So sánh phân tích thành phần chính, hồi quy bình phương tối thiểu từng phần và hồi quy giảm bậc trong việc xác định các kiểu ăn uống liên quan đến khối lượng xương ở người cao tuổi Úc

Springer Science and Business Media LLC - Tập 57 - Trang 1969-1983 - 2017
Yohannes Adama Melaku1, Tiffany K. Gill1, Anne W. Taylor1, Robert Adams2, Zumin Shi1
1Population Research and Outcome Studies, Adelaide Medical School, The University of Adelaide, SAHMRI, Adelaide, Australia
2Health Observatory, Discipline of Medicine, The Queen Elizabeth Hospital Campus, The University of Adelaide, Adelaide, Australia

Tóm tắt

Các lợi thế tương đối của các phương pháp phân tích chế độ ăn uống, đặc biệt trong việc xác định các kiểu ăn uống liên quan đến khối lượng xương, chưa được nghiên cứu. Chúng tôi đã đánh giá phân tích thành phần chính (PCA), hồi quy bình phương tối thiểu từng phần (PLS) và hồi quy giảm bậc (RRR) trong việc xác định các kiểu ăn uống liên quan đến khối lượng xương. Dữ liệu từ 1182 người tham gia nghiên cứu (45,9% nam giới; trên 50 tuổi) từ Nghiên cứu sức khỏe North West Adelaide (NWAHS) đã được sử dụng. Dữ liệu chế độ ăn uống được thu thập bằng cách sử dụng bảng hỏi tần suất thực phẩm (FFQ). Các kiểu ăn uống được xây dựng bằng cách sử dụng PCA, PLS và RRR và so sánh dựa trên hiệu suất để xác định các kiểu khả thi liên quan đến mật độ khoáng xương (BMD) và nội dung (BMC). PCA, PLS và RRR đã xác định được hai, bốn và bốn kiểu ăn uống, tương ứng. Tất cả các phương pháp đều xác định các kiểu tương tự cho hai yếu tố đầu tiên (yếu tố 1, kiểu “thận trọng” và yếu tố 2, kiểu “phương Tây”). Ba, một và không có kiểu nào do RRR, PLS và PCA xác định có mối liên quan đáng kể tới khối lượng xương, tương ứng. Các kiểu “thận trọng” và sữa (yếu tố 3) do RRR xác định có mối liên quan tích cực và đáng kể với BMD và BMC. Kiểu rau củ và trái cây (yếu tố 4) của PLS và RRR có mối liên quan tiêu cực và đáng kể với BMD và BMC, tương ứng. RRR được tìm thấy là phương pháp phù hợp hơn trong việc xác định nhiều kiểu ăn uống (khả thi) có liên quan đến khối lượng xương hơn so với PCA và PLS. Tuy nhiên, lợi thế của RRR so với hai phương pháp còn lại (PCA và PLS) nên được xác nhận trong các nghiên cứu trong tương lai.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Waijers PM, Feskens EJ, Ocke MC (2007) A critical review of predefined diet quality scores. Br J Nutr 97:219–231 Arvaniti F, Panagiotakos DB (2008) Healthy indexes in public health practice and research: a review. Crit Rev Food Sci Nutr 48:317–327 Hoffmann K, Schulze MB, Schienkiewitz A, Nothlings U, Boeing H (2004) Application of a new statistical method to derive dietary patterns in nutritional epidemiology. Am J Epidemiol 159:935–944 Newby PK, Tucker KL (2004) Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: a review. Nutr Rev 62:177–203 Cattell RB (1973) Factor analysis. Greenwood, Westport Devlin UM, McNulty BA, Nugent AP, Gibney MJ (2012) The use of cluster analysis to derive dietary patterns: methodological considerations, reproducibility, validity and the effect of energy mis-reporting. Proc Nutr Soc 71:599–609 Schulze MB, Hoffmann K (2006) Methodological approaches to study dietary patterns in relation to risk of coronary heart disease and stroke. Br J Nutr 95:860–869 DiBello JR, Kraft P, McGarvey ST, Goldberg R, Campos H et al (2008) Comparison of 3 methods for identifying dietary patterns associated with risk of disease. Am