The Contribution of Neighborhood Socioeconomic Disadvantage to Depressive Symptoms Over the Course of Adult Life: A 32-Year Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The association between socioeconomic disadvantage and increased risk of depressive symptoms in adulthood is well established. We tested 1) the contribution of early exposure to neighborhood socioeconomic disadvantage to later depressive symptoms throughout life, 2) the persistence of the potential association between early exposure and depressive symptoms, and 3) the contributions of other known risk factors to the association. Data were collected from the Young Finns Study, a prospective, population-based 32-year follow-up study that included participants aged 3-18 years at baseline in 1980. Participants were followed up with repeated measurements of depressive symptoms between 1992 and 2012 (n = 2,788) and linked to national grid data on neighborhood disadvantage via residential addresses. We examined the associations in mixed models separately for the 5-, 10-, 15-, and 20-year follow-ups. Living in a disadvantaged neighborhood during childhood and adolescence was associated with a higher level of depressive symptoms in adulthood during all follow-up periods (β = 0.07, P = 0.001) than living in a nondisadvantaged area. Individual adulthood socioeconomic status mediated the associations. These findings suggest that living in a socioeconomically disadvantaged area during childhood and adolescence has a long-lasting negative association with mental health irrespective of family-related risks, partially due to socioeconomic adversity later in life.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».