Cercetătorii de la Institutul Național al Cancerului (NCI) și din alte părți au dezvoltat o metodă de modelare a anumitor aspecte ale aporturilor dietetice obișnuite de alimente și substanțe nutritive utilizând rechemări de 24 de ore. Această metodă poate fi utilizată pentru:

uzuale

  • estimează distribuția aportului obișnuit pentru o populație sau o subpopulație;
  • evaluează efectele covariabilelor nedietetice asupra consumului obișnuit; și
  • corectarea (cel puțin parțială) a prejudecății cauzată de eroarea de măsurare în asocierile estimate între aporturile alimentare obișnuite și rezultatele sănătății utilizând tehnica statistică a calibrării regresiei (Notă: Această tehnică de modelare nu estimează cu precizie aportul obișnuit pentru indivizi.)

Nevoie de ajutor?

Aveți întrebări despre acest subiect sau aveți nevoie de asistență suplimentară?

Metoda NCI abordează unele, dar nu toate, problemele de eroare de măsurare inerente analizei datelor de rechemare de 24 de ore. O explicație detaliată a conceptelor de eroare de măsurare și a implicațiilor pentru utilizarea metodei NCI a fost scrisă de Grupul de cercetare în biometrie al NCI și este disponibilă pentru informații suplimentare.

Premisa metodei NCI este că aportul obișnuit este egal cu probabilitatea de consum într-o zi dată de cantitatea medie consumată într-o „zi de consum”. Metodele exacte utilizate pentru componentele dietetice care sunt consumate aproape în fiecare zi de aproape toată lumea diferă ușor de cele utilizate pentru componentele dietetice care sunt consumate episodic. În general, prima categorie (consumată omniprezent sau consumată zilnic de aproape toată lumea) include majoritatea nutrienților, în timp ce cea de-a doua categorie (consumată episodic) include majoritatea alimentelor, deși există excepții.

Pentru componentele consumate episodic, se folosește un model din două părți. Prima parte estimează probabilitatea consumului utilizând regresia logistică cu efect aleatoriu specific persoanei. A doua parte specifică cantitatea de zi consumată utilizând regresia liniară pe o scară transformată, de asemenea cu un efect specific persoanei. Părțile I și II sunt legate prin permiterea corelării celor două efecte specifice persoanei și prin includerea covariabilelor comune în ambele părți ale modelului. Datele de admisie din rechemările de 24 de ore furnizează valorile variabilei dependente, în timp ce aportul mediu zilnic estimat dintr-un chestionar privind frecvența alimentelor (FFQ) poate fi încorporat ca una dintre covariabile. Pot fi incluse și alte covariabile (de exemplu, sex, vârstă, rasă), mai ales dacă există interes pentru subpopulații. Parametrii rezultați ai modelului estimat pot fi folosiți pentru estimarea distribuțiilor sau ca intrare pentru analize ulterioare, în funcție de aplicația de interes (vezi gloanțele de mai sus).

Pentru componentele dietetice care sunt consumate zilnic de majoritatea persoanelor, procesul este același, cu excepția faptului că partea de probabilitate a modelului nu este necesară deoarece probabilitatea de consum este presupusă a fi 1.

Aflați mai multe despre:

Detalii despre metoda NCI

Macro SAS pentru metoda NCI

întrebări frecvente

A fost validată metoda NCI?

Dovezi pentru validitatea metodei în ceea ce privește estimarea distribuției consumurilor obișnuite de componente consumate episodic au fost publicate într-o serie de lucrări în Jurnalul Asociației Dietetice Americane. Utilizarea metodei pentru a estima distribuția consumurilor obișnuite de componente consumate aproape zilnic de aproape toate persoanele a fost descrisă în Statistics in Medicine (Tooze JA și colab., 2010) și în Journal of Nutrition (Freedman LS și colab., 2010 ).).

Au fost publicate, de asemenea, analize care stabilesc validitatea metodei pentru prezicerea consumului obișnuit individual pentru utilizarea în analize de regresie (de exemplu, pentru a examina relațiile dintre dietă și sănătate). O lucrare din 2009 publicată în Biometrics descrie utilizarea metodei NCI pentru a evalua relațiile dintre alimentele consumate episodic și rezultatele pentru sănătate.

