MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412722045 · doi:10.1080/19485565.2025.2539691

Status, despair, and epigenetic age acceleration: Chains of risk?

2025· article· en· W4412722045 sur OpenAlexaff
Aniruddha Das

Notice bibliographique

RevueBiodemography and Social Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsAccelerationDemographyMedicineGeneticsBiologySociologyPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological age acceleration predicts multiple "diseases of aging." Objective and subjective social statuses have both been prospectively linked to this outcome. An established chain-of-risk framework suggests that "effects" of each may be mediated by one's subsequent structural position. A separate deaths-of-despair literature identifies a person's sense of futility as another potential link. Such chains remain underexplored. The current study used data from three waves (2008-2016) of the Health and Retirement Study (HRS) to fill these gaps. The analysis was done through a counterfactual regression-with-residuals (RWR) approach. Asimulated decline in a person's objective but not subjective status predicted their age acceleration 8 years later. Contrary to chain-of-risk conceptions, intermediate social standing did not channel effects. Neither did despair. Findings were more consistent with a direct "material shocks" explanation for status-aging linkages than an indirect or psychosocial one. Implications for aging theory and for interventions are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiodemography and Social BiologyMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207