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Enregistrement W4407236221 · doi:10.1093/abm/kaaf006

Are the ways women cope with stressors related to their health behaviors over time?

2025· article· en· W4407236221 sur OpenAlexaff
Claudia Trudel‐Fitzgerald, Scott Smith, Laura D. Kubzansky

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthBrigham and Women's Hospital
Mots-clésDisengagement theoryStressorCoping (psychology)Health psychologyDenialClinical psychologyPsychologySocial supportCohortAnxietyDistressMedicineGerontologyPublic healthPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Emerging research suggests the use of certain strategies to cope with stressors relate to disease and mortality risk, and lifestyle habits may be underlying mechanisms. Studies show psychological symptoms (eg, anxiety) and states (eg, happiness) predict the likelihood of adopting an integrated lifestyle that encompasses key health-related behaviors, like smoking. Yet, whether psychological processes, including stress-related coping, influence the adoption of a healthy lifestyle is unknown. We investigated whether coping strategies typically deemed adaptive (eg, seeking emotional support) and maladaptive (eg, denial) relate to sustaining a healthy lifestyle over a 16-year follow-up. We also explored whether variability in the use of these strategies, reflecting attempts to find the best strategy for a given stressor, subsequently relates to lifestyle. METHODS: Women (N = 46 067) from the Nurses' Health Study II cohort reported their use of 8 coping strategies in 2001, from which we also derived coping variability levels (lower, moderate, greater). Health behaviors (eg, physical activity, smoking, sleep), self-reported every 4 years from baseline until 2017, were combined into a lifestyle score. Generalized estimating equations, controlling for baseline demographics and health-related factors, were performed. RESULTS: Most adaptive strategies and greater variability levels were associated with a higher likelihood of sustaining a healthy lifestyle (eg, active coping, relative risk [RR] = 1.09, 95% confidence interval [CI], 1.08-1.11), with the reverse evident with maladaptive strategies (eg, behavioral disengagement, RR = 0.94, CI, 0.93-0.95), but some unexpected results also emerged. CONCLUSIONS: Findings highlight the importance of going beyond the usual (mal)adaptive categorization of coping strategies when investigating their predictive value with behavioral outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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