Loneliness During Adolescence and Subsequent Health and Well-Being in Adulthood: An Outcome-Wide Longitudinal Approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Intergovernmental organizations, such as the World Health Organization, policymakers, scientists, and the public alike are recognizing the importance of loneliness for health/well-being outcomes. However, it remains unclear if loneliness in adolescence shapes health/well-being in adulthood. We examined if increase in loneliness during adolescence was associated with worse health/well-being in adulthood, across 41 outcomes. METHODS: We conducted a longitudinal study using data from Add Health-a prospective and nationally representative cohort of community-dwelling U.S. adolescents. Using regression models, we evaluated if an increase in loneliness over 1 year (between Wave I, 1994-1995 and Wave II, 1996) was associated with worse health/well-being outcomes 11.37 years later (in Wave IV, 2008; N = 11,040) or 20.64 years later (in Wave V, 2016-2018; N = 9,003). Participants were aged 15.28 years at study onset and aged 28.17 or 37.20 years during the final assessment. RESULTS: Participants with the highest (vs. lowest) loneliness had worse outcomes on 4 (of 7) mental health outcomes (e.g., higher likelihood of depression (relative risk= 1.25, confidence interval [CI] = 1.06, 1.49, p = .010), 3 (of 4) psychological well-being outcomes (e.g., lower optimism [β = -0.12, 95% CI = -0.23, -0.01, p = .030]), 2 (of 7) social outcomes (e.g., lower romantic relationship quality (β = -0.10, 95% CI = -0.19, 0.00, p = .043), one (of 13) physical health outcomes (e.g., higher likelihood of asthma (relative risk= 1.24, 95% CI = 1.01, 1.53, p = .041), and 0 (of 9) health behavior outcomes and 0 (of 2) civic/prosocial outcomes. DISCUSSION: These findings suggest the promise of testing scalable loneliness interventions and policies during adolescence to better determine their impact on various outcomes.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».