Levels of and Changes in Life Satisfaction Predict Mortality Hazards:\nDisentangling the Role of Physical Health, Perceived Control, and Social\nOrientation
Notice bibliographique
Résumé
It is well-documented that well-being typically evinces precipitous\ndecrements at the end of life. However, research has primarily taken a\npostdictive approach by knowing the outcome (date of death)\nand aligning in retrospect how well-being has changed for people with documented\ndeath events. In the present study, we made use of a predictive\napproach by examining whether and how levels of and\nchanges in life satisfaction prospectively predict\nmortality hazards and delineate the role of contributing factors, including\nhealth, perceived control, and social orientation. To do so, we applied shared\nparameter growth-survival models to 20-year longitudinal data from 10,597\nparticipants (n = 1,560 or 15% deceased; age at\nbaseline: M = 44 years, SD =\n17, range: 18–98 years) from the national German\nSocio-Economic Panel Study (SOEP). Our findings showed that lower levels and\nsteeper declines of life satisfaction each uniquely predicted higher mortality\nrisks. Results also reveal moderating effects of age and perceived control: Life\nsatisfaction levels and changes had stronger predictive effects for mortality\nhazards among older adults. Perceived control is associated with lower mortality\nhazards; however, this effect is diminished for those who experience accelerated\nlife satisfaction decline. Variance decomposition suggests that predictive\neffects of life satisfaction trajectories were partially unique\n(3–6%) and partially shared with physical health, perceived\ncontrol, and social orientation (17–19 %). Our discussion\nfocuses on the strengths and challenges of a predictive approach to link\ndevelopmental changes (in life satisfaction) to mortality hazards and considers\nimplications of our findings for healthy aging.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».