Total<i>n</i>-3 fatty acid and SFA intakes in relation to insulin resistance in a Canadian First Nation at risk for the development of type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study sought to investigate the associations of total n-3 fatty acid and SFA intakes with insulin resistance in a Canadian First Nation sample at risk for type 2 diabetes. DESIGN: Fasting values for glucose and insulin were used to estimate insulin resistance by homeostasis model assessment (HOMA-IR). Intakes of n-3 fatty acids and SFA were computed from dietary food and drink data obtained using 3 d food records. Associations between HOMA-IR and dietary n-3 and SFA consumption were tested using linear regression models accounting for age, sex, community, education, physical activity, waist circumference, fibre, protein and carbohydrate intakes, and HDL-cholesterol and TAG concentrations. SETTING: Rural Okanagan region of British Columbia, Canada. SUBJECTS: On-reserve First Nation individuals (Interior Salishan) aged 18 years and over, recruited for community-based diabetes screening and determined to be normoglycaemic (n 126). RESULTS: HOMA-IR was negatively associated with dietary n-3 fatty acid intake (β = -0·22; 95 % CI -0·39, -0·04; P = 0·016) and positively associated with dietary SFA intake (β = 0·34; 95 % CI 0·15, 0·53; P = 0·0 0 1). CONCLUSIONS: Intake of dietary n-3 fatty acids may be protective against whereas SFA intake may promote insulin resistance in this high-risk Canadian First Nation sample. Reduced dietary SFA intake and greater n-3 fatty acid intake may assist the prevention of glycaemic disease among First Nations peoples. More rigorous, controlled trials are required to test whether dietary supplementation with n-3 fatty acids in natural or supplement-based form might reduce diabetes risk in high-risk aboriginal groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».