Associations between rat infestations and mental health vary by gender, race, and income in Chicago
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rats are an understudied stressor for people in urban environments around the world but the effects may not be distributed equally among residents. In this study, we examined associations between residential rat sightings and mental health in Chicago, where rat complaints are the highest of any American city. We examined how this relationship varied by frequency of rat sightings, race, ethnicity, income, home ownership, and gender and explored potential psychosocial pathways (e.g. feelings about the home) between rat sightings and mental distress. We conducted a randomized household survey along an income gradient in 2021 and asked about depressive symptoms in the past week (i.e. Center for Epidemiologic Studies Depression scale), frequency of rat sightings in/around the home, perceptions of rats, neighborhood conditions, and socio-demographic characteristics. We used logistic regression to assess relationships among these variables for our entire sample and for specific demographics using stratified models. Respondents (n = 589; 409 complete cases) who saw rats in/around the home daily/almost daily had 5.5 times higher odds of reporting high depressive symptoms relative to respondents who saw rats less frequently after accounting for socio-demographics and neighborhood conditions. This relationship was significant for men and respondents with lower incomes or race or ethnicity other than white. Our results show that rat infestations should be considered a threat to mental health among urban residents. Increased mental health support for residents living in rat-infested housing may improve public health in cities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».