Using partial least squares to identify a dietary pattern associated with obesity in a nationally-representative sample of Canadian adults: Results from the Canadian Community Health Survey—Nutrition 2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hybrid methods of dietary patterns analysis have emerged as a unique and informative way to study diet-disease relationships in nutritional epidemiology research. OBJECTIVE: To identify an obesogenic dietary pattern using weighted partial least squares (wPLS) in nationally representative Canadian survey data, and to identify key foods and/or beverages associated with the defined dietary pattern. DESIGN: Data from one 24-hr dietary recall data from the cross-sectional Canadian Community Health Survey-Nutrition (CCHS) 2015 (n = 12,049) were used. wPLS was used to identify an obesogenic dietary pattern from 40 standardized food and beverage categories using the variables energy density, fibre density, and total fat as outcomes. The association between the derived dietary pattern and likelihood of obesity was examined using weighted multivariate logistic regression. Key dietary components highly associated with the derived pattern were identified. RESULTS: Compared to quartile one (i.e. those least adherent to an obesogenic dietary pattern), those in quartile four had 2.40-fold increased odds of being obese (OR = 2.40, 95% CI = 1.91, 3.02, P-trend< 0.0001) with a monotonically increasing trend. Using a factor loading significance cut-off of ≥|0.17|, three food/beverage categories loaded positively for the derived obesogenic dietary pattern: fast food (+0.32), carbonated drinks (including energy drinks, sports drinks and vitamin water) (+0.30), and salty snacks (+0.19). Seven categories loaded negatively (i.e. in the protective direction): whole fruits (-0.40), orange vegetables (-0.32), "other" vegetables (-0.32), whole grains (-0.26), dark green vegetables (-0.22), legumes and soy (-0.18) and pasta and rice (-0.17). CONCLUSION: This is the first study to apply weighted partial least squares to CCHS 2015 data to derive a dietary pattern associated with obesity. The results from this study pinpoint key dietary components that are associated with obesity and consumed among a nationally representative sample of Canadians adults.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».