High rates of the metabolic syndrome in a First Nations Community in western Canada: prevalence and determinants in adults and children.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Increasing type 2 diabetes in Aboriginal communities across North America raises concerns about metabolic syndrome in these populations. Some prevalence information for American Indians exists, but little has been available for Canada's First Nations. STUDY DESIGN: We screened 60% of the eligible population of a single First Nation in Alberta for diabetes, pre-diabetes, cardiovascular risk, and metabolic syndrome. METHODS: NCEP/ATP III and IDF criteria were used to identify metabolic syndrome in participants aged > or = 18; modified NCEP/ATP III criteria were used for participants aged < 18. Logistic regression identified factors associated with the metabolic syndrome. RESULTS: 297 individuals were screened (176 adults, 84 children/adolescents, with complete data). 52.3% of adults had metabolic syndrome using NCEP/ATP III criteria, and 50% using IDF criteria. 40.5% of individuals aged < 18 had the condition. Waist circumference was the most prevalent correlate. Bivariate analysis suggested that age, BMI, weight, Alc, LDL-C, ADA risk score and activity pattern were associated with metabolic syndrome. CONCLUSIONS: Our data represent the first available for Western Cree and are consistent with prevalence reported for Aboriginal populations in Ontario and Manitoba. High rates of obesity, pre-diabetes and metabolic syndrome for participants aged < 18 raise concerns about future prevalence of diabetes and cardiovascular disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».