从单一的传统回归模型到集成建模：2015年健康饮食指数各组成部分与不良妊娠结局之间的相对重要性

《British Journal of Nutrition》：From Single Conventional Regression to Ensemble Modeling: Relative Importance of the Healthy Eating Index-2015 Components in Relation to Adverse Pregnancy Outcomes

　　

摘要

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健康饮食指数（HEI）被广泛用于评估饮食质量，但在某些特定情境下（例如怀孕期间），可能需要使用定制版本的指数。我们研究了在评估怀孕前后饮食质量时，HEI目前对所有成分赋予大致相等权重的方法是否合适。数据来自一个美国的前瞻性队列研究，研究对象为此前未在妊娠20周后分娩的女性（2010–2013年，n=7882）。通过食物频率问卷估算了她们在怀孕期间的日常饮食摄入情况。从医疗记录中提取了某些不良妊娠结局（妊娠糖尿病、先兆子痫、早产和低出生体重）。我们使用SuperLearner这种集成机器学习方法，结合多种算法的预测结果来分析每个妊娠结局与HEI-2015指数各成分得分之间的关系。SuperLearner避免了依赖标准回归中的参数假设。我们使用两种基于排列的指标来评估各成分的相对重要性：负对数似然变化（全局影响）和预测概率的绝对差异（个体层面影响）。在13个成分中，有6个成分（绿叶蔬菜和豆类、饱和脂肪、总蛋白质食物、海鲜和植物蛋白、脂肪酸以及添加糖）至少对两个妊娠结局中的一个具有显著影响。相比之下，精制谷物成分对任何妊娠结局的影响都不明显。这些发现表明，在评估怀孕期间的饮食质量时，对HEI各成分进行同等加权可能并不合适。

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