Afilieri Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada, Institute for Clinical Evaluative Sciences, Toronto, Ontario, Canada, Department of Family and Community Medicine, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada, Școala de Sănătate Publică Dalla Lana, Universitatea din Toronto, Toronto, Ontario, Canada, Departamentul de Medicină Familială și Comunitară, Universitatea din Toronto, Toronto, Ontario, Canada

destinații

Afilieri Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Spitalul Michael, Toronto, Ontario, Canada, Institutul pentru Științe Clinice Evaluative, Toronto, Ontario, Canada

Afiliere Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada

Afiliere Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada

Afilieri Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Spitalul Michael, Toronto, Ontario, Canada, Institutul de Științe Clinice Evaluative, Toronto, Ontario, Canada, Școala de Sănătate Publică Dalla Lana, Universitatea din Toronto, Toronto, Ontario, Canada

Afilieri Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Spitalul Michael, Toronto, Ontario, Canada, Institutul pentru Științe Clinice Evaluative, Toronto, Ontario, Canada

Institutul de Afilieri pentru Științe Clinice Evaluative, Toronto, Ontario, Canada, Departamentul de Medicină Familială și Comunitară, Universitatea din Toronto, Toronto, Ontario, Canada

Afiliere Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada

Afilieri Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, Toronto, Ontario, Canada, Institutul pentru Științe Clinice Evaluative, Toronto, Ontario, Canada, Departamentul de Medicină, Universitatea din Toronto, Toronto, Ontario, Canada

  • Richard H. Glazier,
  • Maria I. Creatoare,
  • Jonathan T. Weyman,
  • Ghazal Fazli,
  • Flora I. Matheson,
  • Peter Gozdyra,
  • Rahim Moineddin,
  • Vered Kaufman Shriqui,
  • Gillian L. Booth

Corecţie

14 mar 2014: The PLOS ONE Staff (2014) Corecție: Densitate, destinații sau ambele? O comparație a măsurilor de mers pe jos în raport cu comportamentele de transport, obezitate și diabet în Toronto, Canada. PLOS ONE 9 (3): e91485. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091485 Vizualizați corectarea

Cifre

Abstract

Pentru a determina nivelul de deplasare la care au fost expuși indivizii în cartierele lor rezidențiale, indivizii din fiecare dintre sursele de date de mai sus au fost conectați la baza lor de reședință folosind un fișier de conversie a codului poștal [40]. Pe baza DB-ului lor de reședință, persoanelor li s-a atribuit o valoare și o chintilă corespunzătoare, pentru indicele de deplasare și fiecare dintre cele patru componente individuale ale acestuia.

Analiză

Acord între indicele de mers pe jos, densitatea și destinațiile.

Coeficienții de corelație a rangului Spearman au fost utilizați pentru a măsura acordul între indicele de mers și fiecare dintre componentele sale la nivelul DB. Pentru a explora în continuare corespondența spațială între nivelurile de densitate și disponibilitatea destinațiilor de mers pe jos, am creat o variabilă pe 4 niveluri reprezentând combinații de valori mari sau mici pentru fiecare atribut la nivelul DB al geografiei. Un DB a fost etichetat „ridicat” pentru densitatea rezidențială sau disponibilitatea destinațiilor dacă valoarea sa pentru acel atribut l-a plasat în cele mai mari 2 chintile pentru acel atribut; în mod similar, un DB a fost etichetat ca „scăzut” dacă valoarea acestuia l-a plasat în cele mai mici 2 chintile pentru acel atribut. DB-urile a căror valoare se încadra în quintila mijlocie nu au fost incluse în această analiză. Analizele inițiale au fost efectuate folosind densitatea populației și densitatea rezidențială, cu toate acestea, am constatat că măsurile au fost corelate în mod semnificativ și semnificativ (r = 0,96, p Figura 1. Concordanța spațială între densitatea rezidențială și disponibilitatea destinațiilor de mers pe jos.

