Early Life Adversity and Inflammation in African Americans and Whites in the Midlife in the United States Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine whether early life adversity (ELA) was predictive of inflammatory markers and to determine the consistency of these associations across racial groups. Methods: We analyzed data from 177 African Americans and 822 whites aged 35 to 86 years from two preliminary subsamples of the Midlife in the United States biomarker study. ELA was measured via retrospective self-report. We used multivariate linear regression models to examine the associations between ELA and C-reactive protein, interleukin-6, fibrinogen, endothelial leukocyte adhesion molecule-1, and soluble intercellular adhesion molecule-1, independent of age, gender, and medications. We extended race-stratified models to test three potential mechanisms for the observed associations. Results: Significant interactions between ELA and race were observed for all five biomarkers. Models stratified by race revealed that ELA predicted higher levels of log interleukin-6, fibrinogen, endothelial leukocyte adhesion molecule-1, and soluble intercellular adhesion molecule-1 among African Americans (p < .05), but not among whites. Some, but not all, of these associations were attenuated after adjustment for health behaviors and body mass index, adult stressors, and depressive symptoms. Conclusions: ELA was predictive of high concentrations of inflammatory markers at midlife for African Americans, but not whites. This pattern may be explained by an accelerated course of age-related disease development for African Americans. BMI = body mass index; CRP = C-reactive protein; CVD = cardiovascular diseases; E-selectin = endothelial leukocyte adhesion molecule-1; ELA = early life adversity; GCRC = general clinical research center; IL = interleukin; MIDUS = Midlife in the U.S. survey; SEP = socioeconomic position; sICAM-1 = soluble intercellular adhesion molecule-1.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».