The association between functional social support, marital status and memory in middle-aged and older adults: An analysis of the canadian longitudinal study on aging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although several studies have reported positive associations between functional social support (FSS) and memory, few have explored how other social variables, such as marital status, may affect the magnitude and direction of this association. We examined whether marital status modifies the association between FSS and memory in a sample of community-dwelling, middle-aged and older adults. METHODS: Data at three timepoints, spanning six years, were analyzed from the Tracking Cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging (n = 10,318). Linear mixed models were used to regress memory onto FSS across all three timepoints, adjusting for multiple covariates. The moderating effect of marital status was assessed by adding its interaction with FSS in the model. Separate regression models were built for overall FSS and four subtypes (positive interactions, affectionate, emotional/informational, and tangible support). RESULTS: We found significant and positive adjusted associations for overall FSS (β: 0.07; 95 % CI: 0.01, 0.13), positive interactions (β: 0.06; 95 % CI: 0.01, 0.11), and affectionate support (β: 0.05; 95 % CI: 0.00, 0.11) with memory. However, the interaction between marital status and FSS (overall and subtypes) was not statistically significant (likelihood ratio test p-value = 0.75), indicating that FSS does not have differing effects on memory depending on marital status. CONCLUSION: Our findings do not provide evidence to suggest that marital status affects the association between FSS and memory in middle-aged and older adults. Nonetheless, policymakers and practitioners should take a comprehensive approach when exploring how various dimensions of social relationships may uniquely influence cognitive trajectories.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».