Does retirement influence cognitive performance? The Whitehall II Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational work involves many factors capable of protecting cognition. The 'disuse' hypothesis suggests that removal of such factors at retirement may increase the risk of cognitive decline. OBJECTIVE: To examine whether retirement is significantly associated with cognitive change after adjusting for preretirement cognitive function, personal, social, health and lifestyle factors, work characteristics and leisure activity. METHODS: participants were from the Whitehall II study, a prospective study of London-based Civil Servants. Short-term memory, the AH4 Part 1 (a test of inductive reasoning), verbal fluency and the Mill Hill Vocabulary Scale were collected at ages 38-60 years, and again, on average 5 years later, at 42-67 years, providing pre- and postretirement cognitive functioning assessments for 2031 participants (470 retired and 1561 working). Linear regression was used to test the association between retirement and cognitive performance adjusted for preretirement cognition. RESULTS: Mean cognitive test scores increased between the two assessments. However, after adjusting for age, sex, education, occupational social class, Mill Hill score, work characteristics, leisure activities, and indicators of physical and mental health, those retired showed a trend towards smaller test score increases over 5 years than those still working, although this only reached 5% significance in one test (AH4; β=-0.7, 95% CI -1.2 to -0.09) and did not show a dose-response effect with respect to length of time in retirement. CONCLUSIONS: This trend is consistent with the disuse hypothesis but requires independent replication before it can be accepted as supportive in this respect.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».