《Frontiers in Nutrition》：Nutrition-transition and intervention themes in publications explicitly focused on childhood obesity: a systematic computational mapping review
背景：营养转型将儿童肥胖与膳食结构变化、食物环境、干预机构及不均衡的研究能力相联系。研究人员系统映射了上述议题在索引出版物记录中的呈现方式。方法：在Web of Science核心合集与Scopus中以标题限定方式检索儿童/青少年肥胖，获得19 858条可比的过滤后导出记录；其中6 909条营养主题明确的原始研究记录构成主要语料库。对齐潜在狄利克雷分配（LDA）与基于SPECTER2的BERTopic，并比较2016–2020年与2021–2025年。敏感性分析改变了模型、语料库、时间单位、随机种子、BERTopic参数及分母。作者单位所属国家采用分数计数。估计目标捕捉记录层面的研究关注度与机构参与度。结果：LDA产生35个主题，BERTopic产生23个主题，27.34%的文献在重新分配前被归入HDBSCAN噪声簇。在检索语料库中，膳食质量、进餐模式与食品加工具有+0.97个百分点的LDA对比（q < 0.001）与+1.66点的原始BERTopic对比（q = 0.077）。双重负担、食物不安全与营养结构性决定因素相应的对比为+0.87（q < 0.001）与+1.13点（q = 0.061）。校正后的支持度仍具模型特异性，无任何焦点主题对在两个模型中均获支持；年份层面检验亦低于校正阈值。家庭/社区BERTopic估计依赖语料库设定且结论不确定。6 909条记录中，6 877条解析出单位所属国家；2021–2025年高收入国家分数隶属份额为59.27%，低收入份额为1.06%。结论：在该标题明确、英文索引语料库内一致观察到的描述性发现涉及主题结构与机构地理分布。时间对比为依赖语料库的观察性模式，其支持度取决于模型与时间单位。这些发现促使开展前瞻性研究，探讨食物系统压力、实施机构与区域机构参与如何塑造儿童肥胖膳食策略。
1 引言
儿童肥胖仍是全球重大营养挑战。2022年，全球5–19岁儿童青少年超重者超过3.90亿，其中肥胖者超过1.60亿。一项汇总3 663项人群代表性研究的分析记录了200个国家和地区消瘦与肥胖的重大变化。儿童期肥胖与心血管代谢及心理社会疾病相关，纵向证据将早期超重与成年疾病及过早死亡相联系。上述趋势发生于营养转型之中：传统膳食模式日益被加工、能量密集食品、含糖饮料及外出就餐所替代或补充，同时伴随体力活动与食物获取的变化。该转型的速度、分布与社会模式在国家间及国家内均有差异。儿童肥胖在生物、社会经济、商业、文化与环境的交互条件下发生，并日益与营养不良、微量营养素缺乏及食物不安全共存。
相关研究议程涵盖膳食模式、超加工食品、早期喂养、学校与社区食物环境、家庭项目及政策策略。综述将超加工食品暴露与肥胖相联系，但也指出定义异质且以观察性设计为主。学校食物环境政策可改变膳食行为，其实施与效果取决于政策设计与情境。以父母和家庭为中心的干预具有异质性，而一项全球干预综述发现多成分学校项目的证据强于社区与家庭环境，后者可用的研究更少且异质性更强。这种变异性使跨环境干预研究的组织本身成为一个实质性问题。
既往文献计量研究已映射了发表增长、合作、区域产出及饮食行为研究。Gehanno等分析了1945–2017年PubMed的36 554条记录，Wang等映射了截至2023年的儿童肥胖微生物组研究，Tran等对1991–2018年Web of Science的20 925篇出版物应用了LDA。这些贡献确立了文献计量映射作为议程分析工具的地位。遗留问题是：标题明确的索引儿童肥胖研究议程是否对食物系统转型、营养不良双重负担、机构实施的干预及研究参与的区域分布给予平行关注。现有研究使用单一数据库或较窄的子领域，而仅凭国家产出无法解决知识生产的主题构成与收入组分布问题。
研究人员围绕一条从食物系统转型与商业压力、经制度与政策环境及实施能力、到膳食暴露与营养结局的概念路径组织上述问题。因此开展了一项以文献记录为分析单元的系统计算映射综述。实质目标是映射所检索的、标题明确的、以营养为焦点的原始研究语料库的主题结构与机构地理分布。方法学目标是比较源自词汇分布的LDA混合隶属模式与源自情境化科学文献嵌入的SPECTER2-BERTopic聚类，区分趋同的主题结构与依赖模型的主题结构。近期对比被视为次要的、依赖语料库的分析。研究人员提出：（1）哪些实质主题构成了语料库；（2）哪些主题对应与时期对比在LDA与BERTopic间趋同或存在差异；（3）与营养转型及学校、社区、家庭策略相关的主题在两个时期如何呈现；（4）标题/摘要记录多频繁地明确报告区域与干预环境情境；（5）机构参与在作者单位国家及当前世界银行收入组间如何分布。
2 材料与方法
2.1 研究设计与纳入标准
本系统映射综述以出版物记录为分析单元。纳入标准规定了记录层面的人群、概念、文献情境与出版特征。识别、检索报告、纳入、去重与语料库核算遵循PRISMA 2020与PRISMA-S的适用条目。PRISMA的结局与效应量条目被改编为记录层面的主题流行度、时期差异、对齐统计量与单位地理指标；临床效应合成条目不属于记录层面设计。语料库层面的选择与分类偏倚通过检索边界审计、筛选验证、语言与索引局限、嵌套语料库层级及模型敏感性加以考察。
该综述使用内部版本化、未注册的方案，在最终分析前冻结了主要纳入规则、语料库层级、模型规格、标签验证流程与解释边界。后续扩展（包括40–50主题LDA网格、六个研究主题焦点主题对、非噪声BERTopic分母及检索边界审计）被标识为冻结后敏感性或探索性分析。
