Wildfire and wood smoke effects on human airway epithelial cells: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wildfires, which occur naturally but are increasingly intensified by climate change, release a complex mixture of organic and inorganic pollutants. These emissions have significant public health implications, contributing to increased morbidity and mortality. Epidemiological and clinical studies have consistently shown that exposure to wildfire smoke exacerbates respiratory conditions such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma. There are many epidemiological studies of the potential impact of smoke on human health; however, there are remarkably few in vitro studies, and an investigation of the underlying mechanisms of wildfire and wood smoke exposure on airway epithelial cells is required to better understand their toxicity and significance. OBJECTIVES: This scoping review aimed to critically examine studies on the association between wildfire and wood smoke exposure and airway epithelial cell responses. METHODS: We conducted a systematic search of relevant studies that used a combination of keywords related to wood smoke, wildfire, and epithelial cells and were published up to May 2024. Studies were retrieved from MEDLINE, PubMed, Google Scholar, and Web of Science. RESULTS: Twenty-three studies fulfilled our inclusion criteria and were included. This review highlights inflammation, oxidative stress, and cytotoxicity as key impacts of wildfire and wood smoke on airway epithelial cells, causing lung damage. More studies are needed to understand these effects and guide prevention strategies. DISCUSSION: This scoping review underscores the need for further research to better understand the complex biological endpoints associated with exposure to wildfire/wood smoke, informing strategies to mitigate health effects, ultimately improving health and well-being of population exposed to wildfire/wood smoke.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».