Using the General Social Survey – National Death Index cohort to study the relationship between neighbourhood fear and mortality in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fear of crime is associated with adverse mental health outcomes and reduced social interaction independent of crime. Because mental health and social interactions are associated with poor physical health, fear of crime may also be associated with death. The main objective is to determine whether neighbourhood fear is associated with time to death. SETTING AND PARTICIPANTS: Data from the 1978-2008 General Social Survey were linked to mortality data using the National Death Index (GSS-NDI) (n=20 297). METHODS: GSS-NDI data were analysed to assess the relationship between fear of crime at baseline and time to death among adults after removing violent deaths. Fear was measured by asking respondents if they were afraid to walk alone at night within a mile of their home. Crude and adjusted HRs were calculated using survival analysis to calculate time to death. Analyses were stratified by sex. RESULTS: Among those who responded that they were fearful of walking in their neighbourhood at night, there was a 6% increased risk of death during follow-up in the adjusted model though this was not significant (HR=1.06, 95% CI 0.99 to 1.13). In the fully adjusted models examining risk of mortality stratified by sex, findings were significant among men but not women. Among men, in the adjusted model, there was an 8% increased risk of death during follow-up among those who experienced fear at baseline in comparison with those who did not experience fear (HR=1.08, 95% CI 1.02 to 1.14). CONCLUSIONS: Research has recently begun examining fear as a public health issue. With an identified relationship with mortality among men, this is a potential public health problem that must be examined more fully.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».