accessibility score) may result in

accessibility score) may result in measurement error: participants living closer to public transport may be more likely to use and walk to
public transport, but those users living further away who do walk, are more likely achieve recommended physical activity levels through
the longer walk distance to the stop or station.
Although models were adjusted for individual level and environmental covariates known to be associated with the exposure and
outcomes, confounders may still have been omitted or mismeasured. In addition, the lack of data on public transport use and other travel
behaviours also significantly limits the scope of possible conclusions about if and how public transport accessibility is associated with
walking. Are the increased odds of walking observed with higher public transport accessibility exclusively an effect of public transport use
and related walking? Or do users and non-users living in areas with higher public transport access also walk more for other reasons, such
as the journey to and from work?
Data underpinning the walking outcomes were self-reported and therefore subject to errors of recollection and report. The Active
Australia walking question is a global measure of weekly walking, conflating transport and recreational walking, so increases in the odds of
walking with increased public transport accessibility were across both these domains. If the amount of time spent walking was classified
separately for recreation or transport it is likely that stronger associations between PTAI and walking would have been observed. The
question also does not differentiate between walking in the home neighbourhood and other environments, reducing its specificity in
measuring walking associated with local environmental characteristics. This may have also led to an underestimation of observed effects;
it is possible that the odds may have been higher if transport related walking in the home environment was the specific outcome
measured. In addition, because of the large number of null and small values, the walking outcomes were classified as binary, and as such
they may have been underpowered to detect small dose-response changes in the association between PTAI and walking.
Although the original AusDiab sample was large and randomly selected, the 5241 participants that formed the sample for this study
were only one quarter (26.6%) of those eligible to participate in AusDiab wave 1 in 1999. Participants who underwent the biomedical in
1999 were more likely to have completed school, technical and tertiary education suggesting that they may have tended to have higher
socioeconomic status than those who didn’t (Dunstan et al., 2002). The results could be biased if the associations between the PTAI
exposure and the five outcomes differed for participants and non-participants. The extent to which this is a problem is unknown.

結果 (繁體中文) 1:

協助工具評分） 可能會導致測量誤差︰ 生活在更接近公共交通的參與者可能會更容易使用，走到公共交通工具，但那些使用者離開生活進一步做走，更有可能實現是通過推薦體力活動水準時間越長，停止或站步行。雖然模型被調整為個體層面和已知與接觸有關的環境變數和混雜因素的結果，可能仍然被省略或錯誤。此外，缺乏對公共交通工具使用的資料和其他旅行行為也大大限制了範圍可能的結論關於是否以及如何與相關公共交通可達性走。走路的機會增加觀測具有可訪問性公共交通更高完全影響公共交通工具使用和相關走嗎？或做使用者和非使用者也生活在更高的公共交通工具訪問的地區走更多出於其他原因，這種作為往返旅途工作嗎？支撐步行成果資料自宗，因此受到的回憶和報告錯誤。活動澳大利亞行走問題是每週步行的全球措施混為一談交通和休閒步行，所以增加的幾率增加公共交通的可訪問性走了跨兩個這些域。如果花費的時間行走被分類分別為娛樂或運輸很可能會觀察 PTAI 和行走之間的強關聯。的問題也不會區分走在回家的鄰里和其他環境中，減少其特異性測量行走與當地的環境特徵相關聯。這可能也導致低估了觀察到的影響;如果運輸相關的走在回家的環境是特定的結果，是可能賠率可能過高測量。此外，因為大量的 null 值和小值，步行成果被歸類為二進位檔案，和象這樣他們可能已經不足以檢測小劑量-反應變化中 PTAI 和行走之間的關聯。儘管原始的 AusDiab 樣品大和隨機播放，形成本研究樣本 5241 參與者有資格在 1999 年參加 AusDiab 波 1，只有四分之一 （26.6%)。經歷了生物醫學中的參與者1999 人更有可能完成了學業，暗示他們可能傾向較高的技術和專上教育比那些沒有 （鄧斯坦等人，2002年） 的社會經濟地位。結果可能有偏見，如果 PTAI 之間的關聯曝光和五種結果不同的參與者和非參與者。對，這是一個問題的程度是未知的。

結果 (繁體中文) 2:

