Affect variability and physical health: The moderating role of mean affect
Notice bibliographique
Résumé
Research has only begun to explore how affect variability relates to physical health and has typically not assessed long-term associations nor considered the moderating role of mean affect. Therefore, we used data from the Midlife in the United States Study waves 2 (N = 1512) and 3 (N = 1499) to test how affect variability predicted concurrent and long-term physical health while also testing the moderating role of mean affect. Results indicated that greater negative affect variability was associated concurrently with a greater number of chronic conditions (p = .03) and longitudinally with worse self-rated physical health (p < .01). Greater positive affect variability was associated concurrently with more chronic conditions (p < .01) and medications (p < .01) and longitudinally with worse self-rated physical health (p = .04). Further, mean negative affect played a moderating role such that at lower levels of mean negative affect, as affect variability increased, so did the number of concurrent chronic conditions (p < .01) and medications (p = .03) and the likelihood of reporting worse long-term self-rated physical health (p < .01). Thus, the role of mean affect should be considered when testing short- and long-term associations between affect variability and physical health.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».