@phdthesis{Jannasch2017,
  author    = {Jannasch, Franziska},
  title     = {Methodological aspects of the derivation of dietary patterns and their association with type 2 diabetes},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {X, 205},
  year      = {2017},
  abstract  = {Hintergrund: Die Untersuchung von Ern{\"a}hrungsmustern als komplement{\"a}rer Ansatz zu der Untersuchung einzelner Lebensmittel nimmt stetig zu. Generell k{\"o}nnen drei verschiedene Ans{\"a}tze unterschieden werden um Ern{\"a}hrungsmuster herzuleiten: A priori Indizes, welche das Wissen {\"u}ber gesundheitsf{\"o}rderliche und -sch{\"a}dliche Eigenschaften eines Lebensmittels f{\"u}r einen gewissen Endpunkt nutzen; A posteriori (exploratorische) Ern{\"a}hrungsmuster, welche die populationsspezifischen vorliegenden Daten ohne eine vorangegangene Hypothese nutzen; gemischte Methoden, die das Wissen {\"u}ber bestimmte N{\"a}hrstoffe oder Biomarker, welche in der Krankheitsentstehung eine Rolle spielen, nutzen und mit einer exploratorischen Methode kombinieren um krankheitsrelevante Ern{\"a}hrungsmuster zu generieren. Vorangegangene systematische {\"U}bersichtsarbeiten, welche die Evidenz der Assoziation zwischen Ern{\"a}hrungsmustern und Diabetes mellitus Typ 2 zusammenfassten, waren entweder beschr{\"a}nkt auf eine Mustermethode oder kombinierten die Muster verschiedener Methoden, ohne die Zusammensetzung der Ern{\"a}hrungsmuster zu ber{\"u}cksichtigen. Ziel: Das Ziel dieser Dissertation war eine umfassende Untersuchung der Assoziation von Ern{\"a}hrungsmustern mit Diabetes mellitus Typ 2. Das erste Teilprojekt zielte auf die Erstellung einer systematischen {\"U}bersichtsarbeit von prospektiven Studien ab, unter der Ber{\"u}cksichtigung der verschiedenen Methoden zur Herleitung von Ern{\"a}hrungsmustern in der meta-analytischen Zusammenfassung, was in vorangegangen {\"U}bersichtsarbeiten eine Limitation darstellte. Das zweite Teilprojekt hatte die Untersuchung der Assoziation mit Diabetes mellitus Typ 2 von exploratorischen Ern{\"a}hrungsmustern, welche mit der Hauptkomponentenanalyse in einer multi-zentrischen europ{\"a}ischen Fall-Kohorten Studie hergeleitet wurden, zum Ziel. Des Weiteren wurde der eingeschr{\"a}nkten Anwendbarkeit von exploratorischen Mustern in anderen Studienpopulationen mit Methoden der Replikation dieser Ern{\"a}hrungsmuster begegnet. Methoden: Im ersten Teilprojekt wurde eine systematische Literatursuche in den Datenbanken MEDLINE und Web of Science vorgenommen, sowie ein dreistufiger Screeningprozess. Die identifizierten Studien wurden nach den jeweiligen Methoden zur Erstellung von Ern{\"a}hrungsmustern zusammengefasst und Meta-Analysen nur f{\"u}r diejenigen Ern{\"a}hrungsmuster mit vergleichbarer Zusammensetzung vorgenommen. Im zweiten Teilprojekt wurden l{\"a}nderspezifische Ern{\"a}hrungsmuster mittels Hauptkomponentenanalyse aus 36 standardisierten Lebensmittelgruppen hergeleitet. Die Assoziation mit Diabetes mellitus Typ 2 Risiko wurde mit verschieden adjustierten Cox Regressionsmodellen zur Berechnung von Hazardratenverh{\"a}ltnissen untersucht. Die Ern{\"a}hrungsmuster, welche eine signifikante Assoziation mit dem Diabetesrisiko aufzeigten, wurden anschließend {\"u}ber alle L{\"a}nder in der EPIC-InterAct Studie