Maternal psychosocial risk factors and child gestational epigenetic age in a South African birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated epigenetic aging relative to chronological age has been found to be associated with higher risk of mortality in adults. However, little is known about whether and how in utero exposures might shape child gestational epigenetic age (EA) at birth. We aimed to explore associations between maternal psychosocial risk factors and deviation in child gestational EA at birth (i.e., greater or lower EA relative to chronological age) in a South African birth cohort study-the Drakenstein Child Health Study. Maternal psychosocial risk factors included trauma/stressor exposure; posttraumatic stress disorder (PTSD); depression; psychological distress; and alcohol/tobacco use. Child gestational EA at birth was calculated using an epigenetic clock previously devised for neonates; and gestational EA deviation was calculated as the residuals of the linear model between EA and chronological gestational age. Bivariate linear regression was then used to explore unadjusted associations between maternal/child risk factors and child gestational EA residuals at birth. Thereafter, a multivariable regression method was used to determine adjusted associations. Data from 271 maternal-child dyads were included in the current analysis. In the multivariable regression model, maternal PTSD was significantly and negatively associated with child gestational EA residuals at birth (β = -1.95; p = 0.018), controlling for study site, sex of the child, head circumference at birth, birthweight, mode of delivery, maternal estimated household income, body mass index (BMI) at enrolment, HIV status, anaemia, psychological distress, and prenatal tobacco or alcohol use. Given the novelty of this preliminary finding, and its potential translational relevance, further studies to delineate underlying biological pathways and to explore clinical implications of EA deviation are warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».