Impact of Exposure to Diesel Exhaust on Inflammation Markers and Proteases in Former Smokers with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Randomized, Double-blinded, Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale There is growing evidence that chronic obstructive pulmonary disease (COPD) can be caused and exacerbated by air pollution exposure. Objectives To document the impact of short-term air pollution exposure on inflammation markers, proteases, and antiproteases in the lower airways of older adults with and without COPD. Methods Thirty participants (10 ex-smokers with mild to moderate COPD and 20 healthy participants [9 ex-smokers and 11 never-smokers]), with an average age of 60 years, completed this double-blinded, controlled, human crossover exposure study. Each participant was exposed to filtered air (control) and diesel exhaust (DE), in washout-separated 2-hour periods, in a randomly assigned order. Bronchoscopy was performed 24 hours after exposure to collect lavage. Cell counts were performed on blood and airway samples. ELISAs were performed to measure acute inflammatory proteins, matrix proteinases, and antiproteases in the airway and blood samples. Measurements and Main Results In former smokers with COPD, but not in the other participants, exposure to DE increased serum amyloid A (effect estimate, 1.67; 95% confidence interval [CI], 1.21–2.30; P = 0.04) and matrix metalloproteinase 10 (effect estimate, 2.61; 95% CI, 1.38–4.91; P = 0.04) in BAL. Circulating lymphocytes were increased after DE exposure (0.14 [95% CI, 0.05–0.24] cells × 109/L; P = 0.03), irrespective of COPD status. Conclusions A controlled human crossover study of DE exposure reveals that former smokers with COPD may be susceptible to an inflammatory response compared with ex-smokers without COPD or never-smoking healthy control participants. Clinical trial registered with www.clinicaltrials.gov (NCT 02236039).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».