基于pca技术的女性肥胖人群膳食特征分析

基于pca技术的女性肥胖人群膳食特征分析

不适当的食品是导致肥胖病的重要风险因素。目前，主要采用抽样性营养疾病分析，侧重于对单一食物或养分的研究，忽视了对全球食品模式与营养结构之间的关系。主成分分析法(Principalcomponentsanalysis,PCA)是一种简单且成熟的多元数据降维技术,以互不相关的少数几个综合指标反映原始指标所提供的信息。国外已有学者将其应用于分析和评价膳食营养结构,并得出了较合理的结论。本研究采用PCA来评价肥胖与非肥胖人群的膳食营养结构特点,结果报告如下。1数据和方法1.1城市低保收入资料来源于中国疾病预防控制中心营养与食品安全所与美国北卡罗莱纳大学人口中心合作开展了“中国健康与营养调查”研究项目。用多级随机整群抽样方法选取样本。将城市分成高低收入2类,从中各选1个;将县城分成高中低收入3类,从中选取1个低、1个高和2个中等收入的。在每个市调查2个街道居委会和2个郊区村;每个县调查县政府所在地的1个居委会和3个乡中的3个村。共确定24个调查点。1.2个体摄食量调查每个调查点随机抽取20户居民,凡户内2岁以上成员均属于调查对象。从1989年连续追踪调查,膳食调内容是连续3天进行24小时回顾调查,获得个体进食量。本文选取2000年资料中18~65岁的成年人作为研究对象。1.3评估指标1.3.1其它其它食品包括谷根类食物、蔬菜水果、豆类食品、动物性食品(畜禽奶蛋鱼)、动植物油、酒类、盐和调味品、糖糕点等其它食品共8类,此分类法考虑了山东鲁菜的特点。1.3.2配方指标的测定能量、蛋白质、脂肪、纤维素、碳水化合物、灰分、胡萝卜素、维生素A、视黄醇、维生素B1、维生素B2、尼克酸、维生素C、维生素E、钾、钠、钙、镁、铁、锰、锌、铜、磷、硒。1.3.3体重、正常及体重根据《中国成人超重和肥胖预防控制指南》(试用)建议,体重过低:BMI<18.5;正常:18.5≤BMI≤23.9;超重:24≤BMI≤27.9;肥胖:BMI≥28。BMI(体质指数)=体重(kg)/身高(m2)。1.3.4食物供给量及结果解释应用SAS6.12软件对膳食调查资料进行整理,计算出食物摄入量,并与食物成分表对接得到营养素供给量,最后整理成二维资料表,调用PCA模块,得出简单统计量、相关系数矩阵、特征根、特征向量等,并对计算结果作出专业解释。2结果2.1人群的贡献率对肥胖人群和非肥胖人群的膳食模式分别进行PCA,根据特征根≥1和累计贡献率≥70%的标准,取前5项主成分。肥胖人群的第一主成分的贡献率为22%,非肥胖人群的第一主成分的贡献率为19%;到第5个主成分时累计贡献率可达70%以上,见表1。根据各主成分的特征向量大小和方向见表2,肥胖人群的第一主成分主要由酒类、糖类、盐酱调料类和动植物油类构成,而非肥胖人群的第一主成分主要由动植物油类、盐酱调料类、谷类和根茎类构成。表明肥胖与非肥胖人群的膳食模式有所不同,肥胖人群缺少谷类和根茎类,且有喜食甜食和酒类嗜好。2.2率80%的标准对肥胖人群和非肥胖人群的24类营养素资料进行PCA,根据特征根≥1和累计贡献率≥80%的标准,取前5项主成分。肥胖人群的第一主成分的贡献率为49%,非肥胖人群的第一主成分的贡献率为52%;到第3个主成分时累计贡献率可达70%以上见表3。根据各主成分的特征向量大小和方向见表4,两类人群的营养结构基本相似。3大、肥、肥:体肥人工肉中第一主成分分析1992年全国营养调查与1982年比较,我国居民动物性食物和油脂摄入量明显增加,其中畜禽肉增加了16.1g/日,植物油增加了10.4g/日,与此同时,超重及肥胖患病率明显上升,城市居民的超重与肥胖率从10年前的9.7%上升为14.9%,农村从6.8%上升到8.4%。山东省从1989年到2000年的11年间,畜肉类增加94.0%、禽肉则增加643.0%、蛋类增加261.7%、奶类增加524.1%、水产类增加43.2%、酒类增加171.3%、糖类增加277.2%,超重与肥胖合计率也由1989年的36.8%升高到2000年的43.5%,仅肥胖率由5.3%上升到10.5%,几乎翻了1倍。PCA是一种从收集的原始数据中众多指标间的相互关系入手,寻找少数综合指标以概括原指标信息的多元统计分析方法。美国Tseng等认为,在饮食习惯的多样和变化的前提下,存在着由共同的社会历史背景下的基本的膳食模式。利用PCA的方法其发现2个膳食模式,一是以肉蛋土豆为特征的西餐模式,另一个是以蔬菜水果为特征的健康模式。本研究发现肥胖与非肥胖人群的膳食模式不同,但营养结构接近。①膳食模式:肥胖人群的第一主成分的贡献率为22%,非肥胖人群的第一主成分的贡献率为19%;到第5个主成分时累计贡献率可达70%以上。根据各主成分的特征向量大小和方向,肥胖人群的第一主成分主要由酒类、糖类、盐酱调料类和动植物油类构成,而非肥胖人群的第一主成分主要由动植物油类、盐酱调料类、谷类和根茎类构成。表明肥胖与非肥胖人群的膳食模式有所不同,肥胖人群缺少谷类和根茎类,且有喜食甜食和酒类嗜好。②营养结构:肥胖人群的第一主成分的贡献率为49%,非肥胖人群的第一主成分的贡献率为52%;到第3个主成分时累计贡献率可达70%以上。根据各主成分的特征向量大小和方向,两类人群的营养结构基本相似。综上所述,本文研究表明肥胖人群除