Early-life socioeconomic circumstances explain health differences in old age, but not their evolution over time
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life socioeconomic circumstances (SEC) are associated with health in old age. However, epidemiological evidences on the influence of these early-life risk factors on trajectories of healthy ageing are inconsistent, preventing drawing solid conclusion about their potential influence. Here, to fill this knowledge gap, we used a statistical approach adapted to estimating change over time and an outcome-wide epidemiology approach to investigate whether early-life SEC were associated with the level of and rate of decline of physical, cognitive and emotional functioning over time. METHODS: We used data on more than 23 000 adults in older age from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, a 12-year large-scale longitudinal study with repeated measurements of multiple health indicators of the same participants over time (2004 -2015, assessments every 2 years). Confounder-adjusted linear growth curve models were used to examine the associations of early-life SEC with the evolution of muscle strength, lung function, cognitive function, depressive symptoms and well-being over time. RESULTS: We consistently found an association between early-life SEC and the mean levels of all health indicators at age 63.5, with a critical role played by the cultural aspect of disadvantage. These associations were only partly explained by adult-life SEC factors. By contrast, evidences supporting an association between early-life SEC and the rate of change in health indicators were weak and inconsistent. CONCLUSIONS: Early-life SEC are associated with health in old age, but not with trajectories of healthy ageing. Conceptual models in life course research should consider the possibility of a limited influence of early-life SEC on healthy ageing trajectories.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».