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Enregistrement W2890011367 · doi:10.1177/0898264318800919

“Crossover” in Depressive Symptoms Among Older Couples: Are Previous Findings Artifactual?

2018· article· en· W2890011367 sur OpenAlexaff
Aniruddha Das

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentPsychologyInstrumental variableDepressive symptomsAffect (linguistics)EndogeneityHealth and Retirement StudyCrossoverDepression (economics)Developmental psychologyClinical psychologyDemographyMedicinePsychiatryGerontologyCognitionEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study examined effects of a partner’s depressive symptoms on those of a focal respondent. Method: Data were from the 2008-through-2014 waves of the Health and Retirement Study. Linear growth modeling was used to distinguish within- from between-person variation, and genetic instrumental variables to take endogeneity into account. Results: A partner’s 2008 depressive symptoms had no associations with within-person change in those of a respondent between 2010 and 2014. Corresponding linkages with their between-person variation in 2010 were positive and significant for both genders. Among women, these last estimates remained intact in genetic instrumental variable models restricted to white couples. Discussion: Results indicate that contrary to previous literature, late life relationships are not marked by “crossover” of depressive symptoms. Women’s affect may, however, be influenced by such transmission in the relationship’s history. Beyond depression, findings suggest current theories of dyadic health effects may partly rest on flawed evidence.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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