Racial/ethnic differences in the association of lifestyle factors with biological aging in NHANES, 1999-2018
Notice bibliographique
Résumé
Racial and ethnic disparities in healthy aging represent an emerging public health crisis that will only grow worse as our population grows older. Healthy lifestyle behaviors are proposed as a key strategy to promote healthy aging. However, the potential of lifestyle interventions to address aging health disparities is uncertain. We analyzed data from 42 625 adult participants (aged 20-85 years) participating in National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), 1999-2018 to evaluate relationships among healthy lifestyle behaviors and biological aging across White, Black, and Hispanic-identifying groups. We measured healthy lifestyle as adherence to a Mediterranean diet and level of leisure-time physical activity using established methods. We measured healthy aging using the PhenoAge biological age algorithm applied to blood chemistry data. We tested associations within each race/ethnic identity group and compared associations across groups using regression models with interaction terms. We found that within each race/ethnic identity group, greater adherence to a Mediterranean diet and higher levels of leisure-time physical activity were associated with younger biological age, independent of demographic and socioeconomic confounders, obesity, and smoking. However, these associations were stronger among White- as compared to non-Hispanic Black- and Hispanic-identifying adults. Results suggest that healthy lifestyle factors are likely to promote healthy aging across the population. However, lifestyle factors alone may not be sufficient to completely address race/ethnic disparities in healthy aging. Future studies will need to investigate additional ways to reduce racial and ethnic disparities in healthy aging.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».