Does early life exposure to exogenous sources of reactive oxygen species (ROS) increase the risk of respiratory and allergic diseases in children? A longitudinal cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excess reactive oxygen species (ROS) can cause oxidative stress damaging cells and tissues, leading to adverse health effects in the respiratory tract. Yet, few human epidemiological studies have quantified the adverse effect of early life exposure to ROS on child health. Thus, this study aimed to examine the association of levels of ROS exposure at birth and the subsequent risk of developing common respiratory and allergic diseases in children. METHODS: 1,284 Toronto Child Health Evaluation Questionnaire (T-CHEQ) participants were followed from birth (born between 1996 and 2000) until outcome, March 31, 2016 or loss-to-follow-up. Using ROS data from air monitoring campaigns and land use data in Toronto, ROS concentrations generated in the human respiratory tract in response to inhaled pollutants were estimated using a kinetic multi-layer model. These ROS values were assigned to participants' postal codes at birth. Cox proportional hazards regression models, adjusted for confounders, were then used to estimate hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI) per unit increase in interquartile range (IQR). RESULTS: , was associated with an increased risk of asthma (HR = 1.11, 95% CI: 1.02-1.21, p < 0.02) per IQR. There were no statistically significant associations of ROS with allergic rhinitis (HR = 0.96, 95% CI: 0.88-1.04, p = 0.35) and eczema (HR = 1.03, 95% CI: 0.98-1.09, p = 0.24). CONCLUSION: These findings showed that ROS exposure in early life significantly increased the childhood risk of asthma, but not allergic rhinitis and eczema.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle