Dietary patterns, global syndemic components and an exposome approach: a comprehensive data analysis of the CUME study
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2024-04-04
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Universidade Federal de Viçosa
Resumo
The pandemics of obesity, malnutrition and climate change make up the Global Syndemic, which has food systems as one of the main determinants in common. Current food systems have changed eating patterns based on natural and fresh foods to patterns rich in foods from animal source and ultra-processed foods. Researchers have debated the impact of different dietary patterns on human and environmental health, but no study has focused on the relationship between Brazilian dietary patterns and the three components of the global syndemic. Furthermore, the multiple and complex etiology of obesity, in addition to new evidence that points to relationships between climate change and obesity, reveals the need to study obesity using the exposome approach, which is the cumulative measure of environmental influences and associated biological responses throughout the lifespan. Therefore, the objective of this thesis was to evaluate the association between the dietary patterns of participants of the Cohort of Universities of Minas Gerais (CUME Study) and the components of the global syndemic, focusing on the relationship between obesity and climate change. To this end, cross-sectional and longitudinal analyzes were conducted using data from the CUME Study. Graduates from Minas Gerais universities participating in the CUME Study answered baseline (Q_0), two (Q_2), four (Q_4) and six (Q_6) year follow-up questionnaires in a virtual environment. Q_0 consists of 83 questions about lifestyle, sociodemographic, anthropometric, and clinical data, individual and family morbidity, in addition to a semi-quantitative Food Frequency Questionnaire (FFQ). The follow-up questionnaires aimed to identify changes in the data provided in Q_0. Dietary patterns were determined from FFQ data, through principal component analysis, and were associated, using the linear regression technique, with (1) undernutrition, assessed as insufficient intake of vitamins and minerals; (2) climate change, assessed by the carbon, water and ecological footprints of the food consumed; and (3)obesity, assessed by Body Mass index (BMI). Air pollution is closely related to climate change. Therefore, an assessment of the effect of long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) on longitudinal changes in BMI was conducted using multilevel linear mixed -effects models to assess the association between obesity and climate change. Furthermore, obesity was assessed using the exposome approach, using supervised classification models. Thus, five decision tree- based algorithms were conducted in RStudio® (4.3.3) to predict obesity using the Caret package. The algorithms performed were Random-Forest, Rpart/Cart, c5.0, Bagging and Boosting. Different partitions of the database were tested and accuracy was used as a criterion for determining the best model fit. Four dietary patterns were identified: (1)Unhealthy dietary pattern, which increased the odds of obesity and micronutrient inadequacy and presented the greatest environmental impact for the three parameters evaluated; (2)Brazilian dietary pattern, which increased the chance of obesity and micronutrient inadequacy and had the lowest environmental impact; (3)Healthy dietary pattern, which was protective against micronutrient inadequacy; and (4)Dairy dietary pattern, which had the greatest protective effect against Calcium inadequacy. No direct effect between PM 2.5 and BMI was found. However, an interaction effect between PM2.5 and physical activity on BMI was observed. In adjusted analyses, BMI was significantly higher among those physically inactive and exposed to 15-30 µg/m3 PM2.5 , compared to those who are insufficiently active. When compared with those who are physically active, those who are inactive had a significantly higher BMI when exposed to PM2.5 ≥ 15 µg/m3 . The Boosting model presented the best performance for predicting obesity. Then, a plot of the importance of variables was extracted from this model. The plot revealed that unhealthy dietary pattern is the most significant predictor of obesity, followed by age, maternal obesity, TV usage, per capita income of the census tract where the participants live, siblings’ obesity, exposure to PM2.5 , Brazilian dietary pattern, father’s obesity and individual income. This study highlights the importance of public policy actions to incorporate the costs of effects on human and planetary health, to align the Brazilian diet with the Brazilian Dietary Guideline, to control air pollution while encouraging increasing the practice of physical activity and improving the housing conditions of those living in regions of lower socioeconomic status. Keywords: Sustainable diet; Air pollution; Body Mass Index; Long-term effects; Machine learning.
