Growing Burden of Diabetes in Sub- Saharan Africa: Contribution of Pesticides ?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The diabetes burden is growing in Sub-Saharan Africa (SSA). The low overall access to health care has been documented to contribute to the high diabetes-related mortality. Due to economic, demographic, epidemiological and nutrition transitions in SSA, the growing prevalence of diabetes appears to be related to obesogenic lifestyles and the intergenerational impact of malnutrition in women of childbearing age. Both overnutrition and undernutrition have been associated with the development of diabetes and other chronic diseases. Africans are also suspected of being genetically predisposed to diabetes. According to existing data in developed countries, exposure to pesticides, particularly organochlorines and metabolites, is associated with a higher risk of developing type 2 diabetes and its comorbidities. In African countries, pesticide exposure levels often appear much higher than in developed countries. Furthermore, undernutrition, which is still highly prevalent in SSA, could increase susceptibility to the adverse effects of organic pollutants. Therefore, the growing and inadequate use of pesticides may well represent an additional risk factor for diabetes in SSA. Additionally, high exposure to pesticides in African infants in utero and during the perinatal period may increase the intergenerational risk of developing diabetes in SSA.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle