Fish consumption is inversely associated with type 2 diabetes in Manitoba First Nations communities
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of fish and n-3 fatty acids (n-3 FAs) has been postulated to prevent type 2 diabetes (T2D). Objective: To explore the association between self-reported T2D and fish consumption, dietary n-3 FAs, and persistent organic pollutants (POP) intake in a regionally representative sample of First Nations (FNs) in Manitoba. Design: Data from the cross-sectional First Nations Food, Nutrition and Environment Study (FNFNES) collected from 706 members of 8 Manitoba FNs in 2010 were used. Household interviews were used to collect social and lifestyle data. The consumption of fish was estimated using a traditional food frequency questionnaire. Fish samples were analyzed for the presence of POP. Multiple logistic regression models adjusted for potential risk factors for T2D were developed. Results: A negative, dose–response relationship was found between fish intake and self-reported T2D. Fish consumptions of 2–3 portions per month and ≥1/week were inversely associated with T2D with odds ratio (OR) values of 0.51 (95% CI: 0.28–0.91) and 0.40 (95% CI: 0.19–0.82), respectively, compared with no fish intake. Similarly, intake of n-3 FAs was negatively associated with T2D (OR = 0.48 (95% CI: 0.30–0.77). Dietary POP intake was not associated with T2D. Conclusion: These findings suggest that the consumption of traditionally harvested fish may have a beneficial effect on T2D in Manitoba FNs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».