ASSOCIATIONS BETWEEN MEASURES OF HEALTH AND OBJECTIVE AND SUBJECTIVE NEIGHBORHOOD QUALITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study examined the cross-sectional associations between self-reported mental/emotional (e.g., patient health questionnaire), sleep (e.g., Pittsburgh Sleep Quality Index), physical (e.g., medical conditions), and cognitive health (e.g., Montreal Cognitive Assessment) and subjective and objective measures of neighborhood quality. This preliminary analysis included 77 community-dwelling socioeconomically diverse Black and White adults (Mage = 62.17, SDage = 9.71; 70% female) from the HANDLSleep study. Neighborhood quality was assessed using self-reported measures of physical built disorder (e.g., graffiti), social cohesion (e.g., close-knit neighborhood), and social control (e.g., neighbors act if children disrespecting an adult). Area Deprivation Index (ADI) National and State values were extracted from the Neighborhood Atlas using participant addresses. Multivariable linear regression analyses were conducted using health measures as the outcome of interest. Models were adjusted for age, sex, race, education, and poverty status. In the adjusted models, participants living in neighborhoods of greater deprivation (i.e., State ADI) reported higher levels of depressive symptomology (p <.05) and worse sleep quality (p <.05). Likewise, higher reports of physical built disorder were associated with poorer cognition (i.e., attention, p <.05). Contrastingly, reports of better social cohesion were associated with lower insomnia severity scores (p <.05) and better performance on a measure of executive function (p <.01). Reports of more social control was also associated with better executive function (p <.05). These findings highlight the importance of examining both objective and subjective neighborhood characteristics as they pertain to different dimensions of health.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».