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Ambienti Urbani e Attività Fisica: Uno Studio

Questo studio esamina come vivere in città influisce sull'attività fisica negli adulti di mezza età.

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Indice

L'attività fisica regolare è fondamentale per prevenire malattie e ridurre il rischio di morte precoce. Purtroppo, molte persone non sono abbastanza attive, il che costa ai sistemi sanitari di tutto il mondo un sacco di soldi ogni anno. Dato che il luogo in cui le persone vivono può influenzare molto i loro livelli di attività, cambiare l'ambiente potrebbe essere una strategia efficace per incoraggiare più attività fisica.

Urbanizzazione e i suoi effetti

Più della metà della popolazione mondiale ora vive in città. Le ricerche mostrano una chiara connessione tra vita cittadina e attività fisica. Un concetto chiamato exposome guarda a tutti i fattori nell'ambiente di una persona che possono influenzare la propria salute. Questo approccio può aiutare a capire come diverse caratteristiche della vita urbana impattino sull'attività fisica.

Le città possono cambiare in molti modi, come tramite progetti di rigenerazione urbana. Questi progetti mirano a migliorare la salute rendendo le città più piacevoli e sicure. Ad esempio, un parco costruito lungo un fiume a Barcellona ha attratto molti adulti che volevano impegnarsi in varie forme di attività fisica. Progetti simili possono anche portare vari benefici alla comunità, comprese migliorie economiche e sociali.

L'obiettivo dello studio

L'obiettivo di questo studio era capire come l'ambiente fisico nelle aree urbane influisca sull'attività fisica nel tempo libero delle persone nella loro prima mezza età. Sono stati fissati due obiettivi principali: primo, raggruppare gli individui che vivono in diversi Ambienti Urbani e vedere come i loro livelli di attività si confrontano; secondo, valutare quali aspetti dell'ambiente urbano hanno il maggiore impatto sull'attività fisica nel tempo libero.

Panoramica sui partecipanti

Questo studio ha utilizzato dati su un gruppo di gemelli finlandesi nati tra il 1983 e il 1987. Inizialmente, oltre 5000 gemelli sono stati invitati a partecipare, con la maggior parte che ha accettato. I partecipanti sono stati seguiti a varie età, l'ultima delle quali nei loro tardi anni '30. L'attenzione era sui gemelli che vivevano in cinque grandi città della Finlandia nel 2020.

Misurare l'attività fisica nel tempo libero

L'attività fisica nel tempo libero si riferisce all'esercizio che le persone scelgono di fare al di fuori del lavoro o delle responsabilità quotidiane. Questo tipo di attività è essenziale per la salute generale. Lo studio ha raccolto dati attraverso domande strutturate su quanto spesso, quanto a lungo e con quale intensità i partecipanti si dedicavano alle attività di svago. I dati risultanti sono stati utilizzati per calcolare una misura di quanto fisicamente attivi fossero i partecipanti.

Per garantire risultati accurati, sono stati rimossi i casi anomali-quelli con livelli di attività fisica irrealisticamente alti. Sono state utilizzate tre categorie di misure dell'attività fisica: attività fisica complessiva nel tempo libero, attività fisica nel tempo libero senza il commuting e attività di commuting.

Comprendere l'ambiente urbano

I ricercatori hanno esaminato 145 caratteristiche dell'ambiente urbano attorno a ciascuna casa dei partecipanti. Queste caratteristiche includevano cose come livelli di traffico, presenza di parchi e utilizzo complessivo del suolo. I dati per queste caratteristiche provenivano da varie fonti pubbliche e sono stati abbinati agli indirizzi dei partecipanti.

Inoltre, lo studio ha considerato diversi fattori sociali, come età, sesso, stato lavorativo, livello di istruzione e stato civile. Anche l'ambiente sociale, comprese le caratteristiche dei quartieri, può influenzare i livelli di attività fisica.

Approcci all'analisi dei dati

Per analizzare come i diversi ambienti urbani impattassero sull'attività fisica, è stato utilizzato un metodo di clustering per raggruppare le persone in base alle caratteristiche del loro ambiente. Questo metodo ha permesso ai ricercatori di identificare schemi su come le persone fossero attive in diversi contesti urbani.

I ricercatori hanno anche impiegato tecniche di machine learning per esplorare le relazioni tra caratteristiche urbane e livelli di attività fisica. Questo approccio può identificare in modo efficace quali fattori ambientali sono più importanti nel influenzare il comportamento.

Risultati dall'analisi di clustering e regressione

Attraverso l'analisi di clustering, sono stati identificati tre distinti gruppi urbani: il centro città originale, il nuovo centro città e le aree suburbane. I risultati hanno mostrato che chi vive nelle aree suburbane tende a essere meno attivo nel tempo libero rispetto a quelli nel centro città originale.

Curiosamente, questo effetto era più pronunciato tra gli uomini che tra le donne. Per le donne, la relazione tra aree urbane e attività fisica è diventata poco chiara dopo aver considerato vari fattori sociali e comportamentali.

Intuizioni dall'analisi di machine learning

L'analisi di machine learning ha identificato diverse caratteristiche urbane che influenzano significativamente l'attività fisica nel tempo libero. Le più importanti includevano il numero di incroci stradali e l'area di parchi interconnessi nelle vicinanze. Avere più parchi e incroci era legato a livelli più elevati di attività fisica.

