Щільність, напрямки або обидва? Порівняння показників прохідності щодо транспортної поведінки, ожиріння та діабету в Торонто, Канада

Інститут знань Лі Ка Шинг, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада, Департамент сімейної та громадської медицини, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Далла-Лана Школа громадського здоров'я, Університет Торонто, Торонто, Онтаріо, Канада, Кафедра сімейної та громадської медицини, Університет Торонто, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Лі Ка Шинг, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Лі Ка Шинг, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Li Ka Shing, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада, Школа громадського здоров'я Далла Лана, Університет Торонто, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Li Ka Shing, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада, Кафедра сімейної та громадської медицини, Університет Торонто, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Лі Ка Шинг, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада

Інститут знань Лі Ка Шинг, лікарня Св. Михайла, Торонто, Онтаріо, Канада, Інститут клінічних оціночних наук, Торонто, Онтаріо, Канада, Медичний факультет, Університет Торонто, Торонто, Онтаріо, Канада

Річард Х. Скляр,
Марія І. Креатор,
Джонатан Т. Вейман,
Газал Фазлі,
Флора І. Метесон,
Петро Гоздира,
Рахім Мойнеддін,
Веред Кауфман Шрікі,
Джилліан Л. Бут

Виправлення

14 березня 2014: Поправка персоналу PLOS ONE (2014): Виправлення: щільність, напрямки або обидва? Порівняння показників прохідності щодо транспортної поведінки, ожиріння та діабету в Торонто, Канада. PLOS ONE 9 (3): e91485. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091485 Виправлення перегляду

Цифри

Анотація

Для того, щоб визначити рівень прохідності людей, яким піддавалися люди у їхніх житлових кварталах, особи з кожного з вищезазначених джерел даних були пов’язані з їх БД проживання за допомогою файлу перетворення поштового індексу [40]. Виходячи з БД місця проживання, особам було присвоєно значення та відповідний квінт для індексу прохідності та кожного з чотирьох окремих компонентів.

Аналіз

Згода між індексом прохідності, щільністю та напрямками.

Коефіцієнти рангової кореляції Спірмена використовувались для вимірювання узгодженості між індексом прохідності та кожною з його складових на рівні БД. Для подальшого вивчення просторової відповідності між рівнями щільності та доступністю напрямків, що проходять, ми створили 4-рівневу змінну, що представляє комбінації високих або низьких значень для кожного атрибута на рівні БД географії. БД був позначений як "високий" для щільності житла або доступності пунктів призначення, якщо його значення для цього атрибуту розміщувало його в межах найвищих 2 квінтилів для цього атрибута; так само БД був позначений як "низький", якщо його значення розміщувало його в межах найнижчих 2-х квінтилів для цього атрибута. БД, вартість яких потрапляла до середнього квінтилю, не були включені в цей аналіз. Початкові аналізи проводились із використанням щільності населення та щільності житла, однак ми виявили, що показники були сильно і суттєво корельовані (r = 0,96, p Рисунок 1. Просторова відповідність між щільністю житла та доступністю призначених для просування місць.

Дані: перепису населення Канади 2006 р .; DMTI Spatial Inc., 2009; місто Торонто, 2009; та Міністерство освіти, 2009. Щільність житла була розрахована як кількість житлових будинків на квадратний кілометр у всіх блоках розповсюдження перепису (БД), що перетинають 800 м буфера даного БД центроїда, зваженого за рівнем проживання. Доступність напрямків, що підходять для прогулянок, розраховувались як кількість роздрібних торгових точок та пунктів обслуговування, включаючи громадські бази відпочинку та школи, в межах 800 м буфера від центрально-зваженого центроїда даної БД. БД був позначений як "високий" для щільності житла або наявності напрямків, що проходять, якщо його значення для цього атрибуту розміщувало його в межах найвищих 2 квантилів для цього атрибута; так само БД був позначений як "низький", якщо його значення розміщувало його в межах найнижчих 2-х квінтилів для цього атрибута.

Пов’язаність індексу прохідності та компонентів із даними про стан здоров’я.

Засоби та/або пропорції розраховувались для кожного результату в межах кожного квантилу індексу прохідності. Для кожного результату також були сформовані коефіцієнти співвідношення найнижчого (найменш прохідного) до найвищого (найбільш прохідного) квінтілу, а також 95% довірчих інтервалів. Такі ж аналізи проводились для кожного окремого компонента індексу прохідності. Для даних обстеження CCHS використовувались методи завантаження для оцінки стандартної помилки для розрахунку довірчих інтервалів.

