Memory and depressive symptoms are dynamically linked among married couples: Longitudinal evidence from the AHEAD study.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined dyadic interrelations between episodic memory and depressive symptom trajectories of change in old and advanced old age. The authors applied dynamic models to 10-year incomplete longitudinal data of initially 1,599 married couples from the study of Asset and Health Dynamics Among the Oldest Old (M(age) = 75 years at Time 1). The authors found domain-specific lead-lag associations (time lags of 2 years) among wives and husbands as well as between spouses. For memory, better performance among husbands protected against subsequent memory decline among wives, with no evidence of a directed effect in the other direction. For depressive symptoms, wives' scores predicted subsequent depression increase and memory decline among husbands. Possible individual covariates (age, education, functional limitations) and spousal covariates (length of marriage, number of children, and whether the couple remained intact over the study period) did not account for differential lead-lag associations. The findings of antecedent-consequent relations between wives and husbands are consistent with life-span notions that individual development both influences and is influenced by contextual factors such as close social relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».