Compositional analysis of dietary patterns
Year: 2018
Type: article
Abstract: Instead of looking at individual nutrients or foods, dietary pattern analysis has emerged as a promising approach to examine the relationship between diet and health outcomes. Despite dietary patterns being compositional (i.e. usually a higher intake of some foods implies that less of other foods are being consumed), compositional data analysis has not yet been applied in this setting. We describe three compositional data analysis approaches (compositional principal component analysis, balances and principal balances) that enable the extraction of dietary patterns by using control subjects from the Spanish multicase-control (MCC-Spain) study. In particular, principal balances overcome the limitations of purely data-driven or investigator-driven methods and present dietary patterns as trade-offs between eating more of some foods and less of others.
Authors: M Solans, G Coenders, R Marcos-Gragera, A Castelló, E Gràcia-Lavedan, Y Benavente, V Moreno, B Pérez-Gómez, P Amiano, T Fernández-Villa, M Guevara, I Gómez-Acebo, G Fernández-Tardón, M Vanaclocha-Espi, MD Chirlaque, R Capelo, R Barrios, N Aragonés, A Molinuevo, F Vitelli-Storelli, J Castilla, T Dierssen-Sotos, G Castaño-Vinyals, M Kogevinas, M Pollán, M Saez
Institutions: Generalitat de Catalunya, Universitat de Girona, Departament de Salut, Institut Català d'Oncologia, Centro de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública, Universidad de Alcalá, Instituto de Salud Carlos III, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona Institute for Global Health, Institut d'Investigació Biomédica de Bellvitge, Universitat de Barcelona, Centro Nacional de Epidemiología, Biogipuzkoa Health Research Institute, Universidad de León, Instituto de Salud Pública de Navarra, Universidad de Cantabria, Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla, Universidad de Oviedo, Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana, Instituto Murciano de Investigación Biosanitaria, Universidad de Murcia, Universidad de Huelva, Universidad de Granada, Municipal Institute for Medical Research, Hospital del Mar Research Institute
Language: English
Topic: Nutritional Studies and Diet
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: green
Funders: Centro de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública, Universitat de Girona, Centres de Recerca de Catalunya, European Commission, Generalitat de Catalunya, Ministerio de Economía y Competitividad, Generalitat Valenciana, Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad, Universidad de Oviedo, Junta de Castilla y León, Fundación Marqués de Valdecilla, Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca, Instituto de Salud Carlos III, Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación, Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública
Awards: G1203044189, G1274129560, G1317564010, G1343860231, G1391695586, G1418927621, G1563087297, G1677669578, G178315305, G1943266716, G2018771256, G2045172656, G2092426522, G2117726266, G2250871324, G2308584583, G2377181310, G2553834064, G2620658983, G2739777946, G2957026379, G3033981070, G3224322550, G3386462639, G3559709381, G3583461342, G3635063837, G3646853989, G3672688830, G3771020718, G3807906117, ¿Podríamos prevenir la leucemia linfocítica crónica? Investigamos el papel de las infecciones en sus precursores, las linfocitosis B monoclonales (MBL), G4086416406, G4306176234, Identificación de marcadores de susceptibilidad genética útiles para el diseño de estrategias personalizadas de cribado, G4600474357, G508928336, G5302156685, G5483448829, G556022927, G5675886668, G5893827543, G6260981759, G6492603097, Supervivencia de cáncer colorrectal en el proyecto MCC-Spain: Modelos de predicción que integran datos genéticos y clínico-epidemiológicos, G6737142931, G6760062123, G7029154051, G7372978185, G7868651054, G7971421345, Integración de big data genéticos y datos clínicos: supervivencia con cáncer de mama en el estudio MCC-Spain, G8144739268, Integración de big data genéticos y datos clínicos: supervivencia y calidad de vida en participantes con cáncer de próstata en el estudio MCC-Spain, G8759146715, G8835261403, Perfil molecular del envejecimiento en la patogénesis y pronóstico de la leucemia linfática crónica
OpenAlex ID: W2883624764