Association Between Neighborhood Walkability and Predicted 10‐Year Cardiovascular Disease Risk: The CANHEART (Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team) Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background Individuals living in unwalkable neighborhoods appear to be less physically active and more likely to develop obesity, diabetes mellitus, and hypertension. It is unclear whether neighborhood walkability is a risk factor for future cardiovascular disease. Methods and Results We studied residents living in major urban centers in Ontario, Canada on January 1, 2008, using linked electronic medical record and administrative health data from the CANHEART (Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team) cohort. Walkability was assessed using a validated index based on population and residential density, street connectivity, and the number of walkable destinations in each neighborhood, divided into quintiles (Q). The primary outcome was a predicted 10-year cardiovascular disease risk of ≥7.5% (recommended threshold for statin use) assessed by the American College of Cardiology/American Heart Association Pooled Cohort Equation. Adjusted associations were estimated using logistic regression models. Secondary outcomes included measured systolic blood pressure, total and high-density lipoprotein cholesterol levels, prior diabetes mellitus diagnosis, and current smoking status. In total, 44 448 individuals were included in our analyses. Fully adjusted analyses found a nonlinear relationship between walkability and predicted 10-year cardiovascular disease risk (least [Q1] versus most [Q5] walkable neighborhood: odds ratio =1.09, 95% CI: 0.98, 1.22), with the greatest difference between Q3 and Q5 (odds ratio=1.33, 95% CI: 1.23, 1.45). Dose-response associations were observed for systolic blood pressure, high-density lipoprotein cholesterol, and diabetes mellitus risk, while an inverse association was observed with smoking status. Conclusions In our setting, adults living in less walkable neighborhoods had a higher predicted 10-year cardiovascular disease risk than those living in highly walkable areas.
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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 | 0,028 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».