EFFECTS OF SOCIAL VULNERABILITY AND EDUCATION ON FRAILTY AND COGNITION THROUGH WORK CHARACTERISTICS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many jurisdictions are considering or have already increased pension eligibility age and more adults are remaining employed for longer. As such, understanding how work characteristics impact the health and well-being of older workers and the predisposing factors that may predict work quality is important. We sought to examine how education and social vulnerability are associated with job characteristics (i.e., job control, effort-reward imbalance) and, in turn, how job characteristics are associated with frailty and cognitive impairment. Methods: Participants were 3817 employed adults aged 50 years and older who participated in Waves 1 and 2 of the Survey of Health, Ageing, and Retirement in Europe. Using a structural equation modeling framework, we examined the direct and indirect effects – through job control and effort-reward imbalance - of education and social vulnerability on Wave 2 frailty and cognition. Results: Controlling for age and sex, social vulnerability had a direct effect, beta=0.23, p<.001, on frailty and direct, beta=0.15, p<.001, and indirect effects on cognitive impairment through job control, beta=0.03, p<.01, and effort-reward imbalance, beta=-0.03, p<.01. Education had a direct effect, beta=-0.19, p<.001, on cognitive impairment and indirect effects on frailty through both job control, beta=0.02, p< .01 and effort-reward imbalance, beta=-0.01, p<.05. Conclusion: We found that the characteristics of an older person’s job may influence their health. Those with low levels of education and higher social vulnerability are more likely to have poor quality jobs (i.e., low control, high effort and low reward), which may lead to worsening frailty and cognition.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».