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Enregistrement W4316363551 · doi:10.3389/fpubh.2022.1116691

Associations between neighborhood walkability and walking following residential relocation: Findings from Alberta's Tomorrow Project

2023· article· en· W4316363551 sur OpenAlexafffundabout
Gavin R. McCormack, Mohammad Javad Koohsari, Jennifer E. Vena, Koichiro Oka, Tomoki Nakaya, Jonathan Chapman, Ryan Martinson, Graham Matsalla

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensAlberta Health ServicesPublic Works and Government Services CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer FoundationCanadian Institutes of Health ResearchJapan Society for the Promotion of ScienceHealth CanadaPartenariat Canadien Contre Le CancerAlberta Health Services
Mots-clésWalkabilityRelocationBuilt environmentBaseline (sea)MedicineLongitudinal studyPopulationDemographyEnvironmental healthGerontologyLevel designGeographyPhysical activityPhysical therapyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cross-sectional studies consistently find that the neighborhood built environment (e.g., walkability) is associated with walking. However, findings from the few existing longitudinal residential relocation studies that have estimated associations between changes in neighborhood built characteristics and walking are equivocal. The study objective was to estimate whether changes in neighborhood walkability resulting from residential relocation were associated with leisure, transportation, and total walking levels among adults. Methods This study included longitudinal data from the “Alberta's Tomorrow Project”—a province-wide cohort study (Alberta, Canada). The analysis included data collected at two time points (i.e., baseline and follow-up) from 5,977 urban adults. The International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) captured self-reported walking. We estimated neighborhood walkability, an index capturing intersection, destination, and population counts for the 400 m Euclidean buffer around participants' homes. Using household postal codes reported at baseline and follow-up, we categorized participants into three groups reflecting residential relocation (“non-movers:” n = 5,679; “movers to less walkability:” n = 164, and; “movers to more walkability:” n = 134). We used Inverse-Probability-Weighted Regression Adjustment to estimate differences [i.e., average treatment effects in the treated (ATET)] in weekly minutes of leisure, transportation, and total walking at follow-up between residential relocation groups, adjusting for baseline walking, sociodemographic characteristics, and walkability. The median time between baseline and follow-up was 2-years. Results The three residential relocation groups mainly included women (61.6–67.2%) and had a mean age of between 52.2 and 55.7 years. Compared to “non-movers” (reference group), weekly minutes of transportation walking at follow-up was significantly lower among adults who moved to less walkable neighborhoods (ATET: −41.34, 95 CI: −68.30, −14.39; p < 0.01). We found no other statistically significant differences in walking between the groups. Discussion Our findings suggest that relocating to less walkable neighborhoods could have detrimental effects on transportation walking to the extent of adversely affecting health. Public health strategies that counteract the negative impacts of low walkable neighborhoods and leverage the supportiveness of high walkable neighborhoods might promote more walking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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