Physiological Dysregulation Proceeds and Predicts Health Outcomes Similarly in Chinese and Western Populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A decade ago, we proposed an index of physiological dysregulation based on Mahalanobis distance (DM) that measures how far from the norm an individual biomarker profile is. While extensive validation has been performed, focus was mostly on Western populations with little comparison to developing countries, particularly at a physiological system level. The degree to which the approach would work in other sociocultural contexts and the similarity of dysregulation signatures across diverse populations are still open questions. METHODS: Using 2 data sets from China and 3 from Western countries (United States, United Kingdom, and Italy), we calculated DM globally and per physiological system. We assessed pairwise correlations among systems, difference with age, prediction of mortality and age-related diseases, and sensitivity to interchanging data sets with one another as the reference in DM calculation. RESULTS: Overall, results were comparable across all data sets. Different physiological systems showed distinct dysregulation processes. Association with age was moderate and often nonlinear, similarly for all populations. Mahalanobis distance predicted most health outcomes, although differently by physiological system. Using a Chinese population as the reference when calculating DM for Western populations, or vice versa, led to similar associations with health outcomes, with a few exceptions. CONCLUSIONS: While small differences were noticeable, they did not systematically emerge between Chinese and Western populations, but rather diffusively across all data sets. These findings suggest that DM presents similar properties, notwithstanding sociocultural backgrounds, and that it is equally effective in capturing the loss of homeostasis that occurs during aging in diverse industrial human populations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».