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Enregistrement W2910967144 · doi:10.1016/s2542-5196(18)30264-x

Residential greenness and mortality in oldest-old women and men in China: a longitudinal cohort study

2019· article· en· W2910967144 sur OpenAlexaff
John S. Ji, Anna Zhu, Chen Bai, Chih‐Da Wu, Lijing L. Yan, Shenglan Tang, Yi Zeng, Peter James

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésDemographyNormalized Difference Vegetation IndexMedicineSocioeconomic statusQuartileCohort studyMarital statusPopulationCohortEnvironmental healthGerontologyConfidence intervalClimate changeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure to natural vegetation, or greenness, might affect health through several pathways, including increased physical activity and social engagement, improved mental health, and reductions in exposure to air pollution, extreme temperatures, and noise. Few studies of the effects of greenness have focused on Asia, and, to the best of our knowledge, no study has assessed the effect on vulnerable oldest-old populations. We assessed the association between residential greenness and mortality in an older cohort in China. METHODS: We used five waves (February, 2000-October, 2014) of the China Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), a prospective cohort representative of the general older population in China. We assessed exposure to greenness through satellite-derived Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) values in the 250 m and 1250 m radius around the residential address for each individual included in the study. We calculated contemporaneous NDVI values, cumulative NDVI values, and changes in NDVI from the start of the study over time. The health outcome of the study was all-cause mortality, excluding accidental deaths. Mortality rate ratios were estimated with Cox proportional hazards models, adjusted for age, sex, ethnicity, marital status, geographical region, childhood and adult socioeconomic status, social and leisure activity, smoking status, alcohol consumption, and physical activity. FINDINGS: Among 23 754 individuals (mean age at baseline 93 years [SD 7·5]) totaling 80 001 person-years, we observed 18 948 deaths during 14 years of follow-up, between June, 2000, and December, 2014. Individuals in the highest quartile of contemporaneous NDVI values had 27% lower mortality than those in the lowest quartile for the 250 m radius (hazard ratio [HR] 0·73, 95% CI 0·70-0·76), and 30% lower mortality for the 1250 m radius (0·70, 0·67-0·74). No clear association was observed for cumulative NDVI measurements and mortality. We did not detect an association between area-level changes in NDVI and mortality. INTERPRETATION: Our research suggests that proximity to more green space is associated with increased longevity, which has policy implications for the national blueprint of ecological civilisation and preparation for an ageing society in China. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, US National Institute on Aging, US National Institute of Health, Natural Science Foundation of China, UN Population Fund, China Social Sciences Foundation, and Hong Kong Research Grants Council.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations207
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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