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Enregistrement W4223464435 · doi:10.1152/ajpregu.00305.2021

Effects of air pollution exposure on inflammatory and endurance performance in recreationally trained cyclists adapted to traffic-related air pollution

2022· article· en· W4223464435 sur OpenAlexafffund
André Casanova Silveira, Júlio S. Hasegawa, Ramón Cruz, Monique Matsuda, Mônica V. Marquezini, Adriano Eduardo Lima‐Silva, Luisa V. Giles, Paulo Hilário Nascimento Saldiva, Michael S. Koehle, Rômulo Bertuzzi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAbbott (Canada)University of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesDouglas CollegeConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCyclingRating of perceived exertionMedicineTime trialInternal medicineAnimal scienceHeart rateBiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to analyze the effects of traffic-related air pollution (TRAP) on markers of inflammatory, neuroplasticity, and endurance performance-related parameters in recreationally trained cyclists who were adapted to TRAP during a 50-km cycling time trial (50-km cycling TT). Ten male cyclists performed a 50-km cycling TT inside an environmental chamber located in downtown Sao Paulo (Brazil), under TRAP or filtered air conditions. Blood samples were obtained before and after the 50-km cycling TT to measure markers of inflammatory [interleukin-6 (IL-6), C-reactive protein (CRP), interleukin-10 (IL-10), intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1)] and neuroplasticity [brain-derived neurotrophic factor (BDNF)]. Rating of perceived exertion (RPE), heart rate (HR), and power output (PO) were measured throughout the 50-km cycling TT. There were no significant differences between experimental conditions for responses of IL-6, CRP, and IL-10 ( P > 0.05). When compared with exercise-induced changes in filtered air condition, TRAP provoked greater exercise-induced increase in BDNF levels (TRAP = 3.3 ± 2.4-fold change; Filtered = 1.3 ± 0.5-fold change; P = 0.04) and lower exercise-induced increase in ICAM-1 (Filtered = 1.1 ± 0.1-fold change; TRAP = 1.0 ± 0.1-fold change; P = 0.01). The endurance performance-related parameters (RPE, HR, PO, and time to complete the 50-km cycling TT) were not different between TRAP and filtered air conditions ( P > 0.05). These findings suggest that the potential negative impacts of exposure to pollution on inflammatory, neuroplasticity, and performance-related parameters do not occur in recreationally trained cyclists who are adapted to TRAP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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