Leveraging cell phone location data to measure interactions with the food environment and associated health outcomes
利用手机位置数据来衡量与食品环境的相互作用以及相关的健康结果
基本信息
- 批准号:10707905
- 负责人:
- 金额:$ 19.13万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-09-22 至 2025-05-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:AccelerationAddressAdultAlgorithmsAmericanBehaviorBehavioralBig DataBody WeightBody Weight ChangesCardiovascular DiseasesCellular PhoneCharacteristicsChronic DiseaseClassificationCommunitiesConsumptionCross-Sectional StudiesDataDevelopmentDevicesDietDietary intakeEnvironmentError SourcesFoodFood AccessFood PatternsFrequenciesFundingGeographic LocationsGeographyGrantHealthHealth FoodHealth behaviorHomeHumanIndividualLocationMalignant NeoplasmsMeasurementMeasuresMethodsNon-Insulin-Dependent Diabetes MellitusObesityOutcomeParticipantPatient Self-ReportPatternPersonsPopulationPopulation ResearchPositioning AttributeQuestionnairesRecording of previous eventsRegistriesResearchResearch PersonnelResolutionRestaurantsRiskRisk FactorsSamplingServicesShapesSourceSurveysTimeTravelTwin Multiple BirthUnhealthy DietUnited States National Institutes of HealthWashingtonWeightWeight GainWorkbehavior measurementbuilt environmentcohortdata spacedesigndiariesdietaryepidemiology studyfast foodfood consumptionfood environmenthealth datainsightlongitudinal analysisnovelnovel strategiespatient engagementsociodemographicstimelinetool
项目摘要
Project Summary
Unhealthy diet is a key behavioral risk factor for several chronic diseases, particularly type-2 diabetes,
cardiovascular disease, and some cancers. Long-term measures of diet are typically self-reported and subject
to known sources of error and bias. A recognized population-level determinant of diet is access to and use of
food retailing, particularly consuming food away from home (FAFH) from quick-service or “fast food” outlets.
Currently, there are few methods to objectively measure long-term patterns of FAFH in health research or to
understand how built environments shape these behaviors. However, the pervasive use of smartphones provides
an emerging opportunity to address these questions. We will use Google Location History Timeline (GTL) data,
which includes high-resolution geographic location data collected passively on smartphones with Google Apps,
to develop new measures of long-term patterns of food retailer utilization, especially use of FAFH outlets. We
will use data from 500 adults from the Washington State Twin Registry who are contributing their GTL data for
another NIH-funded study on built environments and active travel (R21 ES031226-01A1). These data include
daily time-activity patterns from 2012 to present. We will evaluate these measures against objective measures
of contemporaneous food outlet utilization and detailed dietary intake measures in a subset of twins who have
previously completed additional surveys, including food frequency questionnaires and travel diaries. Finally, we
will measure how metrics of FAFH use relate to health outcomes, particularly weight status, weight change, and
self-rated overall health, both cross-sectionally and longitudinally. New measures of food access behaviors
associated with diet and health outcomes can be used in epidemiological research and advance the field of built
environment influences on human health.
项目概要
不健康的饮食是多种慢性疾病的关键行为风险因素,特别是 2 型糖尿病,
心血管疾病和一些癌症的长期饮食测量通常是自我报告的并受到影响。
已知的错误和偏见来源是饮食的一个公认的人口水平决定因素。
食品零售,特别是从快餐店或“快餐”店外出消费食品 (FAFH)。
目前,在健康研究中很少有方法能够客观地衡量 FAFH 的长期模式或
了解建筑环境如何塑造这些行为然而,智能手机的普遍使用提供了。
我们将使用谷歌位置历史时间线(GTL)数据来解决这些问题。
其中包括通过 Google Apps 在智能手机上被动收集的高分辨率地理位置数据,
制定食品零售商长期利用模式的新措施,特别是 FAFH 门店的利用。
将使用来自华盛顿州双胞胎登记处的 500 名成年人的数据,他们正在为以下项目贡献 GTL 数据:
另一项 NIH 资助的关于建筑环境和主动旅行的研究 (R21 ES031226-01A1) 这些数据包括。
我们将根据客观指标评估这些指标。
一组双胞胎的同时食物出口利用情况和详细的饮食摄入量测量
之前完成了额外的调查,包括食物频率调查问卷和旅行日记。
将衡量 FAFH 使用指标与健康结果的关系,特别是体重状况、体重变化和
横向和纵向的总体健康自我评价 食物获取行为的新衡量标准。
与饮食和健康结果相关的可用于流行病学研究并推进建筑领域
环境对人类健康的影响。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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