Anger Expression Styles, Cynical Hostility, and the Risk for the Development of Type 2 Diabetes or Diabetes-Related Heart Complications: Secondary Analysis of the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Limited research has examined associations between trait anger and hostility and incident type 2 diabetes (T2D) and diabetes-related heart complications. However, anger expression styles (i.e., anger-in, anger-out) have not been examined. The present study used secondary data to examine the associations between anger expression styles, cynical hostility, and the risk of developing T2D (objective 1) or diabetes-related heart complications (objective 2). METHODS: Self-report data came from participants aged 50 to 75 years in the Health and Retirement Study. Anger-in (anger that is suppressed and directed toward oneself, anger-out (anger directed toward other people or the environment), and cynical hostility were measured at baseline (2006 or 2008). Follow-up data (i.e., diabetes status or diabetes-related heart complications status) were collected every 2 years thereafter until 2020. The objective 1 sample included 7898 participants without T2D at baseline, whereas the objective 2 sample included 1340 participants with T2D but without heart complications at baseline. RESULTS: Only anger-in was significantly associated with incident T2D after controlling for sociodemographic characteristics (hazard ratio = 1.08, 95% confidence interval = 1.01-1.16), but the association did not hold after further adjustment for depressive symptoms. Only anger-out was significantly associated with incident diabetes-related heart complications after adjusting for sociodemographic characteristics, health-related covariates, and depressive symptoms (hazard ratio = 1.21, 95% confidence interval = 1.02-1.39). CONCLUSIONS: Anger expression styles were differentially related to diabetes outcomes. These findings demonstrate the value of expanding the operationalization of anger beyond trait anger in this literature and encourage further investigation of anger expression styles.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».