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Enregistrement W2037183514 · doi:10.1136/jech.2011.143586.87

Gender, the State, and a lifetime of experience: Understanding mental health dynamics among older adults

2011· article· en· W2037183514 sur OpenAlexaff
Laurie Corna

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife course approachMental healthContext (archaeology)Latent class modelMedicineGeneral Health QuestionnaireGerontologySocioeconomic statusWelfare stateSocial classSocial positionBritish Household Panel SurveyDevelopmental psychologyPsychologyPsychiatryPopulationSocial psychologySocial relationDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There is a well-established relationship between socioeconomic position (SEP) and health among older adults, but a short-coming of existing research is its failure to link the SEP-health relationship in later life to the gendered histories of work and family life and the social contexts in which these histories unfold. Objectives Drawing on life course and welfare state theory, this research investigates the dominant patterns of labour market and family experiences over the life course (19–64 years) for current cohorts of older adults in Britain. It then examines whether mental health dynamics among older adults (65+ years) vary by gender and life course experiences, and assesses whether SEP at age 65 mediates this relationship. Data The data come from the British Household Panel Survey, and individuals born between 1927 and 1940 were included in this study (N=1552). Detailed histories of labour market attachment, occupational class, marriage(s), and dependent children were used to model life course experiences. Mental health in later life was measured using the General Health Questionnaire (GHQ-12). Analytic Approach Life course experiences in the labour market and the family were modelled using a two-stage latent class analysis. Latent growth curve methodology was then employed to model mental health trajectories and their relationship to gender, life course experiences, and SEP. Results Four latent life paths characterised the experiences of the older adults in this sample. Consistent with the social policy context in Britain in the post-World War II years, there was evidence of distinct gender patterns in role configurations at various points across the life course and in the life pathways that link these experiences over time. Mental health trajectories were patterned by life course histories; women who combined marriage and children with family care giving, or care giving followed by a transition to full-time employment, experienced significantly worse mental health at age 65, and the latter group also reported an initial improvement in mental health followed by an accelerated decline. SEP at age 65 mediated part of this relationship. Discussion These findings suggest that health dynamics are tied to life course experiences during the ‘working’ years and that greater attention to the gendered implications of welfare state policies and provisions in particular social contexts is important for understanding the life course processes associated with health inequalities among older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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