Systemic inflammation, diet, and place of residence modify lung function in Greenland Inuit
Notice bibliographique
Résumé
Background: The preservation of lung health requires an understanding of the modifiable risk factors involved in airflow limitation. We aimed to determine the association between lung function, diet and systemic inflammation in a genetically homogenous population of Inuits residing in the arctic (Greenland) or Western Europe (Denmark). Methods: Two unselected Inuit populations were recruited, one living in Greenland (Urban (Nuuk) n=288; Rural (Uummannaq) n=183) and the other in Denmark (n=613). Lung function was measured using spirometry, and expressed as forced expiratory volume in one second (FEV 1 )/height (Ht). Systemic inflammation was measured by commercial enzyme linked immunoassay of serum C reactive protein (CRP), interleukin (IL)-6 and soluble CD163. Diet was assessed by food frequency questionnaire. Predictors of airflow limitation were assessed using multiple linear regression models. Results: The dietary composition differed significantly in the two regions, with high fish intake and low fruit intake in the arctic region and the reverse in Denmark. Consumption of wild meat (p=0.020), fish (p=0.025), and fruit (p=0.020); were positive predictors of FEV 1 /Ht ratio. Whereas systemic inflammation, determined by a high CRP (p=0.0001), IL-6 (p=0.003) and sCD163 (p=0.001), was associated with lower lung function. Conclusions: Among Greenlandic Inuits, lung function is associated with potentially modifiable risk factors including systemic inflammation and dietary intake. Specifically, high wild meat, fish and fruit intake had independent positive effects on lung function. These factors may play an important role in determining overall lung health.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».