Do Community Structural Characteristics Moderate the Association Between Mental Health and the Frequency and Severity of Violent-Behavioral Outcomes in Community Respondents?
Notice bibliographique
Résumé
In this prospective study, we examined the association between three types of mental health symptom clusters (i.e., psychotic, internalizing, and externalizing) and the frequency and severity of violent-behavioral outcomes, and whether community disadvantage, residential instability, and criminogenic facility density moderated these associations. Study data were derived from 258 community-dwelling adults nested in 60 postal forward sortation areas (FSAs) in a large metropolitan area in Western Canada who were assessed twice over a 6-month period. In addition, census and administrative data were obtained on the same areas. Controlling for sociodemographic characteristics (i.e., age, gender, ethnicity, relationship status, and employment status), lifetime history of violent-behavioral outcomes, and community structural characteristics, internalizing and externalizing mental health symptoms were significantly positively associated with the frequency and severity of subsequent violence perpetration and with the severity of subsequent violent victimization. Several significant interactions were observed: internalizing symptoms increased the risk of frequent and severe violence perpetration in FSAs with high but not low disadvantage, and externalizing symptoms increased the risk of frequent violent victimization in FSAs with a high but not low criminogenic facility density. Only the interactive association of internalizing symptoms and community disadvantage with the severity of violence perpetration, however, remained significant after Bonferroni correction was applied. These findings provide tentative support that associations between mental health and violent-behavioral outcomes can vary with community context. The implication of these findings for assessing and managing violent-behavioral outcomes in the community is discussed.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».