Cross-sectional and longitudinal associations between the built environment and walking: effect modification by socioeconomic status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although socioeconomic status (SES) has been shown to modify associations between the neighborhood built environment and physical activity, contradictory results exist. Objectives of this cross-sectional and longitudinal analysis were to: 1) examine whether overall neighborhood walkability and specific built characteristics were associated with walking among adults at a single point in time and after they relocate neighborhoods, and 2) test for effect modification of these associations by SES. METHODS: We linked longitudinal data from 703 adults who relocated urban neighborhoods between two waves of Alberta's Tomorrow Project (2008-2015) to neighborhood built environment data. We created a walkability index from measures of population counts, street connectivity, and destination diversity within 400 m of participants' homes. In cross-sectional analyses, we used generalized linear models to estimate associations between built characteristics and minutes walked per week at baseline. For the longitudinal analyses, we used fixed-effects linear regression models to estimate associations between changes in built characteristics and minutes walked per week. We also assessed if indicators of SES (individual education or household income) modified both sets of associations. RESULTS: Most cross-sectional and longitudinal associations were small and statistically non-significant. Neighborhood population count (b = 0.03, 95% CI: 0.01, 0.07) and street connectivity (b = - 1.75, 95% CI: - 3.26, - 0.24) were cross-sectionally associated with walking duration among the overall sample. None of the longitudinal associations were statistically significant among the overall sample. There was limited evidence of effect modification by SES, however, we found negative cross-sectional associations between street connectivity and walking among adults with lower education and income, and a positive association between percent change in walkability and change in walking among lower educated adults. CONCLUSIONS: Despite population count and street connectivity being associated with walking at baseline, changes in these built environment variables were not associated with changes in walking following residential relocation. Our findings also provide evidence, albeit weak, that changes in neighborhood walkability, resulting from residential relocation, might more strongly affect walking among low SES adults. Further longitudinal research is needed to examine built environment characteristics with walking for different purposes and to test for inequitable socioeconomic impacts.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».