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J-GLOBAL ID：202102250956028832   整理番号：21A0097325

早産児における小児期肥満の早期生活危険因子を同定するための解釈可能な機械学習アルゴリズムの統合:前向き出生コホート【JST・京大機械翻訳】

Integration of an interpretable machine learning algorithm to identify early life risk factors of childhood obesity among preterm infants: a prospective birth cohort

著者 (15件)： Fu Yuanqing (Institute of Basic Medical Sciences, Westlake Institute for Advanced Study, School of Life Sciences, Westlake University, Hangzhou, China) ,  Fu Yuanqing (China-Canada Joint Lab of Food Nutrition and Health, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Gou Wanglong (Institute of Basic Medical Sciences, Westlake Institute for Advanced Study, School of Life Sciences, Westlake University, Hangzhou, China) ,  Hu Wensheng (Department of Obstetrics and Gynecology, Hangzhou Women’s Hospital (Hangzhou Maternity and Child Health Care Hospital), Hangzhou, China) ,  Mao Yingying (Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, China) ,  Tian Yunyi (Institute of Basic Medical Sciences, Westlake Institute for Advanced Study, School of Life Sciences, Westlake University, Hangzhou, China) ,  Liang Xinxiu (Institute of Basic Medical Sciences, Westlake Institute for Advanced Study, School of Life Sciences, Westlake University, Hangzhou, China) ,  Guan Yuhong (Jiaxing University Affiliated Women and Children Hospital, Jiaxing, China) ,  Huang Tao (Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University, Beijing, China) ,  Li Kelei (Institute of Nutrition and Health, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Guo Xiaofei (Institute of Nutrition and Health, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Liu Huijuan (Jiaxing University Affiliated Women and Children Hospital, Jiaxing, China) ,  Li Duo (Institute of Nutrition and Health, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Zheng Ju-Sheng (Institute of Basic Medical Sciences, Westlake Institute for Advanced Study, School of Life Sciences, Westlake University, Hangzhou, China) ,  Zheng Ju-Sheng (Institute of Nutrition and Health, Qingdao University, Qingdao, China)
資料名： BMC Medicine (Web)  (BMC Medicine (Web))
巻： 18  号： 1  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7435A  ISSN： 1741-7015  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 早産児の小児肥満の早期生活危険因子は不明であり,摂食習慣の影響についてはほとんど知られていない。早産児の小児過体重/肥満の早期生活危険因子を同定し,同定された危険因子を改変できる摂食習慣を決定することを目的とした。合計338,413の母子対を,Jiaxing Birth Cohort(1999~2013)に登録し,2125人の適格な単胎生児を,分析に含めた。健康診断,身体測定,生活様式,および各参加者の食事習慣に関するデータを,診療所への訪問時に得た。解釈可能な機械学習に基づく解析フレームワークを用いて,小児過体重/肥満の早期寿命予測因子を同定し,Poisson回帰を用いて摂食習慣と同定された主要な予測因子の間の関係を調べた。適格2125人の早産児(863人[40.6%]女児)のうち,274人(12.9%)は4~7歳時に過体重/肥満を発症した。早期生活変数を25の特徴にまとめ,小児の過体重/肥満の予測因子として2つの最も重要な特徴を同定した:乳児BMI(ボディマスインデックス)Zスコア変化の軌跡は,補正年齢の最初の1年間および登録時の母親のBMI。転帰に対する異なるBMI Zスコア軌跡の影響に従って,著者らは,この特徴を有利で好ましくない軌跡に分類した。固形食品の初期導入(補正年齢≦3か月)と比較して,補正年齢の6か月後の固形食品の導入は,好ましくない軌跡における11%低いリスク(リスク比,0.89;95%CI,0.82~0.97)と有意に関連していた。生後1年以内のBMI Zスコア変化の軌跡は,早産児の小児過体重/肥満の最も重要な予測因子である。補正年齢の6か月後の固形食品の導入は,好ましくない軌跡におけるリスクを軽減するための推奨供給実践である。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 食習慣 ,  ライフスタイル ,  *肥満 ,  子供 ,  乳児 ,  健康診断 ,  身体測定 ,  *危険因子 ,  *機械学習 ,  ボディマスインデックス
準シソーラス用語： 過体重 ,  *早産児 ,  予測因子 ,  Zスコア ,  *小児肥満 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 早産児 ,  小児肥満 ,  早期生命危険因子 ,  機械学習

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

引用文献 (32件)：

• Chawanpaiboon S, Vogel JP, Moller AB, Lumbiganon P, Petzold M, Hogan D, Landoulsi S, Jampathong N, Kongwattanakul K, Laopaiboon M, L, et al. Global, regional, and national estimates of levels of preterm birth in 2014: a systematic review and modelling analysis. Lancet Glob Health 2019;7:e37-e46.
• UNICEF, WHO, World Bank, UN-DESA Population Division. Levels and trends in child mortality report 2018. https://www.who.int/maternal_child_adolescent/documents/levels_trends_child_mortality_2018/en/. Accessed 11 Nov 2019.
• BMC Public Health; Nutritional status and risk factors of overweight and obesity for children aged 9-15 years in Chengdu, Southwest China; P Li, F Yang, F Xiong, T Huo, Y Tong, S Yang, M Mao; 12; 2012; 636; 10.1186/1471-2458-12-636; citation_id=CR3
• Pediatrics; Antecedents of obesity among children born extremely preterm; CT Wood, O Linthavong, EM Perrin, A Leviton, EN Allred, KCK Kuban, TM O'Shea; 142; 2018; 10.1542/peds.2018-0519; citation_id=CR4
• J Pediatr; Extreme preterm infant rates of overweight and obesity at school age in the SUPPORT neuroimaging and neurodevelopmental outcomes cohort; BR Vohr, R Heyne, CM Bann, A Das, RD Higgins, SR Hintz; 200; 2018; 132-139; 10.1016/j.jpeds.2018.04.073; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (10件)： 早産児 ,  小児期肥満 ,  早期 ,  生活 ,  危険因子 ,  同定 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  統合 ,  出生コホート