How is volunteering associated with reduced mortality? A mediator-wide approach.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Volunteering has been repeatedly associated with reduced mortality in older adults, yet research examining the mechanisms explaining this association remains limited. We evaluated potentially modifiable mediators, and combinations of mediators, that may underlie the volunteering-mortality association. METHOD: We used prospective data from 9,962 participants in the Health and Retirement Study (2006-2018), a national, diverse, and longitudinal cohort of U.S. adults aged >50. We evaluated associations between volunteering at baseline (2008/2010), mediators at Wave 2 (2010/2012), and mortality between Waves 3 and 4 (2010-2016 for Cohort A, 2012-2018 for Cohort B). RESULTS: After adjusting for demographic confounders and mediators in the prebaseline wave (2006/2008), we observed evidence of mediation for those who volunteered ≥100 hr/year (vs. 0 hr/year) through combined physical health factors (proportion mediated [PM] = 49.56%, p = .004) and social factors (PM = 90.76%, p = .017) as well as through increased contact with friends (PM = 25.34%, p = .015) and helping friends/neighbors/relatives (PM = 25.12%, p = .018). However, there was less evidence of mediation through other proposed mediators. CONCLUSIONS: With further research, these results inform basic science, interventions, and policies by identifying potential mechanisms, which might become modifiable features of the volunteering experience, to promote longevity in our rapidly aging population. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».