Abstract 40: Empirical Comparison of Approaches to Mediation Analyses in Nutrition Research With Applications to the Quality Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adiposity may mediate the effect of dietary glycemic load (GL) on lipid profile in children as studies have shown an association between dietary GL and adiposity and between adiposity and lipid profiles. While several approaches for conducting mediation analysis have been proposed, given the strict assumptions and restrictions for each method, it is not clear which method is ideal in nutrition research. Our objective was to compare the conventional approach and the causal approach using marginal structural models (MSM) with inverse probability weights (IPW) to examine adiposity as a mediator in the association between baseline dietary GL and lipid profile after 2 years. Methods: The QUALITY cohort included 630 children, 8-10 years at recruitment with at least one obese parent followed-up 2 years later. Three separate 24-hour dietary recalls were administered by a dietitian at baseline. Child and parent characteristics were obtained through direct measurement (blood lipids, anthropometrics) or questionnaires (socio-economic characteristics). Indicators of adiposity, including BMI z-score and percent fat mass, were the mediators of interest. A conventional approach of statistical adjustment for the mediator was used. As well, we used MSM to estimate the controlled direct effect (CDE) between GL and blood lipids 2 years later not mediated by adiposity. The MSM models were constructed using IPW truncated at 5-95 percentile. Results: Mean age of children at baseline was 9.6 years and 33% were overweight or obese. Both mediation analysis methods revealed that most of the effect of GL on blood lipids was mediated by adiposity. Results obtained from both methods differed; while the MSM with IPW did not show evidence of a direct effect of GL on TG not via percent fat mass (TG: β=0.06, 95%CI=-0.01, 0.12; HDL: β=-0.01, 95%CI=-0.04, 0.03), the conventional method did (TG: β=0.03, 95%CI=0.003, 0.06; HDL: β=-0.02, 95%CI=-0.03, -0.001). Conclusion: In conclusion, our results suggest that adiposity contributes substantially to the association between GL and blood lipids after 2 years. MSM with IPW may not be appropriate in nutritional studies with small sample sizes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,414 | 0,571 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».