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Enregistrement W3162568158 · doi:10.1513/annalsats.202010-1321oc

Air Pollution Relates to Airway Pathology in Children with Wheezing

2021· article· en· W3162568158 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaEosinophilPathologicalBiopsyInflammationAirwayEosinophilicInfiltration (HVAC)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Outdoor air pollution contributes to asthma development and exacerbations, yet its effects on airway pathology have not been defined in children. Objectives To explore the possible link between air pollution and airway pathology, we retrospectively examined the relationship between environmental pollutants and pathological changes in bronchial biopsy specimens from children undergoing a clinically indicated bronchoscopy. Methods Structural and inflammatory changes (basement membrane [BM] thickness, epithelial loss, eosinophils, neutrophils, macrophages, mast cells, and lymphocytes) were quantified in biopsy specimens by using immunohistochemistry. The association between exposure to particulate matter less than 10 μm in aerodynamic diameter (PM10), SO2 and NO2 and biopsy findings was evaluated by using a generalized additive model with Gamma family to allow for overdispersion, adjusted for atmospheric pressure, temperature, humidity, and wheezing. Results Overall, 98 children were included (age 5.3 ± 2.9 yr; 53 with wheezing/45 without wheezing). BM thickness increased with prolonged exposure to PM10 (rate ratio [RR], 1.29; 95% confidence interval [CI], 1.09–1.52), particularly in children with wheezing. Prolonged exposure to PM10 was also associated with eosinophilic inflammation in children with wheezing (RR, 3.16; 95% CI, 1.35–7.39). Conversely, in children without wheezing, increased PM10 exposure was associated with a reduction of eosinophilic inflammation (RR, 0.12; 95% CI, 0.02–0.6) and neutrophilic inflammation (RR, 0.36; 95% CI, 0.14–0.89). Moreover, NO2 exposure was also linked to reductions in neutrophil infiltration (RR, 0.57; 95% CI, 0.34–0.93) and eosinophil infiltration (RR, 0.33; 95% CI, 0.14–0.77). Conclusions Different patterns of association were observed in children with wheezing and in children without wheezing. In children without wheezing, exposure to PM10 and NO2 was linked to reduced eosinophilic and neutrophilic inflammation. Conversely, in children with wheezing, prolonged exposure to PM10 was associated with increased BM thickness and eosinophilic inflammation, suggesting that it might contribute to asthma development by promoting airway remodeling and inflammation.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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