Testing Black-White disparities in biological aging in older adults in the United States: analysis of DNA-methylation and blood-chemistry methods
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Biological aging is a proposed mechanism through which social determinants drive health disparities. We conducted proof-of-concept testing of eight DNA-methylation and blood-chemistry quantifications of biological aging as mediators of disparities in healthspan between Black and White participants in the United States Health and Retirement Study (HRS; n=9005). We quantified biological aging from four DNA-methylation “clocks” (Horvath, Hannum, PhenoAge, and GrimAge), a DNA-methylation Pace of Aging (DunedinPoAm), and three blood-chemistry measures (PhenoAge, Klemera-Doubal method Biological Age, and homeostatic dysregulation). We quantified Black-White disparities in healthspan from cross-sectional and longitudinal data on physical-performance tests, self-reported activities of daily living (ADL) limitations and physician-diagnosed chronic diseases, self-rated health, and survival. DNA-methylation and blood-chemistry quantifications of biological aging were moderately correlated (Pearson-r range 0.1-0.4). GrimAge, DunedinPoAm and all three blood-chemistry measures were associated with healthspan characteristics (e.g. mortality effect-size range 1.71-2.32) and showed evidence of more advanced/faster biological aging in Black compared with White participants (Cohen’s d=.4-.5). These measures accounted for 13-95% of Black-White differences in healthspan-related characteristics. Findings that Black Americans are biologically older and aging more rapidly than White Americans of the same chronological age suggest that eliminating disparities in the pace of aging can contribute building to aging health equity.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».