Longitudinal associations of spousal support and strain with health and well‐being: An outcome‐wide study of married older U.S. Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present study, we examined the prospective associations of both spousal support and spousal strain with a wide range of health and well‐being outcomes in married older adults. Applying the analytic template for outcome‐wide designs, three waves of longitudinal data from the Health and Retirement Study (n = 7788, Mage = 64.2 years) were analyzed using linear regression, logistic regression, and generalized linear models. A set of models was performed for spousal support and another set of models for spousal strain (2010/2012, t1). Outcomes included 35 different aspects of physical health, health behaviors, psychological well‐being, psychological distress, and social factors (2014/2016, t2). All models adjusted for pre‐baseline levels of sociodemographic covariates and all outcomes (2006/2008, t0). Spousal support evidenced positive associations with five psychological well‐being outcomes, as well as negative associations with five psychological distress outcomes and loneliness. Conversely, spousal strain evidenced negative associations with three psychological well‐being outcomes, in addition to positive associations with three psychological distress outcomes and loneliness. The magnitude of these associations was generally small, although some effect estimates were somewhat larger. Associations of both spousal support and strain with other social and health‐related outcomes were more negligible. Both support and strain within a marital relationship have the potential to impact various aspects of psychological well‐being, psychological distress, and loneliness in the aging population.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».