我校公共卫生学院卫生统计教研室赵俊康博士为第一作者、王彤教授为通讯作者在营养学杂志（Nutrition Journal，中科院二区）发表文章《A review of statistical methods for dietary pattern analysis》，从2021年4月至今已在Web of Science核心合集数据库中被引59次，进入基本科学指标数据库（Essential ScienceIndicators，ESI）2023年3月营养学领域的高被引论文之列。
人类营养与健康息息相关，从整体上研究膳食模式对健康的影响克服了从单一食物或营养素出发而忽视各种食物和营养素之间的相互作用，对于形成膳食指导建议更贴近现实世界的膳食行为，近些年备受关注。考虑到膳食模式的提取和其后的统计分析方法相对复杂，分析策略多样，该团队总结梳理了目前的相关统计方法学进展并进行了比较和展望。对于传统方法，介绍了研究者先验知识驱动的各种膳食评分和膳食指数方法；数据驱动的主成分分析、因子分析、聚类分析等方法；先验知识与数据驱动相结合的降秩回归等方法，之后讨论了有限混合模型FMM、treelet变换TT、数据挖掘算法DM、LASSO回归和成分数据分析CODA等新方法及其发展。文中对比了各方法的适用条件、优缺点、常用软件的实现和分析策略，为有关膳食模式统计分析方法的正确应用和分析策略的进一步发展指出方向。
该研究内容发布后受邀在中华预防医学会生物统计分会学术年会等场合进行多次报告，关于膳食模式有关研究该团队在Nutrients、European Journal of Nutrition、Public Health Nutrition、BMC Public Health等期刊已发表多篇论著，相关研究曾获中华医学会第六次全国公共卫生学术会议优秀论文一等奖、环境与职业医学杂志当期封面文章、2021年山西省优秀博士论文等荣誉。ESI评价工具是对科研团队所发表文章本身的学术关注而不是对整个期刊的评价，本研究被Web of Science核心合集数据库收录为ESI高被引论文，表示该文在同一发表年营养学领域中被引频次排名于全球前1%，反映了该团队在营养学研究领域所获得的学术认可，对于高水平公共卫生学院建设的科学研究方面起到了积极作用。
（文/梁洁）
