A long and resilient life: the role of coping strategies and variability in their use in lifespan among women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Associations of stress-related coping strategies with lifespan among the general population are understudied. Coping strategies are characterized as being either adaptive or maladaptive, but it is unknown the degree to which variability in tailoring their implementation to different contexts may influence lifespan. METHOD: = 47) completed a validated coping inventory and reported covariate information in 2001. Eight individual coping strategies (e.g., Acceptance, Denial) were considered separately. Using a standard deviation-based algorithm, participants were also classified as having lower, moderate, or greater variability in their use of these strategies. Deaths were ascertained until 2019. Accelerated failure time models estimated percent changes and 95% confidence intervals (CI) in predicted lifespan associated with coping predictors. RESULTS: In multivariable models, most adaptive and maladaptive strategies were associated with longer and shorter lifespans, respectively (e.g., per 1-SD increase: Active Coping = 4.09%, 95%CI = 1.83%, 6.41%; Behavioral Disengagement = -6.56%, 95%CI = -8.37%, -4.72%). Moderate and greater (versus lower) variability levels were similarly and significantly related to 8-10% longer lifespans. Associations were similar across age, racial/ethnic, residential income, and marital status subgroups. CONCLUSIONS: Findings confirm the adaptive and maladaptive nature of specific coping strategies, and further suggest benefits from both moderate and greater variability in their use for lifespan among women.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».