MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2983709719 · doi:10.1038/s41598-019-52200-x

Examining environmental contaminant mixtures among adults with type 2 diabetes in the Cree First Nation communities of Eeyou Istchee, Canada

2019· article· en· W2983709719 sur OpenAlexafffundabout
Aleksandra M. Zuk, Leonard J. S. Tsuji, Evert Nieboer, Ian Martin, Eric N. Liberda

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityThe Scarborough HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaInstitute of Indigenous Peoples' HealthNiskamoon CorporationCree Board of Health and Social Services of James Bay
Mots-clésPrincipal component analysisPoisson regressionType 2 Diabetes MellitusConfidence intervalEnvironmental healthDemographyCross-sectional studyDiabetes mellitusMedicineMathematicsStatisticsInternal medicineEndocrinologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) disproportionately affects Indigenous populations. It is possible that exposure to complex mixtures of environmental contaminants contribute to T2DM development. This study examined the association between complex environmental contaminant mixtures and T2DM among Canadian Indigenous communities from the Eeyou Istchee territory, Quebec, Canada. Using data from the cross-sectional Multi-Community Environment-and-Health Study (2005-2009) Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce the dimensionality of the following contaminants: 9-polychlorinated biphenyl congeners; 7-organic pesticides; and 4-metal/metalloids. Following this data reduction technique, we estimated T2DM prevalence ratios (PR) and 95% confidence intervals using modified Poisson regression with robust error variance across derived principal components, adjusting for a priori covariates. For both First Nation adult males (n = 303) and females (n = 419), factor loadings showed dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT) and lead (Pb) highly loaded on the second principal component (PC) axis: DDT negatively loaded, and Pb positively loaded. T2DM was significantly associated with PC-2 across all adjusted models. Because PCA produces orthogonal axes, increasing PC-2 scores in the fully adjusted model for females and males showed (PR = 0.84; 95% CI 0.72, 0.98) and (PR = 0.78; 95% CI 0.62, 0.98), respectively. This cross-sectional study suggests that our observed association with T2DM is the result of DDT, and less likely the result of Pb exposure. Further, detectable levels of DDT among individuals may possibly contribute to disease etiology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetToxic Organic Pollutants Impact→Travaux en français237 207→