Tuttavia, l'analisi ha anche rivelato che una volta che i livelli di vegetazione raggiungono un certo punto, sono associati a livelli di attività più bassi. Questa scoperta sorprendente suggerisce che, sebbene il verde sia tipicamente visto come benefico, troppo può portare a stili di vita meno attivi.

Riepilogo dei risultati e discussioni

Questo studio fa luce su come diversi ambienti urbani possano influenzare i livelli di attività fisica. Vivere in aree suburbane è legato a livelli inferiori di attività fisica nel tempo libero rispetto a aree urbane più centralizzate. La presenza di parchi e incroci stradali gioca un ruolo cruciale nella promozione dell'attività, mentre alti livelli di verde potrebbero avere un effetto controproducente.

È interessante notare che i risultati di ricerche precedenti sono stati misti riguardo l'impatto dell'urbanizzazione sull'attività fisica, potenzialmente a causa di disegni di studio e popolazioni diverse. In alcuni casi, i residenti suburbani sono stati riportati come più attivi rispetto ai loro omologhi urbani.

Implicazioni per la pianificazione urbana

I risultati di questo studio possono fornire informazioni utili per i pianificatori urbani e i responsabili delle politiche. Concentrandosi sulla creazione di ambienti che incoraggiano l'attività fisica-come più incroci stradali e parchi-le città possono aiutare a migliorare i risultati di salute pubblica.

Le iniziative di rigenerazione urbana possono portare a cambiamenti positivi nei quartieri, rendendoli più favorevoli a stili di vita attivi. Comprendendo quali caratteristiche sono più efficaci nella promozione dell'attività fisica, i portatori di interesse possono allocare risorse in modo più efficiente e prendere decisioni informate sullo sviluppo urbano.

Limitazioni dello studio

Sebbene questa ricerca fornisca informazioni preziose, è necessario riconoscere alcune limitazioni. La dimensione del campione era relativamente piccola, il che potrebbe influenzare l'affidabilità dei risultati. Inoltre, lo studio si è concentrato solo su cinque grandi città in Finlandia, il che significa che i risultati potrebbero non applicarsi a tutte le aree urbane.

Inoltre, la dipendenza dagli indirizzi residenziali dei partecipanti per misurare le caratteristiche ambientali potrebbe aver trascurato altre attività a cui si dedicano al di fuori delle loro case. Future ricerche potrebbero beneficiare dell'inclusione di partecipanti provenienti da aree rurali e dall'uso di metodi più avanzati per misurare l'attività fisica.

Conclusione

Questo studio evidenzia l'impatto significativo che gli ambienti fisici urbani possono avere sull'attività fisica nel tempo libero nella prima mezza età. Utilizzando una combinazione di analisi di clustering e machine learning, è riuscito a scoprire relazioni complesse tra caratteristiche urbane e livelli di attività. Questi risultati possono informare le strategie di sviluppo urbano volte a promuovere stili di vita più sani in ambienti urbani in rapida evoluzione.

Sono necessarie ulteriori ricerche per migliorare la nostra comprensione di queste dinamiche e per garantire che vengano implementate le interventi più efficaci.

Fonte originale

Titolo: The urban physical exposome and leisure-time physical activity in early midlife: a FinnTwin12 study

Estratto: Leisure-time physical activity is beneficial for health and is associated with various urban characteristics. Using the exposome framework, the totality of the environment, this study investigated how urban physical environments were associated with leisure-time physical activity during early midlife. A total of 394 participants (mean age: 37, range 34-40) were included from the FinnTwin12 cohort residing in five major Finnish cities in 2020. We comprehensively curated 145 urban physical exposures at residential addresses of participants and measured three leisure-time physical activity measures: (1) total leisure-time physical activity (total LTPA) and its sub-domains (2) leisure-time physical activity without commuting activity (LTPA) and (3) commuting activity. Using K-prototypes cluster analysis, we identified three urban clusters: "original city center," "new city center," and "suburban". Results from adjusted linear regression models showed that participants in the "suburban" cluster had lower levels of total LTPA (beta: -0.13, 95% CI: -0.23, -0.03) and LTPA (beta: -0.17, 95% CI: -0.28, -0.05), compared to those in the "original city center" cluster. The eXtreme Gradient Boosting models ranked exposures related to greenspaces, pocket parks, and road junctions as the top important factors influencing outcomes, and their relationships with outcomes were largely non-linear. More road junctions and more pocket parks correlated with higher total LTPA and LTPA. When the all-year normalized difference vegetation index within a 500 m buffer fell below 0.4, it correlated with higher levels of total LTPA, whereas above 0.4, it correlated with lower levels. To conclude, our findings revealed a positive correlation between urbanicity and physical activity in Finnish cities and decomposed this complexity into crucial determinants. Importance rankings and nonlinear patterns offer valuable insights for future policies and projects targeting physical inactivity.

Autori: Jaakko Kaprio, Z. Wang, S. Aaltonen, R. Teeuwen, V. Milias, C. Peuters, B. Raimbault, T. Palviainen, E. Lumpe, D. Dick, J. E. Salvatore, M. Foraster, P. Dadvand, J. Julvez, A. Psyllidis, I. van Kamp

Ultimo aggiornamento: 2024-06-10 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.09.24308658

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.09.24308658.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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