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# Gesundheitswissenschaften# Ernährung

Neue Methoden zur Untersuchung von Ernährungsgewohnheiten und Gesundheit

Erforschen von fortgeschrittenen Techniken zur Analyse von Ernährungsgewohnheiten und deren gesundheitlichen Auswirkungen.

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Inhaltsverzeichnis

Die Ernährung spielt eine grosse Rolle für unsere Gesundheit und ist ein wichtiger Faktor bei chronischen Krankheiten. Traditionell haben Forschungen zur Ernährung einzelne Lebensmittel oder Nährstoffe betrachtet. Aber als die öffentliche Gesundheit nicht nur Mangelernährungen, sondern auch Krankheiten verhindern wollte, begannen die Forscher, Ernährungsgewohnheiten zu studieren. Das bedeutet, dass man sich anschaut, wie die Leute tatsächlich essen, und welche Lebensmittel und Getränke sie zusammen konsumieren.

Menschen essen normalerweise keine Lebensmittel isoliert; sie haben ihre Mahlzeiten in Kombinationen. Deshalb konzentrieren sich die ernährungsbezogenen Richtlinien jetzt auf Ernährungsgewohnheiten und nicht mehr nur auf einzelne Lebensmittel oder Nährstoffe. Es scheint, dass die Beziehungen zwischen verschiedenen Lebensmitteln und Getränken, die wir konsumieren, wichtiger für die Gesundheit sind als jedes einzelne Produkt. Ernährungsgewohnheiten sind ausserdem nicht festgelegt; sie können von einer Mahlzeit zur nächsten, von Tag zu Tag und im Laufe des Lebens einer Person variieren. Darüber hinaus beeinflussen Kultur, sozialer Status und andere Faktoren, was und wie Menschen essen. Allerdings ist es keine einfache Aufgabe, diese Muster in ihrer vollen Komplexität zu untersuchen.

Traditionelle Ansätze zu Ernährungsgewohnheiten

Forscher verwenden normalerweise zwei Methoden, um Ernährungsgewohnheiten zu identifizieren: "a priori" und "a posteriori". "A priori"-Methoden basieren darauf, dass Forscher im Voraus entscheiden, wie eine gesunde Ernährung aussehen sollte. Zum Beispiel berücksichtigen Werkzeuge wie der Healthy Eating Index verschiedene Lebensmittel und bewerten die allgemeine Ernährungsqualität. Diese Methoden vereinfachen oft komplexe Ernährungsweisen zu einem Wert, was die Beziehungen zwischen verschiedenen Ernährungskomponenten übersehen kann.

Andererseits sind "a posteriori"-Methoden datengesteuert. Sie nutzen statistische Techniken, um die Essgewohnheiten einer Gruppe von Menschen zu analysieren, ohne vorab festgelegte Ideen darüber, wie eine gesunde Ernährung aussehen sollte. Techniken wie Clustering, Hauptkomponentenanalyse und Faktoranalyse helfen dabei, diese Ernährungsgewohnheiten zu identifizieren. Allerdings können sie auch die Daten zu stark vereinfachen, indem sie sie auf grundlegende Gruppierungen reduzieren.

Beide traditionellen Methoden haben ihre eigenen Stärken und Schwächen. Sie liefern einige Einblicke in Ernährungsgewohnheiten, erfassen aber nicht immer das Gesamtbild, insbesondere die komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Lebensmitteln.

Neuartige Ansätze zu Ernährungsgewohnheiten

In letzter Zeit haben Forscher begonnen, neue Methoden zu verwenden, um Ernährungsgewohnheiten zu untersuchen. Dazu gehören Techniken wie maschinelles Lernen, das grosse Datenmengen verarbeiten und komplexe Beziehungen identifizieren kann, die traditionelle Methoden möglicherweise übersehen. Methoden wie agentenbasierte Modellierung, latente Klassenanalyse und probabilistische grafische Modelle können tiefere Einblicke in Ernährungsgewohnheiten und deren Verbindungen zur Gesundheit bieten.

Das Interesse von Ernährungsforschern an diesen neuen Ansätzen wächst. Während einige Übersichtsartikel die Verwendung von maschinellem Lernen in der Ernährung behandelt haben, gehen sie oft nicht tief genug darauf ein, wie diese Methoden spezifisch Ernährungsgewohnheiten analysieren können. Angesichts des rapiden Wachstums dieser Techniken wird es immer wichtiger, dass Forscher verstehen, wie sie funktionieren.

Der Bedarf an einer Scoping-Überprüfung

Diese Übersicht zielt darauf ab, zu beschreiben, wie diese neueren Methoden in Studien über Ernährungsgewohnheiten eingesetzt werden. Eine systematische Suche nach relevanten Studien wurde durchgeführt, um diejenigen zu finden, die diese neuartigen Methoden angewendet haben. Nur Studien, die sich auf die menschliche Ernährung konzentrierten und mindestens einen Ansatz verwendeten, der zuvor nicht häufig gesehen wurde, wurden einbezogen.

Drei grosse Datenbanken wurden durchsucht, und nach sorgfältiger Prüfung wurden insgesamt 24 Studien identifiziert, die die Kriterien erfüllten.

Merkmale der Studien

Die einbezogenen Studien kamen aus verschiedenen Ländern und hatten unterschiedliche Veröffentlichungsdaten. Die Teilnehmerzahlen variierten stark, wobei einige Studien Tausende von Teilnehmern umfassten, während andere kleinere Gruppen hatten. Viele Studien verwendeten Fragebögen zur Lebensmittelhäufigkeit, um die Ernährung zu bewerten, während andere kurzfristige Erinnerungen oder Tagebücher nutzten.

Allerdings hatten viele Studien Schwierigkeiten, die Ernährung genau zu messen. Einige Studien wiesen darauf hin, dass selbstberichtete Daten unzuverlässig sein könnten, und nur wenige unternahmen Anstrengungen, um diesen potenziellen Fehler zu berücksichtigen.

Arten von neuartigen Methoden

Die Art und Weise, wie Forscher diese neuen Methoden anwendeten, variierte stark. Einige Studien verwendeten Techniken des maschinellen Lernens, wie Klassifikationsmodelle und neuronale Netzwerke, während andere Methoden wie latente Klassenanalyse und Baumtransformationen einsetzten, um Ernährungsgewohnheiten darzustellen. Mehrere Studien verglichen verschiedene neuartige Methoden, um zu sehen, welche am besten funktionierten.

Die meisten Studien identifizierten deutliche Ernährungsgewohnheiten, wie eine "prudent" oder "westliche" Ernährung, mit verschiedenen Techniken. Einige betrachteten auch, wie sich diese Muster über die Zeit und im Laufe des Tages verändern könnten.

Verbindung von Ernährungsgewohnheiten zu Gesundheit

Eine beträchtliche Anzahl von Studien untersuchte, wie diese Ernährungsgewohnheiten mit Gesundheitsrisiken, wie Herzkrankheiten oder Stoffwechselproblemen, zusammenhingen. Einige Studien verwendeten traditionelle Regressionsanalysen, um zu sehen, wie Ernährungsgewohnheiten die Gesundheitsauswirkungen beeinflussten, während andere Gesundheitsrisikofaktoren in ihre Modelle des maschinellen Lernens einbezogen.

Viele Studien schauten sich auch soziodemografische Faktoren wie Alter, Geschlecht und Einkommen an, um zu sehen, wie sie mit Ernährungsgewohnheiten interagieren. Während einige Studien diese Faktoren in ihre Analysen einbezogen, erkundeten nur wenige, wie verschiedene soziale Identitäten zusammenwirken könnten, um die Ernährungsentscheidungen zu beeinflussen.

