Abstract 10333: Recreational Multi Use Trails and Cardiovascular Disease: A Difference-in-Differences 18 Year Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is little experimental evidence of the impact of multi-use recreational trails that support physical activity on cardiovascular disease (CVD). Hypothesis: Neighbourhoods that added multi-use trails would experience a greater decline in CVD events and risk factors compared to neighbourhoods that did not. Methods: We used a difference in differences design to study the addition of four multi-use trails 4-7km in length on CVD-related outcomes using administrative health, census and built environment data available for all citizens 30 years of age and older from Winnipeg, Canada. A 400m buffer stratified intervention and comparison neighbourhoods. Bicycle counts were recorded via electromagnetic counters for 5 years on all trails. The primary and secondary outcomes were composite measures of incident CVD events (mortality, ischemic heart disease, cerebrovascular disease and congestive heart failure) and CVD risk factors (hypertension, diabetes and dyslipidemia) and assessed quarterly for 10 years prior to and 6 years following the intervention. Intervention and comparison areas were propensity score matched, using scores regressed from baseline measures of age, sex, socioeconomic indicators, and built environment attributes that support physical activity. Results: Between 2012 and 2018, 1,429,588 cyclists were recorded on the trails and cycling use varied ~2.0-fold across the trails. Between 2000 and 2018, there were 82,632 CVD events and 201,058 CVD risk events. During the 18-year natural experiment CVD event rates and risk factors declined ~33% in both comparison and intervention neighbourhoods. In propensity score matched regression models, the incident rate ratio was 1.06 (95% CI: 0.90 to 1.24) for CVD events and 0.92 (95% CI: 0.84 to 1.02) for CVD risk factors. Sensitivity analyses revealed greater effect sizes with increasing trail use (incident rate ratios for highest vs lowest cycling counts = 0.85; 95% CI: 0.75 to 0.96 vs 1.08; 95% CI: 0.92 to 1.27). Conclusions: The addition of recreational multi-use trails was not associated with changes in overall CVD events or risk factors in adjacent neighbourhoods, compared to distant neighbourhoods, however, the effects on CVD risk factors may be influenced by trail use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».