Associations between Living Near Water and Risk of Mortality among Urban Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing evidence suggests that residential exposures to natural environments, such as green spaces, are associated with many health benefits. Only a single study has examined the potential link between living near water and mortality. OBJECTIVE: We sought to examine whether residential proximity to large, natural water features (e.g., lakes, rivers, coasts, "blue space") was associated with cause-specific mortality. METHODS: Our study is based on a population-based cohort of nonimmigrant adults living in the 30 largest Canadian cities [i.e., the 2001 Canadian Census Health and Environment Cohort) (CanCHEC)]. Subjects were drawn from the mandatory 2001 Statistics Canada long-form census, who were linked to the Canadian mortality database and to annual income-tax filings, through 2011. We estimated associations between living within of blue space and deaths from several common causes of death. We adjusted models for many personal and contextual covariates, as well as for exposures to residential greenness and ambient air pollution. RESULTS: Our cohort included approximately 1.3 million subjects at baseline, 106,180 of whom died from nonaccidental causes during follow-up. We found significant, reduced risks of mortality in the range of 12-17% associated with living within of water in comparison with living farther away, among all causes of death examined, except with external/accidental causes. Protective effects were found to be higher among women and all older adults than among other subjects, and protective effects were found to be highest against deaths from stroke and respiratory-related causes. CONCLUSIONS: Our findings suggest that living near blue spaces in urban areas has important benefits to health, but further work is needed to better understand the drivers of this association. https://doi.org/10.1289/EHP3397.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».