Social and mental health pathways to institutional trust: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Trust in institutions such as the government is lower in the context of mental health problems and socio-economic disadvantage. However, the roles of structural inequality, interpersonal factors, and mental health on institutional trust remain unclear. This study aimed to examine the associations of social and mental health factors, from early life to adulthood, with institutional trust. METHOD: Participants (n = 1347; 57.2 % female) were from the population-based Québec Longitudinal Study of Child Development (1997-2021). Trust in 13 institutions was self-reported at age 23. Predictors were 20 social and mental health factors during early life, adolescence, and adulthood. Associations were examined with linear regressions corrected for false discovery rate. Pathways were explored using the temporal Peter-Clark algorithm. RESULTS: Early-life factors associated with lower levels of trust were male sex, racialized minority status, low household income, and maternal history of depression and antisocial behaviors. After adjusting for early-life factors, adolescence factors associated with lower levels of trust were internalizing and externalizing problems, bullying exposure, and school difficulties. Independently of early-life or adolescence factors, adulthood factors associated with lower levels of trust were perceived stress, psychotic experiences, suicidal ideas, and seeking professional help, whereas greater social connectedness was associated with greater trust. Temporal Peter-Clark analyses identified social connectedness and psychotic experiences as potential proximal determinants of institutional trust. CONCLUSION: This study identified factors related to structural inequality, interpersonal relationships, and mental health over development that were associated with institutional trust. Interventions aimed at promoting social connectedness and equity may improve institutional trust and wellbeing.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».