Cifre

În urma publicării lucrării noastre [1], s-au exprimat îngrijorări cu privire la unele aspecte detaliate ale modelului statistic al calculatorului. Criticile au fost legate atât de raționamentul, cât și de implementarea modelului.

calculatorul

Ca răspuns, am introdus optimizarea globală a perioadelor de prioritate în loc de una secvențială și am recalculat rezultatele folosind un tabel actualizat de nutrienți (USDA), precum și un set corectat de „Roriginal” [2]. În această corecție, explicăm aceste actualizări și oferim tabele și cifre revizuite pentru a corecta erorile identificate în articolul publicat.

1. Unul dintre scopurile acestei corecții a fost recalcularea rezultatelor utilizând tabelul actualizat al disponibilității nutrienților (Sursa: Calculat de USDA/Centrul pentru Politică și Promovare Nutritivă. Datele actualizate ultima dată la 1 februarie 2015). Tabelul a fost accesat în scopul recalculării în martie 2017 și în timpul procesului de pregătire a textului de corecție a fost înlocuit cu CNAP USDA pentru unul nou (https://www.cnpp.usda.gov/USFoodSupply-1909-2010 ) care nu diferă în ceea ce privește disponibilitatea macronutrienților. Vă rugăm să consultați atașat setul de date despre nutrienți folosiți de autori (fișierul S1). În versiunea anterioară a lucrării [1] a fost utilizat tabelul învechit, care în prezent nu este disponibil. Tabelul actualizat al nutrienților diferă de versiunea anterioară și impactul asupra rezultatelor recalculate.

2. S-au ridicat, de asemenea, îngrijorări cu privire la setul anterior stabilit al valorilor „Roriginal” [2]. Aceste valori au fost verificate și s-au găsit erori minore. Aceste erori sunt enumerate mai jos și nu au modificat rezultatele și concluziile lucrării [2]:

Anii publicate corectate

Aceste erori au apărut datorită introducerii manuale a datelor, deoarece a fost dificil să se judece în ce măsură erorile au influențat rezultatele descrise în lucrare [1]. În consecință, am recalculat întregul set folosind setul corectat de „Roriginal”. Recalcularea a afectat Fig. 1 și Tabelele 1-4. Vă rugăm să consultați figurile corectate 1 și tabelele 1-4 și subtitrările aici.

ABCD Evoluția în timp a disponibilității a patru macronutrienți și variabilitatea R în perioada 1929–2005. A Total grăsimi, B Carbohidrați, C Proteine, D Alcool total.

Puterea influenței a fost calculată utilizând așa-numiții „coeficienți de corelație standardizați”. Fontul îndrăzneț indică nutrientul cu cea mai mare influență asupra Rpredictului. (A) modele fără alcool. (B) Modele cu alcool.

Calculat din modele fără alcool și cu două niveluri de consum de alcool: 12,5 sau 25 g etanol pur zilnic corespunzător jumătății sau unei băuturi standard pe zi, respectiv. Trebuie menționat faptul că băutura standard pe care am folosit-o diferă de băutura standard din SUA care conține 14g de alcool pur.

3. A fost pusă sub semnul întrebării utilizarea optimizării secvențiale față de cea globală. Contrar ipotezelor noastre, procedura de optimizare secvențială nu acoperă toate posibilitățile unui maxim maxim de corelație - criteriul nostru pentru alegerea perioadelor de precedență adecvate. Prin urmare, am aplicat din nou procedura de determinare a perioadelor de precedență (utilizând optimizarea globală) până la -20 de ani, cu excepția perioadei 2 (1949-1970) cu prezența alcoolului pentru care am aplicat perioade de precedență mai scurte (-15 ani) datorită ani de interdicție în SUA.

Rezultatele recalculării care încorporează modificările de mai sus sunt prezentate în noile versiuni ale Fig. 1, Fig. 5 și Tabelelor 1-4. Rezultatele recalculării diferă de versiunea originală a lucrării [1]. Cele mai pronunțate diferențe se refereau la predicția proporțiilor de macronutrienți din tabelul 4 și din figura 5. Vă rugăm să consultați fig.

Rezultatele revizuite privind ponderea proteinelor în dietă diferă de cele prezentate în versiunea anterioară a lucrării [1]. În prezent, postulăm să reducem cantitatea de proteine ​​din dietă pentru primele trei sferturi de viață. Dimpotrivă, pentru vârsta târzie propunem să consumăm mai multe proteine ​​decât în ​​primele trei trimestre ale vieții și mai mult decât disponibilitatea istorică pentru populația studiată (Tabelul 4 și Fig. 5).

Includerea alcoolului în calcule a determinat o creștere a consumului de proteine ​​prevăzut pentru perioada vârstei medii târzii. Când vine vorba de carbohidrați și consumul total de grăsimi, aporturile noastre prognozate sunt moderat mai mici decât media corespunzătoare pentru carbohidrați și la același nivel sau ușor mai mare ca media pentru grăsimea totală. Trebuie menționat că grăsimea totală este un nutrient cu cea mai mare influență asupra Rpredict pentru majoritatea modelelor (vezi Tabelul 2). Deoarece am aplicat mărimea pasului de 5g în calculator, ± 5g reprezintă o precizie maximă a predicțiilor noastre.

Metode: explicații suplimentare

Formula pentru calcularea diferenței de energie pentru găsirea diferenței minime:

Întrucât „calculatorul” nostru produce multe rezultate cu Rpredict în intervalul (0, -0,1) galben codat, i-am impus criteriul diferenței minime de energie a unui set triplu de nutrienți dat manual, din disponibilitatea medie luată cu perioade de prioritate adecvate . Diferența de energie se calculează utilizând următoarea formulă:

Edifference = (Abs (mean_nut_1 * cal_nut_1) - (cal_nut_1 * nut_1 (i))) + Abs (mean_nut_2 * cal_nut_2) - (cal_nut_2 * nut_2 (j))) + Abs ((mean_nut_3 * cal_nut_3) - (cal_nut_3 * nut_3 ( k))) + Abs (mean_nut_4 * cal_nut_4) - (cal_nut_4 * nut_4))) * 0.7) unde Abs înseamnă valoare absolută, cal_nut_x înseamnă valoare calorică pentru nutrient x. Factorul 0.7 este introdus pentru a trece de la disponibilitate la un consum mai real, presupunând pierderi de 30%.

De asemenea, am remediat o eroare care a apărut în rezultatele noastre prezentate în Tabelul 4 cauzate de înlocuirea coloanelor de date pentru grăsime cu cea pentru proteine ​​și invers pentru perioadele 1970-1990 și 1990-2005.

În plus, autorii oferă următoarele clarificări:

Discuţie

Principala ipoteză pe care am făcut-o, că oscilațiile remarcabile ale roriginalului observate în lucrare [2] ar putea fi explicată prin variațiile proporțiilor consumului de macronutrienți de către populația SUA, trebuie confirmată de studii epidemiologice standard. Recent, au apărut mai multe lucrări care sugerează că predicțiile noastre referitoare la consumul de proteine ​​în diferite perioade ale vieții și relația sa cu decăderea cognitivă la bătrânețe [3-5] sunt valabile.