The Effect of Long-Term Changes in Daily Stress Processes on Prospective Health: An Application of Three-Level SEM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of change over time, contexts, cohorts, and people is influenced by the sampling of observations within longitudinal studies. Intensive measurement designs, embedded within long-term longitudinal studies, provide new opportunities to understand changes in dynamic processes, as well as determinants and consequences of these changes over time. The present investigation examined whether short-term dynamic associations accounted for individual differences in prospective health functioning. We used measurement burst data from the National Study of Daily Experiences subsample (N = 2485) embedded within the Midlife in the United States longitudinal study. Two measurement bursts were separated by ten years, with each containing daily measures of stress and affect across eight consecutive days. Functional health was measured by basic and instrumental activities of daily living at three measurement waves spanning 20 years. Three-level structural equation models were fit to simultaneously model short-term within-person associations between stress and affect (i.e., stress reactivity) and long-term changes in these associations over the ten year period. Individual differences in long-term changes of the short-term dynamic association predicted both basic and instrumental activities of daily living at 20 year follow-up (estimate = 5.26, SE = 2.54, p < .01; and estimate = 5.48, SE = 2.81, p < .01, respectively). These effects were present after adjusting for mean levels of both stress and affect. We highlight how characterizing individuals based on the strength of their within-person associations across multiple time scales can be informative in predicting distal health outcomes.
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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 | 0,043 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».