During the past decade, there has b

During the past decade, there has been growing research
interest in the impact of neighborhood of residence on
health (1). Most studies have used the multilevel modeling
technique (2). With this approach, standard errors for the
measures of association between neighborhood factors and
health are corrected for the nonindependence of individuals
within neighborhoods (3, 4), and measures of variation
based on random effects (e.g., neighborhood-level variance)
allow quantifying the magnitude of variations in outcomes
among neighborhoods (5–8). However, our hypothesis was
that the multilevel approach may provide only limited information
on the spatial distribution of outcomes, both when

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา มีการวิจัยเพิ่มขึ้นสนใจในผลกระทบของพื้นที่ใกล้เคียงที่อาศัยในสุขภาพ (1) การศึกษาส่วนใหญ่จะใช้โมเดลหลายระดับเทคนิค (2) ด้วยวิธีนี้ ข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับการวัดความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยพื้นที่ใกล้เคียง และมีแก้ไขสุขภาพสำหรับ nonindependence ของแต่ละบุคคลในละแวกใกล้เคียง (3, 4), และวัดการเปลี่ยนแปลงตามผลสุ่ม (เช่น ต่างระดับพื้นที่ใกล้เคียง)อนุญาต quantifying ขนาดของความแตกต่างในผลในละแวกใกล้เคียง (5 – 8) อย่างไรก็ตาม สมมติฐานของเราได้วิธีหลายอาจมีเพียงจำกัดข้อมูลในการกระจายของผล เมื่อทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาได้มีการวิจัยการเติบโต
ที่น่าสนใจในผลกระทบของย่านที่อยู่อาศัยใน
สุขภาพ (1) การศึกษาส่วนใหญ่ได้ใช้การสร้างแบบจำลองหลาย
เทคนิค (2) ด้วยวิธีนี้ข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับ
มาตรการของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยและพื้นที่ใกล้เคียง
ต่อสุขภาพได้รับการแก้ไขสำหรับ nonindependence ของบุคคล
ที่อยู่ในละแวกใกล้เคียง (3, 4) และมาตรการของการเปลี่ยนแปลง
ขึ้นอยู่กับผลกระทบแบบสุ่ม (เช่นความแปรปรวนในระดับใกล้เคียง)
ช่วยให้ปริมาณ ความสำคัญของการเปลี่ยนแปลงในผล
หมู่ละแวกใกล้เคียง (5-8) อย่างไรก็ตามสมมติฐานของเราคือ
ว่าวิธีการหลายอาจให้ข้อมูลที่ จำกัด เฉพาะ
ในการกระจายของผลทั้งเมื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา มีการวิจัย
สนใจผลกระทบของย่านที่อยู่อาศัยบน
สุขภาพ ( 1 ) การศึกษาส่วนใหญ่มีการใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลอง
หลายระดับ ( 2 ) ด้วยวิธีนี้ข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับการวัดความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัย

สุขภาพชุมชนและการแก้ไขสำหรับ nonindependence บุคคล
ภายในย่าน ( 3 , 4 )และมาตรการของการเปลี่ยนแปลง
ตามผลสุ่ม ( เช่น บ้านระดับความแปรปรวน
ให้ปริมาณขนาดของการเปลี่ยนแปลงในผล
ท่ามกลางย่าน ( 5 – 8 ) อย่างไรก็ตาม สมมติฐานของเรา
ว่าวิธีการหลายระดับอาจให้เพียง จำกัด ข้อมูล
ในการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของผล ทั้งเมื่อ