Impact of Perceived Unfairness, Uncertainty, and Life Stress on Urban Residents’ Health in China: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of stress factors in urban settings has increased, with significant potential impact on health outcomes. Objective: This study aimed to explore the effect of perceived unfairness, uncertainty, and life stress on self-reported health status, short-term illness, and noncommunicable chronic diseases (NCDs). Methods: A cross-sectional study using multistage stratified sampling was carried out in Xi'an, Hangzhou, Guangzhou, and Guiyang in China in July 2021, and 2851 participants were included in data analysis. Self-reported health status, short-term illness, and NCDs were assessed using self-administered questionnaires. Perceived life stress, unfairness stress, and uncertainty stress were measured using a standard scale. Descriptive statistics were used to analyze participants' demographic characteristics, and chi-square tests clarified statistical differences in self-reported health status, short-term illness, and NCDs based on these characteristics. Multiple logistic regression models were constructed to measure the effects of perceived unfairness stress, uncertainty stress, and life stress on self-reported health status, short-term illness, and NCDs. Results: Severe uncertainty stress (odds ratio [OR] 1.230, 95% CI 1.007-1.503) and severe life stress (OR 1.728, 95% CI 1.411-2.118) were associated with a higher likelihood of poor self-reported health status. Severe uncertainty stress (OR 1.565, 95% CI 1.270-1.929) and severe life stress (OR 1.404, 95% CI 1.136-1.731) increased the odds of short-term illness. In addition, severe unfairness stress (OR 1.306, 95% CI 1.053-1.620), severe uncertainty stress (OR 1.542, 95% CI 1.248-1.905), and severe life stress (OR 1.344, 95% CI 1.084-1.667) were linked to a higher prevalence of NCDs. Conclusions: To conclude, severe uncertainty and life stress were both associated with increased odds of poor health outcomes (self-reported health status, short-term illness, and NCDs), while severe unfairness only affected NCDs. The findings of this study may serve as an empirical reference for the improvement of self-reported illness among Chinese urban residents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».