Auswirkungen auf zukünftige Forschung

Die zunehmende Nutzung neuer Methoden in der Forschung zu Ernährungsgewohnheiten zeigt vielversprechende Ansätze, um besser zu verstehen, wie die Ernährung die Gesundheit beeinflusst. Forscher müssen jedoch sowohl die Vor- als auch die Nachteile dieser Methoden berücksichtigen, insbesondere bei der Interpretation der Ergebnisse. Während einige neue Techniken reichere Einblicke bieten könnten, sind sie nicht immer besser als traditionelle Ansätze.

Forscher sollten auch überlegen, wie sie von Anfang an Gleichheitsüberlegungen in ihre Studien integrieren können. Dies bedeutet, zu verstehen, dass soziale Ungleichheiten die Ernährung und Gesundheitsauswirkungen beeinflussen können. Die Einbeziehung von Gemeinschaften und die Zusammenführung vielfältiger Expertise können helfen, Vorurteile zu bekämpfen, die in die Forschungsgestaltung eindringen könnten.

Die Art und Weise, wie Studien ihre Methoden berichten, variiert ebenfalls, was es schwieriger macht, Ergebnisse über verschiedene Forschungen hinweg zu vergleichen. Die Entwicklung von Richtlinien, wie neue Methoden zu berichten sind, könnte die Klarheit und Vergleichbarkeit in diesem Bereich verbessern.

Fazit

Diese Überprüfung hebt das wachsende Interesse hervor, neuartige Methoden zur Untersuchung von Ernährungsgewohnheiten anzuwenden. Während die Ernährungsforschung sich weiterentwickelt, wird das Verständnis dieser Methoden den Forschern helfen, komplexe Beziehungen zu Ernährungsgewohnheiten und deren gesundheitlichen Auswirkungen zu verstehen. Auch wenn diese neuen Ansätze nicht immer die beste Lösung für jede Forschungsfrage sind, bieten sie wertvolle Werkzeuge, um unser Wissen über Ernährungsgewohnheiten und deren Auswirkungen auf die Gesundheit zu erweitern. Es bleibt wichtig, dass Forscher ein grundlegendes Verständnis dieser Techniken behalten, um sich im schnell verändernden Bereich der Ernährungswissenschaft zurechtzufinden.

Originalquelle

Titel: Advances in methods for characterizing dietary patterns: A scoping review

Zusammenfassung: There is a growing focus on better understanding the complexity of dietary patterns and how they relate to health and other factors. Approaches that have not traditionally been applied to characterize dietary patterns, such as machine learning algorithms and latent class analysis methods, may offer opportunities to measure and characterize dietary patterns in greater depth than previously considered. However, there has not been a formal examination of how this wide range of approaches has been applied to characterize dietary patterns. This scoping review synthesized literature from 2005-2022 applying methods not traditionally used to characterize dietary patterns, referred to as novel methods. MEDLINE, CINAHL, and Scopus were searched using keywords including machine learning, latent class analysis, and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Of 5274 records identified, 24 met the inclusion criteria. Twelve of 24 articles were published since 2020. Studies were conducted across 17 countries. Nine studies used approaches that have applications in machine learning to identify dietary patterns. Fourteen studies assessed associations between dietary patterns that were characterized using novel methods and health outcomes, including cancer, cardiovascular disease, and asthma. There was wide variation in the methods applied to characterize dietary patterns and in how these methods were described. The extension of reporting guidelines and quality appraisal tools relevant to nutrition research to consider specific features of novel methods may facilitate complete and consistent reporting and enable evidence synthesis to inform policies and programs aimed at supporting healthy dietary patterns.

Autoren: Joy M. Hutchinson, A. Raffoul, A. Pepetone, L. Andrade, T. E. Williams, S. A. McNaughton, R. M. Leech, J. Reedy, M. M. Shams-White, J. E. Vena, K. W. Dodd, L. M. Bodnar, B. Lamarche, M. P. Wallace, M. Deitchler, S. Hussain, S. I. Kirkpatrick

Letzte Aktualisierung: 2024-07-08 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.20.24309251

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.20.24309251.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

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