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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».