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Enregistrement W2990001934 · doi:10.1136/bmjsem-2019-000625

Effects of low-intensity and high-intensity cycling with diesel exhaust exposure on soluble P-selectin, E-selectin, I-CAM-1, VCAM-1 and complete blood count

2019· article· en· W2990001934 sur OpenAlexafffund
Luisa V. Giles, Scott J. Tebbutt, Christopher Carlsten, Michael S. Koehle

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalDouglas CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth CanadaCanadian Academy of Sport and Exercise Medicine
Mots-clésIntensity (physics)CyclingL-selectinMedicineInternal medicinePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Exposure to particulate matter 2.5 μm or less (PM 2.5 ) that contains transition metals may play a role in systemic oxidative stress and inflammation. Exposure to diesel exhaust (DE) can increase adhesion molecules, which are important in the inflammatory response; however, it is unclear how exercising in DE affects adhesion molecules and how exercise intensity modulates this response. Aim To determine how DE exposure during exercise of varying intensities affects adhesion molecules and markers of systemic inflammation. Methods Eighteen males performed 30 min cycling bouts at low intensity and high intensity (30% and 60% of power at VO 2peak (peak oxygen consumption) and a control condition (rest)). Each trial was performed once breathing filtered air (FA) and once breathing DE (300 μg/m 3 of PM 2.5 , six trials in total). Prior to, immediately post, 1 and 2 hours post exposure, blood was drawn to measure parameters of a complete blood count and soluble (s) platelet-Selectin, endothelin-Selectin, intracellular cell adhesion molecule (sICAM)-1 and vascular cell adhesion molecule (sVCAM)-1. Data were analysed using repeated-measures analysis of variance. Results Two hours following high-intensity exercise, sICAM-1 was significantly less in DE compared with FA (p=0.008). Immediately following rest (p=0.013) and high-intensity exercise (p=0.042) in DE, sICAM-1 was significantly greater than immediately following low-intensity exercise in DE. There were no significant differences in other markers between DE and FA. Conclusions Based on this study, healthy individuals may not experience an acute increase in adhesion molecules and systemic inflammatory markers from exercising in DE compared with FA, and higher exercise intensities do not appear to increase the likelihood that DE will affect adhesion molecules and systemic inflammatory markers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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