Association between neighbourhood walkability and metabolic risk factors influenced by physical activity: a cross-sectional study of adults in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether neighbourhood walkability is associated with clinical measures of obesity, hypertension, diabetes and dyslipidaemia in an urban adult population. Design Observational cross-sectional study. Setting Urban primary care patients. Participants 78 023 Toronto residents, aged 18 years and over, who were formally rostered or had at least 2 visits between 2012 and 2014 with a primary care physician participating in the University of Toronto Practice Based Research Network (UTOPIAN), within the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). Main outcome measures Differences in average body mass index (BMI), systolic and diastolic blood pressure, fasting blood glucose, haemoglobin A1c (HbA1C), total cholesterol, high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein and triglyceride between residents in the highest versus the lowest quartile of neighbourhood walkability, as estimated using multivariable linear regression models and stratified by age. Outcomes were objectively measured and were retrieved from primary care electronic medical records. Models adjusted for age, sex, smoking, medications, medical comorbidities and indices of neighbourhood safety and marginalisation. Results Compared with those in the lowest walkability quartile, individuals in the highest quartile had lower mean BMI (−2.64 kg/m 2 , 95% CI −2.98 to −2.30; p<0.001), systolic blood pressure (−1.35 mm Hg, 95% CI −2.01 to −0.70; p<0.001), diastolic blood pressure (−0.60 mm Hg, 95% CI 1.06 to −0.14; p=0.010) and HbA1c (−0.063%, 95% CI −0.11 to −0.021; p=0.003) and higher mean HDL (0.052 mmol/L, 95% CI 0.029 to 0.075; p<0.001). In age-stratified analyses, differences in the mean BMI were consistently observed for adults aged 18 to under 40 (−4.44 kg/m 2 , 95% CI −5.09 to −3.79; p<0.001), adults aged 40–65 (−2.74 kg/m 2 , 95% CI −3.24 to −2.23; p<0.001) and adults aged over 65 (−0.87 kg/m 2 , 95% CI −1.48 to −0.26; p=0.005). Conclusions There was a clinically meaningful association between living in the most walkable neighbourhoods and having lower BMI in adults of all ages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».