Association of early- and adult-life socioeconomic circumstances with muscle strength in older age
Notice bibliographique
Résumé
Background: socioeconomic circumstances (SEC) during a person's lifespan influence a wide range of health outcomes. However, solid evidence of the association of early- and adult-life SEC with health trajectories in ageing is still lacking. This study assessed whether early-life SEC are associated with muscle strength in later life-a biomarker of health-and whether this relationship is caused by adult-life SEC and health behaviours. Methods: we used data from the Survey of Health Ageing and Retirement in Europe, a 12-year population-based cohort study with repeated measurement in six waves (2004-15) and retrospective collection of life-course data. Participants' grip strength was assessed by using a handheld dynamometer. Confounder-adjusted logistic mixed-effect models were used to examine the associations of early- and adult-life SEC with the risk of low muscle strength (LMS) in older age. Results: a total of 24,179 participants (96,375 observations) aged 50-96 living in 14 European countries were included in the analyses. Risk of LMS was increased with disadvantaged relative to advantaged early-life SEC. The association between risk of LMS and disadvantaged early-life SEC gradually decreased when adjusting for adult-life SEC for both sexes and with unhealthy behaviours for women. After adjusting for these factors, all associations between risk of LMS and early-life SEC remained significant for women. Conclusion: early-life SEC are associated with muscle strength after adjusting for adult-life SEC and behavioural lifestyle factors, especially in women, which suggests that early life may represent a sensitive period for future health.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».