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Enregistrement W2966955841 · doi:10.1289/ehp4041

Exposure–Response Associations of Household Air Pollution and Buccal Cell Telomere Length in Women Using Biomass Stoves

2019· article· en· W2966955841 sur OpenAlexafffund
Sabrina Li, Ming Yang, Ellison Carter, James J. Schauer, Xudong Yang, Majid Ezzati, Mark S. Goldberg, Jill Baumgartner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésInterquartile rangeStoveAir pollutionTelomereToxicologyMedicineEnvironmental healthEnvironmental scienceBiologyEcologyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telomere shortening is associated with early mortality and chronic disease. Recent studies indicate that environmental exposures, including urban and traffic-related air pollution, may shorten telomeres. Associations between exposure to household air pollution from solid fuel stoves and telomere length have not been evaluated. METHODS: Among 137 rural Chinese women using biomass stoves ([Formula: see text] of age), we measured 48-h personal exposures to fine particulate matter [PM [Formula: see text] in aerodynamic diameter ([Formula: see text])] and black carbon and collected oral DNA on up to three occasions over a period of 2.5 y. Relative telomere length (RTL) was quantified using a modified real-time polymerase chain reaction protocol. Mixed effects regression models were used to investigate the exposure–response associations between household air pollution and RTL, adjusting for key sociodemographic, behavioral, and environmental covariates. RESULTS: Women's daily exposures to air pollution ranged from [Formula: see text] for [Formula: see text] ([Formula: see text]) and [Formula: see text] for black carbon ([Formula: see text]). Natural cubic spline models indicated a mostly linear association between increased exposure to air pollution and shorter RTL, except at very high concentrations where there were few observations. We thus modeled the linear associations with all observations, excluding the highest 3% and 5% of exposures. In covariate-adjusted models, an interquartile range (IQR) increase in exposure to black carbon ([Formula: see text]) was associated with shorter RTL [all observations: [Formula: see text] (95% CI: [Formula: see text], [Formula: see text]); excluding highest 5% exposures: [Formula: see text] (95% CI: [Formula: see text], [Formula: see text])]. Further adjustment for outdoor temperature brought the estimates closer to zero [all observations: [Formula: see text] (95% CI: [Formula: see text], 0.06); excluding highest 5% exposures: [Formula: see text] (95% CI: [Formula: see text], [Formula: see text])]. Models with [Formula: see text] as the exposure metric followed a similar pattern. CONCLUSION: Telomere shortening, which is a biomarker of biological aging and chronic disease, may be associated with exposure to air pollution in settings where household biomass stoves are commonly used. https://doi.org/10.1289/EHP4041.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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