Trajectories of childhood neighbourhood cohesion and adolescent mental health: evidence from a national Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».