Effect of housing condition on quality of life
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the housing effect on quality of life among Japanese people. In the current cross-sectional study, we analyzed the 1-year of data (November 2015-March 2016) with 2533 participants. We used the Short Form-8 questionnaire, an 8-item instrument that measures general aspects of health-related QOL. Comprehensive Assessment System for Built Environment Efficiency housing checklist which was developed by Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism was used to assess the housing aspects. This checklist has six health elements including thermal comfort, acoustic environment, lighting environment, hygiene, safety, and security for 8 distinctive rooms/places of home. Multilevel analysis was done to identify the relationship between the perceived level of housing problem and PCS and MCS by clustering by sex. Compared to those who always felt unsafe at home due to interior design problem, participants who never felt unsafe showed an average of 10.51 (95% CI = 7.69-13.34, p < 0.0001) and 5.78 (95% CI = 2.90-8.65, p < 0.0001) higher physical and mental component score (better quality of life), respectively. Those who never had thermal, acoustic, lighting, hygiene, and security problems of housing also exhibited significantly better quality of life compared to participants who felt these problems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».