Childhood maltreatment and leukocyte telomere length in men and women with chronic illness: an evaluation of moderating and mediating influences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Childhood maltreatment can result in lifelong psychological and physical sequelae, including coronary artery disease (CAD). Mechanisms leading to increased risk of illness may involve emotional dysregulation and shortened leukocyte telomere length (LTL). Methods To evaluate whether (1) childhood maltreatment is associated with shorter LTL among older adults with CAD or other chronic illnesses; (2) sex and/or CAD status influence these results; and (3) symptoms of anxiety, depression, and stress moderate or mediate the association between childhood maltreatment and LTL, men and women ( N = 1247; aged 65 ± 7.2 years) with and without CAD completed validated questionnaires on childhood maltreatment, symptoms of depression, anxiety, and perceived stress. LTL was measured using quantitative polymerase chain reaction. Analyses included bivariate correlations, hierarchical regressions, and moderation/mediation analyses, controlling for sociodemographic and lifestyle variables. Results Childhood maltreatment was associated with significantly shorter LTL ( r = −0.059, p = 0.038, b = −0.016, p = 0.005). This relation was not moderated by depression, anxiety, nor perceived stress, though there was mitigated evidence for absence of a maltreatment-LTL relation in men with CAD. Stress perception (but not anxiety or depression) partially mediated the relation between childhood maltreatment and LTL [Indirect effect, b = −0.0041, s.e. = 0.002, 95% CI (−0.0085 to −0.0002)]. Conclusions Childhood maltreatment was associated with accelerated biological aging independently of patient characteristics. Emotional dysregulation resulting in chronic stress may contribute to this process. Whether stress management or other interventions may help prevent or slow premature aging in those who have suffered maltreatment requires study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».