Socioeconomic disadvantage, chronic stress, and proinflammatory phenotype: an integrative data analysis across the lifecourse
Notice bibliographique
Résumé
Socioeconomic disadvantage confers risk for many chronic illnesses, and theories have highlighted chronic psychological stress and alterations to inflammatory processes as key pathways. Specifically, disadvantage can heighten chronic stress, which may promote a proinflammatory phenotype characterized by immune cells mounting exaggerated cytokine responses to challenge and being less sensitive to inhibitory signals. Importantly, lifecourse perspectives emphasize that such immune alterations should be more potent earlier in life during a sensitive period when bodily tissues are highly plastic to environmental inputs. However, examining these propositions is resource intensive, as they require cell-culturing approaches to model functional inflammatory activities, a wide age range, and longitudinal data. Here, we integrated data from five independent studies to create a diverse sample of 1,607 individuals (960 with longitudinal data; 8 to 64 years old; 359 Asian, 205 Black, and 151 Latino/a). Leveraging the resulting lifecourse data, rich interview assessments of disadvantage and stress, and ex vivo assessments of inflammation, we examined two questions: (1) Does chronic stress account for the link between disadvantage and proinflammatory phenotype? (2) Is there a developmental period during which inflammatory responses are more sensitive to disadvantage and chronic stress? Disadvantage was associated with higher chronic stress, which was linked with a proinflammatory phenotype cross-sectionally, longitudinally, and in terms of prospective change across 1.5 to 2 years. Consistent with the sensitive period hypothesis, the magnitude of these indirect associations was strongest in earlier decades and declined across the lifecourse. These findings highlight the importance of taking a lifecourse perspective in examining health disparities.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».