The protective effect of neighbourhood social cohesion on adolescent mental health following stressful life events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to stressful life events is an established risk factor for the development of adolescent mental disorder. Growing evidence also suggests that neighbourhood social environments, including strong social cohesion, could have a protective effect on mental health. However, little is known about how neighbourhood social cohesion may buffer against the effects of stressful life events on adolescent mental health. Our aim was to assess whether neighbourhood social cohesion modifies the association between stressful life events and adolescent mental health outcomes. METHODS: Data were drawn from a nationally-representative prospective sample of Canadian adolescents, including 5183 adolescents aged 12/13 years at T1 and 14/15 years at T2. Caregivers reported neighbourhood social cohesion at T1, and exposure to stressful life events between T1 and T2. Symptoms of mental health and behaviour problems were self-reported by adolescents at T1 and T2. Multivariable logistic regression was used to determine whether the relationship between stressful life events and outcomes was modified by neighbourhood social cohesion. RESULTS: Associations between stressful life events and adolescent outcomes were statistically significantly lower in neighbourhoods with greater social cohesion for: depression/anxiety (high cohesion OR = 0.98 v. low cohesion OR = 3.11), suicidal ideation (ORhigh = 1.30 v. ORlow = 5.25), aggression/conduct disorder (ORhigh = 1.09 v. ORlow = 4.27), and property offence (ORhigh = 1.21 v. ORlow = 4.21). CONCLUSIONS: Greater neighbourhood social cohesion appeared to buffer the effects of stressful life events on several domains of adolescent mental health. This potentially presents a target for public health intervention to improve adolescent mental health and behavioural outcomes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».