Long-Term Changes in Daily Stress Reactivity as a Mediator Between Changes in Health and Well-Being Across 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The daily within-person association between stress exposure and negative affect (i.e., stress reactivity) has been shown to be predictive of adverse health and well-being outcomes. These findings typically rely on a single burst of daily assessments. Recent findings have shown that long-term changes in daily stress reactivity across adulthood are associated with changes in health outcomes. The present study extends this work by examining whether long-term changes in daily stress reactivity mediates the association between longitudinal changes in functional health and life satisfaction across 20 years. We used measurement burst data from the National Study of Daily Experiences (N = 2,880) embedded within the MIDUS longitudinal study. Three measurement bursts were separated by ten years, with each containing daily measures of stress and affect across eight consecutive days, yielding 33,942 days of data across 20 years of adulthood. Functional health and life satisfaction were also measured every 10 years. Multilevel SEM were fit to simultaneously model daily within-person associations between stress and affect (i.e., stress reactivity) at Level 1; long-term changes in stress reactivity at Level 2; and the mediational effect of changes in stress reactivity on the pathway of changes in functional health predicting changes in life satisfaction at Level 3. Declines in functional health predicted declines in life satisfaction across 20 years (estimate=1.12, SE = 0.37, p<.001). Importantly, changes in stress reactivity mediated this effect (indirect effect=17.51, SE = 8.40, p=.02). Results suggest that the link between declines in functional health and life satisfaction may be accounted for by increases in daily stress reactivity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».