RESILIENCE AND MENTAL HEALTH AMONG OLDER KOREANS: FOCUSING ON DEPRESSION AND MENTAL WELL-BEING
Notice bibliographique
Résumé
With the development of positive psychology perspective in recent years, a number of research on mental health are targeting on examining both pathology and positive constructs such as mental well-being. However, this has not been well investigated among Korean older adults. Therefore, this study was aimed to examine the association between resilience and mental health (both negative and positive aspects) among individuals aged 65 and older in South Korea. The study sample was drawn from a community-based survey including 2,004 older adults. The dependent variables were measured with depression and mental well-being. Depression was measured by the Center for Epidemiological Studies-Dpression (CES-D) 10 items (Cronbach’s alpha= 0.874). Mental well-being was measured by the Korean version of the Mental Health Continuum-Short Form (K-MHC-SF; Cronbach’s alpha= 0.937). The independent variable, resilience, was measured with the Connor-Davidson Resilience Scale (C-DRS; Cronbach’s alpha= 0.948). Adjusted for age, gender, region, education, living arrangement, religion, employment, income, and self-rated health, resilience was negatively associated with depression among older adults (p<.001), while it was positively associated with mental well-being among Korean older adults (p<.001). The study findings suggest that resilience can promote mental health in later life. Implications for older adults suffering from mental health problems are also discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».