The contributions of neighbourhood design in promoting metabolic health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design and quality of the neighbourhood built environment can encourage health-supportive behaviours and support cardiometabolic health. However, despite the relationships between demographic and behavioural risk factors of metabolic syndrome being investigated by many studies, only some studies have directly estimated the associations between the built environment and metabolic syndrome. Using data from Canada, we examined the associations between the neighbourhood built environment and metabolic syndrome. Data from Alberta’s Tomorrow Project participants, conducted in Alberta, Canada, was used ( n = 6718). Metabolic syndrome was defined as the presence of at least three clinical risk factors among lipid levels, blood pressure, and waist circumference. The normalised difference vegetation index was used to quantify the greenness of each participant’s neighbourhood. Built attributes of participants’ neighbourhoods associated with supporting physical activity, including dwelling density, intersection density, and the number of points of interest, were obtained via the Canadian Urban Environmental Health Research Consortium. Increases in the number of points of interest and total active living environment-friendliness of the neighbourhood were associated with having fewer metabolic syndrome risk factors ( b = −0.11, 95% CI −0.16, −0.07 and b = −0.03, 95% CI −0.05, −0.01, respectively) and lower odds of metabolic syndrome (OR = 0.89, 95% CI 0.84, 0.094 and OR = 0.97, 95% CI 0.95, 0.99, respectively). Furthermore, higher dwelling density was associated with having fewer metabolic syndrome risk factors ( b = −0.05, 95% CI −0.09, −0.01). Our findings highlight the importance of urban design to prevent and potentially manage metabolic syndrome and improve population health.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».