操作化数据库检索要求标题中存在儿童或青少年肥胖构念，且数据库主题字段中存在营养构念。合格检索记录为2000年至2026年7月9日期间在数据库英文过滤条件下返回的Article或Review，并提供英文可检索文本。检索后，实质性主要语料库边界保留以原始研究为导向的Article记录，其标题、摘要或作者关键词中存在明确营养信号，且儿童或青少年肥胖作为明确的暴露、结局、对照或干预目标。标题要求界定的是操作化检索范围而非实质性纳入边界。综述、方案、指南、共识声明、概念性文章、病例报告、书籍章节与会议论文保留在敏感性语料库中但排除于主要分析。
2.2 检索与语料库构建
最终检索于2026年7月9日运行。Web of Science核心合集记录来自SCI-EXPANDED、SSCI、ESCI、CPCI-S、CPCI-SSH、BKCI-S与BKCI-SSH。Web of Science检索式限定标题含儿童/青少年相关词与肥胖/超重相关词（NEAR/3邻近），主题字段含营养、膳食、食物、喂养、饮食行为、食物环境、学校供餐、含糖饮料、超加工食品、母乳喂养或辅食添加等词，出版年2000–2026。Scopus检索式在TITLE字段限定相同年龄与肥胖构念（W/3邻近），在TITLE-ABS-KEY字段限定相同营养构念，出版年1999–2027年间，限定Article或Review且语言为英文。
Web of Science实时检索在文献类型与语言过滤前返回10 752条记录；限定为英文Article或Review Article后保留9 078条，导出为19个含引文参考文献的制表符分隔全记录文件。Scopus检索返回并导出10 780条记录至27个全字段CSV文件，相同限制已嵌入检索式。可比的过滤后导出共19 858条记录，进入校正与去重。移除4条校正或撤稿记录。自动检查移除5条重复标识符行、7 368条DOI重复及271条标题-第一作者-年份重复，剩余12 210条。保守的标题筛查排除257条边界外记录，6条记录缺乏10个可用表示词元，扩展的模糊、摘要同一性、别名与版本审计再移除98条重复。
由于要求标题中含儿童肥胖构念有利于特异性，研究人员在Web of Science开展了冻结后检索边界审计。使用相同语言、文献类型、年龄、肥胖与营养概念的更宽泛主题字段检索，排除已由标题检索获取的记录并使用完整年份2000–2025，返回12 817条记录。按相关性排序的许可快照保存于2026年8月19日，包含256页每页50条记录及最后一页17条。PCG64（种子20260819）以与页面大小成比例的概率无放回抽取20页，并在每页内初始无放回抽取10个位置。在资格编码或结局检查前，工作负荷削减修正使用PCG64种子20260821随机保留每页10个位置中的6个，产生120条记录。该嵌套随机子样本在每页内保留6条记录的边际简单随机样本。第一阶段纳入概率为每个完整页面0.07801873、最后一页0.02720536；最终记录纳入概率分别为0.00936225与0.00960189。所有抽样页面均为完整页面，故逆概率Hajek比率估计在数值上简化为未加权均值。Xueqi Wu在移除操作化标题限制后，将抽样标题与可用摘要对照实质性主要语料库边界核查，显示文本不足时打开链接全记录，未解决病例保留为不确定。120条记录中，36条符合该边界，15条不确定，69条被排除。确定潜在合格频率为30.0%（页面整群自助法95% CI 22.5–37.5%）；含不确定分类情景为42.5%（35.0–50.0%）。百分位区间量化冻结WoS快照内的页面整群抽样变异。
多数去重与资格操作使用确定性元数据或文本规则。生成式人工智能协助规则实现并为标记的重复与语义边界候选生成临时标签。这些标签进入冻结的计算分配，并通过分层人工验证评估。最终人工编码与裁定由具名编码员完成。由于开发日志缺乏条目层面AI暴露指示，验证估计描述整个工作流。
验证使用两位作者的两轮独立人工编码：Lu Xing与Xueqi Wu。第1轮识别系统性过度纳入并提供24个揭示性校准示例。第2轮使用200条记录的非重叠样本，在四个冻结层级间等量分层。作者编码员对冻结分配及彼此决策设盲。其未裁定一致性在四层级为58.5%（Cohen kappa = 0.411），在主要/非主要边界为82.5%（kappa = 0.652）。Yuewen Zhao担任第三方人工裁定者，查看126条记录的冻结与编码员决策；其余74条保留两位编码员与冻结分配共享的决策。针对设盲编码员A（Lu Xing）与编码员B（Xueqi Wu）的设计加权主要边界一致性分别为79.42%与77.55%；相应主要阳性预测值分别为86.00%与98.00%，敏感性分别为79.36%与72.23%。针对最终裁定分类，设计加权四层级一致性为84.14%（自助法95%区间78.50–89.20），主要边界一致性为92.77%（87.72–96.99），主要阳性预测值为92.00%，敏感性为95.07%。非设盲最终裁定中可能的锚定效应通过两个设盲编码员估计加以考察。32个抽样的四层级偏离为错误审计与10 000次重复的筛选不确定性投影提供信息，同时保留冻结语料库。
冻结三个嵌套层级（图1）：校正后的宽泛语料库（n = 11 849）、具有明确营养信号的严格语料库（n = 9 142）及主要原始研究语料库（n = 6 909）。严格层级排除2 707条营养信号仅出现在数据库索引字段的记录。从严格层级中，主要语料库排除1 819条次要或不合格文献类型、301条营养或公共卫生范围排除、37条方案或方法出版物、44条语义边界外记录及32条额外非实证或次要证据记录。排除在适用阶段互斥，不确定记录未被强制纳入主要层级，所有排除记录保留在敏感性层级。
