用随机森林回归算法辨析长寿人群饮食特征与健康指标间量化关系

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为探索广西长寿人群饮食特征与其身体健康指标之间潜在的量化关系,于2016~2018年征集广西长寿地区(凤山县、东兰县、上林县、大化县、岑溪市)的长寿人群及其部分后代为对象,采用半定量膳食频率调查问卷法(Food frequency questionnaire,FFQ)量化调查其饮食情况,收集长寿人群的常规体检指标及血液样本分析数据,用熵权法对所得结果相应指标的权重进行计算,进一步引入健康综合指数(Health composite index,HCI)对健康指标进行综合评估,再采用随机森林回归算法对志愿者食物及营养素摄入量与HCI间进行建模,据此探究各个参数之间存在的量化关系,模型的结果采用准确度(Accuracy)评估.结果表明,不同年龄组的BMI、血红蛋白、甘油三脂、C-反应蛋白具有显著性差异;食物组分摄入量及营养素摄入量在不同年龄组间差异性极显著(P<0.001).百岁组的能量摄入量最低,均值为1451.43 kcal.百岁组的HCI中位数最大(值为0.676)且分布相对集中.经随机森林回归算法建立的8个模型中,百岁组的食物和营养素摄入量对其HCI的回归准确度最高,分别为93.37%和93.40%.其中,高鱼虾类食物摄入量对百岁组HCI影响烈度较大,为0.41;低红肉类食物摄入量对90s组HCI影响烈度较高,为0.20,这也量化反映了水产品和红肉类产品对老人健康状况的影响作用.在本研究涉及的样本间,能量与蛋白质摄入量对HCI影响烈度较低(影响烈度<0.12);维生素A摄入量对HCI影响烈度较高(影响烈度≥0.17).本研究构建了长寿人群饮食特征与健康指标间的随机森林回归模型,发现高鱼虾类、低红肉类食物摄入量及较高维生素A、高膳食纤维摄入量是百岁组、90s组所特有的饮食特征,对其HCI具有积极影响,这为通过饮食改善人体健康状况提供了参考.同时,该模型阐明的饮食与健康指标间的量化关系,也使得依据饮食特征预测志愿者的健康状况成为了可能.
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