deelnemers & procedure
deelnemers werden getrokken uit golven 6 en 7 (2014-2015/2015-2016) van de Monitor of Engagement with the Natural Environment (MENE) survey (de enige golven waar onze belangrijkste resultaten consistent werden gemeten). De enquête, die deel uitmaakt van de Nationale Statistieken van de regering van het Verenigd Koninkrijk, is een herhaling van transversale (verschillende mensen nemen deel aan elke golf), en wordt uitgevoerd in heel Engeland en het hele jaar door (CA. 4.000 personen per week) om potentiële geografische en seizoensgebonden biases49 te verminderen. Als onderdeel van de officiële statistieken van het Verenigd Koninkrijk zijn de bemonsteringsprotocollen uitgebreid, om een zo representatief mogelijke steekproef van de volwassen Engelse bevolking te garanderen. Volledige details zijn te vinden in de jaarlijkse mene Technical Reports49 met belangrijke functies, waaronder: a) ” een geautomatiseerd bemonsteringssysteem dat het adresbestand van het postkantoor integreert met de gegevens van de kleine oppervlakte van de volkstelling van 2001 op het niveau van het outputgebied. Dit maakt gerepliceerde golven van meerfasige gestratificeerde monsters mogelijk”; (b) “de gebieden binnen elke Standaardregio worden gestratificeerd in populatiedichtheidsbanden en binnen de band, in dalende volgorde van percentage van de bevolking in sociaal-economische klasse I en II”; (c) “Maximaliseer de statistische nauwkeurigheid van de bemonstering, sequentiële golven van veldwerk worden systematisch toegewezen over het bemonsteringskader om maximale geografische spreiding te garanderen”.; d)” om te zorgen voor een evenwichtige steekproef van volwassenen binnen de effectief gecontacteerde adressen, wordt een quotum vastgesteld op basis van geslacht (mannelijke, vrouwelijke Huisvrouw, vrouwelijke niet-Huisvrouw); binnen het quotum van vrouwelijke Huisvrouw, de aanwezigheid van kinderen en de werkstatus en binnen het quotum van mannelijke, werkstatus”; en e)” de enquêtegegevens worden gewogen om ervoor te zorgen dat de steekproef representatief is voor de Britse bevolking in termen van de standaard demografische kenmerken ” (ref.49, blz. 5). Gegevens worden verzameld met behulp van in-home face-to-face interviews met antwoorden opgenomen met behulp van Computer Assisted Personal Interviewing (CAPI) software.
hoewel het totale monster voor deze jaren n = 91.190 was, werden de gezondheids-en welzijnsvragen alleen gesteld in elke vierde bemonsteringsweek (d.w.z. maandelijks in plaats van wekelijks), wat resulteerde in een gereduceerd monster van n = 20.264. Om rekening te houden met eventuele resterende vertekeningen bij de bemonstering op dit maandelijkse niveau, zijn speciale “maand” – enquêtegewichten in de gegevensverzameling opgenomen. Deze werden in de huidige analyse toegepast om ervoor te zorgen dat de resultaten generaliseerbaar bleven voor de gehele volwassen bevolking van Engeland. Alle gegevens werden geanonimiseerd door Natural England en zijn publiek toegankelijk op: http://publications.naturalengland.org.uk/publication/2248731?category=47018. Voor deze secundaire analyse van openbaar beschikbare Nationale Statistieken was geen ethische goedkeuring vereist.
Outcomes: Self-reported health& subjectief welzijn
Self-reported health (hierna: gezondheid) werd beoordeeld aan de hand van de single-item: “How is your health in general?”(soms aangeduid als “SF1”). De reactieopties waren: ‘zeer slecht’, ‘slecht’, ‘eerlijk’, ‘goed’en’ zeer goed’. Reacties worden sterk geassocieerd met het gebruik van medische diensten50 en sterfte51; en, voor de huidige doeleinden, van cruciaal belang, buurt greenspace13. Naar aanleiding van eerder werk dichotomiseerden we de antwoorden in ‘goed’ (‘Goed/Zeer goed’, gewogen = 76,5%) en ‘niet goed’ (‘redelijk/slecht/Zeer slecht’, 23,5%)52. Subjectief welzijn (hierna: welzijn) werd beoordeeld met behulp van de ‘Life Satisfaction’-maatregel, een van de nationale welzijnsmaten van het Verenigd Koninkrijk 53: ‘over het algemeen hoe tevreden bent u met het leven tegenwoordig?’met antwoorden variërend van 0′ helemaal niet ’tot 10 ‘volledig’. Nogmaals, na eerdere studies dichotomiseerden we responsen in ‘High’ (8-10, 60.2%) en laag (0-7, 39,8%) welzijn54. Histogrammen van de (niet-normale) verdelingen voor beide uitkomstvariabelen worden gepresenteerd in Bijlage A. van nota hoewel de dichotomisatiepunten gebaseerd waren op eerder onderzoek, zijn ze consistent met de huidige gegevens; het 50e percentiel voor gezondheid was in de ‘goede’ respons en voor welzijn in ‘8’. Gevoeligheidsanalyses uitgevoerd op ordinale (zowel gezondheid als welzijn) en lineaire (alleen welzijn) variaties van deze variabelen zijn weergegeven in bijlage E.
