Neighbourhood walkability and mortality: Findings from a 15-year follow-up of a nationally representative cohort of Canadian adults in urban areas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a nationally representative cohort of Canadian adults, we assessed associations between neighbourhood walkability and cause-specific mortality and investigated whether they differed by socioeconomic status. METHODS: The study population was drawn from the 2001 Canadian Census Health and Environment Cohort, which contains individual-level data from a random sample of 20% of Canadian households mandated to complete the long-form census. We included those aged ≥ 25 years at baseline who lived in urban and suburban areas. The national death registry was used to ascertain annual vital status. Linkages to annual income tax data provided place of residence. The Canadian Active Living Environments, a national index that summarizes walkability across Canadian neighbourhoods, was assigned to individuals' residential history. The Cox proportional hazards model was used to assess associations between walkability and cause-specific mortality. RESULTS: A total of 1.8 million participants (52.5% female) accrued 27.3 million person-years and 265 710 deaths during the 15-year follow-up. The adjusted hazard ratio (HR) for living in a highly walkable neighbourhood relative to living in the least walkable neighbourhoods was associated with a 9% (HR: 0.91 [0.88, 0.95]) and 3% (HR: 0.97 [0.94, 0.99]) reduced risk of cardiovascular and all non-accidental mortality, respectively. The strongest benefits of walkability were found among individuals within the lowest education and household income categories, and who lived in the most deprived neighbourhoods. There were no significant associations (most [class 5] versus least [class 1] walkable HR: 0.84 [0.61-1.16]) seen for accidental traffic mortality. CONCLUSIONS: Canadian adults who live in walkable neighbourhoods have lower rates of cardiovascular and non-accidental mortality, with the greatest benefits seen in those from the lowest socioeconomic groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».