2.3 文本准备与主题模型
情境化视图将方法中性化标题序列化为SPECTER2序列A、摘要序列化为序列B。词汇视图合并标题两次、摘要、作者关键词及可用数据库索引词。导出样板、URL、HTML、电子邮件地址、结构式摘要标题及研究设计与数据库检索短语被中性化。词汇停用词表移除报告术语、语料库常量及筛查中用于识别营养明确边界外动物或手术/药物治疗中心研究的术语。词汇消融保留治疗与药物术语，因其可能仍具实质意义。
LDA将文献表示为词汇主题的混合。使用一元与二元词组的CountVectorizer文献-词项矩阵拟合，最小文献频率10篇，最大文献频率0.85，最大特征50 000，迭代20次，max_doc_update_iter = 100，随机种子42。冻结前有界网格评估10、15、20、25、30与35个主题。在该网格内，固定复合评分分别组合最小-最大归一化点互信息一致性（权重45%）、词项多样性（20%）、主题规模平衡（20%）与逆困惑度（15%）。随后在不检查时间结局的情况下应用语义可解释性与重复性检查。35主题解在网格内排名第一并被冻结。由于达到上边界，冻结后新增40、45与50主题重拟合。指标在扩展的10–50网格内分别重新归一化；K = 40排名第一，K = 35排名第二。经验证的K = 35分类法仍为主要方案，K = 40–50检验焦点方向是否依赖原始边界。焦点K = 35主题通过最大文献-概率相关性匹配至每个候选模型，不参考时间估计。其他受控重拟合逐一改变种子、迭代设置、字段、词汇或语料库层级。
BERTopic从情境化嵌入导出聚类与基于类别的表示。研究人员使用allenai/specter2_base（修订版3447645e1def9117997203454fa4495937bfbd83）与allenai/specter2邻近适配器（修订版2081559630a80fc5851d8f798a05ba81e9468089）生成科学文献嵌入。输入截断至512词元，以L2归一化768维末层CLS向量表示；470条记录（6.80%）超出配对序列限制。候选UMAP配置后接HDBSCAN网格。合格候选解含15–60个非噪声主题且噪声不超过35%。在该集合内，冻结前复合评分加权归一化轮廓系数25%、加权聚类持续性20%、主题规模平衡15%、逆离群份额30%及与35主题的接近度10%。选定的23主题配置使用UMAP 15邻居、5成分、最小距离0.0、余弦距离、种子42；HDBSCAN使用最小簇规模80、最小样本1、欧氏距离与excess-of-mass选择。主题词使用基于类别的TF-IDF。敏感性包括三个额外种子、排除2026年的重拟合及九个受控UMAP/HDBSCAN变体。
HDBSCAN将1 889条记录（27.34%）标记为噪声，所有记录保留在主要分母中。平行的非噪声分母分析估计各聚类在同期聚类记录中的份额，以评估时期特异性可聚类性。对描述性景观展示，当相似度达到目标主题簇内分布第五百分位时，噪声记录被分配至最近归一化主题质心。敏感性分析增加0.005与0.010的最小相似度边际。保留原始标签、相似度、阈值、边际、重新分配标签与残余离群值。解释遵循方向与校正支持度在分母、离群值、参数与语料库规格间的稳定性。
主题标签由作者在时间分析前根据顶级词与三个排名最高代表性标题手工起草。Lu Xing（编码员A）与Xueqi Wu（编码员B）使用顶级词与五个代表性标题独立评估全部58个非噪声标签；语义契合度评分的加权kappa为0.634。Yuewen Zhao完成第三方裁定，保留49个标签并修订9个。
2.4 跨模型对齐与时间分析
主要成对对齐使用主导LDA分配与未重新分配的HDBSCAN聚类。噪声仅从重叠矩阵中排除，仍保留在时间分母中。对齐组合重叠、Jaccard相似度、调整残差与超几何检验，并采用Benjamini-Hochberg校正。强配对要求调整残差≥3、至少20条共享记录、Jaccard ≥ 0.03且q < 0.05。匈牙利分配产生23个一对一对应，其中22个为强配对；由于该算法强制一对一匹配，配对身份被视为分析性对应而非相同构念的证明。敏感性分析在相同的5 020条原始非噪声记录群体上使用基于完整LDA概率的模糊Jaccard；500次记录层面自助重抽样重复匹配。
时间分析比较两个完整等长窗口：2016–2020年（n = 1 870）与2021–2025年（n = 1 903）；2026年的198条部分年份记录被排除。该平衡对比被指定为比较近期发表构成，而非估计COVID-19效应。由于边界与大流行相交并压缩年度异质性，新增2000–2025年年度轨迹及基于可交换性的全部C(10, 5) = 252种10个出版年分配至两个五年组的枚举作为敏感性分析。该年区组检验处理时间单位问题，但不消除长期趋势、序列依赖或大流行期混杂。对LDA，流行度为平均文献-主题概率；对BERTopic，流行度为硬分配至各聚类文献的份额，分别以全部记录与非噪声记录为分母计算。这些是不同的估计目标：跨模型一致性被视为三角验证而非重复。Welch检验与模型内Benjamini-Hochberg校正覆盖35个LDA或23个BERTopic主题。单独家族覆盖44个对齐检验，Simes p值在22对间校正。由于语料库为索引记录的非概率样本且出版物可在年份、期刊与研究项目内聚类，p与q值为以检索语料库为条件的次要模型诊断，而非超总体检验。当记录、年份或分母基础的结果出现分歧时，解释性语言降级。差异一致性使用Pearson相关与9 999次同一性置换。敏感性分析改变离群值规则、时期窗口、模型参数、词汇与字段、语料库层级、数据库分层及保守标记的年龄边界排除。
