Association between Perceived Built Environment and Prevalent Hypertension among South African Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The association between perceived built environmental attributes and hypertension among adults has received little attention in an African context. We investigated the association between the perceived built environment and prevalent hypertension in adult South Africans. Method. A cross-sectional study was conducted using 2008-2009 Prospective Urban Rural Epidemiology data among South African ( n=671 ) adults aged ≥ 35 years. Perceived built environment was assessed using the neighborhood environment walkability scale questionnaire. Prevalent hypertension was defined as previously diagnosed by a physician, screen-detected hypertension as ≥ 140/90 mmHg, and a combination of both as any hypertension. Logistic regressions were applied for analyses. Results. In crude logistic regressions, self-reported hypertension was associated with land use mix-diversity, street connectivity, infrastructure for walking/cycling, aesthetics, traffic, and crime. In adjusted model, land use mix-diversity was significantly associated with self-reported hypertension. In similar multivariable models, the direction and magnitude of the effects were mostly similar to the outcomes of “screen-detected hypertension” which was further predicted by perceived lack of safety from traffic. Conclusion. Perceived built environment attributes were significantly associated with hypertension. This has relevance to population-based approaches to hypertension prevention and control.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».