The influence of socioeconomic status on the association between residential greenness and gestational diabetes mellitus in an urban setting: a multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Inconsistencies were found between residential greenness and the risk of gestational diabetes mellitus (GDM), possibly due to variations in susceptibility among populations with different characteristics. However, little is known about whether this association could be modified by population characteristics like socioeconomic status (SES). This multicenter study conducted in a dense megacity aims to clarify these associations and explore the modification effects of demographic and socioeconomic factors. The study included 19,618 pregnant women in 20 hospitals throughout Shanghai, China, between 2015 and 2017. Multivariable logistic regression models were utilized to assess the associations of satellite-based greenness indicators [normalized difference vegetation index (NDVI) within 500 m- and 1000 m buffers] with GDM and whether demographic and socioeconomic factors modified the associations. Potential mediation effects of fine particulate matter (PM 2.5 ) on the associations between greenness and GDM were also explored. During the first two trimesters of pregnancy, an increase in NDVI-500 m or NDVI-1000 m interquartile range was consistently associated with lower GDM risks, with adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence interval (CI) ranging from 0.82 (0.76, 0.88) to 0.90 (0.85, 0.96). Stratified analyses revealed that the health benefits of residential greenness are more pronounced during the first two trimesters among unemployed women (aOR = 0.70; 95%CI: 0.60, 0.82), those with lower education levels (aOR = 0.72; 95%CI: 0.63, 0.82), and those without medical insurance (aOR = 0.76; 95%CI: 0.69, 0.84). Mediation analysis shows that PM 2.5 reduction by greenness may explain 16.4% of the inverse association between the NDVI-500 m during early pregnancy and the risk of GDM. Our research indicates that elevated residential greenness was associated with reduced GDM risks, partly attributed to decreased PM 2.5 levels. Women with lower SES experience amplified benefits from greenness. These findings highlight the significance of bolstering urban green infrastructure, particularly in communities confronting socioeconomic challenges and areas with high levels of air pollution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».