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Enregistrement W4392352718 · doi:10.3389/fpubh.2024.1334425

Exposure to urban green spaces and mental health during the COVID-19 pandemic: evidence from two low and lower-middle-income countries

2024· article· en· W4392352718 sur OpenAlexaff
Muhammad Mainuddin Patwary, Mondira Bardhan, Hüseyin Ertan İnan, Matthew H. E. M. Browning, Asma Safia Disha, Md. Zahidul Haque, Mai Helmy, Sadia Ashraf, Angel M. Dzhambov, Faysal Kabir Shuvo, Md Ashraful Alam, Sharif Mutasim Billah, Md Pervez Kabir, Md. Riad Hossain, Md Golam Azam, Md. Mijanur Rahman, Sarya Swed, Ranjit Sah, Juan José Montenegro-Idrogo, D. Katterine Bonilla‐Aldana, Alfonso J. Rodríguez‐Morales

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPandemicNormalized Difference Vegetation IndexEnvironmental healthGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SocioeconomicsMedicineClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic has had a significant impact on mental health globally, with limited access to mental health care affecting low- and middle-income countries (LMICs) the most. In response, alternative strategies to support mental health have been necessary, with access to green spaces being a potential solution. While studies have highlighted the role of green spaces in promoting mental health during pandemic lockdowns, few studies have focused on the role of green spaces in mental health recovery after lockdowns. This study investigated changes in green space access and associations with mental health recovery in Bangladesh and Egypt across the pandemic. Methods: An online survey was conducted between January and April 2021 after the first lockdown was lifted in Bangladesh (n = 556) and Egypt (n = 660). We evaluated indoor and outdoor greenery, including the number of household plants, window views, and duration of outdoor visits. The quantity of greenness was estimated using the normalized difference vegetation index (NDVI). This index was estimated using satellite images with a resolution of 10x10m during the survey period (January-April 2021) with Sentinel-2 satellite in the Google Earth Engine platform. We calculated averages within 250m, 300m, 500m and 1000m buffers of the survey check-in locations using ArcGIS 10.3. Multiple linear regression models were used to evaluate relationships between changes in natural exposure and changes in mental health. Results: The results showed that mental health improved in both countries after the lockdown period. People in both countries increased their time spent outdoors in green spaces after the lockdown period, and these increases in time outdoors were associated with improved mental health. Unexpectedly, changes in the number of indoor plants after the lockdown period were associated with contrasting mental health outcomes; more plants translated to increased anxiety and decreased depression. Refocusing lives after the pandemic on areas other than maintaining indoor plants may assist with worrying and feeling panicked. Still, indoor plants may assist with depressive symptoms for people remaining isolated. Conclusion: These findings have important implications for policymakers and urban planners in LMICs, highlighting the need to increase access to natural environments in urban areas to improve mental health and well-being in public health emergencies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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