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Enregistrement W2955858897 · doi:10.1016/j.envint.2019.04.070

Interaction between neighborhood walkability and traffic-related air pollution on hypertension and diabetes: The CANHEART cohort

2019· article· en· W2955858897 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas A. Howell, Jack V. Tu, Rahim Moineddin, Hong Chen, Anna Chu, Perry Hystad, Gillian L. Booth

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Work & HealthSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésWalkabilityEnvironmental healthAir pollutionCohortDiabetes mellitusEnvironmental scienceCohort studyPollutionMedicineTransport engineeringPhysical activityEngineeringPhysical therapyInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living in unwalkable neighborhoods has been associated with heightened risk for diabetes and hypertension. However, highly walkable environments may have higher concentrations of traffic-related air pollution, which may contribute to increased cardiovascular disease risk. We therefore aimed to assess how walkability and traffic-related air pollution jointly affect risk for hypertension and diabetes. We used a cross-sectional, population-based sample of individuals aged 40–74 years residing in selected large urban centres in Ontario, Canada on January 1, 2008, assembled from administrative databases. Walkability and traffic-related air pollution (NO2) were assessed using validated tools and linked to individuals based on neighborhood of residence. Logistic regression was used to estimate adjusted associations between exposures and diagnoses of hypertension or diabetes accounting for potential confounders. Overall, 2,496,458 individuals were included in our analyses. Low walkability was associated with higher odds of hypertension (lowest vs. highest quintile OR = 1.34, 95% CI: 1.32, 1.37) and diabetes (lowest vs. highest quintile OR = 1.25, 95% CI: 1.22, 1.29), while NO2 exhibited similar trends (hypertension: OR = 1.09 per 10 p.p.b., 95% CI: 1.08, 1.10; diabetes: OR = 1.16, 95% CI: 1.14, 1.17). Significant interactions were identified between walkability and NO2 on risk for hypertension (p < 0.0001 and diabetes (p < 0.0001). At higher levels of pollution (40 p.p.b.), differences in the probability of hypertension (lowest vs. highest walkability quintile: 0.26 vs. 0.25) or diabetes (lowest vs. highest walkability quintile: 0.15 vs. 0.15) between highly walkable and unwalkable neighborhoods were diminished, compared to differences observed at lower levels of pollution (5 p.p.b.) (hypertension, lowest vs. highest walkability quintile: 0.21 vs. 0.13; diabetes, lowest vs. highest walkability quintile: 0.09 vs. 0.06). Walkability and traffic-related air pollution interact to jointly predict risk for hypertension and diabetes. Although walkable neighborhoods appear to have beneficial effects, they may accentuate the harmful effects of air pollution on cardiovascular risk factors.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations79
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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