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Enregistrement W3152824310 · doi:10.2196/28726

Dietary Structure and Nutritional Status of Chinese Beekeepers: Demographic Health Survey

2021· article· en· W3152824310 sur OpenAlexvenueno aff
Boshi Wang, Zhangkai J. Cheng, Qian Xu, Tiangang Zhu, Lin Su, Mingshan Xue, Lin Pei, Li Zhu, Peng Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking University People's HospitalPeking University
Mots-clésEnvironmental healthBeekeepingOverweightAgricultureToxicologyMedicineGeographyAgricultural scienceBiologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Beekeeping and honey gathering are traditional forms of agricultural farming in China. However, only few studies have focused on the nutritional status and health level of this special occupational group. OBJECTIVE: By comparing the health status of apiculturists (beekeepers) and vegetable farmers in plain areas of Hubei Province, and analyzing the influence of dietary structure and intake on their nutritional level, this paper provides a scientific theoretical basis for the further development of health education and disease prevention for beekeepers. METHODS: From February to April 2016, 191/236 beekeepers (80.9% of the total beekeepers) with large-scale breeding (300-500 colonies) and 182 vegetable farmers in the same area were sampled by the cluster sampling method. Their nutrient composition was analyzed using a human body composition analyzer, dietary structure information was collected using the dietary frequency query method, and cognitive function was investigated. In addition, blood samples of both groups were collected. RESULTS: A total of 362 valid questionnaires (beekeepers/vegetable farmers: 185/177) were collected, with an effective response rate of 97.1% (362/373). Both beekeepers and vegetable farmers were overweight, and the beekeepers' grip strength was much stronger than that of the vegetable farmers' regardless of gender. The dietary structure of beekeepers is very unique: 29.7% (55/185) of beekeepers indicated consuming royal jelly regularly for more than 10 years. Their main foods are grain, cereals, and fresh vegetables; 68.1% (126/185) of the beekeepers never drank milk and other dairy products, and their overall nutrient intake is unbalanced. The average intake of cellulose in this group was also significantly higher than that in the epidemiological survey in the same sex and age group. The intake of vitamin A and selenium in the beekeepers group was significantly higher than that in the vegetable-farmers group (all P<.001). The blood indices of creatinine (P=.03) and blood copper (P<.001) in the beekeepers group were significantly higher than those in the vegetable-farmers group, and the total protein, albumin, calcium, sodium, potassium, phosphorus, folic acid, and vitamin B12 in the beekeepers group were significantly lower than those in the vegetable-farmers group (P<.03 for potassium and P<.001 for others). The total Mini-Mental State Examination (MMSE) score of the beekeepers group was 28.1, significantly higher (P=.006) than that of the vegetable-farmers group (23.3). CONCLUSIONS: The beekeepers in this area have their special dietary structure, body nutrient level, and disease characteristics. The cognitive level of the beekeepers who regularly consume royal jelly is significantly higher than that of their peers. The chronic diseases of this special occupational group are closely related to their lifestyle and nutritional status, so more attention and in-depth studies are needed to improve the quality of life of this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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