BIOMARKERS OF HEALTH AND AGING IN A COHORT OF VIETNAMESE ADULTS AGED 60 AND OLDER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract War and traumatic events have negative health impacts across the life course, and most wars are situated in lower- and middle-income countries, where many survivors are now or will soon be entering old age. To date, however, most aging research has focused on health effects in high-income countries, neglecting the burdens of war exposure for the broader global population. The Vietnam Health and Aging Study (VHAS), a longitudinal study of 2,447 individuals aged 60+, investigates how stress and trauma experienced during the American War impacts health and aging of Vietnamese survivors. Using biomarker and anthropometric data collected in 2021-2022, we examined associations of recruitment characteristics (age, sex, district, military participation) with select cardiometabolic and inflammatory biomarkers (e.g., C-reactive protein [CRP], Interleukin-6 [IL-6]). Preliminary analyses revealed variation in associations of key demographic and outcome measures. Hypertensive risks were significantly higher for males, and overweight/obesity (OW/OB) risk significantly higher for females, whereas age was positively associated with hypertensive risk and inversely associated with OW/OB risk. Hypertensive risk was lower for those with formal military experience, while proinflammatory markers (i.e., CRP, IL-6) increased with age but did not vary by sex or military participation. District residence, which reflects differences in bombing intensity during the war, showed varied associations with inflammatory and cardiometabolic biomarkers. These findings suggest inflammatory and cardiometabolic risks are not uniformly coupled across participants in this study, underscoring the complexities of how prior war trauma interacts with other factors to influence health and well-being during aging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».