No winners or losers: clinical chemistry-based biological aging metrics perform similarly across cohorts and health outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Aging is the leading risk factor for most chronic disease. However, disease risk varies substantially between individuals of the same age. Biological aging measures attempt to quantify this difference using biomarkers; such measures have amassed substantial evidence as reliable correlates of morbidity and mortality. Although many have been developed throughout the years, there is no clear consensus as to which one is the best, if any. This study evaluates four methods for measuring biological aging: Klemera and Doubal's method for biological age (KDM BA), phenotypic age (PA), homeostatic dysregulation (DM), and Pace of Aging (Pace). Using five cohort studies from four different countries (InCHIANTI from Italy, WHAS I and II from the United States, NuAge from Canada, and the UK Biobank), we assessed the relationship of these metrics with six health outcomes. The metrics were calculated using a consistent set of biomarkers to facilitate comparison. The biological aging measures correlated only weakly with each other (r > .5 for six of 21 correlations). The meta-analyses performed on the results from each dataset revealed that all biological age measures were significantly associated with at least one health outcome; however, no single metric consistently outperformed the others, with strength of association strikingly similar across metrics. This study is the first to combine an international multicohort analysis using a consistent set of biomarkers across biological age metrics. While there are no net winners or losers, effect sizes are heterogeneous across cohorts, highlighting the importance of replicating findings in different contexts and with different metrics.
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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 | 0,189 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».