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Enregistrement W3197878428 · doi:10.1016/j.bbih.2021.100342

Childhood sexual abuse history amplifies the link between disease burden and inflammation among older adults with HIV

2021· article· en· W3197878428 sur OpenAlexfundno aff
Heather M. Derry, Carrie D. Johnston, Mark Brennan‐Ing, Stephen E. Karpiak, Chelsie O. Burchett, Yuan‐Shan Zhu, Eugenia L. Siegler, Marshall J. Glesby

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClinical and Translational Science Center, Weill Cornell Medical CollegeNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingManitoba Arts CouncilWeill Cornell Medical CollegeAmerican Psychological FoundationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNew York Community Trust
Mots-clésMedicinePsychosocialDiseaseOutpatient clinicCytokineDepression (economics)CohortSexual abuseInternal medicineImmunologyGerontologyPsychiatryPoison controlInjury preventionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As they age, people living with HIV (PLWH) experience greater rates of inflammation-related health conditions compared to their HIV-negative peers. Because early life adversity can exaggerate proinflammatory effects of later physiological challenges, inflammation may be higher among PLWH with these combined risks, which could inform intervention approaches to mitigate multimorbidity. In this cross-sectional analysis, we investigated individual and combined effects of childhood sexual abuse (CSA) history and physiological burden (Veterans Aging Cohort Study Index scores) on serum cytokine and C-reactive protein (CRP) levels among PLWH. Participants (n ​= ​131; age 54 and older) were patients at an outpatient HIV clinic who completed a psychosocial survey and biomedical research visit as part of a larger study. 93% were virally suppressed, and 40% reported experiencing sexual abuse in childhood. Composite cytokine levels (summarizing IL-6, TNF-α, IFN-γ), CRP, and disease burden did not differ significantly between those who had a history of CSA and those who did not. Participants with greater disease burden had higher composite cytokine levels (r ​= ​0.29, p ​= ​0.001). The disease burden by CSA interaction effect was a significant predictor of composite cytokine levels (but not CRP), and remained significant after controlling for age, sex, race, BMI, anti-inflammatory medication use, selective serotonin reuptake inhibitor use, depressive symptoms, and smoking status (F(1, 114) ​= ​5.68, p ​= ​0.02). In follow-up simple slopes analysis, greater disease burden was associated with higher cytokine levels among those with CSA history (b ​= ​0.03, SE ​= ​0.008, p<0.001), but not among those without CSA history. Further, in the context of greater disease burden, individuals with a CSA history tended to have higher cytokine levels than those without a CSA history (b ​= ​0.38, SE ​= ​0.21, p ​= ​0.07). These data suggest that the physiological sequelae of childhood trauma may persist into older age among those with HIV. Specifically, links between physiological burden and inflammation were stronger among survivors of CSA in this study. The combined presence of CSA history and higher disease burden may signal a greater need for and potential benefit from interventions to reduce inflammation, an area for future work.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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