在50岁以上的成年人中,可解释性预测冠状动脉心脏病风险,使用45种饮食营养素加速衰老

科学领域:

• 老年学和营养科学研究
• 心血管健康研究 心血管健康研究
• 公共卫生和流行病学

背景情况:

• 饮食和冠状动脉疾病 (CHD) 风险之间的联系在加快衰老的老年人中并未得到充分理解.
• 加速衰老带来了独特的生理挑战,可能会改变营养需求和疾病易感性.
• 现有的研究还没有充分探讨特定营养模式对该人口群体中冠状动脉疾病的影响.

研究的目的:

• 为了研究饮食营养摄入量与老年人 (≥50岁) 加快衰老的心脏病风险之间的关联.
• 为了确定特定的营养物质或营养物质混合物,这些营养物质或营养物质混合物可以减轻该人群中心血管疾病的风险.
• 利用先进的统计和机器学习方法进行全面分析.

主要方法:

• 美国国家健康和营养检查调查 (NHANES) 七个周期 (2005-2018) 的数据分析.
• 应用加权量子总和 (WQS) 回归来评估营养混合物-CHD风险关联.
• 开发和评估六种机器学习模型,使用SHAP和LIME进行单个营养贡献分析.

主要成果:

• 饮食营养混合物显示,在加快衰老的老年人中,与心脏病风险的反向关联 (aOR=0.90,95% CI:0.81-0.99,p=0.048).
• SHAP和LIME分析确定了维生素B12和黄蛋白+紫素作为关键的保护营养素.
• 随机森林模型在机器学习方法中表现出最高的预测准确性.

结论:

• 较高的特定饮食营养素摄入量与50岁以上经历加速衰老的成年人中心脏病风险降低有关.
• 在这个高危人群中,维生素B12和黄蛋白+紫素成为预防心脏病的重要保护因素.
• 机器学习,特别是使用SHAP/LIME的随机森林,有效地确定了影响加快衰老的老年人心血管疾病风险的关键营养素.