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Enregistrement W3193863613 · doi:10.1186/s13148-021-01150-1

Epigenetic age is associated with baseline and 3-year change in frailty in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2021· article· en· W3193863613 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueClinical Epigenetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcMaster UniversityNOSM UniversityUniversity of British ColumbiaImpactBC Children's HospitalHealth Sciences North
Organismes subventionnairesInstitute of AgingCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésEpigeneticsFrailty IndexGerontologyDemographyHealthy agingMedicineLongitudinal studyBiological ageBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The trajectory of frailty in older adults is important to public health; therefore, markers that may help predict this and other important outcomes could be beneficial. Epigenetic clocks have been developed and are associated with various health-related outcomes and sociodemographic factors, but associations with frailty are poorly described. Further, it is uncertain whether newer generations of epigenetic clocks, trained on variables other than chronological age, would be more strongly associated with frailty than earlier developed clocks. Using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), we tested the hypothesis that clocks trained on phenotypic markers of health or mortality (i.e., Dunedin PoAm, GrimAge, PhenoAge and Zhang in Nat Commun 8:14617, 2017) would best predict changes in a 76-item frailty index (FI) over a 3-year interval, as compared to clocks trained on chronological age (i.e., Hannum in Mol Cell 49:359-367, 2013, Horvath in Genome Biol 14:R115, 2013, Lin in Aging 8:394-401, 2016, and Yang Genome Biol 17:205, 2016). RESULTS: We show that in 1446 participants, phenotype/mortality-trained clocks outperformed age-trained clocks with regard to the association with baseline frailty (mean = 0.141, SD = 0.075), the greatest of which is GrimAge, where a 1-SD increase in ΔGrimAge (i.e., the difference from chronological age) was associated with a 0.020 increase in frailty (95% CI 0.016, 0.024), or ~ 27% relative to the SD in frailty. Only GrimAge and Hannum (Mol Cell 49:359-367, 2013) were significantly associated with change in frailty over time, where a 1-SD increase in ΔGrimAge and ΔHannum 2013 was associated with a 0.0030 (95% CI 0.0007, 0.0050) and 0.0028 (95% CI 0.0007, 0.0050) increase over 3 years, respectively, or ~ 7% relative to the SD in frailty change. CONCLUSION: Both prevalence and change in frailty are associated with increased epigenetic age. However, not all clocks are equally sensitive to these outcomes and depend on their underlying relationship with chronological age, healthspan and lifespan. Certain clocks were significantly associated with relatively short-term changes in frailty, thereby supporting their utility in initiatives and interventions to promote healthy aging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle