开发一种预测模型,用于通过简单的食物摄入问卷来识别低蛋白质的老年人
Yuri Yokoyama1, Takahiro Yoshizaki2, Yu Nofuji1
1Research Team for Social Participation and Healthy Aging, Tokyo Metropolitan Institute for Geriatrics and Gerontology, Tokyo, Japan.
Journal of nutritional science
|January 16, 2026
概括
一个新的12项预测模型可以识别日本老年人低蛋白质摄入风险. 这种工具有助于公共卫生努力,通过使早期干预成为可能,预防脆弱性和肉症.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 营养科学 营养科学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 足够的蛋白质摄入对于老年人来说至关重要,以防止虚弱和肉症.
- 目前的饮食评估方法耗时,阻碍了早期识别有风险的人.
- 需要一种快速查低蛋白摄入量的工具,特别是在亚洲人群中.
研究的目的:
- 开发和验证一个预测模型,用于识别日本的老年人,他们面临蛋白质摄入不足的风险.
- 创建一个实用而简单的选工具,使用食物摄入问卷.
主要方法:
- 利用了来自全国健康和营养调查 (2013年,2017年) 的4085名65岁以上的日本成年人的数据.
- 通过一天的饮食记录评估蛋白质摄入量;开发了一个多变量逻辑回归模型.
- 纳入性别,年龄,调整的体重和食物组频率;使用ROC曲线和校准图表与引导重新抽样进行验证.
主要成果:
- 参与者中低蛋白质摄入量的患病率为21.8%.
- 12项预测模型实现了0.695.5的启动乐观度校正ROC区域.
- 该模型表现出良好的校准,斜率为0.921.
结论:
- 一个实际的12项预测模型成功地开发出来,用于识别低蛋白摄入风险的日本老年人.
- 这种工具可以促进公共卫生机构的早期识别和干预.
- 预计该模型将有助于预防老龄化人口的脆弱性和肉症.
