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Enregistrement W4377091286 · doi:10.1016/j.ypmed.2023.107552

Urban design and cardio-metabolic risk factors

2023· article· en· W4377091286 sur OpenAlexafffund
Mohammad Javad Koohsari, Koichiro Oka, Tomoki Nakaya, Jennifer E. Vena, Tyler Williamson, Hude Quan, Gavin R. McCormack

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchAlberta HealthAlberta Cancer FoundationAlberta Health Services
Mots-clésMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence suggests that the built environment may be associated with cardiovascular disease via its influence on health behaviours. The aim of this study was to estimate the associations between traditional and novel neighbourhood built environment metrics and clinically assessed cardio-metabolic risk factors among a sample of adults in Canada. A total of 7171 participants from Albertas Tomorrow Project living in Alberta, Canada, were included. Cardio-metabolic risk factors were clinically measured. Two composite built environment metrics of traditional walkability and space syntax walkability were calculated. Among men, space syntax walkability was negatively associated with systolic and diastolic blood pressure (b = -0.87, 95% CI -1.43, -0.31 and b = -0.45, 95% CI -0.86, -0.04, respectively). Space syntax walkability was also associated with lower odds of overweight/obese among women and men (OR = 0.93, 95% CI 0.87, 0.99 and OR = 0.88, 95% CI 0.79, 0.97, respectively). No significant associations were observed between traditional walkability and cardio-metabolic outcomes. This study showed that the novel built environment metric based on the space syntax theory was associated with some cardio-metabolic risk factors.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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