Neighborhood characteristics and depressive mood among older adults: an integrative review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing evidence that neighborhood environments are related to depressive mood in the general population. Older adults may be even more vulnerable to neighborhood factors than other adults. The aim of this paper is to review empirical findings on the relationships between neighborhood characteristics and depressive mood among older adults. METHODS: A search of the literature was undertaken in PsycINFO and MEDLINE. RESULTS: Nineteen studies were identified. Study designs were most often cross-sectional, included large sample sizes, and controlled for major individual characteristics. Mediational effects were not investigated. Statistical analysis strategies often included multilevel models. Spatial delimitations of neighborhood of residence were usually based on administrative and statistical spatial boundaries. Six neighborhood characteristics were assessed most often: neighborhood socioeconomic disadvantage, neighborhood poverty, affluence, racial/ethnic composition, residential stability, and elderly concentration. Selected neighborhood characteristics were associated with depressive mood after adjusting for individual variables. These associations were generally theoretically meaningful. CONCLUSIONS: Neighborhood variables seem to make a unique and significant contribution to the understanding of depressive mood among older adults. However, few studies investigated these associations and replication of results is needed. Several substantive neighborhood variables have been ignored or neglected in the literature. The implications of neighborhood effects for knowledge advancement and public health interventions remain unclear. Recommendations for future research are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle