Residential Greenness Alters Serum 25(OH)D Concentrations: A Longitudinal Cohort of Chinese Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vitamin D deficiency is prevalent among older adults. We aimed to study whether residential greenness could alter serum 25(OH)D concentrations as a possible mechanism of residential greenness's positive health effects. DESIGN: A longitudinal cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: We included older adults aged ≥65 years from the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS) with follow-up between 2012 and 2014. METHODS: We measured residential greenness by calculating annual average Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in a 500 m radius by using satellite images around each participant's residential address. Serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentration was dichotomized into 2 categories: nondeficiency (≥50 nmol/L) and deficiency (<50 nmol/L). We used the generalized estimating equation to examine the relationship between annual average NDVI and serum 25(OH)D. RESULTS: We included 1336 participants in our analysis. The annual average NDVI was 0.49, and mean serum 25(OH)D was 43 nmol/L at baseline. Each 0.1-unit increase in annual average NDVI was associated with a 13% higher odds of vitamin D nondeficiency [95% confidence interval (CI): 1.01, 1.26]. The association was stronger among men [odds ratio (OR): 1.17, 95% CI: 1.02, 1.35] than women (OR: 1.08, 95% CI: 0.91, 1.29) and also stronger among those who were free of activities of daily living (ADL) disability at baseline (OR: 1.12, 95% CI: 1.00, 1.25). During the follow-up period, the participants who lived in greener areas were more likely to have an improved, rather than stable or deteriorated, vitamin D status (OR: 1.94, 95% CI: 1.51, 2.51). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Our study suggests that higher levels of residential greenness are associated with higher serum 25(OH)D concentrations, which has implications for prevention of vitamin D deficiency among older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».