The association between neighborhood socioeconomic deprivation and mental health in low- and middle-income countries: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Environmental research on mental health primarily originates from high-income countries, while information about the rest of the world remains limited. AIMS: This study examined: (1) the available published research evidence regarding the association between neighborhood-level deprivation and indicators of mental health and illness in low- and middle-income countries (LMICs), and (2) the gaps in the relevant research in LMIC settings that should be addressed in future studies. METHOD: First, we systematically searched for relevant primary studies in electronic databases (Ovid Medline, Scopus, Socindex, and PsycINFO) and citations in the reference lists. Then, a two-stage screening procedure was employed to select the relevant studies by screening the titles and abstracts and reviewing the selected full texts by independent researchers. After charting the data from the selected study reports, we collated, summarized, and discussed the results. RESULTS: = 37) reported a positive association between neighborhood deprivation and mental health/disorder. However, the research methods used varied significantly, and there were several methodological limitations. CONCLUSIONS: This review highlights the need for more original studies in LMICs on the association between neighborhood deprivation and mental health, employing stronger methodologies.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».