Biological embedding from adverse childhood experiences in the development of an altered inflammatory state and poor health outcomes in young adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposure to emotional, physical, and/or sexual abuse as a child, cumulatively referred to as Adverse Childhood Experiences (ACEs), has been linked with poor health outcomes in early adulthood. Toward a mechanistic explanation for this link, dysregulated inflammation has garnered attention as a potential ‘social-immunological’ axis. Altered immune profiles are associated with ACEs and may contribute to mental health status, cardiovascular disease, and early mortality. Increases in circulating interleukin-6 (IL-6), C-reactive protein (CRP), and tumor necrosis factor α (TNFα) have been detected in individuals exposed to ACEs and are proposed to signal an immunological link to these outcomes. While this sets the stage in characterizing the inflammatory profile, gaps remain in the cast of mediators involved, preventing a more refined mechanistic view. We thus aim to expand the associated immunological cast. A sample of young adults from the Niagara Longitudinal Heart Study self-reported early life trauma (ACEs), and serum levels of a panel of immune biomarkers were quantified. We confirm that levels of IL-6, CRP and TNFα are altered, but also further identify new immune biomarkers that are significantly correlated (p<0.05) with ACEs, including pentraxin, chitinase, and interferons. This further refines the nature of ACE-dependent immunological dysregulation and offers new insights into contributing mechanisms, potential early risk-factor detection, and/or therapeutic targets in those exposed to ACEs. This evidence encourages promotion of public health initiatives and psychosocial preventative interventions aimed at limiting early adversity and its sequalae as an investment in later health status/quality of life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».