Adolescent Psychological Assets and Cardiometabolic Health Maintenance in Adulthood: Implications for Health Equity
Notice bibliographique
Résumé
Background Positive cardiometabolic health (CMH) is defined as meeting recommended levels of multiple cardiometabolic risk factors in the absence of manifest disease. Prior work finds that few individuals—particularly members of minoritized racial and ethnic groups—meet these criteria. This study investigated whether psychological assets help adolescents sustain CMH in adulthood and explored interactions by race and ethnicity. Methods and Results Participants were 3478 individuals in the National Longitudinal Study of Adolescent Health (49% female; 67% White, 15% Black, 11% Latinx, 6% other [Native American, Asian, or not specified]). In Wave 1 (1994–1995; mean age=16 years), data on 5 psychological assets (optimism, happiness, self‐esteem, belongingness, and feeling loved) were used to create a composite asset index (range=0–5). In Waves 4 (2008; mean age=28 years) and 5 (2016–2018; mean age=38 years), CMH was defined using 7 clinically assessed biomarkers. Participants with healthy levels of ≥6 biomarkers at Waves 4 and 5 were classified as maintaining CMH over time. The prevalence of CMH maintenance was 12%. Having more psychological assets was associated with better health in adulthood (odds ratio [OR] linear trend , 1.12 [95% CI, 1.01–1.25]). Subgroup analyses found substantive associations only among Black participants (OR, 1.35 [95% CI, 1.00–1.82]). Additionally, there was some evidence that racial and ethnic disparities in CMH maintenance may be less pronounced among participants with more assets. Conclusions Youth with more psychological assets were more likely to experience favorable CMH patterns 2 decades later. The strongest associations were observed among Black individuals. Fostering psychological assets in adolescence may help prevent cardiovascular disease and play an underappreciated role in shaping health inequities.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».