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Enregistrement W1989668055 · doi:10.1097/00001648-200611001-01020

The Influence of Resource-reliance and Community-level Social Environmental Factors on Self-reported Health Measures: A Hierarchical Analysis Using the Canadian Community Health Survey

2006· article· en· W1989668055 sur OpenAlexaffabout
Lauren Bartlett, J. L. Guernsey, Victor Maddalena, J. Douglas Willms, Bo Reimer

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensDalhousie UniversityConcordia UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMultilevel modelSocial determinants of healthCommunity healthAmerican Community SurveyResource (disambiguation)Mental healthGeographyEnvironmental healthSocioeconomicsEconomic growthCensusPsychologySociologyEconomicsMedicinePopulationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

P-384 Abstract: Resource-reliant communities, those that are economically centred on primary resources (fishing, forestry, agriculture, and mining), have played an important role in the economic formation and settlement of Canada. Current realities of increased global competition, environmental contamination and dwindling resources are challenging the sustained existence of these communities. Evidence from the social science literature indicates that these resource communities experience higher unemployment, poverty, and social instability; this evidence suggests that these socio-economic conditions are having a negative impact on the health status of the communities. The goal of this study was to explore the associations between individual health status variables (including self-reported health, self-reported mental health and self-reported work stress) and community-level socio-economic characteristics (education levels, employment rate, urban/rural, average income and % resource reliance (work sector in resource industries)). The individual-level variables were obtained from the Canadian Community Health Survey Master Data file (Cycle 2.1 2003 n∼135′000), and were linked by the census-subdivision geography to community-level socioeconomic variables from the 2001 Canadian Census. Non-linear hierarchical modelling (Bernoulli method) was used to explore the effect of the community characteristics on individual-level health status through regression analysis, while accounting for the nested-data structure. HLM 6 (Scientific Software International, 2004) software, which permitted the use of level-1 design weights, was used for the analysis. We found that high self-reported health status was significantly associated with community-level education (OR=3.14), % of resource reliance (OR=0.79) and urban/rural (OR= 0.90), controlling for age and gender at the individual level. With the inclusion of individual-level education status and income, the effects of the community-level variables on self-reported health were reduced, but community-level education, in particular, remained significant (OR=3.75). Results for self-reported mental health followed a similar pattern of a reduced impact of community-level variables with the inclusion of individual-level education and income. Living in communities that were not resource-reliant increased the likelihood of high self-reported health status, after controlling for individual level variables, as well as community-level education. Self-reported mental health and self-reported work stress revealed the opposite association, showing living in a resource-community as protective. These results should prompt further exploration of resource-reliance as a contributing community characteristic to individual-level health status. Policy implications of this research extend beyond health services and suggest economic policy and development should be considered in terms of their impact on health. Resource-reliant communities remain largely under-explored and warrant further investigation.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0160,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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