Associations between exposure to adverse childhood experiences and biological aging: Evidence from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
People exposed to adverse childhood experiences (ACEs) suffer from an increased risk of chronic disease and shorter lifespan. These individuals also tend to exhibit accelerated reproductive development and show signs of advanced cellular aging as early as childhood. These observations suggest that ACEs may accelerate biological processes of aging through direct or indirect mechanisms; however, few population-based studies have data to test this hypothesis. We analysed ACEs and biological aging data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA; n = 23,354 adults aged 45-85) and used the BioAge R package to compute three indices of biological aging from blood-chemistry and organ-function data: Klemera-Doubal method (KDM) biological age, phenotypic age (PA), and homeostatic dysregulation (HD). Adults with ACEs tended to be biologically older than those with no ACEs, although the observed effect-sizes were small (Cohen's d<0.15), with the exception of neglect (d=0.35 for KDM and PA). Associations were similar for men and women and tended to be smaller for older as compared to midlife participants. Subtypes of ACEs perceived as being more severe (e.g., being pushed or kicked, experiencing forced sexual activity, witnessing physical violence) and more frequent and diverse exposures were associated with relatively larger effect-sizes. These findings support the hypothesis that ACEs contribute to accelerated biological aging, although replication is needed in studies with access to prospective records of ACEs and cellular-level measurements of biological aging. Furthermore, future work to better understand the degree to which associations between ACEs and biological aging are moderated by specific life-course pathways, and mediated by lifestyle and socioeconomic factors is warranted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».