Volunteering in Young Adulthood: Complex Associations With Later Health and Well-Being Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: in volunteering from adolescence to young adulthood are associated with subsequent health and well-being outcomes in adulthood. DESIGN: Longitudinal cohort study. SETTING: National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health. SUBJECTS: U.S. adults from Wave IV (2008/2009; N = 12,234) and Wave V (2016-2018; N = 9,971). MEASURES: Any volunteering and nine types of volunteering (independent variables) and 41 health and well-being outcomes (dependent variables) using an outcome-wide approach with multiple linear-, logistic-, and generalized linear regressions. RESULTS: Volunteering in young adulthood was associated with better health behaviors (e.g., 34% decreased risk of binge drinking, 95% CI [0.54, 0.81]) and improved psychosocial and civic outcomes (e.g., lower depressive symptoms (β = -0.08, 95% CI [-0.14, -0.02]) in adulthood. Volunteering showed little evidence of associations with other health and well-being outcomes (e.g., loneliness, (β = -0.04, 95% CI [-0.09, 0.01])). Assessing volunteering by organization types showed a range of positive and negative outcomes. For example, volunteering in hospitals/nursing homes was associated with a 36% increased risk of high cholesterol (95% CI [1.06, 1.73]) and volunteering with political clubs was associated with a 52% increased risk of an anxiety diagnosis (95% CI [1.13, 2.05]). CONCLUSION: Our findings suggest more work is needed to determine the conditions under which volunteering is health promoting and to minimize potential adverse effects associated with some types of volunteering.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».