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Enregistrement W2508524386 · doi:10.1186/s12889-016-3603-y

Neighbourhood walkability and home neighbourhood-based physical activity: an observational study of adults with type 2 diabetes

2016· article· en· W2508524386 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Hajna, Yan Kestens, Stella S. Daskalopoulou, Lawrence Joseph, Benoît Thierry, Mark Sherman, Luc Trudeau, Rémi Rabasa‐Lhoret, Leslie Meissner, Simon Bacon, Lise Gauvin, Nancy A. Ross, Kaberi Dasgupta

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalSt Mary's Hospital CentreMontreal Clinical Research InstituteMcGill University Health CentreJewish General HospitalMontreal General HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsFonds de Recherche du Québec-Société et CultureHeart And Stroke Foundation Of QuebecYale UniversityHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésWalkabilityNeighbourhood (mathematics)MedicineBuilt environmentDemographyCross-sectional studyPublic healthEnvironmental healthGerontologyPhysical activityPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Converging international evidence suggests that diabetes incidence is lower among adults living in more walkable neighbourhoods. The association between walkability and physical activity (PA), the presumed mediator of this relationship, has not been carefully examined in adults with type 2 diabetes. We investigated the associations of walkability with total PA occurring within home neighbourhoods and overall PA, irrespective of location. METHODS: Participants (n = 97; 59.5 ± 10.5 years) were recruited through clinics in Montreal (QC, Canada) and wore a GPS-accelerometer device for 7 days. Total PA was expressed as the total Vector of the Dynamic Body Acceleration. PA location was determined using a Global Positioning System (GPS) device (SIRF IV chip). Walkability (street connectivity, land use mix, population density) was assessed using Geographical Information Systems software. The cross-sectional associations between walkability and location-based PA were estimated using robust linear regressions adjusted for age, body mass index, sex, university education, season, car access, residential self-selection, and wear-time. RESULTS: A one standard deviation (SD) increment in walkability was associated with 10.4 % of a SD increment in neighbourhood-based PA (95 % confidence interval (CI) 1.2, 19.7) - equivalent to 165 more steps/day (95 % 19, 312). Car access emerged as an important predictor of neighbourhood-based PA (Not having car access: 38.6 % of a SD increment in neighbourhood-based PA, 95 % CI 17.9, 59.3). Neither walkability nor car access were conclusively associated with overall PA. CONCLUSIONS: Higher neighbourhood walkability is associated with higher home neighbourhood-based PA but not with higher overall PA. Other factors will need to be leveraged to facilitate meaningful increases in overall PA among adults with type 2 diabetes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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