South Asian individuals at high risk of type 2 diabetes have lower plasma vitamin C levels than white Europeans
Notice bibliographique
Résumé
Individuals of South Asian origin are at high risk of developing type 2 diabetes; the relationship between this risk and diet remains to be investigated fully. Furthermore, fruit and vegetable intake remains low throughout the world and previous data suggest that intake is associated with risk of diabetes. The aim of this research study was to compare plasma vitamin C concentrations, measured as a biomarker for fruit and vegetable intake, in South Asian and white European individuals. Participants recruited as part of the Let's Prevent Diabetes Study provided samples for the quantification of plasma vitamin C. We compared vitamin C levels by ethnicity using multiple regression, both unadjusted and adjusted for confounders, including glycaemic status. Mean plasma vitamin C was significantly lower in the South Asian participants compared with white European participants (34.5 (sd 19·8) v. 39·9 (sd 22·1) µmol/l, respectively; P ≤ 0·0001). Significantly fewer South Asian individuals consumed five portions of fruit and vegetables per d, as determined by a plasma vitamin C concentration of ≥ 50 µmol/l (23·2 % (n 58) v. 31·4 % (n 558); P = 0·01). Vitamin C reflects habitual fruit and vegetable consumption; thus results suggest that South Asians have lower fruit and vegetable intake. However, it cannot be excluded that vitamin C is utilised differently. Dietary advice specifically targeting the South Asian population should be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».