As pandemias de obesidade, desnutrição e mudanças climáticas compõem a Sindemia Global, que tem os sistemas alimentares como um dos principais determinantes em comum. Os atuais sistemas alimentares têm alterado os padrões alimentares baseados em alimentos in natura e frescos para padrões ricos em alimentos de origem animal e ultraprocessados. Pesquisadores têm debatido sobre o impacto de diferentes padrões alimentares na saúde humana e ambiental, mas nenhum estudo focou na relação entre padrões alimentares brasileiros e os três componentes da sindemia global. Além disso, a múltipla e complexa etiologia da obesidade, em adição às novas evidências que apontam relações entre as mudanças climáticas e obesidade, revela a necessidade de estudar a obesidade sob a abordagem expossoma, que é a medida cumulativa de influências ambientais e respostas biológicas associadas ao longo da vida. Portanto, o objetivo desta tese foi avaliar a associação entre os padrões alimentares dos participantes da Coorte de Universidades Mineiras (Estudo CUME) e os componentes da sindemia global, com foco na relação entre obesidade e mudanças climáticas. Para isso, análises transversais e longitudinais foram conduzidas. Egressos de universidades mineiras participantes do Estudo CUME responderam questionários de linha de base (Q_0), de dois (Q_2), de quatro (Q_4) e de seis (Q_6) anos de seguimento em ambiente virtual. O Q_0 é composto por 83 questões sobre estilo de vida, dados sociodemográficos, antropométricos e clínicos, morbidade individual e familiar, além de um questionário de frequência de consumo alimentar (QFCA) semiquantitativo. Os questionários de seguimento objetivaram identificar alterações nos dados fornecidos no Q_0. Os padrões alimentares foram determinados a partir dos dados do QFCA, por meio de análise de componentes principais, e foram associados, com a técnica de regressão linear, à (1)desnutrição, avaliada como ingestão insuficiente de vitaminas e minerais; (2)às mudanças climáticas, avaliada pelas pegadas de carbono, de água e ecológica dos alimentos consumidos; e (3)à obesidade, avaliada pelo cálculo e classificação do Índice de Massa Corporal (IMC). A poluição do ar está intimamente relacionada às mudanças climáticas. Assim, a avaliação do efeito da exposição de longo prazo ao Material Particulado Fino (PM2.5 ) nas mudanças longitudinais no IMC foi conduzida por meio de modelos lineares de efeitos mistos multinível, para avaliar a associação entre obesidade e mudanças climáticas. Ainda, a obesidade foi avaliada por meio da abordagem expossoma, a partir de modelos de classificação supervisionada. Assim, cinco algoritmos baseados em árvore de decisão foram conduzidos no RStudio® (4.3.3) para predizer a obesidade, usando o pacote Caret. Os algoritmos performados foram o Random forest, Rpart/Cart, c5.0, Bagging e Boosting. Diferentes partições do banco de dados foram testadas e a acurácia foi usada como critério para determinação d o melhor ajuste de modelo. Quatro padrões alimentares foram identificados: (1)Padrão alimentar não saudável, que aumentou a chance de obesidade e de inadequação de micronutrientes e apresentou o maior impacto ambiental para os três parâmetros avaliados; (2)Padrão alimentar brasileiro, que aumentou a chance de obesidade e de inadequação de micronutrientes e apresentou o menor impacto ambiental; (3)padrão alimentar saudável, que foi protetivo contra a inadequação de micronutrientes; e (4)Padrão alimentar lácteo, que teve o maior efeito protetor contra a inadequação de Cálcio. Nenhum efeito direto entre PM2.5 e IMC foi encontrado. No entanto, foi observado um efeito de interação entre PM2.5 e atividade física no IMC. Nas análises ajustadas, o IMC foi significativamente maior entre aqueles fisicamente inativos e expostos a 15-30 µg/m3 PM2.5 , em comparação com aqueles insuficientemente ativos. Quando comparados com os fisicamente ativos, aqueles inativos apresentaram IMC significativamente maior quando expostos a PM2.5 ≥ 15 µg/m3 . O modelo Boosting apresentou a melhor performance para a predição de obesidade. Então, um gráfico de importância das variáveis foi extraído deste modelo. O gráfico revelou que o padrão alimentar não saudável é o preditor mais significativo para a obesidade, seguido por idade, obesidade materna, tempo gasto na televisão, renda per capta do setor censitário onde os participantes vivem, obesidade de irmãos, exposição à PM 2.5, padrão alimentar brasileiro, obesidade paterna e renda individual. Este estudo destaca a importância de ações de políticas públicas para a incorporação dos custos dos efeitos à saúde humana e planetária, para o alinhamento da dieta brasileira ao Guia Alimentar Para a População Brasileira, para controlar a poluição do ar ao mesmo tempo em que se incentiva o aumento da prática de atividade física e para melhorar as condições de moradia daqueles que vivem em regiões de menor nível socioeconômico. Palavras-chave: Dieta sustentável; Poluição do ar; Índice de Massa Corporal; Efeito de longo prazo; Aprendizagem de máquina.
