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Enregistrement W4391873677 · doi:10.1093/jcag/gwad061.261

A261 INVESTIGATING THE RELATIONSHIP BETWEEN AIR POLLUTION AND BIOMARKERS OF CROHN’S DISEASE IN CANADA

2024· article· en· W4391873677 sur OpenAlexafffundabout
Jun‐Hua Shao, Meilan Xue, Anna Neustaeter, S Lee, Haim Leibovitzh, Eric I. Benchimol, Williams Turpin, Ken Croitoru

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCrohn's and Colitis CanadaLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésCrohn's diseaseDiseasePollutionEnvironmental scienceEnvironmental healthMedicineInternal medicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The cause of Crohn's disease (CD) remains unclear. Studies suggest a potential connection between CD and air pollution, with a higher occurrence of CD found in areas with higher pollution levels. Aims Our study sought to explore this potential connection by investigating the relationship between components of air pollution and biomarkers indicative of CD risk. Methods In total, 2,256 healthy first-degree relatives of patients with CD were recruited as part of the CCC-GEM Project. We assessed baseline samples of gut permeability using the urinary fractional excretion ratio of lactulose-to-mannitol (LMR), subclinical inflammation via fecal calprotectin (FCP), and stool microbiome using 16S-rRNA sequencing. Air pollutant (n=8) concentrations were obtained from the National Air Pollution Surveillance Database. We used postal code to estimate air pollutant exposure via inverse distance weighting, averaging data for one (pollutant1-month), three (pollutant3-months), and twelve months (pollutant12-months) prior to recruitment. We used generalized estimating equation models to find associations between pollutant exposure and LMR, FCP, and microbiome composition, adjusting for age, sex, air pollutant seasonality, familial income, and familial relationships. Significance was set at pampersand:003C0.05, and false discovery rate (q) correction was applied to microbiome analysis. Results We observed a negative association between particulate matter (PMµg/m3), PM101-month, and PM103-months and LMR (β=-0.06[-0.09, -0.01], p=6.0×10-3 and β=-0.05[-0.07, -0.01], p=7.6×10-4), and a positive association between PM103-months and FCP (β=0.05[0.001, 0.10], p=0.04). 12-month pollutant exposure was associated with seven microbial taxa in a logit model. Notably, Carbon monoxide (CO)12-months was associated with Oscillospiraceae UCG_003 (β=3.49[1.53, 5.46], q=0.03). PM2512-months was associated with Marvinbryantia (β=0.12[0.06, 0.18], q=0.02). PM1012-months was associated with Moryella (β=0.07[0.03, 0.10], q=0.02). Nitrogen dioxide (NO)12-months was associated with Coprobacter and Ruminococcaceae UBA1819 (β=0.05[0.02, 0.07], q=0.03 and β=0.05[0.02, 0.08], q=0.04). NOX12-months was also associated with Ruminococcaceae_UBA1819 as well as Intestinimonas (β=0.03[0.01, 0.04], q=0.04 and β=0.03[0.01, 0.04], q=0.02). Conclusions Air pollutant exposure was associated with biomarkers of gut inflammation, barrier function, and microbiome composition. A shorter exposure (1/3 months) primarily affected FCP and LMR, while longer-term exposure (12 months) exerted a discernible impact on the microbiome. These findings suggest that exposure to air pollution may modulate the gut barrier function, inflammation, and the gut microbiome, biomarkers that are associated with the development of CD. Funding Agencies Crohn’s and Colitis Canada Genetics Environment Microbial (CCC-GEM) III, Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust, Dr. Croitoru is the recipient of the Canada Research Chair in Inflammatory Bowel Diseases

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,143

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
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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