Associations between Dietary Pattern Networks Derived from Machine Learning Algorithms and Cardiovascular Disease Risk in the NutriNet-Santé Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major advances in the fields of data science and machine learning have enabled the use of novel methods, such as Gaussian graphical models (GGMs) and the Louvain algorithm, to identify dietary patterns (DP). OBJECTIVES: The aim of this study was to identify DP networks using novel computational approaches and to investigate the associations between these DP networks and cardiovascular disease (CVD) risk in a sample of the French population. METHODS: A sample of 99,362 participants aged ≥15 y from the NutriNet-Santé cohort was used. Dietary intakes (reported as grams per day) were assessed using ≥2 24-h dietary records, which were then classified into 42 food groups. CVD events were assessed using health questionnaires and subsequently validated based on medical records. GGMs were employed with the Louvain algorithm to derive DP networks. GGMs are network models that depict relationships among many variables (food groups) based on conditional correlation matrices. The Louvain algorithm extracts nonoverlapping communities from large networks. The relationship between DP networks and CVD incidence was evaluated using proportional hazard Cox models, adjusted for confounding variables. RESULTS: Analyses revealed 5 distinct DP networks reflecting consumption of 1) appetizer foods, 2) breakfast foods, 3) plant-based foods, 4) ultraprocessed sweets and snacks, and 5) healthy foods. Among these, only the DP network of ultraprocessed sweets and snacks was associated with greater CVD risk when adjusted for energy and potential confounders including overall diet quality (hazard ratio of quintile 5 compared with quintile 1: 1.32; 95% confidence interval: 1.11, 1.57; P-trend = 0.0002). CONCLUSIONS: The results suggest that a DP network reflecting the consumption of ultraprocessed sweets and snacks is associated with incident CVD in a sample of the French population, independent of diet quality. The innovative approach to derive empirical DP networks may assist in the identification of food groups that are likely to be consumed together in a population, thereby helping to identify dietary habits to target for the prevention of CVD. This trial was registered at clinicaltrials.gov as NCT03335644.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».