HEALTH IMPACTS OF THE BUILT ENVIRONMENT: PHYSICAL INACTIVITY, EXPOSURE TO AIR POLLUTION, AND ISCHEMIC HEART DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».