ASSOCIATIONS BETWEEN GREENSPACE AND MORTALITY IN A POPULATION-BASED COHORT STUDY OF 574, 834 ADULTS IN ONTARIO, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access and exposure to green space is associated with a wide range of potential health benefits. Few studies have examined the direct impact of exposure to greenspaces on mortality. We investigated the association between greenspaces and mortality using a population-based cohort design. Methods: A cohort of 574,834 adults who were residents in one of 10 urban areas in Ontario, Canada in the early 1980s was assembled using income tax records. Vital status was determined through record linkage to the Canadian Mortality Data Base until the end of 2004. Six-character postal codes, representing a block face or large apartment building, from income tax records were used to identify the geographical coordinates for subjects’ place of residence. To these locations we assigned the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as a measure of greenspaces. The NDVI is derived from Landsat Thematic Mapper (TM) data at 30m x 30m resolution for the years 1989-1997. Rate ratios for mortality were estimated using the Cox model and adjusted for income, marital status, neighbourhood characteristics, ambient PM2.5, and smoking prevalence estimates from the 1990 Ontario Health Survey. Mortality endpoints studied included: all non-accidental causes, cardiopulmonary disease, ischemic heart disease, and stroke. Results: A total of 181,107 non-accidental deaths occurred in the cohort. An inverse association was observed across increasing quartiles categories of ‘greenspace’. For all non-accidental causes of death, the risks in the upper three quartiles relative to the lowest greenness quartile were: 0.95 (95% CI=0.94 – 0.96), 0.95 (95% CI=0.94 – 0.96), and 0.93 (95% CI=0.92 – 0.95). The corresponding risks for cardio-pulmonary mortality were: 0.95 (95% CI= 0.93 – 0.96), 0.94 (95% CI= 0.92 – 0.96), and 0.92 (95% CI=0.90 – 0.94). Inverse associations were also observed with ischemic heart disease, and stroke mortality. Conclusions: Our study suggests that greenspace in urban environments is associated with lower rates of mortality.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».