Can volunteering in later life reduce the risk of dementia? A 5-year longitudinal study among volunteering and non-volunteering retired seniors
Notice bibliographique
Résumé
We propose that voluntary work, characterized by social, physical and cognitive activity in later life is associated with fewer cognitive problems and lower dementia rates. We test these assumptions using 3-wave, self-reported, and registry data from the 2010, 2012, and 2014 Swedish National Prescribed Drug Register. We had three groups of seniors in our data: 1) no volunteering (N = 531), 2) discontinuous volunteering (N = 220), and 3) continuous volunteering (N = 250). We conducted a path analysis in Mplus to investigate the effect of voluntary work (discontinuously and continuously) on self-reported cognitive complaints and the likelihood of being prescribed an anti-dementia treatment after controlling for baseline and relevant background variables. Our results indicated that seniors, who continuously volunteered, reported a decrease in their cognitive complaints over time, whereas no such associations were found for the other groups. In addition, they were 2.44 (95%CI [1.86; 3.21]) and 2.46 (95%CI [1,89; 3.24]) times less likely to be prescribed an anti-dementia treatment in 2012 and 2014, respectively. Our results largely support the assumptions that voluntary work in later life is associated with lower self-reported cognitive complaints and a lower risk for dementia, relative to those who do not engage, or only engage episodically in voluntary work.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».