Did the UK COVID-19 Lockdown Modify the Influence of Neighbourhood Disorder on Psychological Distress? Evidence From a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: National lockdown in the UK during the COVID-19 pandemic severely restricted the mobility of residents and increased time spent in their residential neighbourhoods. This is a unique opportunity to understand how an exogenous factor that reduces mobility may influence the association between neighbourhood social environment and mental health. This study investigates whether the COVID-19 lockdown may modify the effect of neighbourhood disorder on psychological distress. Methods: We tracked changes in psychological distress, using the UK household longitudinal survey across the pre-COVID and lockdown periods in 16,535 adults. Neighbourhood disorder was measured along two subscales: social stressors and property crime. Fixed-effects regression was used to evaluate whether the widespread reduction in mobility modifies the association between the subscales of neighbourhood disorder and psychological distress. Results: The effect of neighbourhood social stressors on psychological distress was stronger in the lockdown period compared to the pre-COVID period. Compared to the pre-COVID period, the effect of being in neighbourhoods with the highest social stressors (compared to the lowest) on psychological distress increased by 20% during the lockdown. Meanwhile, the effect of neighbourhood property crime on mental health did not change during the lockdown. Conclusion: The sudden loss of mobility as a result of COVID-19 lockdown is a unique opportunity to address the endogeneity problem as it relates to mobility and locational preferences in the study of neighbourhood effects on health. Vulnerable groups who have limited mobility are likely more sensitive to neighbourhood social stressors compared to the general population.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».