Cultural and socio-economic conditions as factors contributing to chronic stress in sub-Saharan African communities
Notice bibliographique
Résumé
Stress is known to contribute to overall health status. Many individuals in sub-Saharan Africa are believed to be stressed about their employment, income, and health. This study aimed to investigate hair cortisol as a biomarker of chronic stress in settlement communities in Kenya. Hair samples were collected from 108 volunteers from settlement communities in Kenya. An enzyme-linked immunosorbent assay technique was used to measure hair cortisol concentrations. In parallel, a health survey was completed. The mean ± SD for the cortisol concentration in the hair of volunteers from the settlement communities in Naivasha was 639 ± 300 ng/g, which was higher than found for a Caucasian reference group (299 ± 110 ng/g; one-way ANOVA, P = 0.0003). There were no differences in hair cortisol concentrations between members of slum settlements adjacent to large floriculture farms in Naivasha (Karagita, Kamere/Kwa Muhia/DCK, and Kasarani) compared with those well-removed from all floriculture in Mogotio (Mogotio and Westlands/Katorongot). However, hair cortisol concentrations were significantly higher in females, divorced volunteers, those who made below minimum wage, and those who reported feeling unsafe collecting water or using sanitation facilities within these 2 settlement groups. We found no evidence for increased chronic stress (measured by hair cortisol content) between members of slum settlements adjacent to versus distant to large floriculture farms. Cultural and socio-economic conditions that prevail in much of sub-Saharan Africa were found to be factors contributing to chronic stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».