International comparison in walkable environments and hospital burden in type 2 diabetes patients
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionWhile some comparative work has provided evidence for a universally positive impact of built environment features that promote physical activity, less is known about chronic diseases and hospitalization among different social contexts and health care systems. Parallel international linkage efforts present an opportunity to study health impacts of the built environment.
 Objectives and ApproachThis study compares the impact of neighbourhood environments on health outcomes for patients with type 2 diabetes (T2D) in two countries. Neighborhood-level measures for walkable environments were derived for Canada and Wales using Geographic Information Systems. Hospitalization admissions from routine data sources and linked survey data responses (from the Welsh Health Survey and Canadian Community Health Survey) allow for the generation of population-based descriptive statistics on socio-demographic information, self-reported health, diagnostic patterns, and health care use. We examine the feasibility of investigating contextual differences in walkable environments, T2D, and hospitalization between Wales and Canada.
 ResultsData linkage in respective privacy protecting safe havens in the Canada Research Data Centre Network (CRDCN) and the Wales Secure Anonymised Information Linkage (SAIL) Databank show promise for a comparative study, enabling parallel modelling of environmental and socio-demographic factors with hospitalization data. Both the Canadian and Welsh surveys ask respondents about their current diabetes status, allowing us to compare hospitalization rates and neighborhood effects of those who report having diabetes with the those who do not. Moreover, the linking of survey responses and similarity in geographic scale permitted consistent measurement of walkable environments across countries. Key administrative variables have been identified relating to health and behaviors, such as socio-demographic information, smoking status, and body mass index, and hospitalization metrics in both countries are commensurable.
 Conclusion/ImplicationsThe generation of comparable linked datasets, built environment indicators and comparative research for T2D patients will have wider implications for international assessment of the impacts of environment on chronic diseases, and the hospital burden associated with these conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».