Для того, щоб краще зрозуміти потенційний синергетичний ефект щільності житла та напрямків, на які можна пройти, стосовно наших результатів транспорту та охорони здоров’я, взаємодію між цими компонентами та результатами було додатково досліджено описово. Оцінки для індивідуальних результатів були сформовані для кожної комбінації густини житла та прохідних квінтилів, а потім побудовані на графіку. Через відносно невелику кількість людей із ожирінням у нашій вибірці обстеження, подальший розподіл вибірки для цього аналізу призвів до нестабільних оцінок, тому ми не проводили тестування на взаємодію з ожирінням. Статистичну значимість термінів взаємодії оцінювали за допомогою загального лінійного моделювання.

Результати

Загальний показник прохідності мав помірно сильний і сильний кореляційний зв'язок з кожним із його компонентів: 0,72 з напрямками, 0,88 з щільністю населення, 0,90 з щільністю житла та 0,78 з вуличною підключеністю. Пункти призначення мали лише помірні кореляційні зв’язки з показниками щільності (0,52 для щільності населення та 0,56 для щільності житла) та з підключенням до вулиць (0,58), тоді як щільність населення та щільність житла сильно корелювали (0,98). Усі кореляції були статистично значущими (p Таблиця 1. Соціодемографічні * та характеристики побудованого середовища за індексом прохідності Квінтил ** .

Порівняно з особами в найбільш прохідних районах, ті, хто мешкає в районах з найнижчою прохідністю, володіють майже вдвічі більшою кількістю транспортних засобів (співвідношення Q1: Q5 = 1,80, 95% ДІ: 1,25–2,34), майже вдвічі частіше подорожують автомобілем (Співвідношення Q1: Q5 = 1,75, 95% ДІ: 1,20–2,30), мали майже вдвічі менше шансів користуватися громадським транспортом (Q1: співвідношення Q5 0,58, 95% ДІ: 0,30–0,87) і приблизно на третину ймовірність пішки або велосипед (Q1: співвідношення Q5 = 0,32, 95% ДІ: 0,0–0,71) (Таблиця 2). Ці результати були послідовними та значущими щодо щільності населення, щільності житла та доступності напрямків, і були в тому ж напрямку, але менш сильними для вуличного сполучення.

Особи, які живуть у районах із найменшою прохідністю, мали 49,7% поширеності надмірної ваги або ожиріння порівняно з 41,3% у найбільш прохідних районах (співвідношення Q1: Q5 = 1,18, 95% ДІ: 1,05–1,33). Подібні взаємозв'язки були знайдені для кожного компонента прохідності, з більш слабким і незначним співвідношенням для вуличної підключеності (Таблиця 3). Поширеність діабету з урахуванням віку та статі серед дорослих становила 11,3% у найменш прохідних районах у порівнянні з 8,5% у найбільш прохідних районах (співвідношення Q1: Q5 1,33, 95% ДІ: 1,33–1,33), причому постійні взаємозв’язки були знайдені для кожної прохідності компонент.

На рисунку 2 (А – Е) графічно представлені результати аналізу взаємодії, які вивчали вплив різних рівнів щільності житла та напрямків, що проходять, на наші результати. Середня кількість щоденних пішохідних та велосипедних поїздок на людину була низькою для всіх районів з низьким рівнем щільності житла, незалежно від наявності напрямків, що підходять для прогулянок. Пішохідні та велосипедні поїздки на одну особу були стабільно вищими в районах з високою щільністю проживання, з найвищим рівнем ходьби та їзди на велосипеді в тих районах, де була як велика кількість напрямків, що підходять для прогулянки, так і висока щільність житла (р-значення для взаємодії Рисунок 2. Транспортна поведінка та наслідки для здоров’я за щільністю житла та доступністю туристичних напрямків.

Ці цифри відображають взаємодію між щільністю та пунктами призначення щодо транспортної поведінки та пов’язаних з цим наслідків для здоров’я. Середньодобова кількість поїздок на людину пішки чи на велосипеді, громадському транспорті та автомобілем була отримана з опитування "Завтра на транспорті" (2006) для жителів віком від 11 років. Частка населення у віці від 30 до 64 років із надмірною вагою та ожирінням була отримана з даних обстеження охорони здоров’я Канади у 2003–2008 рр. З урахуванням віку і статі поширеність цукрового діабету серед дорослих у віці від 30 до 64 років була отримана з бази даних діабету в Онтаріо, 2009 р. Щільність житла була розрахована на основі даних перепису населення Канади 2006 р., А доступність напрямків для прогулянок розрахована на основі даних DMTI Spatial Inc. (2009), місто Торонто (2009) та Міністерство освіти (2009).

