Correlations between human alveolar macrophage particulate matter load, air pollution particulate matter levels, and systemic inflammation markers in Mexico City
Notice bibliographique
Résumé
This study explores potential associations among ambient particulate matter (PM) exposure, PM load in alveolar macrophage (AM), and biomarkers collected from 53 healthy, adult, nonsmoking residents of the Iztapalapa and Iztacalco municipalities in Mexico City. Ambient PM 2.5 concentrations were estimated using an improved Land Use Regression (LUR) model to approximate PM exposure levels. The PM/carbon loading was quantified by the fraction of AM containing PM (%, %AMPM) and the PM area within the AM (µm 2 ) from BAC cytospin microphotography using CellProfiler cell image analysis software. Concentrations of biomarkers were analyzed in bronchoalveolar lavage fluid (BALF), plasma, and urine. Most AM samples contained PM (median = 62.4%, interquartile range [IQR] = 50.0–73.0%). The median PM area in AM was 1.082 µm 2 (IQR = 0.607–1.855 µm 2 ). Participant with low %AMPM (< 33 percentile) showed 8% increase in %AMPM per 10 µg/m 3 increments of six-month averaged, LUR-estimated PM 2.5 concentrations. The %AMPM had a statistically significant, positive association with plasma von Willebrand Factor (vWF) ( p = 0.016) and serum lactase dehydrogenase (LDH) ( p = 0.026). These findings suggest that ambient urban PM exposure in Mexico City contributes to PM accumulation in AMs and may trigger systemic inflammation and oxidative stress in healthy young residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».