Abstract P1148: Coping with stressors: Does it predict health behaviors over more than a decade?
Notice bibliographique
Résumé
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 (e.g., anxiety) and states (e.g., 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 (e.g., seeking emotional support) and maladaptive (e.g., denial) relate to sustaining a healthy lifestyle over a 16-year follow-up. We also explored whether variability in 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 reported their use of eight coping strategies in 2001, from which we also derived coping variability levels (lower, moderate, greater). Health behaviors (e.g., physical activity, smoking, sleep) self-reported every four years from baseline until 2017, were combined into a lifestyle score. Generalized estimating equations, controlling for baseline demographics and health status, were performed. Results: Most adaptive strategies and greater variability levels were associated with higher likelihood of sustaining a healthy lifestyle (e.g., Active Coping, Relative Risk [RR]=1.09, 95% Confidence Interval [CI]=1.08-1.10), with the reverse evident with maladaptive strategies (e.g., Behavioral Disengagement, RR=0.93, CI=0.92-0.94), 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».