Residential Greenness and Birth Outcomes: Evaluating the Influence of Spatially Correlated Built-Environment Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Half the world's population lives in urban areas. It is therefore important to identify characteristics of the built environment that are beneficial to human health. Urban greenness has been associated with improvements in a diverse range of health conditions, including birth outcomes; however, few studies have attempted to distinguish potential effects of greenness from those of other spatially correlated exposures related to the built environment. OBJECTIVES: We aimed to investigate associations between residential greenness and birth outcomes and evaluate the influence of spatially correlated built environment factors on these associations. METHODS: We examined associations between residential greenness [measured using satellite-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) within 100 m of study participants' homes] and birth outcomes in a cohort of 64,705 singleton births (from 1999-2002) in Vancouver, British Columbia, Canada. We also evaluated associations after adjusting for spatially correlated built environmental factors that may influence birth outcomes, including exposure to air pollution and noise, neighborhood walkability, and distance to the nearest park. RESULTS: An interquartile increase in greenness (0.1 in residential NDVI) was associated with higher term birth weight (20.6 g; 95% CI: 16.5, 24.7) and decreases in the likelihood of small for gestational age, very preterm (< 30 weeks), and moderately preterm (30-36 weeks) birth. Associations were robust to adjustment for air pollution and noise exposures, neighborhood walkability, and park proximity. CONCLUSIONS: Increased residential greenness was associated with beneficial birth outcomes in this population-based cohort. These associations did not change after adjusting for other spatially correlated built environment factors, suggesting that alternative pathways (e.g., psychosocial and psychological mechanisms) may underlie associations between residential greenness and birth outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».