Neighbourhood street connectivity and injury in youth: a national study of built environments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of the built environment on health is of contemporary societal interest. The design of streets in neighbourhood settings may contribute positively to the health of populations through increased physical activity, but it may also have injury consequences. METHODS: We conducted a national cross-sectional study to describe the injury experiences of 9021 students from 180 Canadian schools that participated in the 2006 Health Behaviour in School-Aged Children survey. Street designs surrounding each school (5 km circular buffer) were estimated via geographic information systems for three established measures of connectivity (intersection density, average block length and connected node ratio). A composite scale of connectivity was derived using factor analysis. Multilevel logistic regression analyses were used to examine the associations between the composite connectivity measure and students' reports of physical activity injuries occurring in the street (street injuries). RESULTS: Students living in neighbourhoods with low versus high street connectivity reported possible increases in the occurrence of street injuries (OR, 1.38; 95% CI, 0.84 to 2.26). This relationship was mainly attributable to the occurrence of bicycle injuries (52% of all street injuries; OR, 2.33; 95% CI, 1.28 to 4.25). The population attributable risk was 20% for street injuries potentially caused by living in an area with low connectivity. CONCLUSION: The design of streets, as a measure of the built environment, is related to the occurrence of youth injury. Positive effects of poorly connected street designs that are likely in terms of physical activity were offset by negative injury outcomes, although the injuries observed were mostly minor in nature.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».