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Enregistrement W1928359648 · doi:10.1017/s0033291715001245

Trajectories of childhood neighbourhood cohesion and adolescent mental health: evidence from a national Canadian cohort

2015· article· en· W1928359648 sur OpenAlexafffundabout
Mila Kingsbury, James B. Kirkbride, Seanna E. McMartin, Maeve E. Wickham, M. Weeks, Ian Colman

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)DemographyMental healthPsychologyOdds ratioConfidence intervalPoison controlAnxietyCohortOddsCohort studyInjury preventionConfoundingSuicide preventionLogistic regressionAggressionMedicineDevelopmental psychologyPsychiatryEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to examine associations between trajectories of childhood neighbourhood social cohesion and adolescent mental health and behaviour. METHOD: This study used data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth, a nationally representative sample of Canadian children. The sample included 5577 children aged 0-3 years in 1994-1995, prospectively followed until age 12-15 years. Parental perceived neighbourhood cohesion was assessed every 2 years. Latent growth class modelling was used to identify trajectories of neighbourhood cohesion. Mental health and behavioural outcomes were self-reported at age 12-15 years. Logistic regression was used to examine associations between neighbourhood cohesion trajectories and outcomes, adjusting for potential confounders. RESULTS: Five distinct trajectories were identified: 'stable low' (4.2%); 'moderate increasing' (9.1%); 'stable moderate' (68.5%); 'high falling' (8.9%); and 'stable high' (9.3%). Relative to those living in stable moderately cohesive neighbourhoods, those in stable low cohesive neighbourhoods were more likely to experience symptoms of anxiety/depression [odds ratio (OR) = 1.73, 95% confidence interval (CI) 1.04-2.90] and engage in indirect aggression (OR = 1.62, 95% CI 1.07-2.45). Those with improvements in neighbourhood cohesion had significantly lower odds of hyperactivity (OR = 0.67, 95% CI 0.46-0.98) and indirect aggression (OR = 0.69, 95% CI 0.49-0.96). In contrast, those with a decline in neighbourhood cohesion had increased odds of hyperactivity (OR = 1.67, 95% CI 1.21-2.29). Those in highly cohesive neighbourhoods in early childhood were more likely to engage in prosocial behaviour ('high falling': OR = 1.93, 95% CI 1.38-2.69; 'stable high': OR = 1.89, 95% CI 1.35-2.63). CONCLUSIONS: These results suggest that neighbourhood cohesion in childhood may have time-sensitive effects on several domains of adolescent mental health and behaviour.

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)0,004
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations51
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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