The Relationship between Persistent Organic Pollutants Exposure and Type 2 Diabetes among First Nations in Ontario and Manitoba, Canada: A Difference in Difference Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We previously studied the association between fish consumption and prevalence of type 2 diabetes (T2D) in Manitoba and Ontario First Nations (FNs), Canada and found different results. In this study, we used a difference in difference model to analyze the data. Dietary and health data from the First Nations Food Nutrition and Environment Study, a cross-sectional study of 706 Manitoba and 1429 Ontario FNs were analyzed. The consumption of fish was estimated using a food frequency questionnaire. Fish samples were analyzed for dichloro diphenyldichloro ethylene (DDE) and polychlorinated biphenyls (PCBs) content. Difference in difference model results showed that persistent organic pollutant (POP) exposure was positively associated with T2D in a dose-response manner. Stronger positive associations were found among females (OR = 14.96 (3.72-60.11)) than in males (OR = 2.85 (1.14-8.04)). The breakpoints for DDE and PCB intake were 2.11 ng/kg/day and 1.47 ng/kg/day, respectively. Each further 1 ng/kg/day increase in DDE and PCB intake increased the risk of T2D with ORs 2.29 (1.26-4.17) and 1.44 (1.09-1.89), respectively. Our findings suggest that the balance of risk and benefits associated with fish consumption is highly dependent on the regional POP concentrations in fish.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».