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Enregistrement W4401711342 · doi:10.1080/10826084.2024.2392519

Associations Between Divorce Histories and Unhealthy Alcohol Use Among Middle Aged and Older Adults

2024· article· en· W4401711342 sur OpenAlexaff
Katherine J. Ford, Rachel Burns

Notice bibliographique

RevueSubstance Use & Misuse · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGerontologyDemographyMiddle ageMedicineDevelopmental psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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