Feeling safe: a critical look at the effect of neighborhood safety features and perceptions on childhood symptoms of depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical characteristics and perceptions of an environment can have enduring effects on one's mental health. The present study aimed to determine whether a set of measures of neighborhood safety - independent built environment features, parents' perception of neighborhood safety and community cohesion, and children's perception of neighborhood safety - best related to symptoms of depression in young boys and girls from Montréal, Québec. METHODS: Data were from the Quebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth (QUALITY) cohort. Participants were aged 8 to 10 years (M = 9.5) at baseline (2005). Measures included: child symptoms of depression, neighborhood perception (child and parentally reported), and independent rater assessed visible disorder/neighborhood safety issues and road safety features. Multiple linear regressions were used to examine the relation between neighborhood safety measures and symptoms of depression for boys (n = 262) and girls (n = 212) at baseline and at follow-up time approximately 2 years later in 2008 after adjusting for baseline sex, age, body mass index, pubertal status, physical activity, family income, parent education, population density, and land-use mix. Analyses were sex stratified. RESULTS: Greater child perceived safety was associated with lower symptoms of depression in boys at both baseline and follow-up, and greater community cohesion was associated with lower symptoms of depression in girls at baseline. These results were not maintained after adjusting for multiple testing. CONCLUSION: Future research should elucidate the more precise pathways linking neighborhood safety to symptoms of depression among children and consider differences across sexes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».