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Enregistrement W4413113939 · doi:10.1093/gerona/glaf179

No winners or losers: clinical chemistry-based biological aging metrics perform similarly across cohorts and health outcomes

2025· article· en· W4413113939 sur OpenAlexafffundabout
Guillaume Provost, Kamaryn Tanner, Véronique Legault, Luigi Ferrucci, Stefania Bandinelli, Linda P. Fried, Daniel W. Belsky, Benoît Laurent, Alan A. Cohen

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthUniversité de SherbrookeCanadian Institutes of Health ResearchRéseau québécois de recherche sur le vieillissementDirectorate for Biological SciencesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésComputer scienceComputational biologyChemistryGerontologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,189
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,180
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1890,180
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,586
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,036 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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