Type and Proximity of Green Spaces Are Important for Preventing Cardiovascular Morbidity and Diabetes—A Cross-Sectional Study for Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at determining the role of proximity to specific types of green spaces (GSes) as well as their spatial location in the relationship with the most morbid cardiovascular diseases (CVD) and diabetes. We measured the accessibility to various types of GS and used a cross-sectional approach at census Dissemination Area (DA) levels in the Montreal and Quebec City metropolitan zones for the period 2006-2011. Poisson and negative binomial regression models were fitted to quantify the relationship between distances to specific types of GS and CVD morbidity as well as some risk factors (diabetes and hypertension) while controlling for several social and environmental confounders. GSes that have sports facilities showed a significant relationship to cerebrovascular diseases: the most distant population had an 11% higher prevalence rate ratio (PRR) compared to the nearest, as well as higher diabetes risk (PRR 9%) than the nearest. However, the overall model performance and the understanding of the role of GSes with sport facilities may be substantially achieved with lifestyle factors. Significantly higher prevalence of diabetes and cerebrovascular diseases as well as lower access to GSes equipped with sports facilities were found in suburban areas. GSes can advantageously be used to prevent some CVDs and their risk factors, but there may be a need to reconsider their types and location.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».