Resilient Aging: Psychological Well-Being and Social Well-Being as Targets for the Promotion of Healthy Aging
Notice bibliographique
Résumé
Population aging is one of the most important social trends of the 21st century and in the United States, the number of people aged ≥65 is projected to increase by nearly 50% in the next 15 years. Most biomedical and public health efforts have focused on reducing harmful risk factors when targeting chronic disease-an approach that has contributed greatly to prevention and treatment programs. However, evidence suggests that the number of years lost to disability is increasing and historic gains we have made in life expectancy are eroding, and even reversing in some groups. As our society ages and grapples with these issues, expanding the focus to include resilience, as well as psychosocial assets in our prevention and treatment programs might help inform the multidisciplinary response effort we need. Here we synthesize research evaluating associations between different dimensions of psychological well-being (e.g., purpose in life, optimism, life satisfaction) and social well-being (e.g., structural, functional, quality) with chronic conditions. We also evaluate evidence around three biopsychosocial pathways hypothesized to underlie these associations. These factors are meaningful, measurable, and potentially modifiable; thus, further pursuing this line of inquiry might unveil innovative paths to enhancing the health of our rapidly aging society.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».