Cohort-specific disability trajectories among older women and men in Europe 2004–2017
Notice bibliographique
Résumé
As the population of Europe grows older, one crucial issue is how the incidence and prevalence of disabilities are developing over time in the older population. In this study, we compare cohort-specific disability trajectories in old age across subsequent birth cohorts in Europe, during the period 2004-2017.We used data from seven waves of data from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). Mixed effects logistic regression models were used to model trajectories of accumulation of ADL limitations for subsequent birth cohorts of older women and men in different European regions. The results showed that there were sex differences in ADL and IADL limitations in all regions for most cohorts. Women reported more limitations than men, particularly in Eastern and Southern rather than Northern and Western Europe. Among men in Eastern, Northern and Western Europe, later born cohorts reported more disabilities than did earlier born birth cohorts at the same ages. Similar patterns were observed for women in Northern and Western Europe. In contrast, the risk of disabilities was lower in later born cohorts than in earlier born birth cohorts among women in Eastern Europe. Overall, results from this study suggest that disability trajectories in different cohorts of men and women were by and large similar across Europe. The trajectories varied more depending on sex, age and region than depending on cohort. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10433-022-00684-4.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».