2.5 次要主题与报告情境分析
为在不重拟合模型的情况下考察研究主题，基于仅使用最终人工验证标签内容的结局盲语义规则，事后标记22个经验证主题对中的6个。该规则在主要模型、对齐与标签冻结后、检查相应时间估计前指定；统计显著性与效应量不是选择标准。合格标签要求明确聚焦于：（1）膳食转型或食品加工；（2）双重负担或食物不安全；（3）膳食模式或饮料；（4）食物环境或政策；（5）学校营养策略；或（6）家庭/社区预防。表1呈现全部22个强配对并标记这6个，防止焦点子集定义明显的模型整体模式。
表1 对齐主题：主题ID（LDA/BERTopic）、Jaccard、LDA差异（百分点，q）、原始BERTopic差异（百分点，q）及研究主题焦点。膳食模式、糖、水果与饮料（6/20）Jaccard 0.256，LDA差异?0.55（q = 0.261），BERTopic差异?0.19（q = 0.682），属焦点；膳食质量、进餐模式与食品加工（8/3）Jaccard 0.145，LDA +0.97（q < 0.001），BERTopic +1.66（q = 0.077），属焦点；家庭与社区预防（12/0）Jaccard 0.188，LDA ?0.13（q = 0.762），BERTopic ?3.27（q = 0.020），属焦点；学校营养教育与预防（14/13）Jaccard 0.195，LDA ?0.66（q = 0.160），BERTopic ?0.73（q = 0.338），属焦点；双重负担、食物不安全与结构性营养（26/17）Jaccard 0.288，LDA +0.87（q < 0.001），BERTopic +1.13（q = 0.061），属焦点；食物环境、学校政策与社区可及性（27/11）Jaccard 0.366，LDA ?0.44（q = 0.418），BERTopic ?0.31（q = 0.682），属焦点。非焦点配对包括感知、家庭食物环境与食物不安全（0/5），胰岛素抵抗与代谢风险（2/4），食欲激素与代谢反应（3/18），肠道微生物组、膳食与炎症（5/19），初级保健识别与体重管理（9/21），微量营养素摄入与缺乏（11/15），母乳喂养与早期生命暴露（17/6），学校人群患病率与社会经济差异（18/1），心理困扰与紊乱进食（20/10），国际患病率与生长参考（21/8），食物线索奖赏与神经认知（22/14），美国低收入与WIC监测（24/16），脂肪肝与膳食决定因素（25/22），睡眠、屏幕时间与生活方式模式（30/7），父母喂养实践与进餐风格（31/9），生活方式治疗、体适能与代谢反应（33/2）。Jaccard量化主导记录集重叠；q值为相关模型内Benjamini-Hochberg校正；LDA估计为软主题概率对比，BERTopic估计为全记录硬聚类对比；六个研究主题焦点配对在检查其时间值前按标签内容选择；在44个对齐模型-主题检验中无焦点配对在两个模型中均获校正支持；pp为百分点。
单独的基于规则的明确术语审计在未修改的标题与摘要字段中检索城市、农村、收入国家、营养转型、食品加工、双重负担、食物环境及学校、社区、家庭或政策策略语言。完整正则表达式词典存档于可重复性包中。该词典设计偏向特异性但未作为情境分类器经人工验证。信号非互斥，所得频率代表精确模式术语提及而非经验证的环境分类或下限。时期差异使用双比例z检验并在11个信号间进行Benjamini-Hochberg校正，属探索性。该审计未推断研究国家、分类营养转型阶段或估计干预暴露或效应。
2.6 作者单位地理与探索性主题画像
主要语料库记录通过稳定记录标识符链接至去重后的单位字段。单位字符串在方括号作者列表外的分号、竖线字符或换行处分割，随后使用Unicode归一化与标点移除进行规范化。仅当国家名称或注册数据库别名出现在单位片段末尾时，单位才匹配至国家。研究人员未从机构、城市、州缩写、作者姓名或电子邮件地址推断国家。每个唯一国家在每条记录中最多计数一次。作为来源一致性检查，国家集合亦分别从独立导出的WoS与Scopus单位字符串为双索引记录导出；该比较未被视为外部精确率/召回率金标准。完整计数描述国家产出与国家特异性国际合作率；对列出k个国家的记录，分数计数为每个国家分配1/k，使每条国家编码记录贡献总权重为一。当记录单位解析出至少两个国家时，视为国际合作。
当前世界银行经济体、收入组与区域分类从官方国家API获取（https://api.worldbank.org/v2/country；访问于2026年7月26日），存档并作为单一固定查找应用于两个时期。存档CSV而非实时API为默认分析输入；在线刷新需显式命令行选项。无当前分类的国家或地区保留为未分类。收入组与区域份额使用分数国家权重，并在2016–2020年与2021–2025年间比较；2026年因不完整被排除。每个五年期独立重抽样。百分位区间与时期差异区间使用1 000次记录层面自助重抽样，种子42。
国家主题画像针对在至少50条主要记录中出现的单位国家估计。对每个焦点LDA主题，国家分数加权平均文献-主题概率除以2000年至2026年7月9日全部6 877条国家编码记录的相应均值，得到区位商（LQ）；LQ > 1表示高于平均的相对画像，而非更大绝对产出、证据质量或社会重要性。相同计算使用原始BERTopic分配重复，HDBSCAN噪声保留在分母中。敏感性分析在非噪声记录中重新计算BERTopic LQ，并使用匹配焦点聚类评估九个受控UMAP/HDBSCAN变体的方向；保留国家特异性噪声份额与分数主题计数。1 000次记录层面自助重抽样产生描述性95%区间。由于检查36个国家与6个主题，区间未进行多重性校正，且未使用每国家最大统计量进行推断。该展示仅用于生成假设。它描述作者单位所代表的机构参与地理；基础设施、合作网络与资助为可能相关因素，需单独数据。它不识别田野工作地点、参与者居住地、干预环境或疾病负担。
