Particulate matter exposure and health impacts of urban cyclists: a randomized crossover study
Notice bibliographique
Résumé
Cycling and other forms of active transportation provide health benefits via increased physical activity. However, direct evidence of the extent to which these benefits may be offset by exposure and intake of traffic-related air pollution is limited. The purpose of this study is to measure changes in endothelial function, measures of oxidative stress and inflammation, and lung function in healthy participants before and after cycling along a high- and low- traffic route. Participants (n = 38) bicycled for 1 h along a Downtown and a Residential designated bicycle route in a randomized crossover trial. Heart rate, power output, particulate matter air pollution (PM10, PM2.5, and PM1) and particle number concentration (PNC) were measured. Lung function, endothelial function (reactive hyperemia index, RHI), C-reactive protein, interleukin-6, and 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine were assessed within one hour pre- and post-trial. Geometric mean PNC exposures and intakes were higher along the Downtown (exposure = 16,226 particles/cm3; intake = 4.54 × 1010 particles) compared to the Residential route (exposure = 9367 particles/cm3; intake = 3.13 × 1010 particles). RHI decreased following cycling along the Downtown route and increased on the Residential route; in mixed linear regression models, the (post-pre) change in RHI was 21% lower following cycling on the Downtown versus the Residential route (−0.43, 95% CI: -0.79, −0.079) but RHI decreases were not associated with measured exposure or intake of air pollutants. The differences in RHI by route were larger amongst females and older participants. No consistent associations were observed for any of the other outcome measures. Although PNC exposures and intakes were higher along the Downtown route, the lack of association between air pollutant exposure or intake with RHI and other measures suggests other exposures related to cycling on the Downtown route may have been influential in the observed differences between routes in RHI. ClinicalTrials.gov, NCT01708356 . Registered 16 October 2012.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».