인간의 개별 체중 변화를 예측하는 간단한 모델

성인의 과체중은 미국 인구의 2/3가 과체중으로 간주되는 국가적 문제입니다. 과체중은 심장병과 제2형 당뇨병과 같은 여러 질병과 관련이 있으므로 체중 변화와 체중 유지를 이해하고 결과를 예측할 필요가 있습니다. 개인의 체중 변화를 정확하게 예측하는 간단한 수학적 모델은 개인이 체중을 줄이고 늘리는 방법을 이해할 수 있는 기회를 제공하며, 임상 환경에서 환자의 식이 요법 준수를 촉진하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 위해, 질병 통제 센터에서 수집된 최근 데이터의 대규모 국가 대표 샘플을 기반으로 에너지 균형 방정식에 따른 체중 변화의 일차원 미분 방정식 모델을 개발하였고, 이는 지방 무게와 지방의 관계를 보여주는 대수적 관계와 결합되었습니다. 우리는 두 가지 최근의 저섭취 연구와 하나의 고섭취 연구에서 모델의 체중 변화 예측 능력을 최종 체중 데이터와 비교하여 검증했습니다. 저섭취 연구의 경우 모델 예측과 관측된 최종 체중 간의 평균 절대 오차와 표준 편차는 각각 1.8 ± 1.3 kg 미만이며, 고섭취 연구의 경우 2.5 ± 1.6 kg입니다. 모델 예측을 다른 일차원 체중 변화 모델과 비교한 결과, 평균 절대 오차, 평균 절대 오차의 표준 편차 및 집단 평균 예측에서 향상이 있음을 보여줍니다. 최대 절대 개인 오차는 약 60% 감소하여 개인 체중 변화 예측의 신뢰성을 입증했습니다. 이 모델은 섭취 변화의 결과로 개인의 체중 변화를 추정하고 체중 변화 연구 중 개인의 식이 준수를 결정하는 데 유효한 방법을 제공합니다.