Factor analysis of ethnic variation in the multiple metabolic (insulin resistance) syndrome in three Canadian populations
Notice bibliographique
Résumé
This study describes and compares the pattern of risk factor clustering in multiple metabolic (insulin resistance) syndrome (MMS) in three Canadian ethnic groups (Indians, Inuit, non-Aboriginal Canadians). Three cross-sectional, population-based sample surveys in three contiguous regions of Canada were conducted during the late 1980s and early 1990s (Ontario, Manitoba, Northwest Territories). The combined dataset consists of 873 Cree-Ojibwa Indians from northern Ontario and Manitoba, 387 Inuit from the Northwest Territories, and 2,670 non-Aboriginal Canadians (predominantly of European origin) in the province of Manitoba. The samples are representative of the noninstitutionalized, adult population of their respective catchment areas. Factor analysis transformed 10 anthropometric and metabolic variables into three uncorrelated factors. Three factors, which together account for 64.3% of the variance, can be identified: an "obesity factor" (factor loadings for weight, height, waist and hip girth, and HDL-cholesterol); a "blood pressure factor" (factor loadings for mean systolic and diastolic BP and total cholesterol); and a "lipid/glucose factor" (factor loadings for triglycerides, total cholesterol, HDL, and fasting plasma glucose). Fasting insulin is available for only a subset of the data and separate analysis shows that it groups with glucose. Factor scores generated by the factor analysis differ according to ethnic group, diabetes status, and sex on multivariate analysis of variance. Indians have the highest scores for all three factors. Inuit have the lowest obesity scores and are not significantly different from non-Aboriginal people with regard to the other two factors. MMS is prevalent in diverse ethnic groups but varies in the pattern of phenotypic expression, with some components more prominent in some groups.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».