Associations between neighborhood built environment characteristics and cognitive function vary by area deprivation in a rural, ethnoracially diverse setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have demonstrated that detrimental neighborhood environments (e.g., low greenspace access) are associated with poorer brain health outcomes including Alzheimer's disease and related dementia (ADRD) risk. However, these studies generally have focused on urban populations. Few studies have focused on rural populations and thus, evidence is limited on whether neighborhood built environments in rural, diverse communities benefit cognitive health. METHODS: Using data from a NIA-funded cohort in the rural Lake Okeechobee region of Florida, we investigated whether associations between built environment characteristics (by Census block group) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores vary by area deprivation level. We calculated neighborhood % open/park space using the National Land Cover Dataset, creating quartiles as prior studies suggest non-linear greenspace-brain health associations. Florida Geographic Data Library parcel data were used to calculate % retail space. Area deprivation index (ADI) values for each block group were dichotomized for analysis (ADI>90% (most deprived) versus ADI≤90%). Multivariable linear regression with generalized estimating equations (accounted for block group clustering) tested associations between % park/open space and retail space and MoCA scores, stratified by area deprivation. Models controlled for key demographics (e.g., age, gender, ethnoracial group, education (years)). RESULTS: Participants (n = 384) were 64±10 years old; had 12±3 years of education; 72% were women; 77% were Black and 19% were White; and 16% were Hispanic. Mean MoCA scores were 25.3±4.1. Among those living in higher deprivation neighborhoods, individuals in the highest quartile of % open/park space had lower MoCA scores (Q4 vs Q1=-2.70, 95% CI=-3.75, -1.65) and those in neighborhoods with a greater % retail had higher MoCA scores (estimate=0.15, 95% CI=0.04, 0.25). Among those in lower deprivation neighborhoods, individuals in neighborhoods with the highest quartile of % open/park space had higher MoCA scores (Q4 vs Q1=3.50, 95% CI=2.37, 4.64) and those in neighborhoods with more retail had lower MoCA scores (estimate=-0.35, 95% CI=-0.45, -0.25). CONCLUSION: Among ethnoracially diverse older adults in rural Florida communities, associations between neighborhood % open/park space and retail space and cognitive function varied significantly by area deprivation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».