UNDERSTANDING THE RELATIONSHIP BETWEEN RETIREMENT AND COGNITIVE HEALTH
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have examined the association between cognition and retirement; however, results are inconsistent and the direction of the relationship is unclear. Risks may be context dependent. Retirement may be viewed by some as an opportunity to pursue interests and hobbies, whereas others may derive meaning and benefits from employment. Our purpose was twofold: 1) examine whether cognitive impairment predicts future employment status (i.e., retirement) and whether employment status predicts future cognitive impairment; and 2) explore predictors of cognitive impairment in employed, retired, and not employed individuals over the age of 50. We conducted secondary analyses of data from the first five waves of the English Longitudinal Study on Aging. In cross-lagged growth curve models (N=6492) adjusted for age, sex, education, social vulnerability, frailty, and baseline cognition or employment status, being retired was associated with better future cognitive function (b=-.19, p<.001) and a 10% unit increase in cognitive impairment was associated with lower odds of being retired in the future (OR=0.93, p<.05). In nonlagged growth curve models (N=10125), on average retired individuals had less cognitive impairment (b=-0.93, p<.01), but accumulated cognitive deficits more quickly than employed individuals. In general, cognitive deficits accumulated with age (b=0.64, p<.01); however, being employed and having higher education offered some protection. Increasing frailty was associated with faster cognitive decline. Retirement does not necessarily lead to decreasing cognitive function. Understanding the link between retirement and cognition can facilitate the development of appropriate interventions to help people maintain cognitive health in retirement.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».