The impact of social networks on mortality, disease incidence, and disease progression
Notice bibliographique
Résumé
Several recent longitudinal studies of large community populations have revealed that people with more extensive network resources live longer. However, it is not known whether this occurs because social ties prevent disease or retard its progression once it occurs. The purpose of this research was to: (1) determine the relationship between social network indicators and mortality in an urban sample; (2) extend that knowledge by addressing the relationship between networks and disease incidence and disease progression; (3) delineate which specific network sectors were the strongest predictors of the health related outcomes. This was uniquely possible because measures of the three dependent variables were available within the same data set at the Kaiser Permanente Center for Health Research. The research design was longitudinal, based on survey data. The conceptual framework posited that social support delivered via social networks modifies disease states. The setting was the Northwest Region, Kaiser Permanente Health Care Plan, an HMO serving the Portland/Vancouver SMSA. The sample included 2603 adults who participated in a 1970 household interview survey. Their health service utilization data from 1967-73 has been computerized and linked with the survey information. As of 1982, 376 have died. To measure the independent variables, four summary social network indexes (scope, size, frequency of contact, and interaction) were prepared according to a network model based upon the survey questions available, network theory, and prior research. Indexes representing nine relationship domains were constructed. Control variables included age, sex, SES, health status indicators, and health behaviors. Multiple logistic regression was used to assess hypothesis 1 and ordinary regression was used to assess hypotheses 2 and 3. Each of the four summary network measures was a statistically significant predictor of 12 year mortality. Network scope was the strongest predictor. Marital, family, and kin relationships were not predictive of death. Extended ties of close friends, other friends, work associates, and social leisure activities were significant predictors. No relationship was found between network scope, disease incidence, or disease progression, so it is still unclear how social connections act to decrease mortality.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».