2.7 软件与生成式人工智能的使用
分析使用Python 3，在支持处使用确定性种子。包版本包括BERTopic 0.17.4、HDBSCAN 0.8.44、scikit-learn 1.9.0、sentence-transformers 5.6.0、transformers 4.57.6、umap-learn 0.5.12与Matplotlib 3.10.8；完整环境存档于可重复性包。OpenAI应用26.721.41059（由GPT-5驱动，OpenAI，旧金山，加利福尼亚州，美国；访问于2026年7月26日）在作者监督下支持代码生成、将文档化筛查规则转换为可重复脚本、为标记记录生成临时标签、图表精炼与英文润色。主题标签起草与图表脚本由作者手工完成。它未作为人工筛查员或最终裁定者。独立人工编码与第三方裁定评估抽样工作流整体，而非可单独识别的AI暴露子集，且全部58个非噪声主题标签均经人工审查。作者定义规则、做出最终分析与解释决策、验证输出、引文、图表与稿件文本，并承担全部责任。
3 结果
3.1 语料库与主题景观
主要语料库含6 909条原始研究记录。其年度索引计数从2000年的47条增至2021年的423条；2026年索引198条部分年份记录（图2A）。该模式可能反映发表活动与数据库覆盖变化。两个数据库共同索引5 627条记录（81.44%）；986条仅Scopus，296条仅Web of Science。因此，18.56%的语料库仅出现在一个数据库中。记录跨越1 568种期刊，前20种贡献28.96%。
图2 发表增长与当前BERTopic景观。（A）2000至2026年主要语料库年度索引记录计数；2026年仅含截至7月9日索引的记录。（B）2021–2025年十个最大原始BERTopic主题，以该时期全部主要语料库记录的百分比表示；HDBSCAN噪声保留在分母中。
Web of Science宽泛检索边界查询返回2000–2025年12 817条记录。在可重复选择的120条记录审计样本中，移除操作化标题限制后36条符合实质性主要边界，15条不确定，69条被排除。确定潜在合格频率为30.0%（页面整群自助法95% CI 22.5–37.5%）；含不确定分类情景为42.5%（35.0–50.0%）。这些区间描述以记录分类为条件的页面整群抽样变异，被解释为单数据库边界诊断而非完整召回估计。
LDA选择35个主题，在单独归一化的有界10–35网格中排名第一。在冻结后10–50比较中，40主题复合评分最高，35主题排名第二。当K = 35主题按文献-概率画像匹配至K = 40、45与50解时，全部六个焦点方向不变，尽管学校与家庭/社区概念在K = 45时部分合并，家庭/社区匹配在K = 50时减弱。最大主导分配涉及学龄患病率与社会人口风险、母乳喂养与早期生长、食物环境与学校政策、营养教育与预防及膳食模式与饮料。母乳喂养与早期生命主题在两个时期均可见。BERTopic选择23个主题加一个残余类。2021–2025年，其最大主题涉及家庭与社区预防、学校人群患病率与差异、进餐模式与食品加工、代谢风险及多学科生活方式治疗（图2B，见表2）。
表2 领域指标结果：检索方面，可比过滤后导出19 858条（9 078条WoS与10 780条Scopus进入校正/去重）；WoS宽泛边界集12 817条（冻结后2000–2025审计框架）。语料库方面，校正宽泛层级11 849条（敏感性语料库）；严格营养明确层级9 142条（敏感性语料库）；主要原始研究层级6 909条（主要分析语料库）。时期方面，2016–2020/2021–2025为1 870/1 903条（完整等长比较）；2026年部分记录198条（排除于时间检验）。LDA方面，选定主要主题35个（在单独归一化的有界K = 10–35网格中排名1）；扩展网格敏感性K = 40排名1、K = 35排名2（冻结后K = 10–50审计）。BERTopic方面，选定非噪声主题23个（SPECTER2情境嵌入）；原始HDBSCAN噪声1 889条（27.34%）（报告全记录与非噪声分母）。人工验证方面，设计加权四层级一致性84.14%（自助法95%区间78.50–89.20）；设计加权主要边界一致性92.77%（87.72–96.99）；主题标签保留49个、修订9个（全部58个非噪声标签经人工审查）。跨模型方面，强对齐配对22个（全部报告于表1）；时期差异一致性r = 0.599，p = 0.0022（18/22配对方向相同）。注：指标分母因目的而异：原始跨模型对齐使用5 020条在两模型中均具非噪声分配的记录；描述性一致性指标在阈值重新分配后使用6 679条记录；时间一致性使用22个强对齐配对。
3.2 模型诊断、人工标签验证与跨模型一致性
在确定性排除后，导出的高权重术语无一匹配设计词汇。残余标题/摘要设计信号类别与分配间的归一化互信息对LDA（0.069）与BERTopic（0.086）均较低，且在语料库层级间保持低于0.10。原始HDBSCAN噪声为1 889/6 909（27.34%），2021–2025年高于2016–2020年（29.06%对25.67%）。该差异使分母敏感性成为必要，因为较晚记录获得硬聚类的可能性较低。阈值重新分配留下230条记录（3.33%）未分类，仅用于描述性摘要与额外敏感性分析。
