The effects of poor housing conditions on depressive symptoms in persons with disabilities: Do neighborhood resources and residence type matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor housing conditions pose significant risks to the health of persons with disabilities. However, it is not well understood how and for whom the relationship between housing conditions and health is more pronounced. OBJECTIVE: This study aims to estimate the association between poor housing conditions and psychological health, and to explore whether residential characteristics, such as residence type and proximity to community resources, mitigate these risks for community-dwelling adults with disabilities. METHODS: Data were obtained from three waves of the Disability and Life Dynamic Panel (n = 5,058), a nationally representative study of individuals with disabilities in Korea. Our sample were limited to those aged 20 or older for the purpose of this study. Individual-level fixed effect analyses were conducted to assess the longitudinal association between poor housing conditions and depressive symptoms, accounting for individual-level heterogeneity. We also tested the moderating effects of the residential characteristics, including proximity to community resources and residence type. RESULTS: Poor housing conditions, characterized by structural unsafety and inadequate ventilation, lighting, and noise protection, were associated with increased depressive symptoms among adults with disabilities. The negative impact of poor housing conditions on depressive symptoms was less pronounced for those living close to community services or in apartment complexes where housing conditions are professionally managed. CONCLUSIONS: The study indicates that the quality of housing and neighborhood environments affect the psychological health of adults with disabilities. These findings support for the need for place-based interventions aimed at improving the residential environments of community-dwelling adults with disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».