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Enregistrement W4410268143 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1239

CT Airway-to-Lung Ratio Modifies the Impact of Indoor Air Pollution on Cardiac Autonomic Function in COPD

2025· article· en· W4410268143 sur OpenAlexaff
Sarath Raju, Kirsten Koehler, B.M. Smith, Han Woo, Ashraf Fawzy, A. Balasubramanian, N. Putcha, N.N. Hansel, M.C. Mccormack

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung functionAirwayCOPDAutonomic functionLungCardiologyAir pollutionIntensive care medicineInternal medicineHeart rate variabilityAnesthesiaHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Indoor air pollution remains a major contributor to cardiovascular and respiratory morbidity in COPD, however the impact of air pollution exposure is not borne equally across populations. Studies suggest that low airway-to-lung ratio(ALR), a CT measure of dysanapsis (mismatch of airway tree caliber to lung size), conveys susceptibility to the respiratory impacts of air pollution. There is limited data surrounding whether ALR alters susceptibility to the cardiovascular effects of indoor pollutants. We aimed to describe associations between indoor air pollution and cardiac autonomic function, assessed as heart rate variability(HRV), and association modification by ALR. Measures of HRV, particularly the RMSSD, are tied to cardiovascular and respiratory morbidity in COPD. Methods: Former smokers with moderate-to-severe obstruction were recruited from a 6-month indoor air cleaner intervention trial to undergo additional cardiovascular characterization. ALR was calculated from chest CT scans as mean of airway lumen diameters divided by lung volume. Participants completed weeklong indoor PM2.5 and NO2 measurement and concomitant 24-hr Holter monitoring(assessing HRV) at up to 5 time points. HRV measures included: SDNN, RMSDD, High Frequency[HF] and Low Frequency[LF]. Previous studies demonstrated that an air cleaner intervention improved RMSDD, HF, and LF. Linear mixed models with interactions between pollutants and ALR, were used to assess effects of indoor pollutants on HRV and modification by ALR, after adjustment for demographics, poverty, FEV1, cardiovascular comorbidities and anti-arrhythmic use. Pollutants and HRV measures were log transformed with effects described per two-fold pollutant increase. Results: 48 participants with CT and HRV measures contributed 148 observations. In adjusted models, participants with low ALR(25th-percentile v 75th-percentile) experienced greater PM2.5- and NO2-associated decreases in HRV as measured by RMSSD, HF and LF power(Figure). Increases in PM2.5 were associated with a significant decrease in RMSDD (-6.3%; P=0.017) among those with low ALR not observed among those with high ALR (1.3%; P=0.55)(P-interaction=0.008). Similarly, ALR modified the impact of NO2, with NO2 associated with decreased RMSSD only among those with low ALR (-15.7 %; P-int=0.018). For SDNN, no ALR-related modification was observed. Conclusion: Our results suggest that airway morphology modifies the impact of indoor pollution on cardiovascular health in COPD, demonstrating that those with lower airway-to-lung ratio had a stronger association between indoor air pollution and reduced heart rate variability. CT airway measures, including ALR, may help to identify those facing a greater burden of multi-morbidity related to indoor pollution and may benefit the most from in-home air quality interventions.

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)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,324 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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