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Que peuvent nous dire les images satellites sur l'obésité dans les villes?

Environ 40% des adultes américains sont obèses, ce qui correspond à un indice de masse corporelle (IMC) supérieur à 30 ans. Cependant, l'obésité n'est pas répartie de manière égale dans le pays. Certaines villes et états ont beaucoup plus de résidents obèses que d'autres. Pourquoi? La génétique, le stress, les niveaux de revenu et l'accès à des aliments sains jouent un rôle. Mais de plus en plus de chercheurs se penchent sur l'environnement bâti - nos villes - pour comprendre pourquoi les gens sont plus gros à certains endroits que d'autres.

Une nouvelle recherche de l'Université de Washington tente d'aller encore plus loin en utilisant des données satellitaires pour examiner les paysages urbains. En utilisant les images satellites conjointement avec les données sur l'obésité, ils espèrent découvrir quelles caractéristiques urbaines pourraient influencer le taux d'obésité d'une ville.

Les chercheurs ont utilisé un réseau d’apprentissage en profondeur pour analyser environ 150 000 images satellites haute résolution de quatre villes: Los Angeles, Memphis, San Antonio et Seattle. Les villes ont été sélectionnées pour appartenir à des États à taux d'obésité élevé (Texas et Tennessee) et à faible taux d'obésité (Californie et Washington). Le réseau a extrait les caractéristiques de l'environnement bâti: passages pour piétons, parcs, gymnases, arrêts de bus, restaurants-minute - tout ce qui pourrait avoir un impact sur la santé.

«S'il n'y a pas de trottoir, vous risquez moins de marcher», explique Elaine Nsoesie, professeure de santé mondiale à l'Université de Washington, qui a dirigé la recherche.

L'algorithme de l'équipe pourrait alors voir quelles caractéristiques étaient plus ou moins communes dans les zones à taux d'obésité plus ou moins élevé. Certaines conclusions étaient prévisibles: la corrélation entre la multiplication des parcs, des gymnases et des espaces verts et la baisse des taux d'obésité. D'autres étaient surprenantes: plus d'animaux de compagnie équivalaient à des résidents plus minces («une forte densité d'animaux de compagnie pourrait indiquer une forte possession d'animaux de compagnie, ce qui pourrait influer sur la fréquence à laquelle les gens se rendent dans les parcs et se promènent dans les environs», a-t-elle présumé.

Un article sur les résultats a récemment été publié dans la revue JAMA Network Open .

Il est difficile de dissocier certaines caractéristiques urbaines du statut socioéconomique des personnes qui vivent à proximité. Les personnes plus aisées ont plus tendance à vivre près des parcs, mais est-ce le parc qui les rend moins susceptibles d'être obèses, ou d'autres caractéristiques de leur environnement? privilège, comme l’accès à des aliments plus sains et plus de temps libre pour cuisiner? Il ne suffit pas d’un algorithme pour répondre à ces questions.

«Ces travaux montrent comment l'intégration des données volumineuses et de l'apprentissage automatique à la recherche clinique», écrivent Benjamin Goldstein, David Carlson et Nrupen Bhavsar de l'Université Duke dans un commentaire sur le travail. Cependant, ils avertissent que «cela ne signifie pas que l'analyse seule peut fournir toutes les réponses. À la base, ces techniques analytiques ne pointent que sur des caractéristiques et leur donner un sens nécessite une connaissance approfondie de la matière. "

L'équipe de l'Université de Washington a déjà travaillé sur d'autres projets utilisant des données satellitaires pour prédire les résultats pour la santé. Un projet consistait à examiner le nombre de voitures dans les parkings des hôpitaux pendant la saison de la grippe afin de prédire le début des épidémies. Ils espèrent que ce nouveau projet aura des applications au-delà de l'obésité.

«Nous espérons que cela sera utile aux personnes qui étudient l'environnement bâti et ses relations avec l'obésité mais également avec d'autres maladies chroniques», a déclaré Nsoesie.

Outre l’obésité, un certain nombre de maladies chroniques sont associées au manque d’activité et à une mauvaise alimentation, notamment à certains cancers, aux cardiopathies et au diabète.

Ils prévoient également d'examiner les données de manière longitudinale: à mesure que les villes changent de caractéristiques, les taux d'obésité changent-ils avec eux?

«Nous espérons que cela sera utile aux urbanistes», déclare Nsoesie. "Nous pouvons réfléchir à la façon dont nous concevons les quartiers pour encourager les gens à sortir et à faire de l'exercice."

Les résultats du projet sont corroborés par d'autres recherches sur les effets de l'environnement bâti sur l'obésité. James Sallis, spécialiste des villes et de la santé publique à l'Université de Californie à San Diego, explique que le potentiel piétonnier d'une ville est bien connu pour être associé à des taux d'obésité plus bas. La facilité de promenade est le produit de nombreux éléments de conception, y compris les rues connectées (par opposition aux impasses ou aux impasses), des trottoirs et passages pour piétons sûrs, ainsi que des destinations (comme dans, y a-t-il un endroit où aller à pied?).

Selon Sallis, il est plus facile de faire des changements que de faire, en raison des lois de zonage qui favorisent les voitures par rapport aux piétons et par-dessus le type de densité élevée qui favorise la marche.

«Nous savons quoi faire», dit-il. "Mais ce que nous devons faire est très différent de ce que nous faisons depuis cinq ou six décennies."

Que peuvent nous dire les images satellites sur l'obésité dans les villes?