Neighbourhood Walkability and Daily Steps in Adults with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is evidence that greater neighbourhood walkability (i.e., neighbourhoods with more amenities and well-connected streets) is associated with higher levels of total walking in Europe and in Asia, but it remains unclear if this association holds in the Canadian context and in chronic disease populations. We examined the relationships of different walkability measures to biosensor-assessed total walking (i.e., steps/day) in adults with type 2 diabetes living in Montreal (QC, Canada). MATERIALS AND METHODS: Participants (60.5±10.4 years; 48.1% women) were recruited through McGill University-affiliated clinics (June 2006 to May 2008). Steps/day were assessed once per season for one year with pedometers. Neighbourhood walkability was evaluated through participant reports, in-field audits, Geographic Information Systems (GIS)-derived measures, and the Walk Score®. Relationships between walkability and daily steps were estimated using Bayesian longitudinal hierarchical linear regression models (n = 131). RESULTS: Participants who reported living in the most compared to the least walkable neighbourhoods completed 1345 more steps/day (95% Credible Interval: 718, 1976; Quartiles 4 versus 1). Those living in the most compared to the least walkable neighbourhoods (based on GIS-derived walkability) completed 606 more steps per day (95% CrI: 8, 1203). No statistically significant associations with steps were observed for audit-assessed walkability or the Walk Score®. CONCLUSIONS: Adults with type 2 diabetes who perceived their neighbourhoods as more walkable accumulated more daily steps. This suggests that knowledge of local neighborhood features that enhance walking is a meaningful predictor of higher levels of walking and an important component of neighbourhood walkability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».