Суперечливі асоціації між режимами харчування та змінами антропометричних рис

Ми розробили новий метод машинного навчання для когортної стратифікації.

Це можна інтерпретувати і додає новий вимір щодо того, як розкрити взаємодію в даних.

Він застосовується як в умовах клінічного харчування, так і в інших контекстах дослідження.

Він перевіряється з використанням когорти значних розмірів та якості на основі дієти та способу життя.

Резюме

Передумови

Люди по-різному реагують на дієтичне споживання, що призводить до різних асоціацій між дієтою та властивостями. Більшість досліджень досліджували великі когорти, не підгрупуючи їх.

Об’єктивна

Метою було виявити нерівномірні асоціації між дієтами та антропометричними ознаками, які, як видається, суперечили між собою між підгрупами.

Дизайн

Ми використали когорту, що включала 43 790 жінок та чоловіків, датське дослідження дієти, раку та здоров’я, яке включає базове обстеження у віці 50–64 років та подальше спостереження приблизно через 5 років. Базове обстеження включало антропометрію, відсоток жиру в організмі, опитувальник частоти їжі та інформацію про спосіб життя. За даними опитувальника ми розрахували правила асоціації між прийомом їжі та зміною окружності талії та маси тіла. Використовуючи видобуток правил асоціацій для підгруп та гендерних когорт, ми виявили неоднорідні асоціації. Дві гендерно специфічні когорти були розподілені на підгрупи з використанням нелінійного методу, що базується на самоорганізації.

---