Date din: recensământul din Canada din 2006; DMTI Spatial Inc., 2009; City of Toronto, 2009; și Ministerul Educației, 2009. Densitatea rezidențială a fost calculată ca numărul de locuințe rezidențiale pe kilometru pătrat în toate blocurile de diseminare a recensământului (DB) care intersectează un tampon de 800 m dintr-un anumit centru de date DB ponderat rezidențial. Disponibilitatea destinațiilor plimbabile a fost calculată ca număr de destinații de vânzare cu amănuntul și servicii, inclusiv centre publice de recreere și școli, într-un tampon de 800 m față de un anumit centru de date ponderat rezidențial. O bază de date a fost etichetată „ridicată” pentru densitatea rezidențială sau disponibilitatea destinațiilor de mers pe jos, dacă valoarea sa pentru acel atribut l-a plasat în cele mai mari 2 chintile pentru acel atribut; în mod similar, un DB a fost etichetat ca „scăzut” dacă valoarea acestuia l-a plasat în cele mai mici 2 chintile pentru acel atribut.

Asocierea indicelui de deplasare și a componentelor cu datele de sănătate.

Mijloacele și/sau proporțiile au fost calculate pentru fiecare rezultat în cadrul fiecărei chintile cu indicele de mers. Rapoartele de rată a celui mai mic (cel mai ușor de mers) până la cel mai mare (cel mai ușor de mers) împreună cu intervale de încredere de 95% au fost, de asemenea, generate pentru fiecare rezultat. Aceleași analize au fost efectuate pentru fiecare componentă individuală a indicelui de mers. Pentru datele sondajului CCHS, s-au folosit metode de bootstrapping pentru a estima eroarea standard pentru a calcula intervalele de încredere.

Pentru a înțelege mai bine potențialul efect sinergic al densității rezidențiale și al destinațiilor plimbabile în raport cu rezultatele noastre de transport și sănătate, interacțiunile dintre aceste componente și rezultate au fost explorate în continuare descriptiv. Estimările pentru rezultatele individuale au fost generate pentru fiecare combinație de densitate rezidențială și chintile de destinații plimbabile și apoi reprezentate pe un grafic. Datorită numărului relativ mic de indivizi obezi din eșantionul nostru de sondaj, subdivizarea în continuare a eșantionului pentru această analiză a dus la estimări instabile, astfel încât nu am testat interacțiunile cu obezitatea. Semnificația statistică a termenilor de interacțiune a fost evaluată folosind modelarea liniară generală.

Rezultate

Măsura generală a mersului pe jos a avut corelații moderat puternice până la puternice cu fiecare dintre componentele sale: 0,72 cu destinații, 0,88 cu densitatea populației, 0,90 cu densitate rezidențială și 0,78 cu conectivitate stradă. Destinațiile au avut doar corelații modeste cu măsurile de densitate (0,52 pentru densitatea populației și 0,56 pentru densitatea rezidențială) și cu conectivitatea străzii (0,58), în timp ce densitatea populației și densitatea rezidențială au fost puternic corelate (0,98). Toate corelațiile au fost semnificative din punct de vedere statistic (p. Tabelul 1. Caracteristicile sociodemografice * și ale mediului construit în funcție de indicele de walkability Quintile ** .

În comparație cu indivizii din zonele cu cea mai mare plimbare, cei care locuiesc în zone cu cea mai mică capacitate de mers pe jos dețineau aproape de două ori mai multe vehicule (raportul Q1: Q5 = 1,80, IÎ 95%: 1,25-2,34), au fost aproape de două ori mai predispuse să călătorească cu automobilul (Raportul Q1: Q5 = 1,75, IC 95%: 1,20-2,30), au fost aproape jumătate mai probabil să utilizeze transportul public (raportul Q1: Q5 0,58, IC 95%: 0,30-0,87) și aproximativ o treime ca fiind probabil să meargă pe jos sau bicicletă (raportul Q1: Q5 = 0,32, 95% CI: 0,0-0,71) (Tabelul 2). Aceste rezultate au fost consistente și semnificative pentru densitatea populației, densitatea rezidențială și disponibilitatea destinațiilor și au fost în aceeași direcție, dar mai puțin puternice pentru conectivitatea străzii.

