Effect of Early- and Adult-Life Socioeconomic Circumstances on Physical Inactivity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to investigate the associations between early- and adult-life socioeconomic circumstances and physical inactivity (level and evolution) in aging using large-scale longitudinal data. METHODS: This study used the Survey of Health Ageing and Retirement in Europe, a 10-yr population-based cohort study with repeated measurements in five waves, every 2 yr between 2004 and 2013. Self-reported physical inactivity (waves 1, 2, 4, and 5), household income (waves 1, 2, 4, and 5), educational attainment (wave of the first measurement occasion), and early-life socioeconomic circumstance (wave 3) were collected in 22,846 individuals 50 to 95 yr of age. RESULTS: Risk of physical inactivity was increased for women with the most disadvantaged early-life socioeconomic circumstances (odds ratio [OR], 1.49; 95% confidence interval [CI], 1.20-1.86). With aging, the risk of physical inactivity increased for both sexes and was strongest for those with the most disadvantaged early-life socioeconomic circumstances (OR, 1.04 (95% CI, 1.02-1.06) for women; OR, 1.02 (95% CI, 1.00-1.05) for men), with the former effect being more robust than the latter one. The association between early-life socioeconomic circumstances and physical inactivity was mediated by adult-life socioeconomic circumstances, with education being the strongest mediator. CONCLUSIONS: Early-life socioeconomic circumstances predicted high levels of physical inactivity at older ages, but this effect was mediated by socioeconomic indicators in adult life. This finding has implications for public health policies, which should continue to promote education to reduce physical inactivity in people at older ages and to ensure optimal healthy aging trajectories, especially among women with disadvantaged early-life socioeconomic circumstances.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».