NEIGHBORHOOD CONDITIONS AND SELF-NEGLECT IN LATER LIFE: LONGITUDINAL EVIDENCE FROM THE NSHAP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self-neglect includes persistent inattention to personal hygiene and the conditions of one’s immediate living environment and is known to be associated with an increased risk of mortality among older adults. Although previous studies have shown that many individual factors predict self-neglect, neighborhood characteristics have received much less attention. Extant research has yet to consider connections between the conditions of one’s neighborhood and self care over time. Using nationally representative longitudinal data from the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP), we consider several features of neighborhood context in later life, including self-reported perceptions of neighborhood cohesion and neighborhood danger, neighborhood disorder (measured by interviewer ratings), and concentrated neighborhood disadvantage (using census data). Adjusting for individual-level factors (including social connection, physical and cognitive health, and demographics), results from both lagged dependent variable and cross-lagged panel models find higher levels of neighborhood disorder to be associated with higher self-neglect scores (measured by interviewer ratings) over time. Social cohesion, perceived neighborhood danger, and collective efficacy were not associated with self-neglect when controlling for neighborhood disorder. These findings suggest that improving neighborhood disorder may be an effective approach for self-neglect prevention in later life
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».