基于伽马回归的偏态分布营养素习惯性摄入量估计新方法及其在儿童营养评估中的应用

为解决偏态分布营养素习惯性摄入量估计方法复杂的问题，研究人员提出了一种基于伽马回归的新方法。通过与NRC和ISU方法的对比分析，证实该方法在能量、蛋白质、铁和维生素A等营养素评估中具有等效性（偏差<8.2%），且能简化ISU方法的两步转换流程。该研究为营养流行病学提供了更高效的分析工具，成果发表于《The Journal of Nutrition》。

　　

膳食营养评估领域长期面临一个棘手难题：当营养素摄入量呈现偏态分布时，如何准确估算人群的习惯性摄入量？全球疾病负担（GBD）研究显示，膳食风险因素每年导致1100万人死亡，凸显精准营养评估的紧迫性。传统方法如美国国家研究委员会（NRC）的测量误差模型和爱荷华州立大学（ISU）的两步转换法，或难以处理高偏态数据，或计算过程复杂。这一问题在维生素A、B₁₂等摄入量波动大的营养素评估中尤为突出。

针对这一挑战，来自中国的研究团队在《The Journal of Nutrition》发表创新性研究。他们开发了基于伽马回归的简化方法，利用印度比哈尔邦120名0.5-5岁儿童的非连续4天24小时膳食回顾数据，对比分析了能量、蛋白质、铁和维生素A的估计效果。研究采用三方法平行比较的设计框架，通过设定8.2%的等效性界限，系统评估了不同偏态程度下各方法的性能差异。

关键技术方法包括：1）伽马回归模型构建，直接拟合偏态分布数据；2）与NRC（对数变换法）和ISU（两步Box-Cox变换法）的定量比较；3）基于Bihar儿童队列的实证验证；4）通过数据模拟评估不同偏态水平的适用性。

结果部分显示：
Abstract
三种方法对能量摄入的中位数估计高度一致（伽马回归/NRC/ISU分别为896/893/895 kcal），但伽马回归对铁和维生素A的估计偏差更优（4.36%和3.53%），且全部落在预设等效范围内。

Result
模拟实验证实，随着偏态系数增加，伽马回归仍保持与ISU方法的等效性。对维生素A（107 vs 114 mcg RAE）和铁（5.8 vs 6.1 mg）的估计差异均小于5%，显著优于NRC方法在极端偏态数据中的表现。

Discussion
研究突破性地证明，单步伽马回归可替代复杂的ISU两步变换流程。这一发现对资源有限地区的营养监测尤为重要——既避免了ISU方法需要的专业统计软件，又解决了NRC方法在维生素D等营养素评估中的局限性。

Conclusion
该研究为营养流行病学提供了方法论革新。伽马回归不仅简化了分析流程，其与ISU方法的等效性更使得大规模营养调查中偏态数据的处理成为可能。作者SJ和TT特别指出，该方法适用于维生素K等现有方法难以准确评估的营养素，为制定精准膳食干预策略提供了新工具。值得注意的是，研究采用的8.2%等效界限严格遵循营养学界的临床相关性标准，确保了方法转化的可靠性。