Examining environmental contaminant mixtures among adults with type 2 diabetes in the Cree First Nation communities of Eeyou Istchee, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».