Identificação de padrões alimentares por regressão por redução de posto usando o programa SAS / Identification of dietary patterns with reduced rank regression using SAS software

RESUMO

Introdução: a regressão por redução de posto (RRR) é uma técnica que vem sendo empregada na epidemiologia nutricional desde 2004. O objetivo dela é encontrar padrões alimentares associados a algum desfecho. Assim, ela é considerada uma técnica que combina informações a priori e a posteriori. A informação a priori é um conhecimento prévio da associação entre as variáveis intermediárias (biomarcadores, nutrientes) e o desfecho (doença), e a posteriori é a combinação entre as variáveis intermediárias e o consumo alimentar (variáveis preditoras). A RRR tenta explicar o máximo possível da variação das variáveis intermediárias através das variáveis preditoras. Objetivos: fornecer uma breve revisão teórica da técnica e descrever as rotinas computacionais em SAS. Métodos: análise ilustrativa utilizando-se dados do estudo “Condições de saúde das mulheres estudo de base populacional na região do Vale do Rio dos Sinos”. Foram utilizadas como variáveis intermediárias o consumo dos nutrientes sódio, potássio e gordura saturada; as variáveis preditoras foram a frequência de consumo de 70 tipos de alimentos. Conclusão: a RRR é uma poderosa ferramenta para detectar padrões alimentares que podem estar associados a alguma doença de interesse

ABSTRACT

Background: the reduced rank regression (RRR) is a technique that has been used in nutritional epidemiology since 2004. Its goal is to find food patterns associated with a particular outcome. Thus, it is considered a technique which combines prior and posterior information. The prior information consists of a previous knowledge on the association between intermediate variables (biomarkers, nutrients) and outcome (disease). The posterior information consists of the combination between intermediate variables and food consumption (predictor variable). Aims: to provide a brief theoretical review of the technique and to describe the computational routines in SAS software. Methods: An illustrative analysis using data from the study “Health conditions of women a population-based study in the Vale do Rio dos Sinos” The intermediate variables were the consumption of the nutrients sodium, potassium, and saturated fat and the predictor variables were the frequencies of consumption of 70 foods. Conclusion: The RRR is a powerful technique to detect food patterns that could be associated with a particular disease of interest