Fruit, vegetable and vitamin C intakes and plasma vitamin C: cross‐sectional associations with insulin resistance and glycaemia in 9–10 year‐old children
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine whether low circulating vitamin C concentrations and low fruit and vegetable intakes were associated with insulin resistance and other Type 2 diabetes risk markers in childhood. METHODS: We conducted a cross-sectional, school-based study in 2025 UK children aged 9-10 years, predominantly of white European, South-Asian and black African origin. A 24-h dietary recall was used to assess fruit, vegetable and vitamin C intakes. Height, weight and fat mass were measured and a fasting blood sample collected to measure plasma vitamin C concentrations and Type 2 diabetes risk markers. RESULTS: In analyses adjusting for confounding variables (including socio-economic status), a one interquartile range higher plasma vitamin C concentration (30.9 μmol/l) was associated with a 9.6% (95% CI 6.5, 12.6%) lower homeostatic model assessment of insulin resistance value, 0.8% (95% CI 0.4, 1.2%) lower fasting glucose, 4.5% (95% CI 3.2, 5.9%) lower urate and 2.2% (95% CI 0.9, 3.4%) higher HDL cholesterol. HbA1c concentration was 0.6% (95% CI 0.2, 1.0%) higher. Dietary fruit, vegetable and total vitamin C intakes were not associated with any Type 2 diabetes risk markers. Lower plasma vitamin C concentrations in South-Asian and black African-Caribbean children could partly explain their higher insulin resistance. CONCLUSIONS: Lower plasma vitamin C concentrations are associated with insulin resistance and could partly explain ethnic differences in insulin resistance. Experimental studies are needed to establish whether increasing plasma vitamin C can help prevent Type 2 diabetes at an early stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».