Neighborhood Walkability and Body Mass Index Trajectories: Longitudinal Study of Canadians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the impact of neighborhood walkability on body mass index (BMI) trajectories of urban Canadians. METHODS: Data are from Canada's National Population Health Survey (n = 2935; biannual assessments 1994-2006). We measured walkability with the Walk Score. We modeled body mass index (BMI, defined as weight in kilograms divided by the square of height in meters [kg/m(2)]) trajectories as a function of Walk Score and sociodemographic and behavioral covariates with growth curve models and fixed-effects regression models. RESULTS: In men, BMI increased annually by an average of 0.13 kg/m(2) (95% confidence interval [CI] = 0.11, 0.14) over the 12 years of follow-up. Moving to a high-walkable neighborhood (2 or more Walk Score quartiles higher) decreased BMI trajectories for men by approximately 1 kg/m(2) (95% CI = -1.16, -0.17). Moving to a low-walkable neighborhood increased BMI for men by approximately 0.45 kg/m(2) (95% CI = 0.01, 0.89). There was no detectable influence of neighborhood walkability on body weight for women. CONCLUSIONS: Our study of a large sample of urban Canadians followed for 12 years confirms that neighborhood walkability influences BMI trajectories for men, and may be influential in curtailing male age-related weight gain.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».