Is there an association between spatial access to parks/green space and childhood overweight/obesity in Calgary, Canada?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The recent increase in childhood obesity is expected to add significantly to the prevalence of chronic diseases. We used multivariate multilevel analysis to examine associations between parks/green space and childhood overweight/obesity across communities in Calgary, Canada, a city characterized by intensified urban sprawl and high car use. METHODS: Body Mass Index was calculated from measured height and weight data obtained from 6,772 children (mean age = 4.95 years) attending public health clinics for pre-school vaccinations. Each child's home postal code was geocoded using ESRI ArcGIS 9.2. We examined four measures of spatial access to parks/green space (based on Geographic Information Systems): 1) the number of parks/green spaces per 10,000 residents, 2) the area of parks/green space as a proportion of the total area within a community, 3) average distance to a park/green space, and 4) the proportion of parks/green space service area as a proportion of the total area within a community. Analyses were adjusted for dissemination area median family income (as a proxy for an individual child's family income) community-level education, and community-level proportion of visible minorities. RESULTS: In general, parks/green space at the community level was not associated with overweight/obesity in Calgary, with the exception of a marginally significant effect whereby a moderate number of parks/green spaces per 10,000 residents was associated with lower odds of overweight/obesity. This effect was non-significant in adjusted analyses. CONCLUSION: Our null findings may reflect the popularity of car travel in Calgary, Canada and suggest that the role built environment characteristics play in explaining health outcomes may differ depending on the type of urban environment being studied.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».