Gender-Specific Associations between Late-Life Disability and Socioeconomic Status: Findings from the International Mobility and Aging Study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
Disability is a dynamic process and can be influenced by a sociocultural environment. This study aimed to determine whether the associations between socioeconomic status and late-life disability differ by gender in a multi-sociocultural sample from different countries. A cross-sectional study was developed with 1362 older adults from The International Mobility in Aging Study. Late-life disability was measured through the disability component of the Late-Life Function Disability Instrument. Level of education, income sufficiency and lifelong occupation were used as indicators of SES. The results indicated that a low education level β = -3.11 [95% CI -4.70; -1.53] and manual occupation β = -1.79 [95% -3.40; -0.18] were associated with frequency decrease for men, while insufficient income β = -3.55 [95% CI -5.57; -1.52] and manual occupation β = -2.25 [95% CI -3.89; -0.61] played a negative role in frequency for women. For both men β = -2.39 [95% -4.68; -0.10] and women β = -3.39 [95% -5.77; -1.02], insufficient income was the only factor associated with greater perceived limitation during life tasks. This study suggested that men and women had different late-life disability experiences. For men, occupation and education were associated with a decrease in the frequency of participation, while for women this was associated with income and occupation. Income was associated with perceived limitation during daily life tasks for both genders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».