Persoanele care trăiesc în zonele cu cel mai scăzut nivel de mers au avut o prevalență de 49,7% a excesului de greutate sau a obezității, comparativ cu 41,3% în zonele cu cea mai mare plimbare (raportul Q1: Q5 = 1,18, IC 95%: 1,05-1,33). Au fost găsite relații similare pentru fiecare componentă a mersului pe jos, cu un raport mai slab și nesemnificativ pentru conectivitatea străzii (Tabelul 3). Prevalența diabetului ajustat în funcție de vârstă și sex în rândul adulților a fost de 11,3% în zonele mai puțin plimbabile, comparativ cu 8,5% în zonele cele mai plimbabile (raportul Q1: Q5 1,33, IC 95%: 1,33-1,33), cu relații consistente găsite pentru fiecare mers componentă.

Figura 2 (A - E) prezintă grafic rezultatele analizei interacțiunii care au examinat efectele diferitelor niveluri de densitate rezidențială și destinații de mers pe jos asupra rezultatelor noastre. Numărul mediu de deplasări zilnice pe jos și cu bicicleta pe persoană a fost scăzut pentru toate zonele cu un nivel scăzut de densitate rezidențială, indiferent de disponibilitatea destinațiilor pe jos. Călătoriile pe jos și cu bicicleta pe persoană au fost constant mai mari în zonele cu densitate rezidențială ridicată, cu cele mai ridicate niveluri de mers pe jos și cu bicicleta găsite în acele zone care aveau atât un număr mare de destinații pe jos, cât și densitate rezidențială ridicată (valoarea p pentru interacțiune Figura 2. Comportamente de transport și rezultate ale sănătății în funcție de densitatea rezidențială și disponibilitatea destinațiilor care pot fi parcurse.

Aceste cifre descriu interacțiunea dintre densitate și destinații în raport cu comportamentele de transport și rezultatele legate de sănătate. Numărul mediu zilnic de călătorii pe persoană pe jos sau cu bicicleta, mijloacele de transport în comun și automobile au fost obținute din sondajul privind transportul de mâine (2006) pentru rezidenții cu vârsta de peste 11 ani. Proporția populației cu vârsta cuprinsă între 30 și 64 de ani, care erau supraponderali și obezi, a fost derivată din datele din 2003-2008 ale sondajului comunitar canadian de sănătate. Prevalența diabetului zaharat ajustată în funcție de vârstă și sex în rândul adulților cu vârsta cuprinsă între 30 și 64 de ani a fost derivată din baza de date Ontario Diabetes, 2009. Densitatea rezidențială a fost calculată utilizând datele din recensământul din Canada din 2006 și disponibilitatea destinațiilor de mers pe jos a fost calculată utilizând datele de la DMTI Spatial Inc. (2009), City of Toronto (2009) și Ministerul Educației (2009).

Discuţie

Acest studiu a constatat că atât densitatea rezidențială, cât și disponibilitatea destinațiilor plimbabile aveau asocieri puternice și consistente cu comportamente de transport, supraponderalitate sau obezitate și diabet. Densitatea rezidențială ridicată și disponibilitatea destinațiilor tindeau să coexiste spațial; în mod similar, absența densității și a destinațiilor a avut tendința să apară împreună. Relativ puține zone au avut densitate mare, fără multe destinații sau invers. Interesant este faptul că combinația densității mari și a multor destinații pe jos a avut asociații deosebit de puternice cu comportamentele de transport în comparație cu când era prezentă doar una, cu rezultate similare și consistente pentru călătoriile cu automobile și călătoriile cu transportul public. Supraponderalitatea sau obezitatea și diabetul au urmat un model general similar, deși rezultatele pentru supraponderalitate sau obezitate nu au atins semnificația statistică probabil din cauza unei dimensiuni reduse a eșantionului. Aceste constatări sugerează că fie destinațiile, fie densitatea ar putea fi folosite singure ca măsuri de mers pe jos și rezultate legate de sănătate în mediile urbane majore, cum ar fi Toronto, dar că combinația ambelor variabile poate fi cea mai utilă pentru identificarea zonelor care sunt favorabile transportului activ.

