Intimate partner violence, depression, and chronic low‐grade inflammation among middle‐aged women in Cebu, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recent discussions in human biology have highlighted how local ecological contexts shape the relationship between social stressors and health across populations. Chronic low-grade inflammation has been proposed as a pathway linking social stressors to health, with evidence concentrated in high-income Western contexts. However, it remains unclear whether this is an important pathway in populations where prevalence is lower due to lower adiposity and greater infectious exposures. To investigate this further, we tested associations between multiple types of intimate partner violence (IPV), a highly prevalent stressor and health crisis globally, and C-reactive protein (CRP), a commonly used measure of chronic low-grade inflammation, in Cebu, Philippines. For reference, we compared results for CRP to depression, a well-established and consistently observed health outcome of IPV. METHODS: Data came from 1601 currently partnered women (ages 35-69 years) as part of the Cebu Longitudinal Health and Nutrition Survey. IPV exposures included physical, emotional, and controlling behavior. Depression scores were measured using a modified version of the Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale for this population, whereas plasma CRP was measured from overnight-fasted morning blood samples. RESULTS: All three types of IPV were associated with a higher depression score. However, none of the IPV measures were associated with CRP. In a post hoc interaction test, emotional IPV became positively associated with CRP as waist circumference increased above the mean. CONCLUSIONS: Our results suggest a complex relationship between social stressors and chronic low-grade inflammation, which is likely dependent on the population-specific context of lifestyle and environmental factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».