blootstelling: Contact met recreatieve natuur in de laatste 7 dagen
contact met recreatieve natuur, of tijd doorgebracht in natuurlijke omgevingen in de laatste week, werd afgeleid door het aantal gemelde recreatieve bezoeken per week te vermenigvuldigen met de lengte van een willekeurig gekozen bezoek in de laatste week. De deelnemers werden als volgt aan de enquête voorgesteld: “Ik ga je vragen naar gelegenheden in de afgelopen week toen je je tijd buiten de deur doorbracht. Met out of doors bedoelen we open ruimtes in en rond steden, waaronder parken, grachten en natuurgebieden; de kust en stranden; en het platteland met inbegrip van landbouwgrond, bos, heuvels en rivieren. Dit kan van een paar minuten tot de hele dag duren. Het kan tijd omvatten die dicht bij uw huis of werkplek, verder weg of tijdens uw vakantie in Engeland wordt doorgebracht. Dit omvat echter niet: routinematige shopping uitstapjes of; tijd doorgebracht in uw eigen tuin.”Toen werd hen gevraagd” hoe vaak, of helemaal niet, heb je dit type bezoek gemaakt gisteren / op <DAY> ” voor elk van de voorgaande zeven dagen. Achtennegentig procent van de respondenten meldde ≤7 bezoeken vorige week. De resterende 2% werd beperkt tot 7 bezoeken om te voorkomen dat de wekelijkse schattingen drastisch scheeftrekken.
nadat de basisgegevens van elk bezoek (tot 3 per dag) waren vastgelegd, werd door de CAPI-software willekeurig één bezoek geselecteerd, zodat de interviewer verdere vragen kon stellen over onder meer: “Hoe lang duurde dit bezoek in totaal?”(Hours & minuten). Als gevolg van willekeurige selectie, zelfs als het geselecteerde bezoek niet noodzakelijk representatief was voor een bepaald individu, zou de randomisatieprocedure de potentiële bias op het populatieniveau waarop onze analyses werden uitgevoerd, moeten verminderen. De schattingen van de wekelijkse duur werden dus afgeleid door de duur van dit willekeurig gekozen bezoek te vermenigvuldigen met het aantal vermelde bezoeken in de laatste zeven dagen (maximaal 7). Volgens de benadering van eerdere blootstellings-responsstudies in het veld (bv. Shanahan et al., 2016), duur werd ingedeeld in 7 categorieën: 0 minuten (n = 11.668); 1-59 minuten (n = 355); 60-119 minuten (n = 1.113); 120-179 minuten (n = 1.290); 180-239 minuten (n = 1.014); 240-299 minuten (n = 882); ≥300 minuten (n = 3.484). Een alternatieve banding na 30 minuten was problematisch vanwege de zeer lage Ns voor sommige banden (b. v.1-29 minuten, n = 85), als gevolg van het feit dat wekelijkse schattingen van de duur geclusterd rond de uurmarkeringen, b. v. 78% van de ongewogen waarnemingen binnen de 120-179 minuten waren precies 120 minuten (Zie bijlage A, figuur C Voor duur histogram). De hoogste band werd afgetopt op ≥300 minuten toe te schrijven aan de grote positieve scheef van de gegevens.
Controlevariabelen
gezondheid en welzijn worden in verband gebracht met socio-demografische en milieukenmerken op zowel buurtniveau (bv. gebiedsdeprivatie) als individueel niveau (bv. relatiestatus) 55. Aangezien veel van deze variabelen ook verband kunnen houden met de blootstelling aan de natuur, werden zij in de aangepaste analyses gecontroleerd.
Controlevariabelen op oppervlakteniveau
covariabele gegevens op oppervlakteniveau werden toegewezen op het ruimtelijke niveau van de Census 2001 Lower-layer Super Output Areas (Lsoa ‘ s) waarin individuen leefden. Er waren 32.482 Lsoa ‘ s in Engeland, elk met ongeveer 1.500 mensen binnen een gemiddelde fysieke oppervlakte van 4km2.