J Epidemiol 168:1433–1443 de Jonge EA, Kiefte-de Jong JC, de Groot LC, Voortman T, Schoufour JD et al (2015) Development of a Food Group-Based Diet Score and Its Association with Bone Mineral Density in the Elderly: The Rotterdam Study. Nutrients 7:6974–6990 van den Hooven EH, Ambrosini GL, Huang R-C, Mountain J, Straker L et al (2015) Identification of a dietary pattern prospectively associated with bone mass in Australian young adults. Am J Clin Nutr 102(5):1035–1043 Melaku YA, Gill TK, Adams R, Shi Z (2016) Association between dietary patterns and low bone mineral density among adults aged 50 years and above: findings from the North West Adelaide Health Study (NWAHS). Br J Nutr 116:1437–1446 Grant JF, Taylor AW, Ruffin RE, Wilson DH, Phillips PJ et al (2009) Cohort profile: the North West Adelaide Health Study (NWAHS). Int J Epidemiol 38:1479–1486 Hodge A, Patterson AJ, Brown WJ, Ireland P, Giles G (2000) The Anti Cancer Council of Victoria FFQ: relative validity of nutrient intakes compared with weighed food records in young to middle-aged women in a study of iron supplementation. Aust N Z J Public Health 24:576–583 Schoenaker DAJM, Dobson AJ, Soedamah-Muthu SS, Mishra GD (2013) Factor analysis is more appropriate to identify overall dietary patterns associated with diabetes when compared with treelet transform analysis. J Nutr 143:392–398 National Heart Foundation, Australian Institute of Health and Welfare (1989) Risk factor prevalence study, Survey no 3. NHF, Canberra World Health Organization (1995). Physical status: the use and interpretation of anthropometry. Report of a WHO Expert Committee. WHO Technical Report Series 854, Geneva Australian Bureau of Statistics (2012/13) National nutrition and physical activity survey questionnaire. http://www.abs.gov.au/AUSSTATS/[email protected]/DetailsPage/4363.0.55.0012011-13?OpenDocument. Accessed 29 Jan 2016 D’Onise R, Shanahan EM, Gill T, Hill CL (2010) Does leisure time physical activity protect against shoulder pain at work? Occup Med 60:383–388 Weiss BD, Mays MZ, Martz W, Castro KM, DeWalt DA et al (2005) Quick assessment of literacy in primary care: the newest vital sign. Ann Fam Med 3:514–522 Baker DW, Williams MV, Parker RM, Gazmararian JA, Nurss J (1999) Development of a brief test to measure functional health literacy. Patient Educ Couns 38:33–42 Appleton SL, Seaborn CJ, Visvanathan R, Hill CL, Gill TK et al (2013) Diabetes and cardiovascular disease outcomes in the metabolically healthy obese phenotype: a cohort study. Diabetes Care 36:2388–2394 World Health Organization (1994) Assessment of fracture risk and its application to screening for postmenopausal osteoporosis. Report of a WHO Study Group. WHO Tech Rep Ser 843:1–129 Jesudason D, Clifton P (2011) The interaction between dietary protein and bone health. J Bone Miner Metab 29:1–14 Rajatanavin R, Chailurkit L, Saetung S, Thakkinstian A, Nimitphong H (2013) The efficacy of calcium supplementation alone in elderly Thai women over a 2-year period: a randomized controlled trial. Osteoporosis Int 24:2871–2877 Tucker KL, Hannan MT, Chen H, Cupples LA, Wilson PW et al (1999) Potassium, magnesium, and fruit and vegetable intakes are associated with greater bone mineral density in elderly men and women. Am J Clin Nutr 69:727–736 Zhou W, Langsetmo L, Berger C, Poliquin S, Kreiger N et al (2013) Longitudinal changes in calcium and vitamin D intakes and