MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037497307 · doi:10.1177/0956797620919673

Does Happiness Improve Health? Evidence From a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3037497307 sur OpenAlexaff
Kostadin Kushlev, Samantha J. Heintzelman, Lesley D. Lutes, Derrick Wirtz, Jacqueline M. Kanippayoor, Damian Leitner, Ed Diener

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPsychologyRandomized controlled trialIntervention (counseling)PopulationClinical psychologyPhysical healthGerontologyMedicinePsychiatryMental healthSocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Happier people are healthier, but does becoming happier lead to better health? In the current study, we deployed a comprehensive, 3-month positive psychological intervention as an experimental tool to examine the effects of increasing subjective well-being on physical health in a nonclinical population. In a 6-month randomized controlled trial with 155 community adults, we found effects of treatment on self-reported physical health-the number of days in the previous month that participants felt healthy or sick, as assessed by questions from the Centers for Disease Control and Prevention's Behavioral Risk Factor Surveillance System Questionnaire. In a subsample of 100 participants, we also found evidence that improvements in subjective well-being over the course of the program predicted subsequent decreases in the number of sick days. Combining experimental and longitudinal methodologies, this work provides some evidence for a causal effect of subjective well-being on self-reported physical health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations102
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychological ScienceMême sujetPsychological Well-being and Life SatisfactionTravaux en français237 207