Death and Chronic Disease Risk Associated With Poor Life Satisfaction: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Life satisfaction is increasingly recognized as an important determinant of health; however, prospective population-based studies on this topic are limited. We estimated the risk of chronic disease and death according to life satisfaction among a population-based cohort in Ontario, Canada (n = 73,904). The cohort included 3 pooled cycles of the Canadian Community Health Survey (2003-2008) linked to 6 years of follow-up (to 2015), using population-based health databases and validated disease-specific registries. The databases capture incident and prevalent cases of diabetes, cancer, chronic obstructive pulmonary disease, heart disease, and death. Multivariable Cox proportional hazard models were used to estimate hazards of incident chronic disease and death, and were adjusted for sociodemographic, behavioral, and clinical confounders, including age, sex, comorbidity, mood disorder, smoking, alcohol consumption, physical activity, body mass index, immigrant status, education, and income. In the fully adjusted models, risk of both death and incident chronic disease was highest for those most dissatisfied with life (for mortality, hazard ratio = 1.59, 95% confidence interval: 1.15, 2.19; for chronic disease, hazard ratio = 1.70, 95% confidence interval: 1.16, 2.51). In this population-based cohort, poor life satisfaction was an independent risk factor for incident chronic disease and death, supporting the idea that interventions and programs that improve life satisfaction will affect population health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».