在排除残余描述性离群值的6 679条记录中，调整兰德指数为0.200，调整互信息0.387，归一化互信息0.399，偏倚校正Cramér's V为0.507。归一化互信息超过1 000次置换零分布（p = 0.001）。原始非噪声对齐重现与描述性对齐相同的22个强身份。在共同的5 020条非噪声群体上，软概率对齐保留21/22个硬强配对身份。在500次软对齐自助重抽样中，六个焦点硬配对身份在96.4%–100%的重抽样中保留（表1）。这支持记录重抽样下对应关系的稳定性，尽管参数与语料库重拟合未保留每个聚类或时间幅度。
最终人工决策与冻结分配的未加权样本一致性在四层级为84%（kappa = 0.787），在主要/非主要边界为94%；相应设计加权估计为84.14%与92.77%。最终主题标签裁定保留49/58个标签并修订9个。10 000次重复投影在全部22个强对齐配对（44个模型特异性对比）中传播分层特异性人工主要成员率。冻结方向在34/44个对比及10/12个研究主题焦点对比中至少在95%的模拟中保留；两个较弱焦点比例为BERTopic膳食模式对比的90.99%与LDA家庭/社区对比的92.94%，区间均跨越零。补充表S11报告该冻结模型筛选成员敏感性；检索、模型选择、主题标签与数据库覆盖不确定性通过单独分析处理。
3.3 总体时期对比
在22个原始对齐配对中，LDA与BERTopic时期差异相关性为r = 0.599（置换p = 0.0022）；18个方向相同。在44个对齐检验校正下，LDA膳食质量与双重负担、BERTopic肠道微生物组及一个BERTopic家庭/社区负估计仍获支持，但无配对在两个模型中均获统计学支持。精确年区组检验保留膳食质量/加工、双重负担/食物不安全及肠道微生物组的正方向，但当出版年为分析单位时，无一在模型内多重性校正后存活。因此这些为依赖语料库的观察性对比而非确认的领域范围转变。表1呈现全部22个强对齐配对并标记6个研究主题焦点配对；补充图S1显示其完整对比模式。
选定的35主题LDA解接近一致性平台：受控35–50主题重拟合的归一化点互信息范围为0.182至0.207。在受控种子间，LDA与选定模型的一致性中等（调整兰德指数0.255–0.297；归一化互信息0.450–0.465），而BERTopic一致性较高（分别为0.520–0.648与0.774–0.818）。九个受控UMAP/HDBSCAN变体产生18–30个主题与24.23%–37.11%的原始噪声。补充表S10报告焦点对比并区分恢复与强制零重叠匹配。LDA恢复全部焦点主题并保留15/18个主题-种子方向。BERTopic在恢复的种子匹配中保留符号，但双重负担构念仅在2/3种子重拟合中恢复。在九个BERTopic参数变体间，焦点主题恢复范围为7/9至9/9；恢复匹配中的符号保留范围从学校营养的5/7到食物环境与家庭/社区的9/9。这些结果支持议程层面的主题三角验证，但限制从单个主题幅度或校正支持度进行推断。
3.4 营养转型与干预策略主题
六个焦点主题对显示差异化点估计（图3；表1）。膳食质量、进餐模式与食品加工具有+0.97个百分点LDA估计（95% CI 0.51至1.43；模型内q < 0.001）与+1.66点全记录BERTopic估计（95% CI 0.22至3.09；模型内q = 0.077）。双重负担、食物不安全与结构性营养具有+0.87点LDA估计（95% CI 0.44至1.30；模型内q < 0.001）与+1.13点全记录BERTopic估计（95% CI 0.21至2.05；模型内q = 0.061）；在该主题标签中，"结构性营养"指营养的结构性决定因素而非临床构念。在非噪声BERTopic分母中，相应估计为+2.62点与+1.69点（各自模型内q = 0.048）。其LDA方向在全部三个种子重拟合中保留。在九个BERTopic参数变体间，膳食/加工在所有运行中恢复并在七个中保留方向；双重负担在七个运行中恢复并在全部七个恢复匹配中保留方向。因此，正点估计方向反复出现，而幅度与校正支持度仍依赖分类法、参数、分母与时间单位。数据库分层方向亦持续，而校正年区组支持度不持续。
图3 六个焦点主题对的近期对比。
食物环境、学校政策与社区可及性在LDA（?0.44点；q = 0.418）与BERTopic（?0.31；q = 0.682）中具有小负差异，置信区间跨越适度增加与减少。膳食模式、糖、水果与饮料亦具有小负估计。学校营养教育与预防在两个模型中均具负点估计（LDA ?0.66点，BERTopic ?0.73点），两估计均未达校正显著。家庭与社区预防具有接近零的?0.13点LDA估计（q = 0.762）与?3.27点全记录BERTopic估计（q = 0.020；非噪声记录中?3.78点，q = 0.048）。其方向在严格与宽泛语料库BERTopic重拟合中反转，将该对比归类为不确定且依赖分类法。
3.5 环境与转型情境的明确报告
基于词典的标题/摘要审计发现城市术语出现在473/6 909条记录（6.85%），农村术语在295条（4.27%）；158条记录同时含两者。收入国家术语出现在81条记录（1.17%），明确营养转型短语出现在50条（0.72%）。这些词典定义频率量化明确标题/摘要报告，并与情境或研究地理分类分开解释。
在两个近期时期之间，收入国家术语频率差异为+1.19个百分点（q = 0.029），双重负担差异为+1.63点（q = 0.039），社区策略差异为?1.37点（q = 0.037）。政策策略差异为+0.92点，校正q值为0.084。城市、农村、学校、家庭、食物环境、食品加工与明确营养转型信号缺乏校正时间支持。总体而言，这些预设精确模式描述符在标题与摘要中检出频率较低（见表3）。
