Urbanization exacerbates age-associated declines in cardiometabolic health in Turkana and Orang Asli
Notice bibliographique
Résumé
Declines in cardiometabolic health among older individuals are so ubiquitous in Western, high-income countries that non-communicable diseases (NCDs) like type 2 diabetes, hypertension, and cardiovascular disease have been termed "diseases of aging". In contrast, research from non-industrial contexts has found low rates of cardiometabolic NCDs in old age, suggesting protective effects of lifestyle. To test if industrialization and urbanization generates or magnifies age-associated cardiometabolic health patterns, within-population analyses are needed. We worked with Turkana pastoralists of Kenya and Orang Asli mixed subsistence groups of Peninsular Malaysia-two groups that are transitioning from non-industrial to urban, market-integrated lifestyles. We find that rural, non-industrial environments produce minimal to modest age-dependent increases in body size, lipid, and blood pressure traits, and that urban environments significantly amplify age effects in repeatable ways across two distinct populations. However, we did not find that urban environments consistently accelerate biomarkers of more generalized functional capacity and biological aging, namely grip strength, walking speed, and epigenetic age. Together, these findings challenge the view that cardiometabolic "diseases of aging" are an intrinsic feature of aging, instead implicating urban lifestyle features as drivers of age-associated variation; however, these same lifestyle exposures may have heterogeneous effects on biological aging. These results underscore the urgency of understanding how rapid lifestyle changes shape aging trajectories, especially in populations undergoing industrial transitions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».