Do Work and Family Care Histories Predict Health in Older Women?
Notice bibliographique
Résumé
Background Social and policy changes in the last several decades have increased women’s options for combining paid work with family care. We explored whether specific combinations of work and family care over the lifecourse are associated with variations in women’s later life health. Methods We used sequence analysis to group women in the English Longitudinal Study of Ageing according to their work histories and fertility. Using logistic regression, we tested for group differences in later life disability, depressive symptomology and mortality, while controlling for childhood health and socioeconomic position and a range of adult socio-economic circumstances and health behaviours. Results Women who transitioned from family care to either part-time work after a short break from the labour force, or to full-time work, reported lower odds of having a disability compared with the reference group of women with children who were mostly employed full-time throughout. Women who shifted from family care to part-time work after a long career break had lower odds of mortality than the reference group. Depressive symptoms were not associated with women’s work and family care histories. Conclusion Women’s work histories are predictive of their later life disability and mortality. This relationship may be useful in targeting interventions aimed at improving later life health. Further research is necessary to explore the mechanisms linking certain work histories to poorer later life health and to design interventions for those affected.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».