Psychological well-being of rural left-behind women in Northwest China and its associated factors: a regional, population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Growing awareness has highlighted the challenging living condition faced by rural left-behind women (RLW), yet their psychological well-being has not been fully investigated. This study aims to investigate the psychological well-being of RLW in Northwest China and exploring its associated factors. Samples and methods: A total of 697 RLW from five provincial regions were enrolled. Sociodemographic characteristics were collected using a set of researcher-designed questionnaires. Depression, anxiety, and feeling of security were assessed using the Zung's self-rating depression scale (SDS), Zung's self-rating anxiety scale (SAS), and security questionnaire (SQ), respectively. Results: The prevalences of depression and anxiety among RLW were 35.7 and 37.6%, respectively, and feelings of security was relatively low in RLW, with a mean SQ score of 50.16 ± 11.37. Chi-square tests and multiple linear regression analyses indicated that labor intensity, physical health conditions, marital satisfaction and stability, relationships with children, frequency of husband coming home, left-behind duration, domestic violence, and sexual harassment after husbands left were risk factors of psychological well-being of RLW. Conclusion: These findings revealed that the psychological well-being of RLW in Northwest China is not promising, which should therefore, be given special attention. It is essential to prioritize the improvement of the psychological well-being for RLW by providing accessible and targeted supports and interventions tailored to cope with their challenges.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».