Later life health optimism, pessimism and realism: Psychosocial contributors and health correlates
Notice bibliographique
Résumé
Prior research has established positive outcomes of health optimism (appraising one's health as good despite poor objective health (OH)) and negative outcomes of health pessimism (appraising health as poor despite good OH), yet little is known about their contributors. We examined the role of psychosocial factors (life event stress, depression, dispositional optimism, perceived social support) in health realism (appraising health in accordance with OH), optimism and pessimism among 489 older men and women. We then accounted for the psychosocial factors when examining multiple health correlates of health realism, optimism and pessimism. Controlling for age, gender and income, regression results indicate that depression and social support were associated with less health optimism, while dispositional optimism was associated with greater health optimism among those in poor OH. Dispositional optimism was associated with less health pessimism and life event stress was associated with greater pessimism among those in good OH. Beyond the effects of the psychosocial factors, structural equation model results indicate that health optimism was positively associated with healthy behaviours and perceived control over one's health; health pessimism was associated with poorer perceived health care management. Health optimism and pessimism have different psychosocial contributors and health correlates, validating the health congruence approach to later life well-being, health and survival.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».