表3 报告信号：城市情境全期473条（6.85%），2016–2020年7.06%，2021–2025年7.67%，差异0.61个百分点，BH q = 0.74；农村情境295条（4.27%），4.22%，4.47%，0.24，0.79；学校策略321条（4.65%），4.60%，4.78%，0.18，0.79；社区策略177条（2.56%），3.16%，1.79%，?1.37，0.04；家庭策略256条（3.71%），3.64%，3.21%，?0.43，0.74；政策策略117条（1.69%），1.28%，2.21%，0.92，0.08；食物环境151条（2.19%），2.41%，2.57%，0.17，0.79；食品加工394条（5.70%），5.61%，6.78%，1.16，0.30；双重负担237条（3.43%），3.16%，4.78%，1.63，0.04；营养转型50条（0.72%），0.80%，0.68%，?0.12，0.79；收入国家情境81条（1.17%），0.91%，2.10%，1.19，0.03。注：区域情境、营养转型与干预环境的词典定义标题/摘要术语频率；全期列含截至2026年7月9日记录；时期差异比较2016–2020年与2021–2025年。
3.6 作者单位地理与探索性主题画像
6 877/6 909条记录（99.54%）解析出至少一个作者单位国家，跨越148个国家或经济体。在5 515条双索引记录中两个来源特异性单位字符串均解析出国家，WoS与Scopus国家集合对5 370条完全一致（97.37%；平均Jaccard 0.985）。在国家编码记录中，1 519条（22.09%）包含至少两个国家的机构。最大完整与分数产出为美国（2 395完整；2 053.5分数）、巴西（493；418.3）、中国（439；339.1）、澳大利亚（458；317.5）与英国（470；288.3）（图4；表4）。计数通过作者单位描述机构参与。
图4 全球作者单位发表产出。
表4 国家/经济体完整n、分数n、分数份额（%）、国际合作（%）及世界银行收入组：美国2 395、2 053.5、29.86%、25.4%、高收入；巴西493、418.3、6.08%、26.0%、中高收入；中国439、339.1、4.93%、39.9%、中高收入；澳大利亚458、317.5、4.62%、53.5%、高收入；英国470、288.3、4.19%、63.4%、高收入；加拿大316、224.8、3.27%、48.1%、高收入；西班牙330、214.2、3.11%、50.3%、高收入；意大利276、198.0、2.88%、40.6%、高收入；伊朗189、163.4、2.38%、23.8%、中高收入；德国266、162.8、2.37%、59.0%、高收入；印度181、155.8、2.27%、21.5%、中低收入；土耳其162、155.0、2.25%、6.2%、中高收入。注：按分数产出排序的前12个作者单位国家；完整n每记录对国家计数一次；分数n对k个国家各分配1/k；国际合作含至少两个单位国家的完整计数记录份额；国家基于作者单位，不识别研究人群或干预地点。
使用当前世界银行分类作为固定查找，高收入单位在2016–2020年占分数国家权重的69.43%，2021–2025年占59.27%，差异?10.16点（95%自助区间?13.03至?7.41）。中高收入份额从24.29%增至32.86%（+8.56点；95%区间5.91至11.24）。中低收入份额在2021–2025年为6.40%，低收入份额增至1.06%但仍较小（+0.67点；95%区间0.21至1.17）（图5）。欧洲与中亚、北美及东亚与太平洋分别贡献2021–2025年分数单位权重的29.25%、22.34%与21.61%。
图5 按当前世界银行收入组的作者单位产出。
领先单位国家显示异质性、假设生成性主题画像（图6）。在全部216个合格国家-主题单元中，全记录与非噪声BERTopic方向对211个一致（97.69%）。完整六主题画像避免胜者选择；未校正区间、稀疏主题计数与参数依赖支持探索性解释。
图6 12个领先单位国家的相对主题画像。
4 讨论
4.1 营养转型作为食物环境的结构性重组
食品加工与双重负担的依赖语料库正估计将营养转型的两个维度带入同一解释框架：食物供应的转变及其健康后果的不平等暴露。营养转型由食品零售、营销、相对价格、城市生活、家庭时间及便利能量密集产品的可获得性变化驱动，其轨迹在国家间与国家内不同。儿童肥胖因此嵌入变化的食物环境与日常惯例以及个体膳食行为。LDA中的校正支持连同较弱的BERTopic与年份层面证据，识别出一个前瞻性议程模式，其幅度与时机值得直接实证研究。
双重负担估计与挑战线性模型的实质证据一致，该线性模型认为随着经济发展营养不良被肥胖替代。生长迟缓、微量营养素缺乏、食物不安全、膳食质量差与过量脂肪可在同一国家、社区、家庭或个体内共存，因为它们在食物可负担性、社会保护、照护及获取多样膳食方面共享决定因素。食品加工与双重负担议程的相对可见度提高支持共同研究它们，同时将其经验共现留给研究层面研究。该视角强化了双重 duty 行动的理由，即改善膳食质量与营养安全同时预防过量增重。
该解释对研究设计具有实践意义。加工食品研究可将消费与产品可获得性、定价、营销、采购及替代模式相联系，从而将膳食暴露与商业及政策环境相联系。双重负担研究可联合测量营养缺乏、过量脂肪、食物不安全、社会经济地位及健康膳食的当地成本。互补文献计量工作映射了围绕地方智慧知情食品技术、食品安全、可持续性与公共卫生的新兴议程，将传统知识定位为情境敏感创新的来源。总之，这些文献促使前瞻性检验从食物系统转型与商业压力、经制度与政策环境、到实施能力与交付机制、膳食暴露及营养结局的路径。
4.2 干预环境作为制度与实施情境
