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Enregistrement W2900282244 · doi:10.1016/j.envint.2018.10.055

Metals and oxidative potential in urban particulate matter influence systemic inflammatory and neural biomarkers: A controlled exposure study

2018· article· en· W2900282244 sur OpenAlexafffund
Ling Liu, Bruce Urch, Mieczysław Szyszkowicz, Greg J. Evans, Mary Speck, Angela Huang, Karen Leingartner, Robin Shutt, Guillaume Pelletier, Diane R. Gold, Jeffrey R. Brook, Krystal J. Godri Pollitt, Frances Silverman

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalEnvironment and Climate Change CanadaPublic Health OntarioUniversity of TorontoHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesAllerGenEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoClean Air Regulatory AgendaCanada Foundation for InnovationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOxidative stressBiomarkerChemistryParticulatesInflammationGlutathioneUrineInhalation exposureInternal medicineSystemic inflammationMedicineEndocrinologyToxicityBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oxidative stress and inflammation are considered to be important pathways leading to particulate matter (PM)-associated disease. In this exploratory study, we examined the effects of metals and oxidative potential (OP) in urban PM on biomarkers of systemic inflammation, oxidative stress and neural function. METHODS: ). Exposures lasted 130 min, separated by ≥2 weeks. Metal concentrations and OP (measured by ascorbate and glutathione depletion in synthetic airway fluid) in PM were analyzed. Blood and urine samples were collected pre-exposure, and 1-h and 21-h post exposure for assessment of biomarkers. We used mixed-regression models to analyze associations adjusting for PM size and mass concentration. RESULTS: Results for metals were expressed as change (%) from daily pre-exposure biomarker levels after exposure to a metal at a level equivalent to the mean concentration. Exposure to various metals (silver, aluminum, barium, copper, iron, potassium, lithium, nickel, tin, and/or vanadium) was significantly associated with increased levels of various blood or urinary biomarkers. For example, the blood inflammatory marker vascular endothelia growth factor (VEGF) increased 5.3% (95% confidence interval: 0.3%, 10.2%) 1-h post exposure to nickel; the traumatic brain injury marker ubiquitin C-terminal hydrolase L1 (UCHL1) increased 11% (1.2%, 21%) and 14% (0.3%, 29%) 1-h and 21-h post exposure to barium, respectively; and the systemic stress marker cortisol increased 1.5% (0%, 2.9%) and 1.5% (0.5%, 2.8%) 1-h and 21-h post exposure to silver, respectively. Urinary DNA oxidation marker 8‑hydroxy‑deoxy‑guanosine increased 14% (6.4%, 21%) 1-h post exposure to copper; urinary neural marker vanillylmandelic acid increased 29% (3%, 54%) 1-h post exposure to aluminum; and urinary cortisol increased 88% (0.9%, 176%) 1-h post exposure to vanadium. Results for OP were expressed as change (%) from daily pre-exposure biomarker levels after exposure to ascorbate-related OP at a level equivalent to the mean concentration, or for exposure to glutathione-related OP at a level above the limit of detection. Exposure to ascorbate- or glutathione-related OP was significantly associated with increased inflammatory and neural biomarkers including interleukin-6, VEGF, UCHL1, and S100 calcium-binding protein B in blood, and malondialdehyde and 8-hydroxy-deoxy-guanosine in urine. For example, UCHL1 increased 9.4% (1.8%, 17%) in blood 21-h post exposure to ascorbate-related OP, while urinary malondialdehyde increased 19% (3.6%, 35%) and 8-hydroxy-deoxy-guanosine increased 24% (2.9%, 48%) 21-h post exposure to ascorbate- and glutathione-related OP, respectively. CONCLUSION: Our results from this exploratory study suggest that metal constituents and OP in ambient PM may influence biomarker levels associated with systemic inflammation, oxidative stress, perturbations of neural function, and systemic physiological stress.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations99
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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