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Journal of transport & health2019Sep01Vol.14issue()

通勤パターンとうつ病:11のラテンアメリカ都市からの証拠

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

はじめに:旅行行動は個人の健康に影響を与えると予想されていますが、メンタルヘルスとの関連を調査した研究はほとんどありません。この研究では、11のラテンアメリカの都市の調査データを使用して、通勤パターンとメンタルヘルスとの関連を調べます。 方法:2016年にラテンアメリカの開発銀行が実施した調査を使用して、10項目の疫学研究抑うつ(CESD-10)スクリーニングスケールを使用して抑うつ症状の存在を測定しました。マルチレベルの非線形モデルを使用して、通勤パターンとうつ病のリスクの間の関連性の大きさを推定し、社会人口統計および近隣の特性を調整しました。 結果:平均して、通勤時間のさらに10分ごとに、うつ病に対して積極的にスクリーニングの0.5%(P = 0.011)が高いことに関連していることがわかりました。さらに、通勤時間をフリーフロー時間と遅延時間に分解すると、自由流量ではなく遅延がうつ病に関連していることがわかりました。具体的には、10分間のトラフィック遅延が10分ごとに、うつ病に対して積極的にスクリーニングの確率が0.8%(P = 0.037)に関連しています。旅行モードごとに違いを調べる場合、正式な輸送のユーザー(たとえば、地下鉄やバスの迅速輸送)は、ドライバーよりもうつ病について積極的にスクリーニングされる可能性が4.8%(p = 0.040)であることがわかります。さらに、自宅から徒歩10分以内に輸送停止がないことは、うつ病に対して積極的にスクリーニングの可能性が高いことに関連しています。 結論:私たちの調査結果は、大量輸送システムへのより良いアクセスと輻輳の減少が都市住民の間でより良いメンタルヘルスに関連している可能性があるという予備的な証拠を提供します。

はじめに:旅行行動は個人の健康に影響を与えると予想されていますが、メンタルヘルスとの関連を調査した研究はほとんどありません。この研究では、11のラテンアメリカの都市の調査データを使用して、通勤パターンとメンタルヘルスとの関連を調べます。 方法:2016年にラテンアメリカの開発銀行が実施した調査を使用して、10項目の疫学研究抑うつ(CESD-10)スクリーニングスケールを使用して抑うつ症状の存在を測定しました。マルチレベルの非線形モデルを使用して、通勤パターンとうつ病のリスクの間の関連性の大きさを推定し、社会人口統計および近隣の特性を調整しました。 結果:平均して、通勤時間のさらに10分ごとに、うつ病に対して積極的にスクリーニングの0.5%(P = 0.011)が高いことに関連していることがわかりました。さらに、通勤時間をフリーフロー時間と遅延時間に分解すると、自由流量ではなく遅延がうつ病に関連していることがわかりました。具体的には、10分間のトラフィック遅延が10分ごとに、うつ病に対して積極的にスクリーニングの確率が0.8%(P = 0.037)に関連しています。旅行モードごとに違いを調べる場合、正式な輸送のユーザー(たとえば、地下鉄やバスの迅速輸送)は、ドライバーよりもうつ病について積極的にスクリーニングされる可能性が4.8%(p = 0.040)であることがわかります。さらに、自宅から徒歩10分以内に輸送停止がないことは、うつ病に対して積極的にスクリーニングの可能性が高いことに関連しています。 結論:私たちの調査結果は、大量輸送システムへのより良いアクセスと輻輳の減少が都市住民の間でより良いメンタルヘルスに関連している可能性があるという予備的な証拠を提供します。

INTRODUCTION: Although travel behavior is expected to influence personal health, few studies have examined associations with mental health. This study examines associations between commute patterns and mental health using survey data in 11 Latin American cities. METHODS: Using a survey conducted by the Development Bank of Latin America in 2016, we measured the presence of depressive symptoms using the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression (CESD-10) screening scale. We used multilevel non-linear models to estimate the magnitude of the associations between commute patterns and depression risk, adjusting for socio-demographic and neighborhood characteristics. RESULTS: We found that, on average, every 10 more minutes of commuting time is associated with 0.5% (p = 0.011) higher probability of screening positively for depression. Furthermore, when decomposing commuting time into free-flow time and delay time, we found that delay and not free-flow time, were associated with depression. Specifically, every 10 additional minutes of traffic delay is associated with 0.8% (p = 0.037) higher probability of screening positively for depression. When examining differences by travel mode, we find that users of formal transit (e.g. subway or bus rapid transit) are 4.8% (p = 0.040) less likely to be screened positively for depression than drivers. In addition, not having transit stops within a 10-min walk from home is associated with higher probability of screening positively for depression. CONCLUSIONS: Our findings provide preliminary evidence that better access to mass transit systems and less congestion may be linked to better mental health among urban residents.

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