Neighbourhood Income Inequality and General Psychopathology at 3-Years of Age.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies have linked neighbourhood environment to preschool-aged children's behavioural problems. Income inequality is an identified risk factor for mental health among adolescents, however, little is known as to whether this relationship extends to younger children. Objective: To explore the association between neighbourhood-level income inequality and general psychopathology problems among preschool-aged children. Methods: We analyzed data from the All Our Families (AOF) longitudinal cohort located in Calgary, Canada at 3-years postpartum. The analytical sample consisted of 1615 mother-preschooler dyads nested within 184 neighbourhoods. Mothers completed the National Longitudinal Survey of Children and Youth Child Behaviour Checklist (NLSCY-CBCL), which assessed internalizing and externalizing symptoms. Income inequality was assessed via the Gini coefficient, which quantifies the unequal distribution of income in society. Mixed effects linear regression assessed the relationship between neighbourhood income inequality and preschooler's general psychopathology. Results: The mean Gini coefficient across the 184 neighbourhoods was 0.33 (SD = 0.05; min, max: 0.20-0.56). In the fully adjusted model income inequality was not associated with general psychopathology in children β = 0.07 (95%CI: -0.29, 0.45). Neighbourhood environment accounted for 0.5% of the variance in psychopathology in children. Conclusion: The lack of significant findings may be due to a lack of statistical power in the study. Future studies should investigate this relationship with appropriately powered studies, and over time, to assess if income inequality is a determinant of preschooler psychopathology in Canada.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».