Controlled human exposures: a review and comparison of the health effects of diesel exhaust and wood smoke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most pressing issues in global health is air pollution. Emissions from traffic-related air pollution and biomass burning are two of the most common sources of air pollution. Diesel exhaust (DE) and wood smoke (WS) have been used as models of these pollutant sources in controlled human exposure (CHE) experiments. The aim of this review was to compare the health effects of DE and WS using results obtained from CHE studies. A total of 119 CHE-DE publications and 25 CHE-WS publications were identified for review. CHE studies of DE generally involved shorter exposure durations and lower particulate matter concentrations, and demonstrated more potent dysfunctional outcomes than CHE studies of WS. In the airways, DE induces neutrophilic inflammation and increases airway hyperresponsiveness, but the effects of WS are unclear. There is strong evidence that DE provokes systemic oxidative stress and inflammation, but less evidence exists for WS. Exposure to DE was more prothrombotic than WS. DE generally increased cardiovascular dysfunction, but limited evidence is available for WS. Substantial heterogeneity in experimental methodology limited the comparison between studies. In many areas, outcomes of WS exposures tended to trend in similar directions to those of DE, suggesting that the effects of DE exposure may be useful for inferring possible responses to WS. However, several gaps in the literature were identified, predominantly pertaining to elucidating the effects of WS exposure. Future studies should strongly consider performing head-to-head comparisons between DE and WS using a CHE design to determine the differential effects of these exposures.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».