Multi-use physical activity trails in an urban setting and cardiovascular disease: a difference-in-differences analysis of a natural experiment in Winnipeg, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To determine if expansion of multi-use physical activity trails in an urban centre is associated with reduced rates of cardiovascular disease (CVD). Methods This was a natural experiment with a difference in differences analysis using administrative health records and trail-based cycling data in Winnipeg, Canada. Prior to the intervention, each year, 314,595 (IQR: 309,044 to 319,860) persons over 30 years without CVD were in the comparison group and 37,901 residents (IQR: 37,213 to 38,488) were in the intervention group. Following the intervention, each year, 303,853 (IQR: 302,843 to 304,465) persons were in the comparison group and 35,778 (IQR: 35,551 to 36,053) in the intervention group. The natural experiment was the construction of four multi-use trails, 4-7 km in length, between 2010 and 2012. Intervention and comparison areas were based on buffers of 400 m, 800 m and 1200 m from a new multi-use trail. Bicycle counts were obtained from electromagnetic counters embedded in the trail. The primary outcome was a composite of incident CVD events: CVD-related mortality, ischemic heart disease, cerebrovascular events and congestive heart failure. The secondary outcome was a composite of incident CVD risk factors: hypertension, diabetes and dyslipidemia. Results Between 2014 and 2018, 1,681,125 cyclists were recorded on the trails, which varied ~ 2.0-fold across the four trails (2358 vs 4264 counts/week in summer months). Between 2000 and 2018, there were 82,632 CVD events and 201,058 CVD risk events. In propensity score matched Poisson regression models, the incident rate ratio (IRR) was 1.06 (95% CI: 0.90 to 1.24) for CVD events and 0.95 (95%CI: 0.88 to 1.02) for CVD risk factors for areas within 400 m of a trail, relative to comparison areas. Sensitivity analyses indicated this effect was greatest among households adjacent to the trail with highest cycling counts (IRR = 0.85; 95% CI: 0.75 to 0.96). Conclusions The addition of multi-use trails was not associated with differences in CVD events or CVD risk factors, however the differences in CVD risk may depend on the level of trail use. Trial registration Trial registration number: NCT04057417 .
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».