Digital Pathways to Reducing Depression Among Aging Populations Through the “Broadband China” Pilot Program: Quasi-Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the rise of digital technology, infrastructure development has become vital for social welfare and public health. However, evidence on its effects on depressive symptoms among middle-aged and older adults remains limited. OBJECTIVE: This study evaluates the impact of digital infrastructure development on depressive symptoms among middle-aged and older adults, focusing on underlying mechanisms, heterogeneous effects, and health inequalities. METHODS: We use longitudinal data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), 2011-2020 (N=56,211). Exploiting the quasi-natural experiment of the "Broadband China" pilot policy, we apply a difference-in-differences approach to estimate the effect on depressive symptoms. Mediation analysis follows the Baron-Kenny 3-step procedure, with bootstrap tests (95% CI) for robustness, and causal interpretation relies on standard assumptions for observational data. Subgroup analyses explore heterogeneity across age, education, and sex groups. RESULTS: Our findings indicate that the "Broadband China" pilot significantly reduces depressive symptoms among middle-aged and older adults (-0.33, P<.01). The positive effect is primarily mediated through strengthened social networks, including increased family connection, close social interactions, and greater social participation. Heterogeneity analysis shows that the benefits for depression reduction are more pronounced among women (-0.38, P<.01), middle-aged adults (-0.41, P<.01), and those with lower levels of education (-0.33, P<.01). Moreover, the results suggest that digital infrastructure plays a compensatory role in mitigating health disparities, thereby reducing inequalities in depression outcomes (-0.01, P<.01). CONCLUSIONS: Digital infrastructure reduces depressive symptoms among aging populations mainly by strengthening social networks. Embedding infrastructure into long-term strategies, enhancing digital literacy, and integrating digital health services are key to promoting healthy aging and reducing inequalities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».