Associations of social cohesion and quality of life with objective and perceived built environments: a latent profile analysis among seniors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthy aging requires support from local built and social environments. Using latent profile analysis, this study captured the multidimensionality of the built environment and examined relations between objective and perceived built environment profiles, neighborhood social cohesion and quality of life among seniors. METHODS: In total, 693 participants aged 66-97 were sampled from two US locales in 2005-2008 as part of the Senior Neighborhood Quality of Life Study (SNQLS). Perceived social cohesion and quality of life were assessed using validated surveys. Six objective (geographic information system (GIS)-based) and seven perceived built environment latent profiles generated in previous SNQLS publications were used for analyses. Mixed-effects models estimated social cohesion and quality of life separately as a function of the built environment profiles. RESULTS: More walkable and destination-rich perceived built environment profiles were associated with higher social cohesion and quality of life. Objective built environment profiles were not associated with social cohesion and only positively associated with quality of life in only one locale (Baltimore/DC). CONCLUSIONS: Latent profile analysis offered a comprehensive approach to assessing the built environment. Seniors who perceived their neighborhoods to be highly walkable and recreationally dense experienced higher neighborhood social cohesion and quality of life, which may set the stage for healthier aging.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».