Association entre l’accessibilité géographique aux commerces d’alimentation et le diabète type II chez les adultes québécois : analyse de la banque de données de santé CARTaGENE
Notice bibliographique
Résumé
Contexte. La mise en place d’environnements favorables à une saine alimentation est indispensable pour assurer la santé de la population, puisque celle-ci est considérée comme étant un déterminant de la santé. De ce fait, une corrélation existe entre les habitudes alimentaires, le diabète de type II et la santé cardiovasculaire. Durant de nombreuses années, les facteurs prédisposant au diabète étaient considérés essentiellement comme des choix individuels. Un nombre croissant de recherches démontrent présentement un lien entre les facteurs environnementaux, y compris l’accessibilité géographique à des choix alimentaires sains, et le diabète. Objectif. Cette étude vise à évaluer le lien entre l’environnement alimentaire et le risque de diabète de type II pour les résidents adultes de 6 régions métropolitaines du Québec. Méthodes. Un devis quantitatif comprenant des analyses transversales est utilisé. L’unité d’analyse est l’individu. Un corpus dérivé de la banque de données CARTaGENE est exploité. Pour répondre à l’objectif, un sous-échantillon composé de 8405 adultes habitant les six grandes régions métropolitaines du Québec de la cohorte CARTAGENE est utilisé. Les participants de cet échantillon ont été interrogés sur des sujets liés à leur santé et habitudes de vie. L'exposition aux commerces d’alimentation a été opérationnalisée à partir de zones tampons de 1000 mètres autour des adresses résidentielles et par des calculs de densité et de distance en utilisant les réseaux routiers. Cinq indicateurs de densité ont été calculés : densité des épiceries et des supermarchés, densité des dépanneurs, densité des restaurants-minute, nombre des dépanneurs, et ratio de restaurants-minute et dépanneurs aux supermarchés et épiceries. Trois mesures de proximité ont été calculées : distance au plus proche supermarché ou épicerie, distance au plus proche dépanneur, et distance au plus proche restaurant-minute. Des analyses de régression logistique ont été effectuées pour évaluer les associations entre ces indicateurs et le diabète de type II autodéclaré, en tenant compte des facteurs de confusion potentiels. Résultats. Nos résultats montrent l’absence de relations statistiquement significatives entre la proximité des points de vente d’aliments, les dépanneurs les plus proches et les détaillants de restauration rapide les plus proches (premiers quartiles dans chaque catégorie), et le statut individuel de diabète de type II. En revanche, l’indice de défavorisation matérielle d’un quartier était positivement et significativement associé au risque de diabète de type II. De plus, le fait de résider dans un « désert alimentaire » était le seul indicateur de l’accès géographique qui était statistiquement et significativement associé positivement au risque de diabète de type II, à la fois dans les modèles univariés (RC = 1,42 ; IC à 95 % : 1,05, 1,90) et multivariés (RC = 1,56 ; IC à 95 % : 1,12, 2,18). Conclusion. Nos résultats n’ont montré aucune relation significative entre le statut individuel de diabète de type II et la plupart des facteurs de l’environnement alimentaire. La littérature existante a montré une association significative des indicateurs socio-économiques individuels et d’un quartier avec le risque de maladie cardiométabolique, une relation que nous avons également observée dans notre étude, en ce qui concerne le type individuel de risque de diabète de type II. En outre, le fait de résider dans un « désert alimentaire » augmentait considérablement le risque individuel de diabète de type II. Nos résultats suggèrent que les mesures de santé publique pour freiner le diabète de type II devraient simultanément aborder les facteurs de risque individuels ainsi que les aspects pertinents de l’environnement alimentaire et les indicateurs socioéconomiques du quartier.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».