health outcomes. Indoor air quality guidelines developed by the World Health Organization and Health Canada, among others, are set so that CO exposure does not lead to COHb levels above 2.0%, a target based on experimental evidence on toxicodynamic relationships between COHb and cardiac performance among persons with cardiovascular disease (CVD). The guidelines do not consider the role of pathophysiological influences on toxicokinetic relationships. Physiological deficits that contribute to increased CO uptake, decreased CO elimination, and increased COHb formation can alter relationships between CO exposures and resulting COHb levels, and consequently, the severity of outcomes. Following three fatalities attributed to CO in a long-term care facility (LTCF), we queried whether pathologies other than CVD could alter CO-COHb relationships. Our primary objective was to inform susceptibility-specific modeling that accounts for physiological deficits that may alter CO-COHb relationships, ultimately to better inform CO management in LTCFs. METHODS: We reviewed experimental studies investigating relationships between CO, COHb, and outcomes related to health or physiological outcomes among healthy persons, persons with CVD, and six additional physiologically susceptible groups considered relevant to LTCF residents: persons with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), anemia, cerebrovascular disease (CBD), heart failure, multiple co-morbidities, and persons of older age (≥ 60 years). RESULTS: We identified 54 studies published since 1946. Six studies investigated toxicokinetics among healthy persons, and the remaining investigated toxicodynamics, mainly among healthy persons and persons with CVD. We identified one study each of CO dynamics in persons with COPD, anemia and persons of older age, and no studies of persons with CBD, heart failure, or multiple co-morbidities. Considerable heterogeneity existed for exposure scenarios and outcomes investigated. CONCLUSIONS: Limited experimental human evidence on the effects of physiological deficits relevant to CO kinetics exists to support indoor air CO guidelines. Both experimentation and modeling are needed to assess how physiological deficits influence the CO-COHb relationship, particularly at sub-acute exposures relevant to indoor environments. Such evidence would better inform indoor air quality guidelines and CO management in indoor settings where susceptible groups are housed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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