Transpersonal Genetic Effects Among Older U.S. Couples: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging social genetics research suggests one's genes may influence not just one's own outcomes but also those of close social alters. Health implications, particularly in late life, remain underexplored. Using combined genetic and survey data, this study examined such transpersonal genetic associations among older U.S. couples. METHOD: Data were from married or cohabiting couples in the 2006-2016 waves of the Health and Retirement Study, nationally representative of U.S. adults over 50. Measures included a polygenic score for educational attainment, and self-rated health. Analysis was through parallel process latent growth models. RESULTS: Women's and men's genetic scores for education had transpersonal linkages with their partner's health. Such associations were solely with life-course variations and not late-life change in outcomes. Moreover, they were indirect, mediated by educational attainment itself. Evidence also emerged for individual-level genetic effects mediated by the partner's education. DISCUSSION: In addition to the subject-specific linkages emphasized in extant genetics literature, relational contexts involve multiple transpersonal genetic associations. These appear to have consequences for a partner's and one's own health. Life-course theory indicates that a person is never not embedded in such contexts, suggesting that these patterns may be widespread. Research is needed on their implications for the life-course and gene-environment correlation literature.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».