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Enregistrement W3210303239 · doi:10.1136/oem-2021-epi.5

O-447 Association of Perceived Job Security and Chronic Health Conditions with Retirement in Older UK and U.S Workers

2021· article· en· W3210303239 sur OpenAlexaboutno aff
Miriam Mutambudzi, Evangelia Demou

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortIncidence (geometry)Cohort studySocial securityProportional hazards modelDemographyGerontologyLongitudinal studyInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The relationship between job insecurity, chronic health conditions (CHCs), and retirement among older workers are likely to differ between countries that have different labor markets and health and social safety nets. To date, there are no epidemiological studies that have prospectively assessed the role of job insecurity in retirement incidence, while accounting for CHCs in two countries with vastly different welfare systems. We investigated the strength of the association baseline job insecurity and retirement incidence over an 11-year period while accounting for CHCs, among workers aged 50 and above in the UK and U.S. Methods We performed Cox proportional hazards regression analysis, using data from the Health and Retirement Study (HRS [U.S. cohort, n=491]) and English Longitudinal Study on Aging (ELSA [UK cohort n=821]). Results We found evidence of reduced likelihood of retirement among job insecure adults in both cohorts, and a significant association between CHCs and retirement in the U.S cohort only. In the UK cohort, the association between job insecurity and decreased retirement incidence (HR=0.69, 95% CI =0.50–0.95) was attenuated after adjustment for CHCs and covariates. In the U.S cohort, adjustment for CHCs and other social and health factors significantly decreased this association (HR=0.60, 95%CI = 0.36–0.99), indicating that CHCs, social, and health factors are contributing mechanistic factors underpinning retirement incidence in the U.S. Conclusions The country level differences we observed may be driven by macro level factors operating latently, which may affect the work environment, health outcomes, and retirement decisions uniquely in different settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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