Affect regulation and allostatic load over time
Notice bibliographique
Résumé
Emerging work suggests that affect regulation strategies (e.g., active coping, anger expression) predict disease and mortality risk, with sometimes divergent estimates by sex or education levels. However, few studies have examined potential underlying biological mechanisms. This study assessed the longitudinal association of affect regulation with future allostatic load. In 2004–2006, 574 participants from the Midlife in the United States study completed validated scales assessing use of nine general and emotion-specific regulatory strategies (e.g., denial, anger expression). As a proxy for how flexibly participants regulate their affect, variability in the use of regulatory strategies was operationalized using a standard deviation-based algorithm and considered categorically (i.e., lower, moderate, greater variability) to assess non-linear effects. Participants also provided data on relevant covariates and 24 allostatic load biomarkers (e.g., cortisol, blood pressure). In 2017–2021, these biomarkers were again collected. Linear regressions modeled betas (β) and 95 % confidence intervals (CI) examining associations of affect regulatory constructs with future allostatic load. In fully-adjusted models including initial allostatic load, general regulatory strategies were unrelated to future allostatic load. Yet, greater versus moderate affect regulation variability levels predicted lower allostatic load (β=−0.14; 95 %CI: −0.27, −0.01). Only among more educated participants, greater use of anger expression predicted lower allostatic load, while the reverse was noted with anger control (βexpression=−0.12; 95 %CI: −0.20, −0.05; βcontrol=0.14; 95 %CI: 0.05, 0.24). While general regulatory strategies appeared unrelated to allostatic load, greater variability in their use and anger-related strategies showed predictive value. Subsequent studies should examine these associations in larger, more diverse samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».