Early-Life Adversity and Epigenetic Aging: Findings from a 17-Year Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Youth exposed to early-life adversity (ELA) are at greater risk for poorer physical and mental health outcomes in adolescence and adulthood. Although the biological mechanisms underlying these associations remain elusive, DNA methylation (DNAm) has emerged as a potential pathway. DNAm-based measures of epigenetic age have been associated with ELA, indicating accelerated aging. According to the stress sensitization hypothesis, prenatal adversity may further heighten sensitivity to subsequent stressors in childhood and adolescence. This study examined the associations between ELA and six epigenetic aging measures, considering both the timing of adversity and the participant's sex. Data were drawn from the Quebec Longitudinal Study of Child Development, with two cumulative indices of ELA derived from prospectively collected data: the Perinatal Adversity and the Child and Adolescent Adversity indices. Higher Perinatal Adversity scores were associated with accelerated DunedinPACE scores. No significant associations were found between ELA and the other epigenetic clocks, nor did we find support for the stress sensitization hypothesis-though a sex-specific trend emerged among girls. The findings suggest that DunedinPACE may be more sensitive to variations in ELA than other clocks. Future research should systematically investigate sex-dimorphic associations between ELA and epigenetic aging, with particular attention to the impact of perinatal adversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».