Neighbourhood greenspace
om te begrijpen hoeveel groenruimte er is in de buurt van een individu, hebben we een oppervlaktedichtheid-metriek afgeleid met behulp van de Generalised Land Use Database (GLUD)56. De GLUD voorziet, voor elke LSOA in Engeland, het gebied dat door groene ruimte en binnenlandse tuinen wordt bedekt. Deze werden opgeteld en gedeeld door de totale LSOA oppervlakte om de GreenSpace density metric te leveren. Deze maatstaf werd toegewezen aan elk individu in de steekproef, op basis van de woonplaats. Na eerdere literatuur werden individuen toegewezen aan een van de vijf kwintielen van de groene ruimte op basis van deze definitie (variërend van minst groen tot meest groen)33. Eerder dan het afleiden van quintiles van groen uit de huidige steekproef (d.w.z. verdeel de huidige steekproef in vijf gelijke delen op basis van het percentage groen in hun LSOA), we toegewezen op individuen in plaats van een van de vijf vooraf bepaald groen quintiles gebaseerd op de verdeling van het groen over alle 32,482 LSOAs in Engeland. Hoewel dit betekende dat we niet precies gelijk 20% van onze huidige steekproef over greenspace quintiles (hoewel als gevolg van de bemonstering protocol waren we nog steeds zeer dicht bij deze, Zie bijlage B) Deze aanpak kon gevolgtrekkingen worden gemaakt in het hele land, in plaats van gewoon om de huidige steekproef. In verkennende gevoeligheidsanalyses hebben we greenspace gedefinieerd als de GLUD-categorie ‘greenspace’, met uitzondering van de GLUD-categorie’ gardens’. Dit leverde zeer vergelijkbare resultaten op, dus richtten we ons op de meer inclusieve definitie, inclusief beide aspecten. In verdere verkennende gevoeligheidsanalyses hebben we individuen toegewezen aan vijf greenspace-categorieën gedefinieerd door gelijke bereiken van greenspace-dekking (bijvoorbeeld 0-20%, 21-40%, 41-60% enz.) in plaats van kwintielen op basis van percentages van de bevolking. Dit leverde ook zeer vergelijkbare resultaten op, dus weer besloten we voor de meest gebruikelijke aanpak te kiezen. Bij latere analyses fungeerde het minst groene kwintiel als referentiecategorie.
Gebiedsdeprivatie
elke LSOA in Engeland wordt beoordeeld in termen van verschillende parameters van deprivatie, waaronder werkloosheid en criminaliteit, niveaus van onderwijs, inkomen, gezondheidsstatistieken, belemmeringen voor huisvesting en diensten, en de leefomgeving. Een total Index of Multiple Deprivation (IMD) score is afgeleid van deze subdomeinen57. Naar aanleiding van eerdere studies52, we toegewezen individuen in ontbering kwintielen op basis van de LSOA waarin ze leefden. Net als bij greenspace waren de reductiepunten voor gebiedsdeprivatiekwintielen ook gebaseerd op alle Lsoa ‘ s in Engeland, in plaats van die in de huidige steekproef, om gevolgtrekking mogelijk te maken voor de bevolking als geheel (meest achtergestelde kwintiel = ref).
luchtverontreiniging
een indicatieve maat voor luchtverontreiniging werd operationeel gemaakt als lsoa achtergrond PM10 toegewezen aan tertielen van alle Lsoa ‘ s in Engeland (laagste concentratie van deeltjes = ref). PM10-concentraties, gebaseerd op Modelsimulatiesimulaties58 van Pollution Climate Mapping (PCM), werden gemiddeld over de periode 2002-2012 en geaggregeerd van een vierkante resolutie van 1 km tot Lsoa ‘ s.
Individueel niveau controles
Individuele niveau controles vergelijkbaar met eerdere studies in deze area6,7,12,13,15 opgenomen: sekse (man = ref); leeftijd (ingedeeld 16-64 = ref; 65+); inzake sociale rang (AB (hoogste, bijvoorbeeld leidinggevende), C1, C2 en DE (laagste, bijvoorbeeld ongeschoolde arbeid, = ref) als proxy voor individuele sociaal-economische status (SES); arbeidsstatus (voltijds, deeltijds, in het onderwijs, gepensioneerd, niet werkend / werkloos = ref); relatiestatus (gehuwd/samenwonend; Alleenstaand/gescheiden/gescheiden/weduwnaar = ref); Etniciteit (Blank Brits; overige = ref); Aantal kinderen in het huishouden (≥1 vs.0 = ref); en eigendom van honden (Ja; Nee = ref).
twee andere controlevariabelen waren bijzonder belangrijk. Ten eerste vroeg het onderzoek: ‘heeft u een langdurige ziekte, gezondheidsprobleem of handicap die uw dagelijkse activiteiten of het soort werk dat u kunt doen beperkt?”(“Beperkte werking”: Ja; Nee = ref). Met inbegrip van deze variabele, ten minste gedeeltelijk, controles voor omgekeerde causaliteit. Als soortgelijke associaties tussen blootstelling aan de natuur en gezondheid en welzijn worden gevonden voor zowel mensen met als zonder beperkte werking, zou dit het idee ondersteunen dat de associaties niet alleen te wijten zijn aan gezondere, meer mobiele mensen die de natuur vaker bezoeken.