relationship to bone mineral density in a prospective population-based study: the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos). J Musculoskelet Neuronal Interact 13:470–479 Ward KA, Prentice A, Kuh DL, Adams JE, Ambrosini GL (2016) Life course dietary patterns and bone health in later life in a British Birth Cohort Study. J Bone Miner Res 31:1167–1176 Ocke MC (2013) Evaluation of methodologies for assessing the overall diet: dietary quality scores and dietary pattern analysis. Proc Nutr Soc 72:191–199 Rizzoli R (2014) Dairy products, yogurts, and bone health. Am J Clin Nutr 99:1256S–1262S Shin S, Joung H (2013) A dairy and fruit dietary pattern is associated with a reduced likelihood of osteoporosis in Korean postmenopausal women. The Br J Nutr 110:1926–1933 de Jonge EA, Kiefte-de Jong JC, Hofman A, Uitterlinden AG, Kieboom BC et al (2016) Dietary patterns explaining differences in bone mineral density and hip structure in the elderly: the Rotterdam Study. Am J Clin Nutr 102(5):1035–1043 Kontogianni MD, Melistas L, Yannakoulia M, Malagaris I, Panagiotakos DB et al (2009) Association between dietary patterns and indices of bone mass in a sample of Mediterranean women. Nutrition 25:165–171 Heaney RP (2007) Effects of protein on the calcium economy. Int Congr Ser 1297:191–197 Hayhoe RP, Lentjes MA, Luben RN, Khaw KT, Welch AA (2015) Dietary magnesium and potassium intakes and circulating magnesium are associated with heel bone ultrasound attenuation and osteoporotic fracture risk in the EPIC-Norfolk cohort study. Am J Clin Nutr 102:376–384 van Dam RM, Grievink L, Ocke MC, Feskens EJ (2003) Patterns of food consumption and risk factors for cardiovascular disease in the general Dutch population. Am J Clin Nutr 77:1156–1163 Slattery ML (2010) Analysis of dietary patterns in epidemiological research. Appl Physiol Nutr Metab 35:207–210 Willett W (2013) Nutritional epidemiology. Oxford University, New Work Pedone C, Napoli N, Pozzilli P, Rossi FF, Lauretani F et al (2011) Dietary pattern and bone density changes in elderly women: a longitudinal study. J Am Coll Nutr 30:149–154 de Franca NA, Camargo MB, Lazaretti-Castro M, Peters BS, Martini LA (2015) Dietary patterns and bone mineral density in Brazilian postmenopausal women with osteoporosis: a cross-sectional study. Eur J Nutr 70(1):85–90 de Jonge EAL, Rivadeneira F, Erler NS, Hofman A, Uitterlinden AG et al (2016) Dietary patterns in an elderly population and their relation with bone mineral density: the Rotterdam Study. Eur J Nutr. doi:10.1007/s00394-016-1297-7 Jankovic N, Steppel MT, Kampman E, de Groot LC, Boshuizen H et al (2014) Stability of dietary patterns assessed with reduced rank regression; the Zutphen Elderly Study. Nutr J. doi:10.1186/1475-2891-13-30 Smith W, Mitchell P, Reay EM, Webb K, Harvey PWJ (1998) Validity and reproducibility of a self-administered food frequency questionnaire in older people. Aust N Z J Public Health 22:456–463 National Cancer Institute. Dietary assessment primer, Effects of measurement error. https://dietassessmentprimer.cancer.gov/concepts/error/error-effects.html. Accessed 1 Feb 2016 Blackwell M, Honaker J, King G (2015) A unified approach to measurement error and missing data overview and applications. Sociol Methods Res. doi:10.1177/0049124115585360 Brenner H, Loomis D (1994) Varied forms of bias due to nondifferential error in measuring exposure. Epidemiology 5:510–517