Associations Between Divorce Histories and Unhealthy Alcohol Use Among Middle Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unhealthy alcohol use has been considered a coping strategy related to stressful and traumatic life events such as relationship loss. Yet, the effects of marital status on health behaviors are generally studied cross-sectionally or over one transition. We explored associations between the frequency and quantity of alcohol use with the number of episodes and duration of separation/divorce events across adulthood among English adults in mid to later life. Methods: This study used life history data from wave 3 (2006/07) of the English Longitudinal Study of Aging to compute marital sequences based on marital status at each year of age from 18 years of 6,355 adults aged 50–80 years. These sequences were used to compute the portion of adulthood spent separated/divorced and the number of episodes of divorce. These variables were used as predictors in logistic regressions predicting unhealthy alcohol use, while also controlling for current marital status. Results: We found that the number of episodes of separation/divorce increased the odds of drinking ≥5 days/week and binge drinking (≥6 drinks/occasion for women; ≥8 drinks/occasion for men), whereas the portion of adulthood spent divorced was not associated with drinking frequency or binge drinking. Some nuances by gender were also noted. Conclusions: Recurrent transitions into separation/divorce over adulthood appears to increase risk of unhealthy alcohol use in mid to later life beyond the risks associated with current marital status.
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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 | 0,001 | 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 ».