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Main Title: Identifizierung und Charakterisierung eines mit dem Risiko für Typ-2-Diabetes assoziierten Ernährungsmusters in der EPIC-Potsdam-Studie
Translated Title: Identification and characterization of a dietary pattern associated with the risk of type 2 diabetes in the EPIC-Potsdam Study
Author(s): Heidemann, Christin
Advisor(s): Boeing, Heiner
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät VII - Wirtschaft und Management
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Der Ernährungsmusteransatz findet aufgrund von Limitierungen, die mit der Betrachtung einzelner Nährstoffe und Lebensmittel als Determinanten von Erkrankungen verbunden sind, ein zunehmendes Interesse. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war, anhand der kürzlich in die Ernährungsepidemiologie eingeführten statistischen Methode RRR ein mit dem Risiko für Typ-2-Diabetes assoziiertes Ernährungsmuster herzuleiten und dieses anschließend zu simplifizieren und zu charakterisieren. Die Herleitung und Simplifizierung des Ernährungsmusters erfolgten in einer in die prospektive EPIC-Potsdam-Studie eingebetteten Fall-Kontroll-Studie mit 192 verifizierten inzidenten Typ-2-Diabetesfällen und 382 Kontrollpersonen. Mittels RRR mit den Aufnahmemengen von 48 Lebensmittelgruppen als Prädiktoren und den Plasmakonzentrationen von HbA1c, HDL-Cholesterol, CRP und Adiponektin als Responses wurden vier Ernährungsmuster hergeleitet. Ein hoher Score des ersten Musters war mit geringeren HbA1c-Werten und höheren HDL-Cholesterol- und Adiponektinwerten sowie im multivariaten bedingt logistischen Regressionsmodell mit einem deutlich geringeren Diabetesrisiko assoziiert als ein niedriger Score. Die Struktur des komplexen, 48 gewichtete Lebensmittelgruppen umfassenden Musters konnte anhand einer objektiven Herangehensweise vereinfacht werden. Das simplifizierte Muster schloss lediglich acht ungewichtetete Lebensmittelgruppen ein, wobei der Konsum von Bier, kalorienreichen Softgetränken, rotem Fleisch, Hülsenfrüchten und hellem Brot invers und der Konsum von frischem Obst, süßem Brotaufstrich und Kaffee direkt mit dem Muster verbunden war. Dennoch wies das simplifizierte Muster eine zum komplexen Muster vergleichbare Beziehung zu den Biomarkerkonzentrationen und zum Diabetesrisiko auf. Das simplifizierte Muster wurde in eine von der Fall-Kontroll-Studie unabhängige Kohorten-Studienpopulation der EPIC-Potsdam-Studie mit 651 verifizierten inzidenten Typ-2-Diabetesfällen und 23948 nicht an Typ-2-Diabetes erkrankten Personen übertragen. Im geschlechtsstratifizierten multivariaten Coxschen Regressionsmodell konnte eine für Frauen und Männer etwa gleich stark ausgeprägte, signifikant inverse Beziehung des Musters zum Diabetesrisiko beobachtet werden. Ein hoher Score des simplifizierten Musters war bei beiden Geschlechtern durch ein hinsichtlich der Diabetesentwicklung günstigeres Nährstoffprofil, einen niedrigeren Taillenumfang, ein höheres Alter und weniger Raucher und sportlich Inaktive charakterisiert als ein niedriger Score. Insgesamt konnte etwa jeder zwölfte weibliche Diabetesfall und sogar jeder fünfte männliche Diabetesfall auf einen niedrigen Musterscore zurückgeführt werden. Diese Zahlen verdeutlichen das mit günstigen Scorewerten des identifizierten Musters verbundene hohe Präventionspotenzial hinsichtlich Typ-2-Diabetes. Die Ergebnisse dieser Arbeit und weiterer bisheriger RRR-Arbeiten zeigen zudem, dass die RRR geeignet ist, für Erkrankungen prädiktive Ernährungsmuster zu identifizieren.
As a result of limitations related to the investigation of single nutrients and foods as determinants of a disease the dietary pattern approach receives an increasing interest. The purpose of the present study was to identify a dietary pattern associated with the risk of type 2 diabetes using the statistical method RRR, which has recently been proposed to the field of nutritional epidemiology. Furthermore, it was aimed to simplify and characterize the derived pattern. For identification and simplification of a dietary pattern data of a case-control study nested within the prospective EPIC-Potsdam Study and comprising 192 verified incident cases of type 2 diabetes and 382 control subjects were used. Four dietary patterns were obtained by applying RRR with intake data on 48 food groups as predictors and plasma concentrations for HbA1c, HDL-cholesterol, CRP and adiponectin as responses. Compared to a low score a high score for the first pattern was associated with lower values of HbA1c and higher values of HDL-cholesterol and adiponectin as well as a substantially lower risk of type 2 diabetes in the multivariate conditional logistic regression model. The composition of the complex, 48 weighted food groups containing pattern was simplified by means of an objective method. The simplified pattern consisted only of eight unweighted food groups. In detail, the consumption of beer, high-caloric soft drinks, red meat, legumes and refined bread was inversely associated with the pattern, whereas the consumption of fresh fruit, sweet spread and coffee was directly related to the pattern. Nevertheless, the simplified pattern’s associations with biomarker concentrations and risk of diabetes were comparable to those of the complex pattern. The simplified pattern was applied to a cohort population of the EPIC-Potsdam Study with 651 verified incident cases of type 2 diabetes and 23948 subjects free of the disease, who were not included in the nested case-control study. In the sex-stratified multivariate Cox regression model a significant inverse association of the pattern with the risk of diabetes, which was similar for men and women, was observed. In both, men and women, a high score for the simplified pattern was characterized by a more favorable nutrient profile in terms of diabetes prevention, a lower waist circumference, a higher age and less smokers and sporting inactive persons than a low score. Altogether, every twelfth female and even every fifth male with type 2 diabetes was attributable to a low pattern score. These numbers emphasize the high potential of type 2 diabetes prevention related to an advantageous score of the identified pattern. Moreover, the results of this study and further existing studies using RRR revealed, that the RRR is an appropriate method to identify patterns predictive of a disease.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-14037
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1748
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1451
Exam Date: 9-Oct-2006
Issue Date: 24-Oct-2006
Date Available: 24-Oct-2006
DDC Class: 610 Medizin und Gesundheit
Subject(s): Epidemiologie
Ernährung
Ernährungsmuster
Reduzierte Rangregression
Typ-2-Diabetes
Dietary pattern
Epidemiology
Nutrition
Reduced rank regression
Type 2 diabetes
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