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Enregistrement W3127418963 · doi:10.1111/1468-0009.12497

Life Satisfaction and Subsequent Physical, Behavioral, and Psychosocial Health in Older Adults

2021· article· en· W3127418963 sur OpenAlexafffund
Eric S. Kim, Scott Delaney, Louis Tay, Ying Chen, Ed Diener, Tyler J. VanderWeele

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCJohn Templeton Foundation
Mots-clésPsychosocialLife satisfactionContext (archaeology)Health policyHealth indicatorPsychologyPublic healthGerontologyEconomic growthMedicineNursingSocial psychologyGeographyEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Several intergovernmental organizations (Organisation for Economic Co-operation and Development, World Health Organization, United Nations) are urging countries to use well-being indicators (e.g., life satisfaction) in addition to traditional economic indicators when making important policy decisions. As the number of governments implementing this new approach grows, so does the need to continue evaluating the health and well-being outcomes we might observe from policies aimed at improving life satisfaction. The results of this study suggest that life satisfaction is a valuable target for policies aiming to enhance several indicators of psychosocial well-being, health behaviors, and physical health outcomes. CONTEXT: Several intergovernmental organizations (Organisation for Economic Co-operation and Development, World Health Organization, United Nations) are urging countries to use well-being indicators (e.g., life satisfaction) in addition to traditional economic indicators when making important policy decisions. As the number of governments implementing this new approach grows, so does the need to continue evaluating the health and well-being outcomes we might observe from policies aimed at improving life satisfaction. METHODS: ;2014/2016). Data were from 12,998 participants in the University of Michigan's Health and Retirement Study-a prospective and nationally representative cohort of US adults over age 50. FINDINGS: Participants with the highest (versus lowest) life satisfaction had better subsequent outcomes on some physical health indicators (lower risk of pain, physical functioning limitations, and mortality; lower number of chronic conditions; and higher self-rated health) and health behaviors (lower risk of sleep problems and more frequent physical activity), and nearly all psychosocial indicators (higher positive affect, optimism, purpose in life, mastery, health mastery, financial mastery, and likelihood of living with spouse/partner; and lower depression, depressive symptoms, hopelessness, negative affect, perceived constraints, and loneliness) over the 4-year follow-up period. However, life satisfaction was not subsequently associated with many specific health conditions (i.e., diabetes, hypertension, stroke, cancer, heart disease, lung disease, arthritis, overweight/obesity, or cognitive impairment), other health behaviors (i.e., binge drinking or smoking), or frequency of contact with children, family, or friends. CONCLUSIONS: These results suggest that life satisfaction is a valuable target for policies aiming to enhance several indicators of psychosocial well-being, health behaviors, and physical health outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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'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

Citations229
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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