The Independent Associations between Walk Score® and Neighborhood Socioeconomic Status, Waist Circumference, Waist-To-Hip Ratio and Body Mass Index Among Urban Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Environmental and policy factors can influence weight status via facilitating or discouraging physical activity and healthy diet. Despite mixed evidence, some findings suggest that the neighborhood built environment, including “walkability”, is associated with overweight and obesity. Most of these findings have measured body mass index (BMI), yet other weight status measures including waist circumference (WC) and waist-to-hip (W-H) ratio are also predictive of health outcomes, independent of BMI. Our study aim was to estimate the associations between walkability, measured using Walk Score®, and each of WC, W-H ratio, and BMI among urban Canadian adults. Methods: In 2014, n = 851 adults recruited from 12 structurally and socioeconomic diverse neighborhoods (Calgary, Alberta, Canada) provided complete data on a physical activity, health and demographic questionnaire and self-reported anthropometric measures (i.e., height and weight, WC and hip circumference). Anthropometric data were used to estimate WC, W-H ratio, and BMI which were categorized into low and high risk in relation to their potential adverse effect on health. WC and BMI were also combined to provide a proxy measure of both overall and abdominal adiposity. Multivariable logistic regression models estimated odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for associations between each weight status outcome and Walk Score®. Results: A one-unit increase in Walk Score® was associated with lower odds of being high-risk based on WC (OR = 0.99; 95%CI 0.97–0.99). Notably, those residing in socioeconomically disadvantage neighborhoods had significantly higher odds of being high risk based on WC, BMI, and WC-BMI combined compared with advantaged neighborhoods. Conclusions: Interventions that promote healthy weight through the design of neighborhoods that support and enhance the effect of physical activity and diet-related interventions could have a significant population health impact.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».