無障礙得分）可能導致測量誤差：參與者的生活更接近公共交通可能更容易使用，並步行至
公共交通，但那些生活漸行漸遠誰也走的用戶，更可能實現通過推薦的身體活動水平
的時間越長的步行距離以停止或站。
儘管模型被調整為各個水平和已知與曝光和相關的環境協變量
的結果，混雜因素仍可能已被省略或誤測。此外，由於缺乏對公共交通的使用等旅遊數據的
行為也顯著限制一下，如果和交通如何公眾開放與有關的可能的結論的範圍
行走。與較高的公共交通工具的無障礙專用公共交通使用的效果觀察行走的可能性增加
以及相關行走？或者，用戶和居住在更高的公共交通設施領域的非網民也走更多的其他原因，例如
作為旅途上下班？
數據支撐著走路結果是自我報告，並因此受到了回憶和報告的錯誤。主動
澳大利亞走的問題是每週散步，運輸混為一談和休閒散步的一個全球性的措施，因此在賠率增長
與增加公共交通的無障礙行走是在這兩個這些領域。如果將時間花在走路被列為
單獨的娛樂或運輸很可能PTAI和散步之間較強的關聯將被觀察到。該
問題還沒有走在家裡附近等環境，降低了其特異性區分
測量當地的環保特性相關行走。這可能也導致了觀察到的效果被低估，
這是可能的機率可能已經較高，如果運輸相關行走在家庭環境是具體結果
衡量。此外，由於大量的空和小的值的，行走的結果被分類為二進制，因此
它們可被動力不足檢測PTAI和行走之間的關聯的小劑量-響應的變化。
儘管最初AusDiab樣品又大又隨機選擇，即形成了本次研究樣本的5241參與者
是那些有資格參加AusDiab波1，1999年參加在誰經歷了生物醫學的只有四分之一（26.6％），
1999年更可能有學校完成，技術教育和高等教育這表明他們可能往往有較高的
比那些誰沒有社會經濟地位（鄧斯坦等，2002）。其結果可能是偏見，如果PTAI之間的關聯
和五個結局曝光不同的參與者和非參與者。在何種程度上，這是一個問題，是未知的。

結果 (繁體中文) 3:

無障礙評分）可能會導致測量誤差：生活更接近公共交通的參與者可能更容易使用和步行到公共交通工具，但那些生活在更遠的地方的人走的更遠，更可能達到推薦的體力活動水准通過到車站或車站的較長的步行距離。雖然模型進行了調整，為個人層面和環境的協變數與曝光和曝光結果，混雜因素仍可能已被省略或mismeasured。此外，公共交通工具的使用和其他旅行的缺乏行為也顯著限制了可能的結論的範圍，如果和公共交通的可訪問性是如何與行走.更高的公共交通可達性的可能性新增，專門的公共交通工具的使用效果和相關的散步？或做用戶和非用戶的生活在更高的公共交通訪問的地區也步行更多的其他原因，如作為旅途的和從工作？數據支撐行走的結果是自我報告的，囙此，回憶和報告的錯誤。主動澳大利亞走的問題是一個全球性的每週步行量測，將運輸和休閒散步，所以在幾率新增隨著公共交通的可訪問性新增，在這兩個領域。如果所花費的時間步行的時間進行分類分別為娛樂或運輸很可能更强ptai和步行之間的關聯將被觀察。這個問題也沒有區分走在家裡附近和其他環境，减少其特异性量測與當地環境特徵的步行。這也可能導致觀察到的影響估計不足；這是可能的賠率可能會更高，如果運輸相關的走在家庭環境是具體的結果仔細斟酌的.此外，由於大量的空值和小的值，走的結果被列為二進位，並作為這樣他們可能已經不足檢測之間的ptai走協會小劑量變化。雖然最初的樣本是大AusDiab和隨機選擇的，5241的參與者，形成本研究的樣本只有一個季度（26.6%）有資格參與AusDiab波1 1999。與會者誰在生物醫學1999更可能已完成的學校，科技和高等教育，這表明他們可能有更高的傾向社會經濟地位比那些沒有（鄧斯坦等人，2002）。結果可能ptai之間的關聯有偏見暴露和五個結果不同的參與者和非參與者。這是一個問題的程度是未知的。