食事パターンを評価するために2つの異なるアプローチを使用する：仮説駆動型およびデータ駆動型分析

食事摂取量を評価するための食事パターンの使用は、食事の複雑さと多次元性のために、栄養疫学研究でますます一般的になっています。現在、食事パターンを評価するために、2つの主要なアプローチが広く使用されています。データ駆動型および仮説駆動型分析です。方法はさまざまな角度の食事摂取量を調査しているため、両方のアプローチを同時に使用すると、補完的で有用な情報が得られる可能性があります。したがって、私たちは両方のアプローチを使用して、青少年の食事パターンの知識を得ることを目指しました。295人の青少年との横断調査からの食物摂取は、24時間の食事リコール（24時間）によって評価されました。American National Cancer Institute Methodに基づいた仮説駆動型分析では、ブラジルの健康的な食事指数改訂されたコンポーネントの通常の摂取量が推定されました。データ駆動型のアプローチでは、食品/食品グループの通常の摂取量は、複数のソース法によって推定されました。結果では、仮説駆動型分析では、全粒穀物、総野菜、総果物、全果物のスコアが低いことが示されましたが、データ駆動型分析では、果物と全粒穀物はどのパターンでも提示されませんでした。ナトリウム、脂肪、砂糖の高摂取量は、ナトリウム、飽和脂肪、ソファー（固形脂肪、アルコール、砂糖を加えた砂糖からのカロリー）の総スコアが低いという仮説駆動型分析で観察されましたが、データ駆動型のアプローチは、バター、牛乳、チョコレートパウダー、チョコレートパウダー、チョコレートパウダー、チョコレート、チョコリー、チョコル、チョコン、チョコル、チョコン、チョコル、チョコル、チョコン、チョコン、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、チョコル、肉体など、これらの栄養素に豊富ないくつかの食品/食品グループの摂取量を示しました。この研究では、両方のアプローチを同時に使用すると、公衆衛生プログラムを推進し、人口の食事パターンを監視および評価するための効率を向上させるために重要な全体的な食習慣の評価に関して、一貫した補完的な情報が提供されました。

The use of dietary patterns to assess dietary intake has become increasingly common in nutritional epidemiology studies due to the complexity and multidimensionality of the diet. Currently, two main approaches have been widely used to assess dietary patterns: data-driven and hypothesis-driven analysis. Since the methods explore different angles of dietary intake, using both approaches simultaneously might yield complementary and useful information; thus, we aimed to use both approaches to gain knowledge of adolescents' dietary patterns. Food intake from a cross-sectional survey with 295 adolescents was assessed by 24 h dietary recall (24HR). In hypothesis-driven analysis, based on the American National Cancer Institute method, the usual intake of Brazilian Healthy Eating Index Revised components were estimated. In the data-driven approach, the usual intake of foods/food groups was estimated by the Multiple Source Method. In the results, hypothesis-driven analysis showed low scores for Whole grains, Total vegetables, Total fruit and Whole fruits), while, in data-driven analysis, fruits and whole grains were not presented in any pattern. High intakes of sodium, fats and sugars were observed in hypothesis-driven analysis with low total scores for Sodium, Saturated fat and SoFAA (calories from solid fat, alcohol and added sugar) components in agreement, while the data-driven approach showed the intake of several foods/food groups rich in these nutrients, such as butter/margarine, cookies, chocolate powder, whole milk, cheese, processed meat/cold cuts and candies. In this study, using both approaches at the same time provided consistent and complementary information with regard to assessing the overall dietary habits that will be important in order to drive public health programs, and improve their efficiency to monitor and evaluate the dietary patterns of populations.