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Enregistrement W4220656686 · doi:10.1017/s1368980022000581

Perfluoroalkyl acid and bisphenol-A exposure via food sources in four First Nation communities in Quebec, Canada

2022· article· en· W4220656686 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensFirst Nations of Quebec and Labrador Health and Social Services CommissionInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of TorontoThe Scarborough HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéHealth CanadaCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada
Mots-clésFirst nationIndigenousMilk productsFood processingFood productsFood insecurity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To document perfluoroalkyl acids (PFAA) and bisphenol-A (BPA) exposure in four First Nation communities in northern Quebec compared with the Canadian Health Measures Survey (CHMS Cycle 5 2016-2017) and examine the associations between dietary consumption and chemical exposure. DESIGN: We used cross-sectional data from the JES-YEH! project conducted in collaboration with four First Nation communities in 2015. A FFQ collected information on diet, and PFAA and BPA were measured in biological samples. We used generalised linear models to test the associations between food intake and chemical biomarkers. SETTING: Northern Quebec. PARTICIPANTS: 198). RESULTS: Mean perfluorononanoic acid (PFNA) levels were significantly higher in JES-YEH! than CHMS, and BPA levels were higher among those aged 12-19 years compared with CHMS. Dairy products were associated with PFNA among Anishinabe and Innu participants (geometric mean ratio 95 % CI: 1·53 (95 % CI 1·03, 2·29) and 1·52 (95 % CI 1·05, 2·20), respectively). PFNA was also associated with ultra-processed foods (1·57 (95 % CI 1·07, 2·31)) among Anishinabe, and with wild fish and berries (1·44 (95 % CI 1·07, 1·94); 1·75 (95 % CI 1·30, 2·36)) among Innu. BPA was associated with cheese (1·72 (95 % CI 1·19, 2·50)) and milk (1·53 (95 % CI 1·02, 2·29)) among Anishinabe, and with desserts (1·71 (95 % CI 1·07, 2·74)), processed meats (1·55 (95 % CI 1·00, 2·38)), wild fish (1·64 (95 % CI 1·07, 2·49)) and wild berries (2·06 (95 % CI 1·37, 3·10)) among Innu. CONCLUSIONS: These results highlight the importance of better documenting food-processing and packaging methods, particularly for dairy products, and their contribution to endocrine disruptors exposures as well as to promote minimally processed and unpackaged foods to provide healthier food environments for youth in Indigenous communities and beyond.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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