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Enregistrement W4410580533 · doi:10.1021/ehp.6c00064

Effect of Household Air Pollution on the Gut Microbiome and Virome of Adult Women Living in Uganda

2025· article· en· W4410580533 sur OpenAlexaff
Ching‐Ying Huang, Edwin Nuwagira, Michael J. Tisza, Minsik Kim, Mellon Tayebwa, Jacob Vieira, Nicholas L. Lam, Eli Wallach, Matthew O. Wiens, Alexander C. Tsai, Linda Valeri, Jose Vallarino, Joseph G. Allen, Peggy S. Lai

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMassachusetts General HospitalAmerican Lung AssociationAmerican Thoracic Society
Mots-clésHuman viromeMicrobiomeEnvironmental healthGut microbiomePollutionBiologyMedicineMetagenomicsEcologyBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging observational studies suggest air pollution can influence the gut microbiome. However, this association is often highly confounded by factors such as diet and poverty. The gut virome may influence respiratory health independent of the gut microbiome. We recently demonstrated in a randomized waitlist-controlled trial (ClinicalTrials.gov NCT03351504) that a clean lighting intervention reduced personal exposure to air pollution among adult women in rural Uganda. OBJECTIVES: To determine the effect of a solar lighting intervention on changes to the gut microbiome and virome and secondarily to determine association between these changes on lung health. METHODS: Between 2018 and 2019, we collected stool samples and assessed respiratory symptoms and spirometry from 80 adult women living in rural Uganda at baseline, 12 and 18 months post-randomization. The intervention group received a solar lighting system after randomization, while the waitlist-controlled group received one at 12 months. Deep metagenomics sequencing of stool was performed and profiled for non-viral and viral taxonomic composition. The primary analysis focused on pre- vs. post-intervention changes due power considerations, adjusting for potential confounding by age, diet, antibiotic use, and season. A sensitivity analysis was conducted using intention-to-treat principles. When comparing pre- vs. post-intervention periods, we used sparse partial least squares models to identify non-viral and viral signatures of reduced air pollution exposure. Mixed effects models were used to evaluate changes in health outcomes as well as associations between microbial signatures of reduced air pollution exposure and health. RESULTS: The average age was 39.2 years. The solar lighting intervention led to larger changes in viral compared to non-viral microbial community structure and differential abundance of bacteria, eukaryotes, and viruses. Provision of solar lighting systems was associated with a reduction in the presence of respiratory symptoms from 57.1% to 36.1% (p = 0.002) while there was no impact on lung function. Microbiome and virome signatures had AUCs of 0.74 and 0.76 respectively, in predicting pre- vs. post-intervention stool samples. Microbiome signatures were associated with a lower risk of respiratory symptoms (OR 0.68 (0.49-0.94), p = 0.020). CONCLUSION: Among adult women living in rural Uganda, both non-viral and viral components of the gut microbial community changed after a clean lighting intervention. Microbiome signatures reflective of lower air pollution exposures were associated with improved respiratory symptoms. These observations suggest that air pollution may influence lung health through the gut-lung axis, warranting further exploration in future intervention studies. https://doi.org/10.1289/EHP16002.

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)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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