Childhood Maltreatment and Leukocyte Telomere Length: Cardiac Vagal Activity Influences the Relation in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood maltreatment is associated with shorter leukocyte telomere length (LTL). However, the influence of cardiac vagal control on this relation is unknown. We examined whether cardiac vagal control at rest and in response to stress moderates or cross-sectionally mediates the relationship between childhood maltreatment and LTL. METHODS: Participants were 1179 men and women (aged 65 [7.2] years) suffering from coronary artery disease or non-cardiovascular chronic disease. They completed a childhood maltreatment questionnaire and underwent a stress protocol while electrocardiogram was monitored. High-frequency heart rate variability (HF-HRV) measures were obtained at rest, during stress, and after stress in absolute and normalized units (nu). LTL was measured using quantitative polymerase chain reaction. Mediation and moderation analyses were performed. RESULT: HF-HRV and HF-HRV in normalized units (HFnu) measures did not mediate the childhood maltreatment-LTL relation. However, baseline HFnu ( p = .027) and HFnu reactivity ( p = .051) moderated the relation. Specifically, maltreatment was associated with significantly lower LTL among those with baseline HFnu at ( b = -0.059, p = .003) or below the mean ( b = -0.103, p < .001), but not among those with higher baseline HFnu. It was also associated with significantly lower LTL among participants who showed either blunted ( b = -0.058, p = .004) or increased HFnu ( b = -0.099, p = .001) responses to stress but not in those with large decreases in HFnu. CONCLUSIONS: Childhood maltreatment was associated with lower LTL in those who showed a distinct cardiac vagal profile at baseline and in response to stress. The mechanisms and implications remain to be determined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».