Effects of ambient coarse, fine, and ultrafine particles and their biological constituents on systematic biomarkers: A controlled human exposure study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ambient coarse, fine, and ultrafine particles have been associated with mortality and morbidity. Few studies have compared how various particle size fractions affect systemic biomarkers. Objectives: We examined changes of blood and urinary biomarkers following exposures to three particle sizes. Methods: Fifty healthy nonsmoking volunteers, mean age of 28 years, were exposed to coarse (2.5–10 μm; mean, 213 μg/m3) and fine (0.15–2.5 μm; mean, 238 μg/m3) concentrated ambient particles (CAPs), and filtered ambient and/or medical air. Twenty-five participants were exposed to ultrafine CAP ( < 0.3 μm; mean, 136 μg/m3) and filtered medical air. Exposures lasted 130 min, separated by ≥ 2 weeks. Blood/urine samples were collected preexposure and 1 hr and 21 hr postexposure to determine blood interleukin-6 and C-reactive protein (inflammation), endothelin-1 and vascular endothelial growth factor (VEGF; vascular mediators), and malondialdehyde (lipid peroxidation); as well as urinary VEGF, 8-hydroxy-deoxy-guanosine (DNA oxidation), and malondialdehyde. Mixed-model regressions assessed pre- and postexposure differences. Results: One hour postexposure, for every 100-μg/m3 increase, coarse CAP was associated with increased blood VEGF (2.41 pg/mL; 95% CI: 0.41, 4.40) in models adjusted for O3, fine CAP with increased urinary malondialdehyde in single- (0.31 nmol/mg creatinine; 95% CI: 0.02, 0.60) and two-pollutant models, and ultrafine CAP with increased urinary 8-hydroxydeoxyguanosine in single- (0.69 ng/mg creatinine; 95% CI: 0.09, 1.29) and two-pollutant models, lasting < 21 hr. Endotoxin was significantly associated with biomarker changes similar to those found with CAPs. Conclusions: Ambient particles with various sizes/constituents may influence systemic biomarkers differently. Endotoxin in ambient particles may contribute to vascular mediator changes and oxidative stress.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».