子供の構築環境における身体活動の機会の評価：カーネル密度と近隣規模の間の相互関係

背景：構築された環境研究は、都市特性が身体活動（PA）に影響するという幅広い証拠を提供します。ただし、都市点の特性を評価し、空間スケールのさまざまな定義を評価する一貫性のない対策により、調査結果を比較することは依然として困難です。どちらも、構築された環境とPAの間の関連性の強さに影響を与えることがわかりました。 方法：空間的尺度と強度測定に応じて、都市の特性と身体活動との関連を調査するために、カーネルアプローチとネットワーク距離の効果を同時に評価しました。IDEFICS研究の1つのドイツの研究地域の地理的データに基づいて、交差点、公共交通機関、および自我中心のネットワーク依存近隣の公開スペースなどのポイント特性の都市測定を評価しました。固定帯域幅、等方性および異方性カーネル機能を含む交差検証帯域幅に基づいて、単純な強度とカーネルのアプローチを使用してポイント強度を計算し、居住密度を調整する適応帯域幅を検討しました。各強度測定値を計算するために、500 mから2 kmまでの6つのネットワーク距離を区別しました。Log-gamma回帰モデルを使用して、IDEFICS研究に参加した400人から9.9歳の子供の中程度から自尊心のある身体活動（MVPA）に対する各都市測定の効果を調査しました。モデルは、性別や年齢層、すなわち就学前の子供（2〜6歳）および学童（6〜9.9歳）によって層別化され、年齢、ボディマス指数（BMI）、親の教育と安全性の懸念、加速度計の有効な摩耗時間を調整しました。 結果：強度測定値とMVPAの関連は、ネットワーク距離によって強く異なり、より大きなネットワーク距離にはより強い効果が見られました。単純な強度により、カーネルアプローチと比較して、効果の推定値が小さくなり、適合度が低くなりました。等方性および異方性交差検証帯域幅の選択に基づいたカーネル強度測定では、ネットワーク距離に対する効果の推定が最小の変動が見つかりました。 結論：強度の測定とネットワーク距離の選択に基づいて、構築された環境と子供のPAとの間の関連性に大きなばらつきがあることがわかりました。カーネル強度測定は、さまざまなスケールで安定した結果を提供し、単純な強度尺度と比較して評価を改善しました。さまざまな空間スケールとカーネル強度の方法を考慮すると、構築された環境でPAの機会を評価する際の方法論的な制限を減らす可能性があります。

BACKGROUND: Built environment studies provide broad evidence that urban characteristics influence physical activity (PA). However, findings are still difficult to compare, due to inconsistent measures assessing urban point characteristics and varying definitions of spatial scale. Both were found to influence the strength of the association between the built environment and PA. METHODS: We simultaneously evaluated the effect of kernel approaches and network-distances to investigate the association between urban characteristics and physical activity depending on spatial scale and intensity measure. We assessed urban measures of point characteristics such as intersections, public transit stations, and public open spaces in ego-centered network-dependent neighborhoods based on geographical data of one German study region of the IDEFICS study. We calculated point intensities using the simple intensity and kernel approaches based on fixed bandwidths, cross-validated bandwidths including isotropic and anisotropic kernel functions and considering adaptive bandwidths that adjust for residential density. We distinguished six network-distances from 500 m up to 2 km to calculate each intensity measure. A log-gamma regression model was used to investigate the effect of each urban measure on moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) of 400 2- to 9.9-year old children who participated in the IDEFICS study. Models were stratified by sex and age groups, i.e. pre-school children (2 to <6 years) and school children (6-9.9 years), and were adjusted for age, body mass index (BMI), education and safety concerns of parents, season and valid weartime of accelerometers. RESULTS: Association between intensity measures and MVPA strongly differed by network-distance, with stronger effects found for larger network-distances. Simple intensity revealed smaller effect estimates and smaller goodness-of-fit compared to kernel approaches. Smallest variation in effect estimates over network-distances was found for kernel intensity measures based on isotropic and anisotropic cross-validated bandwidth selection. CONCLUSION: We found a strong variation in the association between the built environment and PA of children based on the choice of intensity measure and network-distance. Kernel intensity measures provided stable results over various scales and improved the assessment compared to the simple intensity measure. Considering different spatial scales and kernel intensity methods might reduce methodological limitations in assessing opportunities for PA in the built environment.