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Enregistrement W3115839660 · doi:10.1136/oemed-2020-106892

Effect of retirement on cognitive function: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3115839660 sur OpenAlexaboutno aff
Celia Álvarez‐Bueno, Iván Cavero‐Redondo, Estela Jiménez‐López, María Eugenia Visier‐Alfonso, Irene Sequí‐Domínguez, Vicente Martínez‐Vizcaíno

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésMeta-analysisCognitionSystematic reviewMedicineFunction (biology)MEDLINEPsychologyGerontologyInternal medicinePsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to determine the longitudinal association between retirement and cognitive function, including global cognition and memory-related skills. This is a systematic review of longitudinal studies on the association between retirement and cognitive function, using Medline (via PubMed), Scopus, Web of Science and PsycINFO databases from inception to April 2020 and longitudinal studies on the association between retirement and cognitive function. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess risk of bias of included studies. Effect size (ES) and 95% CI were calculated using Cohen’s d index. Meta-regressions were calculated on the basis of sample characteristics: percentage of women, years of follow-up and age at baseline. A total of 23 longitudinal studies were included in this systematic review. The pooled ES for the association of retirement with global cognition and memory-related skills was −0.01 (95% CI −0.02 to 0.00; I 2 : 0.0%) and −0.09 (95% CI −0.16 to 0.01; I 2 : 93%), respectively. Meta-regression analyses showed that length of follow-up, percentage of women in the sample and mean age at baseline did not influence the longitudinal association between retirement and adults’ memory-related skills. The results of this study indicate that retirement has no negative effects on adults’ global cognition and slightly adversely influences memory-related skills. Moreover, this association does not seem to be influenced by some demographic and study characteristics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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