Neighborhood Fast-Food Environments and Hypertension in Canadian Adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hypertension is a leading cause of cardiovascular disease and premature death worldwide. Neighborhoods characterized by a high proportion of fast-food outlets may also contribute to hypertension in residents; however, limited research has explored these associations. This cross-sectional study assessed the associations between neighborhood fast-food environments, measured hypertension, and self-reported hypertension. METHODS: Data from 10,700 adults living in urban areas were obtained from six Canadian Health Measures Survey cycles (2007-2019). Each participant's blood pressure was measured at a mobile clinic six times. Measured hypertension was defined as having an average systolic blood pressure ≥140 or a diastolic blood pressure ≥90 mm Hg or being on blood pressure-lowering medication. Participants were also asked whether they had been diagnosed with high blood pressure or whether they take blood pressure-lowering medication (i.e., self-reported hypertension). The proportion of fast-food outlets relative to the sum of fast-food outlets and full-service restaurants in each participant's neighborhood was obtained from the Canadian Food Environment Dataset, and analyses were conducted in 2022. RESULTS: The mean proportion of fast-food outlets was 23.3% (SD=26.8%). A one SD increase in the proportion of fast-food outlets was associated with higher odds of measured hypertension in the full sample (OR=1.17, 95% CI=1.05, 1.31) and in sex-specific models (women: OR=1.14, 95% CI=1.01, 1.29; men: OR=1.21, 95% CI=1.03, 1.43). Associations between the proportion of fast-food outlets and self-reported hypertension were inconclusive. CONCLUSIONS: Findings suggest that reducing the proportion of fast-food restaurants in neighborhoods may be a factor that could help reduce hypertension rates.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».