近日，我校公共衛生學院碩士生孫倩同學題為”不同混雜結構下廣義傾向性評分估計法模擬比較及應用研究”榮獲山西省優秀碩士學位論文，指導教師為王彤教授。

在流行病學研究中，對混雜因素的控制是進行病原學因果推斷從而識別潛在健康干預措施的重要手段，其中傾向性評分是控制已觀測混雜的常用技術。由于公共衛生領域很多潛在的可變干預因素（如BMI、血壓、某種膳食攝入等）是連續型變量而不是傳統的傾向性評分建模所針對的二分類變量，可對連續型暴露因素實現混雜因素均衡的廣義傾向性評分法(Generalized Propensity Score, GPS)近來備受重視。然而，不同混雜結構存在的情形下，常用的一些GPS估計法均衡混雜因素的能力尚未可知。

該學位論文中通過逐步增加模型混雜結構的復雜性，模擬比較了CBGPS、GPS-OLS以及GPS-Boosting三種方法的混雜均衡性能以及對暴露效應估計精度的影響，發現CBGPS法性能最佳，并將其應用到營養流行病學領域。

在讀期間，孫倩同學圍繞膳食模式研究在BMC Public Health上發表文章探索了煤礦工人膳食模式與10年心血管病風險水平之間的關聯；在中華預防醫學雜志上發表了成年居民日常膳食模式與2型糖尿病風險的關聯研究，該論文在“中華醫學會第六屆全國公共衛生會議”上進行大會報告，獲得全國優秀論文一等獎。

近年來，孫倩同學所在團隊在王彤教授指導下，就膳食模式統計分析方法及營養流行病學應用開展了卓有成效的研究工作。考慮到傳統的的單一營養素或食物組對健康的影響研究模式并不能反映現實世界中人們會攝入多種食物且包含多種營養素的復雜健康效應，從整體上考慮不同食物和營養素間關系的膳食模式研究受到越來越多地關注。

該團隊在nutrition journal（中科院升級版2區）發表了題為“A Review of Statistical Methods for Dietary Pattern Analysis”的述評文章，對國際上用于構建膳食模式的主要統計方法進行了重分類，全面總結評述了這些統計方法的優缺點，介紹了未來膳食模式研究中的方法學挑戰并提出了發展展望，為后續更深入的研究和理解膳食模式的構建并揭示膳食與健康結局間的關系提供了參考。針對煤礦職工的膳食營養問題，在Nutrients（中科院2區）發表題為“Gender Differences in Dietary Patterns and Their Association with the Prevalence of Metabolic Syndrome among Chinese: A Cross-Sectional Study”文章，基于山西省煤炭公共衛生研究生教育創新中心創建的職業隊列人群，探討了膳食模式與代謝綜合征的關系，發現了其關聯度的性別差異，為制定職業人群膳食指導提供了依據。針對人類食物攝入具有成分數據特點（即某種食物攝入增加會導致其他食物攝入減少），課題組在European Journal of Nutrition（中科院2區）發表題為“Association between animal source foods consumption and risk of hypertension: a cohort study”文章，將傳統替代分析與成分數據坐標轉換分析相結合，提出成分轉換替代分析CoTSA方法，并應用于中國成年人健康與營養調查的前瞻性隊列研究，發現使用其他動物性食物（奶類、蛋類、海鮮類、禽肉類）等量替代紅肉和加工肉與降低高血壓發病風險顯著相關，其中用奶制品替代紅肉和加工肉將最大程度地降低高血壓發病風險。

（圖文/孫倩）