建模方法用于评估基于设备的能源消耗指标在学校对体重状况的研究中

科学领域:

• 儿科健康 儿科健康
• 生物统计学 生物统计学
• 流行病学 流行病学

背景情况:

• 儿童肥胖会带来严重的身体和心理风险,延伸到成年期.
• 身体活动有限和久坐不动的行为是儿童肥胖的主要原因.
• 学校环境对于研究儿童的体力活动和能量消耗 (EE) 是至关重要的,因为孩子们在学校度过的时间.

研究的目的:

• 调查可穿戴设备测量的EE和BMI在学龄儿童之间的关联.
• 为了分析EE和BMI关系,将传统的线性模型与先进的功能和定量回归模型进行比较.
• 探索学校日EE模式如何影响整个分布的BMI,包括超重和肥胖儿童.

主要方法:

• 利用来自集群随机化,基于学校的研究数据,涉及可穿戴设备来测量EE.
• 采用了四种统计模型:线性混合效应模型 (LMEM),量子混合效应模型 (QMEM),功能混合效应模型 (FMEM) 和功能量子混合效应模型 (FQMEM).
• 分析了EE作为一个标量和一个高维的功能变量,检查了SDEE (学校日能源支出) 以及它对BMI的影响.

主要成果:

• LMEM和QMEM显示总体平均SDEE显著影响日志 (BMI).
• 在特定的时间间隔内,FMEM和FQMEM确定了SDEE和logBMI之间的显著关联.
• 作为男性或使用站立偏见的桌子与较低的日志 (BMI) 相关;年龄并不显著,白人学生在特定的量度上有较低的日志 (BMI).

结论:

• 功能量子混合效应模型 (FQMEM) 是推用于评估设备监测的SDEE模式在儿童的全BMI分布.
• FQMEM提供了对各种身体类型的干预效应的强有力的见解,这对于解决儿童肥胖症至关重要.
• 使用FQMEM时,需要足够大的样本大小来为整个BMI分布,特别是尾部的协变效应确定提供动力.