Socioeconomic Inequalities in Inflammation in Childhood and Adolescence: An International Study across Five Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation may be a key mechanism driving social to biological transitions across the lifecourse. We investigated the effect of early-life socioeconomic position (SEP) on inflammatory biomarkers in childhood and adolescence and assessed mediation by body mass index (BMI). We conducted cohort-specific analysis in five birth cohorts: the Barwon Infant Study (BIS, Australia, n = 708, 4-5 years); Born in Bradford (BiB, United Kingdom, n = 4576, 7-11 years); the Longitudinal Study of Australian Children's Child Health CheckPoint (LSAC-CP, Australia, n = 1874, 11-12 years); the Northern Finland Birth Cohort 1986 (NFBC1986, Finland, n = 9467, 15-16 years); and the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC, United Kingdom, n = 4875, 17-18 years). Exposures were neighbourhood disadvantage, household economic conditions, and maternal education, in pregnancy or infancy. Outcomes were log-transformed high sensitivity C-reactive protein (hsCRP) and glycoprotein acetyls (GlycA) levels. We conducted confounder-adjusted linear regression to estimate the effect of exposures on outcomes, and mediation analysis using interventional effects to assess mediation by BMI. Lower early-life SEP, particularly neighbourhood disadvantage and lower maternal education, was associated with higher inflammation from the age of 7-11 years. Effects were most apparent for GlycA (e.g., mean GlycA difference between BiB children in most and least disadvantaged neighbourhoods: 0.1 SD [95% CI 0.03-0.2]; between NFBC1986 adolescents with most and least educated mothers: 0.2 SD [0.02, 0.3]). BMI partially mediated many of these effects (20-100%). Neighbourhood disadvantage and lower maternal education may increase inflammation in children and adolescents, in part through higher adiposity. This underscores the importance of addressing socioeconomic conditions in early life and of preventing excess BMI.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,009 |
| 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 ».