Seizing life with both hands: longitudinal analyses of grip strength among informal caregivers in Europe (SHARE)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This longitudinal study analyzed the association between informal caregiving inside and caregiving outside the household with changes in grip strength, and whether these associations varied based on caregivers’ gender and age among adults in Europe. METHODS: Data from the longitudinal Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) was used, including participants aged ≥ 40 years from 10 European countries (pooled over five waves; 2004–2015). Grip strength was measured as maximum grip strength of both hands, informal caregiving as transitions in status as caregiver inside or outside the household. Fixed Effects regression analysis was used, adjusted for health, body mass index and sociodemographic background and additional analyses were conducted with age and gender as moderators. RESULTS: Higher grip strength was found among those who transitioned into caregiving outside the household. With higher age, the association between caregiving outside the household and grip strength was stronger, and more pronounced among men. The transition into caregiving inside the household was associated with lower grip strength at older age. CONCLUSIONS: The location of caregiving, and caregiver’s age and gender play an important role for changes in grip strength. The findings suggest that caregiving outside the household might be helpful for grip strength, in particular for older and male adults. Older caregivers inside the household, however, seem to need more support to prevent further decline in grip strength.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».