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Enregistrement W1683277566 · doi:10.1186/1476-072x-5-11

Direct observation of neighborhood attributes in an urban area of the US south: characterizing the social context of pregnancy.

2006· article· en· W1683277566 sur OpenAlexaffabout
Barbara Laraia, Lynne C. Messer, Jay S. Kaufman, Nancy Dole, Margaret O’Brien Caughy, Patricia O’Campo, David A. Savitz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Geographics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillCenters for Disease Control and PreventionEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésSocioeconomic statusGeographyPopulationPsychosocialHealth geographyDemographyPublic healthEnvironmental healthSocioeconomicsPsychologyMedicineSociologyHealth policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neighborhood characteristics have been associated with poor maternal and child health outcomes, yet conceptualization of potential mechanisms is still needed. Census data have long served as proxies for area level socioeconomic influences. Unique information captured by neighborhood inventories, mostly conducted in northern US and Canadian urban areas, has shown important aspects of the community environment that are not captured by the socioeconomic and demographic aggregated individual statistics of census data. In this paper, we describe a neighborhood data collection effort tailored to a southern urban area. METHODS: This study used data from the Pregnancy, Nutrition and Infection (PIN) prospective cohort study to describe neighborhoods where low- and moderate-income pregnant women reside. Women who participated in the PIN study and who resided in Raleigh, NC and its surrounding suburbs were included (n = 703). Neighborhood attributes captured by the inventory included litter, housing condition, road condition, and social interactions that informed theoretical constructs of physical incivility, territoriality and social spaces. US Housing and Population Census 2000 data at the block group level were also assessed to identify the unique contribution of directly observed data. We hypothesize that neighborhood environments can influence health through psychosocial mediated pathways that lead to increased stress, or through disadvantage leading to poor neighborhood resources, or by protective attributes through increased social control. RESULTS: Findings suggest that directly observed neighborhood attributes distinguished between different types of areas in which low-income pregnant non-Hispanic white and non-Hispanic black women lived. Theoretically informed scales of physical incivilities, territoriality and social spaces were constructed and found to be internally consistent. Scales were weakly associated indicating that these constructs capture distinct information about these neighborhoods. Physical incivilities, territoriality and social spaces scales were poorly explained by traditional census variables used to proxy neighborhood environment. CONCLUSION: If neighborhoods influence health through psychosocial mediated pathways then careful detailing of neighborhood attributes that contribute to stress or deterioration, beyond traditional socioeconomic status, are needed. We believe that measuring physical incivility, territoriality and social spaces as expressions of underlying issues of maintenance and social communication make important contributes to this field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations90
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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