L'association entre les modèles alimentaires dérivés de trois méthodes statistiques et le risque de diabète de type 2 : études de cohortes YaHS-TAMYZ et Shahedieh

Les résultats étaient incohérents concernant la supériorité de l'utilisation de méthodes hybrides récemment introduites pour dériver des modèles alimentaires (DP) par rapport aux méthodes statistiques largement utilisées comme l'analyse en composantes principales (ACP) dans l'évaluation des modèles alimentaires et leur association avec le diabète sucré de type 2 (T2DM). Nous visons à enquêter sur l'association entre les DP extraits en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP), les moindres carrés partiels (PLS) et les régressions à rang réduit (RRR) pour identifier les DP associés au risque de T2DM. L'étude a été menée dans le cadre de deux études de cohorte réalisées dans le centre de l'Iran. Les données d'apport alimentaire ont été recueillies par des questionnaires de fréquence alimentaire (QFA). Les DP ont été dérivés en utilisant les méthodes ACP, PLS et RRR. L'association entre les DP et le risque de T2DM a été évaluée à l'aide d'un test de régression log-binomiale. Un total de 8667 participants âgés de 20 à 70 ans ont été inclus dans cette étude. Dans les modèles ajustés multivariés, le RRR-DP3 caractérisé par une forte consommation de fruits, de tomates, d'huiles végétales et de céréales raffinées, et une faible consommation de viandes transformées, de viandes d'organes, de margarine et de graisses hydrogénées était significativement associé à un risque réduit de T2DM (Q5 vs Q1 : RR 0.540, IC 95 % 0.33-0.87, P-trend = 0.020). Aucune association significative entre le plus haut et le plus bas ou d'association par tendance n'a été observée entre les DP dérivés utilisant l'ACP ou le PLS et le T2DM. Les résultats indiquent que la méthode RRR était plus prometteuse pour identifier les DP liés au risque de T2DM par rapport aux méthodes ACP et PLS.