Relationships Between Measures of the Physical Activity-Related Built Environment and Excess Weight in Preschoolers: A Retrospective, Population-Level Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The built environment can impact health outcomes. Our purpose was to examine relationships between built environment variables related to physical activity and excess weight in preschoolers. Methods: In this retrospective, population-level study of 4- to 6-year-olds, anthropometric measurements were taken between 2009 and 2017 in Calgary and Edmonton, Alberta, Canada. Based on BMI z-scores (BMIz), children were classified as normal weight (−2 ≤ BMIz <1) or excess weight (BMIz ≥1; overweight and obesity). Physical activity-related built environment variables were calculated (distances to nearest playground, major park, school; street intersection density; number of playgrounds and major parks within an 800 m buffer zone). Binomial logistic regression models estimated associations between physical activity-related built environment variables and excess weight. Results: Our analysis included 140,368 participants (females: n = 69,454; Calgary: n = 84,101). For Calgary, adjusted odds ratios (aORs) showed the odds of excess weight increased 1% for every 100-intersection increase [1.010 (1.006–1.015); p < 0.0001] and 13.6% when there were ≥4 playgrounds (vs. 0 or 1) within an 800 m buffer zone [1.136 (1.037–1.243); p = 0.0059]. For Edmonton, aORs revealed lower odds of excess weight for every 100 m increase in distances between residences to nearest major park [0.991 (0.986–0.996); p = 0.0005] and school [0.992 (0.990–0.995); p < 0.0001]. The odds of excess weight decreased as the number of major parks within the 800 m buffer zone increased from 0 to 1 [0.943 (0.896–0.992); p = 0.023] and from 0 to ≥3 [0.879 (0.773–0.999); p = 0.048]. Conclusion: The physical activity-related built environment was associated with excess weight in preschoolers, although relationships varied between cities that differed demographically and geographically.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».