Inequalities in extending working lives beyond age 60 in Canada, Denmark, Sweden and England—By gender, level of education and health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Keeping older workers in employment is critical for societies facing the challenge of an ageing population. This study examined the association between types of health conditions and differentials in the probability of employment by level of education among men and women between 60-69 years of age in Canada, Denmark, Sweden and England. METHODS: Data were drawn from the Canadian Community Health Survey, Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe and English Longitudinal Study of Ageing. We combined country data, applied logistic regression, adjusted for educational level, and stratified the analysis by sex to calculate the odds ratio (OR) of employment (>15 hours work per week) for persons with physical health conditions, mental health conditions (depression) and physical-mental health comorbidity. RESULTS: The odds of employment among men and women with physical-mental health comorbidity were lower compared to those with no/other conditions (men: OR 0.32, 95% CI: 0.25-0.42, women: OR 0.38 95% CI: 0.30-0.48). Women with low education had lower odds of employment compared to their counterparts with high education (OR 0.66, 95% CI: 0.57-0.76). The odds of employment at older ages was lower in Canada, Denmark and England compared with Sweden (e.g. English men: OR 0.48 95% CI 0.40-0.58; English women OR 0.33 95% CI 0.27-0.41). CONCLUSIONS: The odds of employment beyond age 60 is lower for groups with low education, particularly women, and those with physical-mental health co-morbidities. As such, policies to extend working lives should not be 'one size fits all' but instead consider subgroups, in particular, these groups that we have shown to be most vulnerable on the labour market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».