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Enregistrement W2153941515 · doi:10.1093/geronb/gbr070

Pain and Depression in Late Life: Mastery as Mediator and Moderator

2011· article· en· W2153941515 sur OpenAlexaff
Arlene S. Bierman

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésModerationPsychologyDepression (economics)Depressive symptomsClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatrySocial psychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examines how mastery mediates and moderates the relationship between pain and depression among older adults, as well as the extent to which these processes differ by the timing of pain in late life, while utilizing statistical methods that comprehensively control for time-stable confounds. METHODS: Data are derived from multiple observations of adults aged 65 years and older in the Washington, DC, metropolitan area over a 4-year period. Fixed effects models are used to control for time-stable influences. RESULTS: With all time-stable influences controlled, pain is positively related to symptoms of depression, although this relationship is substantially reduced in comparison with a model in which all time-stable confounds are not held constant. Mastery does not mediate this relationship because pain is not significantly related to mastery once time-stable factors are taken into account. Mastery buffers the relationship between pain and depression, but only for elders later in late life. DISCUSSION: This study suggests that a synthesis of stress process and life course perspectives is critical for understanding how pain influences depression in late life. However, research that does not comprehensively control for time-stable factors may overestimate the consequences of pain for older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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