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Enregistrement W4396701165 · doi:10.11159/iceptp24.113

Association between Greenness and Cardio-Ankle Vascular Index: A Longitudinal Cohort Study

2024· article· en· W4396701165 sur OpenAlexvenueno aff
Kanawat Paoin, Kayo Ueda, Chanathip Pharino, Prin Vathesatogkit, Arthit Phosri, Xerxes Seposo, Krittika Saranburut, Nisakron Thongmung, Teerapat Yingchoncharoen, Piyamitr Sritara

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)AnkleAssociation (psychology)CohortMedicineComputer scienceInternal medicinePsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological studies suggest that exposure to more greenery may improve cardiovascular health [1].The cardioankle vascular index (CAVI), a novel non-invasive measure of arterial stiffness, may be beneficial as a long-term predictor of cardiovascular risk [2].High CAVI was associated with coronary artery disease and cerebral artery disease [3].However, no study has investigated the association between greenness and the progression of CAVI.We examined the association between long-term exposure to greenness and CAVI in employees of the Electricity Generating Authority of Thailand (EGAT) in the Bangkok Metropolitan Region (BMR), Thailand [4].In this longitudinal cohort study of 1,215 employees (aged 57-76 years at the baseline), the subjects were followed for 10 years from 2007 to 2017.CAVI was measured in 2007CAVI was measured in , 2012CAVI was measured in , and 2017.Each individual received two sets of CAVI measurements, which were taken on the right and left ankles.The left-and right-side measures' averages were utilized for CAVI [2,5].Greenness was assessed using the satellite-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI), with a spatial resolution of 250 m.The NDVI and EVI have no unit with the values ranging from -1.0 to 1.0.Lower values represent areas with a low concentration of vegetation, whereas higher numbers represent areas with a high concentration of greenery.The NDVI and EVI of the BMR and areas of Thailand have been documented elsewhere [6,7].Long-term exposure to greenness of each subject's sub-district was defined as 1-year average concentrations prior to the subject's follow-up date in 2007, 2012, and 2017 [7].Linear mixed models were used to examine the association between greenness and CAVI.Each subject was assigned as a random intercept in our models to control the autocorrelation of repeated measurements for the same subject.The results of CAVI were presented as a percentage change for each interquartile range (IQR) increase in NDVI (IQR = 0.07) and EVI (IQR = 0.05).R statistics project (version 4.1.3)was used to conduct all statistical analyses.Statistics were deemed significant at P < 0.05.During the follow-up period, subjects' average exposure to NDVI and EVI at the sub-district level was 0.4 (Range = 0.16-0.7)and 0.26 (Range = 0.1-0.45),respectively.After full adjustments (i.e., age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption, education level, income, and prevalence and treatment of hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia), we found that decreases in CAVI were associated with NDVI [-4.7% (95% confidence interval (CI): -10.3, 0.9)] and EVI [-4.8% (95% CI: -10.9, 1.3)], but the results were not statistically significant.The associations between NDVI and EVI with right-or left-side CAVI were essentially unchanged.ICEPTP 113-2Although not statistically significant, long-term exposure to greenness was associated with lower CAVI in the subjects of the EGAT cohort study.Our findings need to be confirmed by further studies in other settings and populations.Exposure to greenness may promote cardiovascular health.We advocate for the importance of supporting the development of green spaces.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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