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Fondazione Smith Kline

 

Bioinformatica, “ambiente costruito” e prevenzione dell’obesità

24.09.2018

Lo studio Global Burden of Disease stima che nel 2015 oltre 603 milioni di adulti in tutto il mondo sono stati classificati come obesi.

Negli Stati Uniti, più di un terzo della popolazione adulta è obesa, e 46 Stati hanno un tasso di obesità degli adulti stimato attorno al 25% o più. L'obesità è un problema di salute complesso che è stato collegato a una miriade di fattori, tra cui: genetica, demografia e comportamento. I tratti comportamentali che incoraggiano scelte alimentari non salutari e uno stile di vita sedentario sono stati associati a caratteristiche sociali e ambientali (cioè, sia elementi naturali che modificati dell'ambiente fisico). L'ambiente residenziale può influenzare la salute attraverso la disponibilità di risorse, come abitazioni, attività e spazi ricreativi, e modelli di progettazione comunitaria.

Studi specifici hanno dimostrato che alcune caratteristiche dell'ambiente costruito possono essere associate all'obesità e all'attività fisica in diverse fasi della vita.

La ricerca suggerisce anche l'associazione tra obesità e fattori ambientali, tra cui: percorribilità, uso del territorio, espansione incontrollata degli spazi, area di residenza, accesso alle risorse (ad esempio, strutture ricreative e punti di ristoro), livello di privazione e di sicurezza percepiti.

Prossimità e accesso negli spazi naturali e nei marciapiedi può portare a un'attività fisica intensificata e regolare, specialmente nelle aree urbane.

Questo studio illustra come la bioinformatica e l'utilizzo di reti neurali convoluzionali possono essere utilizzati per automatizzare l'identificazione di caratteristiche dell'ambiente costruito dalle immagini satellitari per lo studio degli indicatori di salute. Comprendere l'associazione tra le caratteristiche specifiche dell'ambiente costruito e salute e può portare a cambiamenti strutturali che potrebbero incoraggiare l'attività fisica e la diminuzione della prevalenza dell'obesità.

» Use of Deep Learning to Examine the Association of the Built Environment With Prevalence of Neighborhood Adult Obesity

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