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Enregistrement W4307038683 · doi:10.1016/j.socscimed.2022.115461

Cold homes and mental health harm: Evidence from the UK Household Longitudinal Study

2022· article· en· W4307038683 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Clair, Emma Baker

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilEconomic and Social Research Council
Mots-clésMental healthOddsHarmMental distressDistressPsychological interventionQuarter (Canadian coin)MedicineDemographic economicsEnvironmental healthPsychologyEconomicsPsychiatryGeographyLogistic regressionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold homes are associated with a range of serious health conditions as well as excess winter mortality. Despite a comparatively mild climate cold homes are a significant problem in the UK, with a recent estimate finding that over one-quarter of low-income households had been unable to adequately heat their home in winter 2022. The magnitude of cold housing in a country that benefits from a mild climate indicates indifference towards, or acceptance of, a significant minority of people living in inadequate conditions on the part of policy makers. Cold homes are therefore a source of social harm. Recent changes to the household energy price cap, the rising cost of living, the ongoing effects of the benefit cap, and below inflation uprating to social security benefits is likely to greatly exacerbate this issue. In this research we use data from the UK Household Longitudinal Study to explore whether living in a cold home causes mental health harm. We control for mental distress and housing temperature on entry to the survey in order to account for the potentially bi-directional relationship. Multilevel discrete-time event history models show that the transition into living in a home that is not suitably warm is associated with nearly double the odds of experiencing severe mental distress for those who had no mental distress at the beginning of the survey; and over three times the odds of severe mental distress for those previously on the borderline of severe mental distress. These results show the significant costs of failing to ensure that people are able to live in homes in which they are able to live comfortably by even the most basic standards. These costs will be felt not just individually, but also more broadly in terms of increased health spending and reduced working.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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