Linking perceptions of neighbourhood to health in Hamilton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To investigate the association between perceptions of neighbourhood physical and social characteristics and three health outcomes (self assessed health status, chronic conditions, and emotional distress). DESIGN: Cross sectional survey data analysed in small neighbourhoods. SETTING: Hamilton, Ontario, Canada, a medium sized industrial city, located at the western end of Lake Ontario (population at the time of the study about 380 000). PARTICIPANTS: Random sample of 1504 adults aged 18 years and older residing in four contrasting neighbourhoods. MAIN RESULTS: Significant differences across the four neighbourhoods are apparent in self assessed health status and emotional distress, but not in chronic conditions. Neighbourhoods with lower SES reported poorer health and more emotional distress. Perceptions of the physical environment dominated social concerns in all neighbourhoods. For all three health outcomes, individual risk factors followed expectations, with measures of poverty, age, and lifestyle all significantly associated with poor health outcomes. Physical environmental problems were positively and significantly associated with poor physical and emotional health. Specifically, people reporting they dislike aspects of their neighbourhood's physical environment are 1.5 times more likely to report chronic health conditions (OR 1.56, 95% CI 1.19 to 2.05), while those reporting physical likes with their neighbourhood are less likely to report fair/poor health (OR 0.50, 95% CI 0.28 to 0.90) or emotional distress (OR 0.45, 95% CI 0.26 to 0.80). CONCLUSIONS: These results demonstrate the importance of neighbourhood perceptions as a determinant of health, as well as conventional factors such as low income, lifestyle, and age. The dominance of physical environmental concerns may have arisen from the industrial nature of Hamilton, but this result merits further investigation.
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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 | 0,024 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».