Creating a Healthy Built Environment for Diabetic Patients: The Case Study of the Eastern Province of the Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Many studies worldwide have demonstrated the negative impact of an unhealthy built environment on citizens. In the case of diabetes, studies have concentrated on the environmental impact and accessibility issues of a place i.e. the home and neighborhood, whereas few studies have addressed the comfort of the type and spatial arrangement of a household and linked it with the prevalence of diabetes. Also, little research has tackled the place's impact on diabetic patients and their views concerning their environments. This paper demonstrates the outcomes of survey that was carried out on diabetic individuals who usually visit the King Fahd teaching hospital of the University of Dammam, Al-Khober, the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). The patients were surveyed and physically examined. The present researchers found significant links between patients' diabetes symptoms such as reported paresthesia and blurred vision, and medical investigations results such as lipid profile, blood glucose and blood pressure with the environmental conditions of their homes and neighborhoods. The paper shows that the prevalence of the disease is not only caused by an unhealthy lifestyle but also by an unhealthy built environment. Moreover, it illustrates that unhealthy built environment promotes unhealthy life styles. It makes recommendations on how to improve the built environment in the KSA to be healthier for all citizens including the diabetic patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».