Social determinants of health and epigenetic clocks: Meta-analysis of 140 studies
Notice bibliographique
Résumé
Social determinants of health are social factors that affect health and survival. Two of the most powerful social determinants are socioeconomic status (SES) and race/ethnicity; people with lower SES or marginalized race/ethnicity tend to experience earlier onset of aging-related diseases and have shorter lifespans. DNA methylation (DNAm) measures of biological aging, often referred to as "epigenetic clocks", are increasingly used to study the social determination of health. However, there are several generations of epigenetic clocks and it remains unclear which are most sensitive to social factors affecting health. Moreover, there is uncertainty about how technical factors, such as the tissue from which DNA is derived or the technology used to measure DNA methylation may affect associations of social determinants with epigenetic clocks. We conducted a pre-registered multi-level meta-analysis of 140 studies, including N = 65,919 participants, encompassing 1,065 effect sizes for associations of SES and racial/ethnic identity with three generations of epigenetic clocks. We found that associations were weakest for the first generation of epigenetic clocks developed to predict age differences between people. Associations were stronger for the second generation of epigenetic clocks developed to predict mortality and health risks. The strongest associations were observed for a third generation of epigenetic clocks, sometimes referred to as "epigenetic speedometers", developed to predict the pace of aging. In studies of children, only the speedometers showed significant associations with SES. Effects of sex and technical factors were minimal and there was no evidence of publication bias.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».