MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122287280 · doi:10.1016/j.healthplace.2021.102510

Changes in neighborhood-level socioeconomic disadvantage and older Americans’ cognitive functioning

2021· article· en· W3122287280 sur OpenAlexfundno aff
Jason Settels, Anja Leist

Notice bibliographique

RevueHealth & Place · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationEuropean CommissionFederation for the Humanities and Social SciencesH2020 European Research CouncilUniversité du Luxembourg
Mots-clésSocioeconomic statusMediationConfoundingCognitionAffect (linguistics)GerontologyPsychologyDemographyMedicinePopulationSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While associations of neighborhood conditions with cognitive functioning at older ages have been established, few studies have investigated with a dynamic perspective if changing neighborhood socioeconomic conditions affect older residents' cognitive declines, and which putative factors mediate this relationship. METHOD: Using data from waves 2 (2010-2011) and 3 (2015-2016) of the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP) survey (n = 1837), ordinary least squares regressions and mediation analyses were conducted, adjusting for multiple confounders and testing eight putative mediators. RESULTS: Worsening neighborhood socioeconomic circumstances were associated with cognitive declines. Changes in depressive symptoms, sizes of close social networks, and physical activity substantially mediated this relationship. DISCUSSION: While 18.10% of the total effect occurred through these mechanisms, further pathways may work through contextual- and individual-level variables not assessed in the NSHAP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth & PlaceMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207