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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».