Is being in paid work beyond state pension age beneficial for health? Evidence from England using a life-course approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the current policy emphasis in many Western societies on extending working lives, we investigated the health effects of being in paid work beyond state pension age (SPA). Until now, work has largely focused on the health of those who exit the labour force early. METHODS: Our data come from waves 2-4 of the English Longitudinal Study of Ageing, including the life history interview at wave 3. Using logistic and linear regression models, we assessed the longitudinal associations between being in paid work beyond SPA and 3 measures of health (depression, a latent measure of somatic health and sleep disturbance) among men aged 65-74 and women aged 60-69. Our analyses controlled for baseline health and socioeconomic characteristics, as well as for work histories and health in adulthood and childhood. RESULTS: Approximately a quarter of women and 15% of men were in paid work beyond SPA. Descriptive bivariate analyses suggested that men and women in paid work were more likely to report better health at follow-up. However, once baseline socioeconomic characteristics as well as adulthood and baseline health and labour market histories were accounted for, the health benefits of working beyond SPA were no longer significant. CONCLUSIONS: Potential health benefits of working beyond SPA need to be considered in the light of the fact that those who report good health and are more socioeconomically advantaged are more likely to be working beyond SPA to begin with.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».