Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Google Street View (GSV) images offer a unique and scalable alternative to in-person audits for examining neighborhood built environment characteristics. Additionally, most prior neighborhood studies have relied on cross-sectional designs. OBJECTIVE: This study aimed to use GSV images and computer vision to examine longitudinal changes in the built environment, demographic shifts, and health outcomes in Washington, DC, from 2014 to 2019. METHODS: In total, 434,115 GSV images were systematically sampled at 100 m intervals along primary and secondary road segments. Convolutional neural networks, a type of deep learning algorithm, were used to extract built environment features from images. Census tract summaries of the neighborhood built environment were created. Multilevel mixed-effects linear models with random intercepts for years and census tracts were used to assess associations between built environment changes and health outcomes, adjusting for covariates, including median age, percentage male, percentage Hispanic, percentage African American, percentage college educated, percentage owner-occupied housing, and median household income. RESULTS: Washington, DC, experienced a shift toward higher-density housing, with non-single-family homes rising from 66% to 72% of the housing stock. Single-lane roads increased from 37% to 42%, suggesting a shift toward more sustainable and compact urban forms. Gentrification trends were reflected in a rise in college-educated residents (16%-41%), a US $17,490 increase in the median household income, and a US $159,600 increase in property values. Longitudinal analyses revealed that increased construction activity was associated with lower rates of obesity, diabetes, high cholesterol, and cancer, while growth in non-single-family housing was correlated with reductions in the prevalence of obesity and diabetes. However, neighborhoods with higher proportions of African American residents experienced reduced construction activity. CONCLUSIONS: Washington, DC, has experienced significant urban transformation, marked by substantial changes in neighborhood built environments and demographic shifts. Urban development is associated with reduced prevalence of chronic conditions. These findings highlight the complex interplay between urban development, demographic changes, and health, underscoring the need for future research to explore the broader impacts of neighborhood built environment changes on community composition and health outcomes. GSV imagery, along with advances in computer vision, can aid in the acceleration of neighborhood studies.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».