As pandemias de obesidade, desnutrição e mudanças climáticas compõem a Sindemia Global, que tem os sistemas alimentares como um dos principais determinantes em comum. Os atuais sistemas alimentares têm alterado os padrões alimentares baseados em alimentos in natura e frescos para padrões ricos em alimentos de origem animal e ultraprocessados. Pesquisadores têm debatido sobre o impacto de diferentes padrões alimentares na saúde humana e ambiental, mas nenhum estudo focou na relação entre padrões alimentares brasileiros e os três componentes da sindemia global. Além disso, a múltipla e complexa etiologia da obesidade, em adição às novas evidências que apontam relações entre as mudanças climáticas e obesidade, revela a necessidade de estudar a obesidade sob a abordagem expossoma, que é a medida cumulativa de influências ambientais e respostas biológicas associadas ao longo da vida. Portanto, o objetivo desta tese foi avaliar a associação entre os padrões alimentares dos participantes da Coorte de Universidades Mineiras (Estudo CUME) e os componentes da sindemia global, com foco na relação entre obesidade e mudanças climáticas. Para isso, análises transversais e longitudinais foram conduzidas. Egressos de universidades mineiras participantes do Estudo CUME responderam questionários de linha de base (Q_0), de dois (Q_2), de quatro (Q_4) e de seis (Q_6) anos de seguimento em ambiente virtual. O Q_0 é composto por 83 questões sobre estilo de vida, dados sociodemográficos, antropométricos e clínicos, morbidade individual e familiar, além de um questionário de frequência de consumo alimentar (QFCA) semiquantitativo. Os questionários de seguimento objetivaram identificar alterações nos dados fornecidos no Q_0. Os padrões alimentares foram determinados a partir dos dados do QFCA, por meio de análise de componentes principais, e foram associados, com a técnica de regressão linear, à (1)desnutrição, avaliada como ingestão insuficiente de vitaminas e minerais; (2)às mudanças climáticas, avaliada pelas pegadas de carbono, de água e ecológica dos alimentos consumidos; e (3)à obesidade, avaliada pelo cálculo e classificação do Índice de Massa Corporal (IMC). A poluição do ar está intimamente relacionada às mudanças climáticas. Assim, a avaliação do efeito da exposição de longo prazo ao Material Particulado Fino (PM2.5 ) nas mudanças longitudinais no IMC foi conduzida por meio de modelos lineares de efeitos mistos multinível, para avaliar a associação entre obesidade e mudanças climáticas. Ainda, a obesidade foi avaliada por meio da abordagem expossoma, a partir de modelos de classificação supervisionada. Assim, cinco algoritmos baseados em árvore de decisão foram conduzidos no RStudio® (4.3.3) para predizer a obesidade, usando o pacote Caret. Os algoritmos performados foram o Random forest, Rpart/Cart, c5.0, Bagging e Boosting. Diferentes partições do banco de dados foram testadas e a acurácia foi usada como critério para determinação d o melhor ajuste de modelo. Quatro padrões alimentares foram identificados: (1)Padrão alimentar não saudável, que aumentou a chance de obesidade e de inadequação de micronutrientes e apresentou o maior impacto ambiental para os três parâmetros avaliados; (2)Padrão alimentar brasileiro, que aumentou a chance de obesidade e de inadequação de micronutrientes e apresentou o menor impacto ambiental; (3)padrão alimentar saudável, que foi protetivo contra a inadequação de micronutrientes; e (4)Padrão alimentar lácteo, que teve o maior efeito protetor contra a inadequação de Cálcio. Nenhum efeito direto entre PM2.5 e IMC foi encontrado. No entanto, foi observado um efeito de interação entre PM2.5 e atividade física no IMC. Nas análises ajustadas, o IMC foi significativamente maior entre aqueles fisicamente inativos e expostos a 15-30 µg/m3 PM2.5 , em comparação com aqueles insuficientemente ativos. Quando comparados com os fisicamente ativos, aqueles inativos apresentaram IMC significativamente maior quando expostos a PM2.5 ≥ 15 µg/m3 . O modelo Boosting apresentou a melhor performance para a predição de obesidade. Então, um gráfico de importância das variáveis foi extraído deste modelo. O gráfico revelou que o padrão alimentar não saudável é o preditor mais significativo para a obesidade, seguido por idade, obesidade materna, tempo gasto na televisão, renda per capta do setor censitário onde os participantes vivem, obesidade de irmãos, exposição à PM 2.5, padrão alimentar brasileiro, obesidade paterna e renda individual. Este estudo destaca a importância de ações de políticas públicas para a incorporação dos custos dos efeitos à saúde humana e planetária, para o alinhamento da dieta brasileira ao Guia Alimentar Para a População Brasileira, para controlar a poluição do ar ao mesmo tempo em que se incentiva o aumento da prática de atividade física e para melhorar as condições de moradia daqueles que vivem em regiões de menor nível socioeconômico. Palavras-chave: Dieta sustentável; Poluição do ar; Índice de Massa Corporal; Efeito de longo prazo; Aprendizagem de máquina.
Descrição
Palavras-chave
Obesidade, Desnutrição, Mudanças climáticas, Distúrbios da nutrição, Nutrição - Aspectos ambientais, Aprendizado do computador
Citação
MATTAR, Jéssica Bevenuto. Dietary patterns, global syndemic components and an exposome approach: a comprehensive data analysis of the CUME study. 2024. 134 f. Tese (Doutorado em Ciência da Nutrição) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2024.