Exploring the relationships between nutrition and brain health among Indigenous Peoples in North America: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review synthesizes extant literature that examines relationships between nutrition and brain health in Indigenous populations in North America and further assesses the extent to which Indigenous research paradigms and community engagement processes have been employed. METHODS: We searched five databases for primary research studies that examined indices of diet/nutrients in relation to brain health and focused on Indigenous populations in North America. Quality appraisal was performed using the Aboriginal and Torres Strait Islander Quality Appraisal Tool as well as the Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies, the JBI Critical Appraisal Checklist for Case Control Studies, or the Critical Appraisal Skills Programme Cohort Study Checklist. SYNTHESIS: Of the 564 articles identified in the search, 16 met inclusion criteria. Ten studies focused on Inuit populations, 2 focused on the residents of Grassy Narrows First Nation, 2 focused on Cree populations, and 2 focused on Quileute, Makah, and Quinault First Nations populations. Fourteen studies reported deleterious effects of dietary contaminants (e.g., mercury, lead, polychlorinated biphenyls) on brain health outcomes and three studies reported beneficial effects of omega-3 polyunsaturated fatty acids on brain health outcomes. CONCLUSION: Findings of this review highlight the neurotoxic effects of environmental contaminants and the beneficial effects of omega-3 polyunsaturated fatty acids in traditional Indigenous food sources on a range of brain health outcomes. However, given the methodological limitations of the studies reviewed and the lack of community-based research that employs Indigenous research paradigms, results should be interpreted with caution. There is a clear need for strength-based research that examines the positive effects of nutrients within traditional Indigenous foods on brain health.
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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 | 0,021 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».