EXPLORING FACTORS INFLUENCING WALKING ACTIVITY IN PEOPLE WITH DEMENTIA: A SPATIAL ANALYSIS IN METRO VANCOUVER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the number of people living with dementia (PLWD) increases in Canada, the significance of the neighborhood built environment grows, as most PLWD live at home rather than in long-term care facilities. This study investigates how built environment variables predict the overall outdoor walking activity of PLWD in Metro Vancouver. Twenty-five participants living with dementia from various cities in Metro Vancouver participated. We used exploratory factor analysis and multiple linear regression to analyze the relationship between built environment factors and outdoor walking activity. Our results revealed three significant factors: “Macro environment: accessibility to public transportation and street network,” “Micro environment: Pedestrian-oriented design,” and “General characteristics: Mixed land use and sidewalk suitability,” constructed from 14 built environment variables. These factors significantly influenced the outdoor walking activity of PLWD. The multiple linear regression results indicated that “Macro environment – accessibility to public transportation and street network” had a substantial positive effect (p =.007, β = 0.469), “Micro-environment: Pedestrian-oriented design” showed a moderately positive impact (p =.065, β = 0.305), and “General characteristics: mixed land use and sidewalk suitability” exhibited a significant positive influence (p =.015, β = 0.414) on outdoor walking activity. Our findings provide valuable insights for policymakers, urban planners, designers, landscape designers, and transportation planners, emphasizing the crucial collaboration needed to develop dementia-friendly neighborhood plans that cater to the diverse needs of individuals living with dementia, ensuring safe and accessible environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».