Early-Life Environmental Exposures and Height, Hypertension, and Cardiovascular Risk Factors Among Older Adults in India
Notice bibliographique
Résumé
Environmental exposures like rainfall and temperature influence infectious disease exposure and nutrition, two key early-life conditions linked to later-life health. However, few tests of whether early-life environmental exposures impact adult health have been performed, particularly in developing countries. This study examines the effects of experiencing rainfall and temperature shocks during gestation and up through the first four years after birth on measured height, hypertension, and other cardiovascular risk factors using data on adults aged 50 and above (N = 1,036) from the 2007-2008 World Health Organization Study on Global Ageing and Adult Health (SAGE) and district-level meteorological data from India. Results from multivariate logistic regressions show that negative rainfall shocks during gestation and positive rainfall shocks during the postbirth period increase the risk of having adult hypertension and CVD risk factors. Exposure to negative rainfall shocks and positive temperature shocks in the postbirth period increases the likelihood of falling within the lowest height decile. Prenatal shocks may influence nutrition in utero, while postnatal shocks may increase exposure to infectious diseases and malnutrition. The results suggest that gestation and the first two years after birth are critical periods when rainfall and temperature shocks take on increased importance for adult health.
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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) | 0,000 | 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 ».