HOUSING CHARACTERISTICS, NEIGHBORHOOD ENVIRONMENTS, AND SELF-RATED MENTAL HEALTH AMONG OLDER CANADIANS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies have established a clear association between the surrounding environment and mental health. Whereas most literature has focused on neighborhood environment, very few studies have examined the role of housing characteristics in self-rated mental health (SRMH). Using data from the 2018 Canadian Housing Survey, this study investigated the relationships between housing characteristics, neighborhood environment, and SRMH among older Canadians and whether the relationships varied by education and gender. Using a sample of 21,725 Canadians, SRMH was measured by older adults’ self-evaluation of mental health on a 5-point scale. We categorized education into three groups: high school or less, some college, and university or beyond. Hierarchical linear regressions showed that men and women with high school education and women with some college educations were more likely to report worse SRMH when living in low-income housing. Reporting a home maintenance need was a unique risk factor of SRMH for men with a university education, whereas living in uninhabitable conditions uniquely predicted better SRMH for men with some college education. Regarding neighborhood environment, safer community was a protective factor of SRMH for women with university education only. Sense of belonging was positively associated with SRMH for all subgroups, except for men with a university education. Expressing a need for community service was significantly associated with lower SRMH for women who completed a high school education or some college. Findings of this study shed light on the diverse need for environmental improvement and maintenance programs to improve SRMH among older Canadians.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».