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Enregistrement W4405963718 · doi:10.1093/geroni/igae098.1880

DYNAMICS OF DAILY LONELINESS AND DIURNAL CORTISOL

2024· article· en· W4405963718 sur OpenAlexaff
Karina Van Bogart, David M. Almeida, John M. Felt, Jonathan Rush, Eric Cerino, Susan T. Charles

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychologyCortisol awakening responseHydrocortisoneEndocrinologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Loneliness impedes healthy aging. Previous research shows robust findings between loneliness and poor health, including stress-related diseases and conditions (e.g., cardiovascular disease). Less is known about how loneliness experienced in daily life relates to indices of health, such as diurnal cortisol level patterns. The slope of diurnal cortisol shows a peak upon waking from sleep and a nadir close to bedtime; however, specific rhythms of cortisol slopes fluctuate in daily life. Emerging research suggests that capturing the dynamic range of diurnal cortisol in daily life could be an important marker of allostatic load (i.e., the cumulative burden of chronic stress), with a compressed range indicating dysregulation and a wider range suggesting a more adaptive cortisol profile. In the current research, we investigated whether daily self-reported loneliness related to the dynamic range of diurnal cortisol (calculated via 4 days of salivary cortisol collection, 4 times a day) and explored age differences across the lifespan. Data come from a national daily assessment study with participants ranging between 25-75 years old who completed 8 days of daily diary assessments on loneliness and other factors in daily life. Findings from the current analyses will be presented in the context of how the dynamic range of cortisol might serve as a potential mechanism for outcomes related to loneliness in later life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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