Dietary Persistent Organic Pollutants Exposure, Omega-3 Fatty Acid Intake and Type 2 Diabetes among First Nations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of type 2 diabetes (T2D) among First Nations (FNs) in Canada is 3 to 5 times higher than that in the general population. Besides lifestyle factors, such as physical inactivity and poor diet, exposure to persistent organic pollutants (POP) was reported to increase the risk of T2D. On the other hand, omega-3 fatty acids (n-3 FA) from fish may have a beneficial effect on T2D. This study aims to investigate the associations between POP exposure and n-3 FA intake from fish with the prevalence of T2D in a nationally representative sample of First Nations in Canada, living on-reserve south of the 60th parallel. Dietary, health and lifestyle data from the First Nations Food Nutrition and Environment Study, a cross-sectional study (2008-2017), were analyzed. The sample consisted of 6094 FNs adults living in 85 communities across Canada. The consumption of locally-harvested fish was estimated with a food frequency questionnaire. Fish samples were analyzed for the presence of POP including dichlorodiphenyldichloroethylene (DDE) and polychlorinated biphenyls (PCBs). Dietary n-3 FA intake was determined using the Canadian Nutrient File. The associations between dietary POP, n-3 FA and self-reported T2D were investigated using multiple logistic regression models adjusted for confounding factors. We will discuss the results in the context of risk-benefit assessment and use the evidence to support the development of dietary advisory associated with POP exposure.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».