The Neighbourhood Built Environment and Trajectories of Depression Symptom Episodes in Adults: A Latent Class Growth Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the effect of the neighbourhood built environment on trajectories of depression symptom episodes in adults from the general Canadian population. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used 10 years of data collection (2000/01-2010/11) from the Canadian National Population Health Study (n = 7114). Episodes of depression symptoms were identified using the Composite International Diagnostic Interview Short-Form. We assessed the presence of local parks, healthy food stores, fast food restaurants, health services and cultural services using geospatial data. We used latent class growth modelling to identify different trajectories of depression symptom episodes in the sample and tested for the effect of neighbourhood variables on the trajectories over time. RESULTS: We uncovered three distinct trajectories of depression symptom episodes: low prevalence (76.2% of the sample), moderate prevalence (19.2%) and high prevalence of depression symptom episodes (2.8%). The presence of any neighbourhood service (healthy food store, fast-food restaurant, health service, except for cultural service) was significantly associated with a lower probability of a depression symptom episode for those following a trajectory of low prevalence of depression symptom episodes. The presence of a local park was also a significant protective factor in trajectory groups with both low and moderate prevalence of depression symptom episodes. Neighbourhood characteristics did not significantly affect the trajectory of high prevalence of depression symptom episodes. CONCLUSIONS: For individuals following a trajectory of low and moderate prevalence of depression symptom episodes, the neighbourhood built environment was associated with a shift in the trajectory of depression symptom episodes. Future intervention studies are recommended to make policy recommendations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».