Обговорення

Це дослідження показало, що як щільність житла, так і доступність напрямків, що підходять для прогулянок, мають сильні та послідовні асоціації з поведінкою транспорту, надмірною вагою або ожирінням та діабетом. Висока щільність житла та доступність напрямків, як правило, існують просторово; аналогічно, відсутність щільності та пунктів призначення також мали місце разом. Відносно мало областей мали лише високу щільність без багатьох напрямків або навпаки. Цікаво, що поєднання високої щільності та багатьох пішохідних напрямків особливо сильно асоціювалось із поведінкою транспорту у порівнянні з тим, коли був присутній лише один, з подібними та послідовними висновками для автомобільних поїздок та поїздок громадським транспортом. Надмірна вага або ожиріння та діабет дотримувались подібної загальної схеми, хоча результати щодо надмірної ваги або ожиріння не досягли статистичної значущості, ймовірно, через невеликий обсяг вибірки. Ці висновки дозволяють припустити, що або напрямки, або щільність можуть бути використані самі по собі як міра прохідності та пов'язаних з ними наслідків для здоров'я у великих міських умовах, таких як Торонто, але що комбінація обох змінних може бути найбільш корисною для визначення районів, сприятливих для активного транспортування.

Ці висновки вдосконалюють літературу кількома способами. По-перше, це дослідження ґрунтується на існуючих висновках шляхом вивчення ролі щільності та напрямків у різноманітному міському контексті з великими варіаціями щільності населення та житла та активних видів транспорту. По-друге, у цьому дослідженні вивчається індивідуальний та комбінований вплив щільності та напрямків на діабет за допомогою перевіреної бази даних, що базується на популяції, та на надмірну вагу та ожиріння, використовуючи дані національного опитування здоров’я. Ми використовували карти та графіки, щоб забезпечити всебічне та прозоре вивчення взаємодії між компонентами прохідності, поведінкою транспорту та результатами здоров’я. Наскільки нам відомо, жодне інше дослідження не вивчало подібних взаємозв’язків із результатами здоров’я, пов’язаними з активними перевезеннями, використовуючи дані на основі популяції такої якості та обсягу вибірки.

В одному багатомісному дослідженні було вивчено зв'язок між щільністю та роздрібними напрямками та тривалістю прогулянок серед дорослих середнього та старшого віку [31]. Результати вказують на стійку та значну асоціацію між щільністю та ходьбою. Постійне збільшення ймовірності ходьби також було виявлено, оскільки щільність та пункти роздрібної торгівлі спільно зростали, однак результати не досягли статистичної значущості, і дослідження могло мати обмежену силу через велику кількість використовуваних категорій. Для порівняння, ми виявили значну позитивну взаємодію між щільністю та напрямками щодо пішохідних та велосипедних поїздок, з більш сильними взаємозв'язками, виявленими тоді, коли обидва вони були присутніми в певній місцевості. Інше дослідження, проведене в Атланті, штат Джорджія, з використанням даних самооцінки подорожей, виявило, що учасники дослідження, які живуть у районах з більшою щільністю, частіше гуляють, якщо в околицях також є більше місць для прогулянок та добре з’єднаних вулиць [30]. Результати щодо ожиріння були більш мінливими, подібні взаємозв'язки були виявлені серед одних підгруп населення та зворотних зв'язків для інших [30]. Автори зазначають, що досліджувана територія мала обмежену мінливість характеристик побудованого середовища, що може частково пояснити цю знахідку.

У наших міських умовах як щільність, так і напрямки можуть бути використані для вимірювання активної поведінки транспорту. Якщо ці відносини схожі в інших умовах, ті, хто бажає зрозуміти та спланувати прохідні райони, можуть скористатися найбільш доступними для них джерелами даних і розраховувати на знаходження послідовних взаємозв’язків з поведінкою транспорту та результатами здоров’я. Наприклад, дані перепису населення, які включають щільність населення та щільність населення, доступні для більшості осіб, які приймають рішення, і тих, хто планує, і, ймовірно, є чудовою відправною точкою для розуміння міської прохідності. Ми знайшли переваги в поєднанні мір призначення та щільності, тому використання обох типів мір у поєднанні може надати пояснювальну силу і може бути рекомендовано, коли доступні обидва типи джерел даних. Ці комбінації можуть мати форму багатовимірних індексів прохідності; однак такі прості комбінації, як використання квінтілей та карт, як було проведено в цій роботі, також можуть бути рекомендовані.

Ми прийшли до висновку, що міське середовище, яке можна пройти, може бути важливим для стримування хвилі фізичної неактивності, надмірної ваги або ожиріння та діабету, і що прохідність може бути виміряна за допомогою наявності напрямків для прогулянок або щільності житла. У наших умовах поєднання пунктів призначення та щільності надало додаткову пояснювальну силу, знахідку, яку слід вивчити в інших умовах.