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Enregistrement W2910844003 · doi:10.1289/isee.2011.01427

HEALTH IMPACTS OF THE BUILT ENVIRONMENT: PHYSICAL INACTIVITY, EXPOSURE TO AIR POLLUTION, AND ISCHEMIC HEART DISEASE

2011· article· en· W2910844003 sur OpenAlexaff
Steve Hankey, Julian Marshall, Michael Bräuer

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWalkabilityEnvironmental healthAir pollutionPublic healthBuilt environmentMedicinePopulationGeographyPhysical activityEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical inactivity and exposure to air pollution are important risks globally. Urban planning and the built environment may influence exposures to these risk factors in different ways and thus differentially impact the health of urban populations. Aims: To investigate the built environment’s influence on air pollution exposure and physical inactivity and subsequent health impacts. Methods: We use a regional travel survey to estimate within-urban variability in physical inactivity and air pollution exposure (PM2.5, NOx, O3) for ~30,000 individuals in Los Angeles. We then estimate the resulting risk for ischemic heart disease (IHD) using literature-derived dose-response values for the general public and for a sensitive subpopulation. We compare estimated IHD mortality risks between neighborhoods based on “walkability” scores, and conduct sensitivity analyses to explore robustness of our results. Results: The proportion of non-sedentary individuals is ~2× larger in high-vs. low-walkability neighborhoods (24.9% vs. 12.5%); however, since a small share of the total population is physically active, between-neighborhood variability in estimated IHD mortality attributable to physical inactivity is modest (7 fewer IHD deaths per 100,000 in low-vs. high-walkability neighborhoods). Since spatial patterns differ for air pollutants, risks from air pollution exposure are similar between neighborhoods (9 fewer [13 more] IHD deaths per 100,000 for PM2.5 [O3] in low-vs. high-walkability neighborhoods). This suggests health benefits from increased physical activity may be realized in high-walkability neighborhoods only because of tradeoffs in air pollution exposure. Comparisons to data from other cities suggest our core conclusions are not unique to Los Angeles. Conclusions: Accounting for exposure to air pollution is a critical aspect of planning for more clean and health-promoting cities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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