The Costs of Coping: Long-Term Mortality Risk in Aging Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prospective associations between coping and all-cause mortality risk are understudied, particularly among nonmedical samples. We assessed independent and joint associations of multiple components of the transactional stress and coping model with all-cause mortality in a cohort of community-dwelling men. We were particularly interested in how coping effort related to mortality. METHODS: Participants included 743 men from the Veterans Affairs Normative Aging Study who completed 1+ stress and coping assessment in 1993-2002 (baseline age: M = 68.4, standard deviation [SD] = 7.1) and had mortality follow-up through 2020. The Brief California Coping Inventory assessed coping with a past-month stressor. Cox regression evaluated associations of problem stressfulness, coping strategies, total coping effort, and coping efficiency with all-cause mortality risk. RESULTS: Over a mean follow-up of 16.7 years (SD = 7.1), 473 (64%) men died. Problem stressfulness was not associated with mortality risk (hazard ratio [HR]: 1.07, 95% confidence interval [CI]: 0.98-1.17), adjusted for demographics and health conditions. When examining coping via specific strategies, only social coping was associated with higher mortality risk (HR: 1.15, 95% CI: 1.05-1.26) after Bonferroni correction. Total coping effort was associated with 14% greater risk of all-cause mortality (95% CI: 1.04-1.26), independent of problem stressfulness, demographics, and health conditions. Coping efficiency, a benefit-cost ratio of coping efficacy to total coping effort, was not associated with mortality risk in adjusted models. DISCUSSION: Total coping effort may be an important indicator for longevity among aging men, above and beyond problem stressfulness and specific coping strategies, which have been the foci in prior research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».