we controleerden ook voor het aantal dagen per week dat mensen meldden zich bezig te houden met fysieke activiteit >30 minuten; in de huidige analyse dichotomiseerd als ofwel voldoen aan of niet voldoen aan richtlijnen van 150 minuten per week (d.w.z. 5 dagen in de week met lichamelijke activiteit >30 minuten). Sommige mensen bereiken deze richtlijn hoewel fysieke activiteit in natuurlijke settings35, dus, elke associatie tussen de tijd doorgebracht in de natuur en gezondheid kan gewoon te wijten zijn aan de fysieke activiteit betrokken bij deze settings. Wij geloven dat dit niet het geval is in de huidige context omdat de (rangorde) correlatie tussen wekelijks natuurcontact en het aantal dagen per week dat een individu bezig was met >30 minuten fysieke activiteit gewoon rs = 0,27 was. Door de wekelijkse activiteitsniveaus te controleren, hebben gemodelleerde relaties tussen tijd in de natuur en gezondheid echter minder vertekening van deze bron, en daardoor verbeterde schattingen van de associatie met de blootstelling aan de natuur als zodanig.
Temporele controles
vanwege de meerjarige gepoolde aard van de gegevens werd ook het jaar / de Golf gecontroleerd. Voorlopige analyse vond geen effect van het seizoen waarin de gegevens werden verzameld, zodat dit werd uitgesloten van de definitieve analyses.
Analysestrategie
Onderzoeksgewogen binomiale logistieke regressies werden gebruikt om de relatieve kans te voorspellen dat een individu een ‘goede’ gezondheid of een ‘hoog’ welzijn zou hebben als functie van de wekelijkse blootstelling aan de natuur in termen van duurcategorieën per week. Model fit werd geleverd door pseudo R2; hier de meer conservatieve Cox en Snell schatting. De binaire variabelen van de uitkomst werden eerst vergeleken met de categorieën van de blootstellingsduur om directe relaties te testen; vervolgens werden aangepaste modellen gespecificeerd om de individuele controlevariabelen en de controlevariabelen op het niveau van het gebied op te nemen. Door ontbrekende gegevens op vlakniveau voor een kleine minderheid van de deelnemers (n = 456), waren onze ramingsstalen voor deze aangepaste modellen n = 19.808. Uit een voorlopige analyse bleek dat de gewogen beschrijvende proporties van deze gereduceerde schattingssteekproef slechts verwaarloosbaar verschilden van die van alle beschikbare waarnemingen in de bredere mene-steekproef, wat erop wijst dat onze volledige benadering van de casusanalyse de populatierepresentativiteit van de schattingssteekproef niet verstoorde. De volledige N = 20.264 steekproef werd gehandhaafd voor het niet-aangepaste model om de meest nauwkeurige, gewogen weergave van de gegevens te bieden, aangezien het reduceren van niet-aangepaste modellen tot n = 19.808 praktisch identieke resultaten opleverde. Hoewel onze hoofdanalyses gebruik maakten van duurcategorieën van wekelijks natuurcontact, werd in een verkennende analyse gebruik gemaakt van gegeneraliseerde additieve modellen met een geprivatiseerde kubieke regressie spline van duur als een continue variabele (aanpassing voor dezelfde set covariaten). Dit stelde ons in staat om een ‘vloeiender’ plot van de gegevens te produceren. Analyses en plotten werd gedaan met R Versie 3.4.1, met behulp van pakketten mgcv en visreg59.
om de generaliseerbaarheid van elk patroon tussen verschillende socio-demografische groepen te onderzoeken, hebben we ook a priori de analyses gestratificeerd van verschillende gebieden en individuele covariaten (zoals hierboven gedefinieerd) die belangrijk zijn gebleken in eerdere studies: (A) Urbaniciteit; (b) Buurtgroenruimte; (c) gebiedsdeprivatie; (d) geslacht; (e) leeftijd; (F) beperkt functioneren; (g) individuele socio-economische status (SES); (f) etniciteit; en (g) fysieke activiteit. In het geval van de drie multi-category predictors (area greenspace/deprivation, individuele SES) werden binaire classificaties afgeleid voor de gestratificeerde analyses om robuuste steekproefomvang in elke categorie te behouden. In het geval van lsoa greenspace en deprivation werden binaire splitsingen gemaakt op basis van het mediane cut-point voor alle Lsoa ‘ s in Engeland; SES werd gedichotomiseerd door de sociale klassen op de standaard manier in te delen, A/B / C1 vs. C2 / D / E.