Aceste descoperiri avansează literatura în mai multe moduri. În primul rând, acest studiu se bazează pe constatările existente prin examinarea rolului densității și destinațiilor într-un context urban divers, cu variații mari în densitatea populației și rezidențiale și comportamente de transport activ. În al doilea rând, acest studiu examinează influența individuală și combinată a densității și a destinațiilor asupra diabetului, utilizând o bază de date validată bazată pe populație și asupra supraponderabilității și obezității, folosind datele dintr-un sondaj național de sănătate. Am folosit hărți și grafice pentru a oferi o examinare cuprinzătoare și transparentă a interacțiunilor dintre componentele de mers pe jos, comportamentele de transport și rezultatele asupra sănătății. Din câte știm, niciun alt studiu nu a examinat relații similare cu rezultatele asupra sănătății legate de transportul activ utilizând date bazate pe populație de această calitate și dimensiunea eșantionului.

Un studiu în mai multe orașe a examinat asocierile dintre densitatea și destinațiile de vânzare cu amănuntul și durata mersului în rândul adulților de vârstă mijlocie până la cei mai în vârstă [31]. Rezultatele au indicat asocieri consistente și semnificative între densitate și mers. S-a constatat, de asemenea, o creștere constantă a probabilității de mers pe jos, pe măsură ce densitatea și destinațiile de vânzare cu amănuntul au crescut împreună, totuși rezultatele nu au atins semnificația statistică, iar studiul ar fi putut avea o putere limitată din cauza numărului mare de categorii utilizate. Prin comparație, am găsit interacțiuni pozitive semnificative atât între densitate, cât și destinații în raport cu excursiile pe jos și cu bicicleta, cu relații mai puternice găsite atunci când ambele erau prezente într-o zonă. Un alt studiu realizat în Atlanta, Georgia, folosind datele sondajului de călătorie auto-raportat, a constatat că participanții la studiu care locuiesc în cartiere cu densitate mai mare au mai multe șanse să meargă dacă cartierul are și mai multe destinații de mers pe jos și străzi bine conectate [30]. Rezultatele obezității au fost mai variabile, cu relații similare găsite în unele subgrupuri de populație și relații inverse pentru altele [30]. Autorii notează că zona de studiu a avut o variabilitate limitată în caracteristicile mediului construit, ceea ce poate explica parțial această constatare.

În mediul nostru urban, atât densitatea, cât și destinațiile pot fi utilizate pentru a măsura comportamentele active de transport. Dacă aceste relații sunt similare în alte setări, cei care doresc să înțeleagă și să planifice cartierele plimbabile ar putea utiliza sursele de date care le erau cel mai ușor disponibile și se așteaptă să găsească relații consistente cu comportamentele de transport și cu rezultatele sănătății. De exemplu, datele recensământului care includ densitatea rezidențială și densitatea populației sunt disponibile pentru majoritatea factorilor de decizie și planificatori și sunt probabil un punct de plecare excelent pentru înțelegerea mersului pe jos în oraș. Am găsit avantaje în combinarea măsurilor de destinație și densitate, astfel încât utilizarea ambelor tipuri de măsuri în combinație poate adăuga putere explicativă și ar putea fi recomandată atunci când sunt disponibile ambele tipuri de surse de date. Aceste combinații ar putea lua forma unor indici de plimbare multi-dimensionali; cu toate acestea, ar putea fi recomandate și combinații simple, cum ar fi utilizarea cvintilelor și a hărților, așa cum se realizează în această lucrare.

Concluzionăm că mediile urbane plimbabile pot fi importante pentru stingerea valului de inactivitate fizică, supraponderalitate sau obezitate și diabet și că plimbarea poate fi măsurată utilizând fie disponibilitatea destinațiilor plimbabile, fie densitatea rezidențială. În cadrul nostru, combinația dintre destinații și densitate a oferit o putere explicativă suplimentară, o constatare care ar trebui examinată în alte setări.