Stressful life events, social support, and epigenetic aging in the Women's Health Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated psychosocial stress has been linked with accelerated biological aging, including composite DNA methylation (DNAm) markers that predict aging-related outcomes ("epigenetic age"). However, no study has examined whether stressful life events (SLEs) are associated with epigenetic age acceleration in postmenopausal women, an aging population characterized by increased stress burden and disease risk. METHODS: We leveraged the Women's Health Initiative, a large muti-ancestry cohort of postmenopausal women with available psychosocial stress measures over the past year and epigenomic data. SLEs and social support were ascertained via self-report questionnaires. Whole blood DNAm array (450 K) data were used to calculate five DNAm-based predictors of chronological age, health span and life span, and telomere length (HorvathAge, HannumAge, PhenoAge, GrimAge, DNAmTL). RESULTS: After controlling for potential confounders, higher SLE burden was significantly associated with accelerated epigenetic aging, as measured by GrimAge (β: 0.34, 95% CI: 0.08, 0.59) and DNAmTL (β: -0.016, 95% CI: -0.028, -0.004). Exploratory analyses showed that SLEs-GrimAge associations were stronger in Black women as compared to other races/ethnicities and in those with lower social support levels. In women with lower social support, SLEs-DNAmTL associations showed opposite association in Hispanic women as compared to other race/ethnicity groups. CONCLUSIONS: Our findings suggest that elevated stress burden is associated with accelerated epigenetic aging in postmenopausal women. Lower social support and/or self-reported race/ethnicity may modify the association of stress with epigenetic age acceleration. These findings advance understanding of how stress may contribute to aging-related outcomes and have important implications for disease prevention and treatment in aging women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».