Ce date au fost necesare pentru a utiliza metoda NCI?

Metoda NCI necesită disponibilitatea datelor de la una sau mai multe rechemări non-consecutive de 24 de ore sau înregistrări alimentare pentru un eșantion reprezentativ de indivizi din populația de interes. Datele de la două sau mai multe rechemări sau înregistrări non-consecutive sunt necesare pentru cel puțin un subset al acestor persoane.

Ce rol joacă instrumentul de frecvență în metoda NCI? În ce circumstanțe este de ajutor?

Metoda NCI implică utilizarea datelor de la două sau mai multe rechemări de 24 de ore, precum și a covariabilelor, care pot include date dintr-un FFQ, cum ar fi NHANES 2003-2006 Chestionarul privind frecvența alimentelor (denumit anterior Chestionarul de propensitate alimentară). Un instrument de frecvență poate îmbunătăți substanțial puterea de a detecta relațiile dintre aporturile alimentare ca variabile predictive și alte variabile. Amploarea îmbunătățirii depinde de proporția de zerouri din raportul componentei dietetice, FFQ având un impact mare pentru cei cu un număr mare de aporturi zero.

Atunci când se aplică metoda de estimare a distribuțiilor obișnuite de aport, în general se pot obține rezultate satisfăcătoare fără FFQ ca o covariabilă. Cu toate acestea, există condiții în care FFQ poate ajuta, în special pentru estimarea cozilor distribuțiilor.

Cum se compară metoda NCI cu alte metode?

Pentru componentele dietetice consumate aproape zilnic de aproape toate persoanele, au fost propuse diferite metode fie pentru a estima distribuția aporturilor obișnuite, fie pentru a prezice aportul obișnuit la nivel individual pentru utilizare în analizele de regresie. Până în prezent, nu au fost disponibile alte metode unificate care să estimeze consumul obișnuit de alimente consumate episodic din datele de rechemare de 24 de ore, care să fie adecvate pentru utilizarea atât în ​​estimarea distribuțiilor, cât și în analizele asociațiilor diet-sănătate.

Au fost dezvoltate alte două metode pentru a estima distribuția consumului obișnuit de componente consumate episodic cu câteva zile de rechemări de 24 de ore. Cea mai simplă folosește media din interiorul persoanei și, de obicei, conduce la estimări părtinitoare ale prevalenței unui aport inadecvat sau în exces. Acest lucru se datorează faptului că această metodă nu:

  • contabilizați zilele raportate fără consum sau sumele zilnice de consum care sunt înclinate pozitiv;
  • distinge între persoane o variație între persoane;
  • să permită corelarea dintre probabilitatea consumului și cantitatea de zi consumată; sau
  • relaționează informațiile covariate cu aportul obișnuit.

Metoda Universității de Stat din Iowa (ISU) pentru estimarea distribuției componentelor consumate episodic utilizează modelarea și răspunde majorității provocărilor menționate mai sus. Cu toate acestea, nu permite corelația între probabilitate și cantitate și nu poate încorpora informații covariabile.

Metoda NCI a fost concepută pentru a răspunde tuturor acestor provocări și, ca atare, este o îmbunătățire față de metodele anterioare. Permite estimarea eficientă a distribuțiilor obișnuite ale aportului de componente consumate zilnic și episodic pentru populații și subpopulații și predicția aportului individual pentru utilizare în analizele de regresie. În absența unor astfel de metode, analizele referitoare la aporturile de sănătate au folosit adesea raportate, mai degrabă decât consumurile obișnuite prevăzute, ducând la estimarea părtinitoare.

Care sunt ipotezele metodei NCI?

Metoda presupune că rechemarea de 24 de ore este un instrument imparțial pentru măsurarea aportului obișnuit de alimente - cu alte cuvinte, că nu clasifică greșit aportul de alimente al respondentului și că oferă o măsură imparțială a cantității de alimente consumate într-o zi de consum. Mai mult, macro-urile furnizate pentru implementarea metodei NCI au necesitat presupunerea că nu există niciodată consumatori adevărați ai unui anumit nutrient sau aliment. Acest lucru se datorează faptului că regresia logistică utilizată pentru modelarea probabilității de consum nu prezice o valoare zero.