Child mortality, hypothalamic-pituitary-adrenal axis activity and cellular aging in mothers
Notice bibliographique
Résumé
Psychological challenges, including traumatic events, have been hypothesized to increase the age-related pace of biological aging. Here we test the hypothesis that psychological challenges can affect the pace of telomere attrition, a marker of cellular aging, using data from an ongoing longitudinal-cohort study of Kaqchikel Mayan women living in a population with a high frequency of child mortality, a traumatic life event. Specifically, we evaluate the associations between child mortality, maternal telomere length and the mothers' hypothalamic-pituitary-adrenal axis (HPAA), or stress axis, activity. Child mortality data were collected in 2000 and 2013. HPAA activity was assessed by quantifying cortisol levels in first morning urinary specimens collected every other day for seven weeks in 2013. Telomere length (TL) was quantified using qPCR in 55 women from buccal specimens collected in 2013. RESULTS: Shorter TL with increasing age was only observed in women who experienced child mortality (p = 0.015). Women with higher average basal cortisol (p = 0.007) and greater within-individual variation (standard deviation) in basal cortisol (p = 0.053) presented shorter TL. Non-parametric bootstrapping to estimate mediation effects suggests that HPAA activity mediates the effect of child mortality on TL. Our results are, thus, consistent with the hypothesis that traumatic events can influence cellular aging and that HPAA activity may play a mediatory role. Future large-scale longitudinal studies are necessary to confirm our results and further explore the role of the HPAA in cellular aging, as well as to advance our understanding of the underlying mechanisms involved.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».