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Enregistrement W7048345437

La qualité de l’alimentation en relation avec le diabète de type 2 chez les Premières Nations vivant dans les réserves au Canada

2022· dissertation· fr· W7048345437 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationInfant nutritionBreast feedingResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique. La prévalence du diabète de type 2 (DT2) est plus de trois fois plus élevée chez les Premières Nations que chez la population générale au Canada. La qualité de l'alimentation des Premières Nations vivant sur-réserve est sous-optimale, dans un contexte où de multiples politiques coloniales ont forcé une transition alimentaire et rendu les aliments sains plus difficiles d'accès. Une alimentation de faible qualité s'accompagne généralement d'un risque accru de DT2. Objectifs. 1) Comparer la qualité de l’alimentation selon le statut diabétique autodéclaré chez les Premières Nations vivant sur-réserve au Canada. 2) Évaluer les associations entre la qualité de l’alimentation et le DT2 chez cette population. Méthodologie. Les données transversales ont été collectées entre 2009–2016 lors de l’« Étude sur l’alimentation, la nutrition et l’environnement chez les Premières Nations ». Des données de rappels de 24h ont été examinées pour 5 823 adultes (âgés de 19+ ans) membres de 84 communautés dans sept régions situées au sud du 60e parallèle au Canada. Les apports absolus en nutriments, la contribution énergétique des aliments traditionnels, l’indice canadien de saine alimentation (C-HEI) et la contribution énergétique des aliments ultra-transformés selon la classification NOVA ont été calculés pour chaque participant. Des statistiques descriptives et des modèles de régression logistique multiple ont permis d'évaluer les relations entre les mesures de la qualité de l'alimentation et le statut diabétique. Résultats. La prévalence du DT2 s’élevait à 17,9% chez les adultes des Premières Nations. Les individus diabétiques avaient une alimentation de qualité sous-optimale, mais tout de même légèrement supérieure à celle des non-diabétiques selon les apports en plusieurs nutriments clés et les trois indices globaux. Les personnes diabétiques consommaient également moins de boissons sucrées et de sucreries. Par rapport à ceux du tertile le plus bas, les adultes du tertile le plus élevé de l'indice C-HEI avaient un risque 53% plus élevé de présenter un DT2 (RC = 1,53, IC à 95 % : 1,09–2,15), après ajustement pour une gamme de variables. Conclusion. Chez les adultes des Premières Nations atteints du DT2, nos résultats suggèrent une amélioration des habitudes alimentaires après le diagnostic qui reflète les recommandations nutritionnelles pour les personnes atteintes de diabète. Cette étude est utile pour le co-développement de programmes d'intervention communautaires ciblant la prévention et la gestion du diabète d'une manière culturellement appropriée.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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