Air Pollution, Stress, and Allostatic Load: Linking Systemic and Central Nervous System Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is a risk factor for cardiovascular and respiratory morbidity and mortality. A growing literature also links exposure to diverse air pollutants (e.g., nanoparticles, particulate matter, ozone, traffic-related air pollution) with brain health, including increased incidence of neurological and psychiatric disorders such as cognitive decline, dementia (including Alzheimer’s disease), anxiety, depression, and suicide. A critical gap in our understanding of adverse impacts of pollutants on the central nervous system (CNS) is the early initiating events triggered by pollutant inhalation that contribute to disease progression. Recent experimental evidence has shown that particulate matter and ozone, two common pollutants with differing characteristics and reactivity, can activate the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis and release glucocorticoid stress hormones (cortisol in humans, corticosterone in rodents) as part of a neuroendocrine stress response. The brain is highly sensitive to stress: stress hormones affect cognition and mental health, and chronic stress can produce profound biochemical and structural changes in the brain. Chronic activation and/or dysfunction of the HPA axis also increases the burden on physiological stress response systems, conceptualized as allostatic load, and is a common pathway implicated in many diseases. The present paper provides an overview of how systemic stress-dependent biological responses common to particulate matter and ozone may provide insight into early CNS effects of pollutants, including links with oxidative, inflammatory, and metabolic processes. Evidence of pollutant effect modification by non-chemical stressors (e.g., socioeconomic position, psychosocial, noise), age (prenatal to elderly), and sex will also be reviewed in the context of susceptibility across the lifespan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».