食物环境、学校、家庭与社区主题的异质性估计促使对干预研究进行制度性解释。在该框架中，制度通过规则、资源、权威、组织能力与跨部门协调中介宏观食物系统压力。学校通过采购、供餐规则、营养教育及周边零售环境连接国家标准与日常食物供应；实施随融资、供应、人员与执行而变化。关于生长迟缓政策实施的相邻文献计量工作映射了对融资、组织间协调、文化阻力与多部门合作的关注，强化了这一制度视角。家庭与社区通过家庭资源、照护实践、本地服务及数字或初级保健可及性转化食物系统压力。
该框架有助于解释为何相似干预标签在不同区域可含不同机制。学校食物政策在一个环境可能通过强制标准运作，在另一环境通过自愿指导，在供餐有限处通过基础设施投资运作。社区项目可能依赖初级保健、学校、公民社会组织或数字平台，各有不同覆盖与可持续性。BERTopic家庭/社区对比在语料库重拟合间改变方向，突显聚类与语料库依赖。比较干预研究应检查项目成分及权威、资源、实施能力与商业暴露的配置。
对儿童肥胖预防，更广泛的干预与政策文献支持评估多层次组合。个体与家庭支持仍重要，但其效应受价格、营销、学校供餐、邻里零售、交通与社会保护制约。候选组合结合学校采购与供餐标准、针对儿童的营销与零售监管、财政与可负担性措施、家庭支持、初级保健联系及社区实施能力。未来评估应报告覆盖、采纳、保真度、成本、可持续性、公平、分配效应及城乡与收入环境间的适应性。
4.3 区域多样性与知识生产的政治经济学
地理分析显示检索语料库内中高收入单位代表性更广，同时持续集中于高收入研究系统。在固定当前2026年世界银行分类下，高收入机构占2021–2025年分数单位权重的59.27%，低收入机构占1.06%。这些值描述当前类别构成。既往文献计量研究已记录肥胖研究中的集中与合作；本结果表明该不平衡可能影响索引文献中哪些营养转型与干预主题可见。计数通过作者单位定位机构参与。
一个合理机制是获取稳定资助、纵向监测、分析基础设施、发表网络及维持研究项目所需资源的不平等。此类不对称已在非洲合作卫生研究中被实证记录，并在全球卫生知识生产中被更广泛概念化。应用于本发现，该文献提出假说：经历快速膳食变化的区域可能在索引证据议程中代表性不足；检验该假说需独立的研究环境、疾病负担与营养转型数据。中高收入参与的増加重要，而极小的低收入份额识别出机构代表性中的持续差距。
国家主题画像生成关于国家研究系统如何组织专长的假设。观察模式可能反映政策传统、监测系统、学科网络、数据库覆盖或资助优先，但跨多个国家-主题单元的胜者选择与稀疏计数可夸大明显专业化。比较制度研究应使用前瞻性定义的国家与研究环境变量检验这些机制。
国际共同单位涉及22.09%的国家编码记录。跨区域伙伴关系可加强互惠基础设施、共享议程设定、本地分析参与与公平作者身份，尤其在营养转型与双重负担快速推进处。更一致地报告研究国家、城市化、食物系统情境、干预治理与实施条件将使未来工作能够检验研究参与地理是否与营养变化地理相对应。
4.4 方法学贡献、优势与局限
方法学贡献在于结合领域的两种表示与明确可靠性检查。LDA捕捉混合词汇隶属，而BERTopic使用情境化科学文献嵌入与基于密度的聚类。跨模型对应、原始噪声核算、人工审查、双数据库检索与受控敏感性区分了反复出现的跨模型信号与依赖分类法的发现。近五分之一主要记录仅出现在一个索引中，突显双数据库覆盖的价值。
主要局限涉及检索、验证、模型依赖、时间推断与地理。标题明确英文检索优先特异性；WoS宽泛审计发现30.0%确定与42.5%含不确定潜在合格，区间以单一审查员与单一数据库为条件。英文与数据库索引覆盖可能低估拉丁美洲、非洲与亚洲本地发表工作。因此，观察到的单位份额不估计任何国家或收入组产生的儿童肥胖研究总量，因为非英文出版物及Web of Science与Scopus外期刊未被代表。非设盲最终裁定带有锚定风险，故两个设盲编码员估计提供保守验证范围；缺乏条目层面AI暴露指示排除了AI特异性错误估计。LDA与BERTopic估计不同形式的流行度，种子、参数、分母与语料库重拟合揭示模型特异性支持与主题匹配脆弱性，包括家庭/社区反转。近期对比与大流行相交，而年度检验功效有限且2026年部分年份记录仅贡献模型拟合。五年发表对比不能确立公共政策或干预实践的相应变化。单位地理代表机构参与，未校正国家LQ仍为假设生成性。总之，这些局限界定了一个标题明确研究议程的系统地图，并识别研究层面有效性与可转移性研究的优先事项。
总体而言，分析映射了标题明确的索引儿童肥胖营养语料库如何表示食物系统转型及其发表议程如何在机构单位间变化。该地图旨在支持研究优先设定、跨区域合作与定向研究层面证据合成；临床与政策有效性决策需评估基础干预证据。对本研究主题，核心含义是膳食策略应作为对社会模式化食物环境的制度实施回应来研究，同时设计情境敏感干预研究时应考虑区域研究参与。
5 结论
出现三个证据层面。第一，在检索的标题明确英文索引语料库内的描述性发现显示主题多样性、实质性跨数据库互补性及单位产出集中于高收入机构而低收入机构代表性极小。第二，正食品加工与双重负担对比为依赖模型、依赖语料库的观察：支持在LDA中最强，并在BERTopic、年度、种子与参数规格间变化。家庭/社区对比仍依赖分类法。第三，这些模式界定了一个连接食物系统压力、实施机构与区域参与的前瞻性研究议程；研究层面合成可确立干预有效性与政策绩效。
该研究应检验从食物系统与商业压力、经政策与制度实施能力、到膳食暴露与营养结局的路径。它应将膳食测量与价格、营销、采购及社会保护相联系；将学校、家庭、社区与初级保健视为相互作用的交付环境；评估覆盖、采纳、保真度、成本、可持续性、公平与分配结局；区分研究机构地理与研究人群地理；并在代表性不足区域加强本地主导的证据生产。
