Perceived Water Quality and Reported Health among Adults during the Flint, MI Water Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: In April 2014, the municipal water source for Flint, Michigan was changed from Lake Huron to the Flint River. Although residents reported concerns about the quality of tap water and resulting health problems, officials insisted that the water was safe. This study examined relationships between self-reported tap water quality during the water crisis and health conditions among Flint residents. Methods: Participants from each residential Census Tract in the City of Flint were recruited via address lists, online social media, and community-based events. The survey included mental and physical health items from the CDC’s Behavioral Risk Factor Surveillance System and an item on tap water quarter quality experiences. Analyses were weighted to be demographically representative. Results: Participants (N = 277) rated their tap water quality (taste, smell, appearance) as Poor (57%), Fair (20%), Good (13%), Very Good (6%), and Excellent (3%). Controlling for age, gender, years of education, whether respondents were African American or Hispanic/Latino/a, and population demographics, lower perceived tap water quality was associated with worse mental and physical health across all indicators. Conclusion: This study demonstrates associations of tap water quality experiences with reported poor physical and mental health among adults in Flint during the Flint Water Crisis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».