Cross-sectional Associations of Neighborhood Social and Environmental Contextual Factors with Telomere Length in Male and Female Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telomere length attrition has been proposed as a mediator through which the adverse neighborhood social and environmental context affects cancer risk through stress-related pathways, but associations have been inconsistent. We examined associations between neighborhood social and environmental factors in a population with extensive capture of behavioral factors and comorbidities. METHODS: Data were pooled from nested case-control studies using blood samples collected in two large prospective US-based cohorts of male (n = 3,065) and female (n = 9,993) health professionals. Relative leukocyte telomere length was assayed using qPCR and geospatial measures of socioeconomic status, air pollution, green space, and temperature were linked to participants' address at blood draw. RESULTS: After adjusting for sociodemographic and lifestyle covariates, no statistically significant associations of relative leukocyte telomere length with any of the address-level neighborhood socioeconomic or environmental factors were observed. CONCLUSIONS: In this large nation-wide cross-sectional study of male and female health professionals in the United States, neighborhood social and environmental contextual factors were not associated with telomere length. IMPACT: Further cross-sectional studies of associations between neighborhood social and environmental factors and telomere length are unlikely to improve understanding of this potential mediating mechanism. Studies with repeated measures may be required.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».