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
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".