Association between Adverse Childhood Experiences and Muscle Strength in Older Age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Muscle weakness - a biomarker of health - may have its origins in early life and be related to factors such as adverse childhood experiences (ACE), which refer to a set of early-life traumatic and stressful psychosocial events out of the child's control. To date, evidence of an association between ACE and muscle strength in older age is lacking. -Objective: Here, we assessed the associations between ACE during the first 15 years of life and the risk of low muscle strength (LMS) later in life. We also examined whether adult-life socioeconomic circumstances (i.e., educational attainment, main occupational position, and satisfaction with household financial situation) and unhealthy behaviors (i.e., physical inactivity, unhealthy eating, smoking, and high level of alcohol consumption) explained this association. METHODS: We used data from the Survey of Health, Ageing, and Retirement in Europe, a 12-year cohort study with 6 -repeated measurements between 2004 and 2015. Muscle strength was measured using a handheld dynamometer. Confounder-adjusted logistic mixed-effect models were used to examine the associations between ACE (child in care, parental death, parental mental illness, parental drinking, period of hunger, or property taken away) and the risk of LMS in older age. -Results: 24,179 participants (96,372 observations; 13,477 women; aged 50-96 years) living in 14 countries were included. LMS increased with age for both genders. For women, there was a gradual increase in the risk of LMS with the number of experienced ACE (ORs = 1.22 for 1 ACE, 1.74 for ≥2 ACE compared to no ACE). However, there was no significant association among men. This association was only slightly attenuated when adjusting for socioeconomic circumstances and unhealthy behaviors in adulthood. CONCLUSIONS: ACE are associated with later-life muscle weakness among women. These associations were not compensated by the adoption of healthy behaviors or an improvement in socioeconomic circumstances in adulthood. These results suggest that tackling these early-life risk factors in women could promote long-term grip strength, a biomarker of aging.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».