repliziert: Entweder wurden Summenscores ungewichteter standardisierter Lebensmittelgruppen berechnet (wenn die Korrelation mit dem originalen Ern{\"a}hrungsmuster r ≥ 0.90 war) oder Summenscores der Produkte von standardisierten Scoringkoeffizienten mit standardisierten Lebensmittelgruppen (wenn die Korrelation mit dem originalen Ern{\"a}hrungsmuster r < 0.90). Die resultierenden Scores wurden standardisiert nach der Verteilung der gesamten EPIC-InterAct Subkohorte, dann in jedem Land angewendet und die Assoziation mit Diabetes mellitus Typ 2 anhand der Cox Regressionsmodelle berechnet. Anschließend wurden Meta-Analysen zur Berechnung der gepoolten Sch{\"a}tzer durchgef{\"u}hrt. Ergebnisse: Im ersten Teilprojekt ergab die Literatursuche 48 Artikel, welche 16 Kohorten umfassten. Die Einhaltung der Mediterranen Di{\"a}t (relatives Risiko (RR) f{\"u}r den Vergleich der extremen Quantile: 0,87; 95\%-Konfidenzintervall (KI): 0,82, 0,93), der DASH Di{\"a}t (RR: 0,81; 95\%-KI: 0,72, 0,92) und des Alternative Healthy Eating Index (AHEI) (RR: 0,79; 95\%-KI: 0,69, 0,90) war mit einer signifikanten Reduzierung des Diabetesrisikos assoziiert. Exploratorische Ern{\"a}hrungsmuster, charakterisiert durch rotes und verarbeitetes Fleisch, prozessiertes Getreide, hochfette Milchprodukte, Eier und frittierte Produkte, waren positiv mit dem Diabetesrisiko assoziiert (RR: 1,44; 95\%-KI: 1,27, 1,62), w{\"a}hrend Ern{\"a}hrungs-muster, charakterisiert durch Gem{\"u}se, H{\"u}lsenfr{\"u}chte, Obst, Gefl{\"u}gel und Fisch, invers mit dem Diabetesrisiko assoziiert waren (RR: 0,84; 95\%-KI: 0,77, 0,91). Ern{\"a}hrungsmuster, welche mit reduzierter Rangregression hergeleitet wurden und charakterisiert waren durch eine hohe Aufnahme von prozessiertem Getreide, zuckerges{\"u}ßten Getr{\"a}nken und verarbeitetem Fleisch und einen niedrigen Weinkonsum, waren alle signifikant mit dem Diabetesrisiko assoziiert. Im zweiten Teilprojekt konnten zwei wesentliche Ern{\"a}hrungsmuster in jedem Land mit der Hauptkomponentenanalyse hergeleitet werden. Ein Ern{\"a}hrungsmuster, welches in Frankreich hergeleitet wurde und charakterisiert war durch N{\"u}sse, andere Fr{\"u}chte, verarbeitetes Fleisch, Fisch, Eier, Kuchen und Kekse, Kaffee und andere alkoholische Getr{\"a}nke, war signifikant assoziiert mit einem erniedrigten Diabetesrisiko. Drei andere Ern{\"a}hrungsmuster, hergeleitet in Spanien, Norfolk und Oxford, welche sich erheblich in ihrer Zusammensetzung unterschieden, waren mit einem erh{\"o}hten Diabetesrisiko assoziiert. Keine der Replikationen dieser vier Ern{\"a}hrungsmuster konnte die signifikante Assoziation mit Diabetes mellitus Typ 2 {\"u}ber andere L{\"a}nder best{\"a}tigen. Schlussfolgerung: Aus der systematischen {\"U}bersichtsarbeit ließ sich schlussfolgern, dass Ern{\"a}hrungsweisen gem{\"a}ß der Mediterranen Di{\"a}t, DASH und AHEI ein starkes Potenzial zur Pr{\"a}vention von Diabetes mellitus Typ 2 zu haben, obwohl sie sich in einigen Komponenten unterscheiden. Exploratorische Ern{\"a}hrungsmuster wurden basierend auf konkordanten Lebensmitteln gruppiert und waren signifikant mit dem Diabetesrisiko assoziiert, auch wenn die Untersuchungen einzelner Lebensmittel eher begrenzte Evidenz f{\"u}r einen Zusammenhang aufwiesen. Trotzdem bleiben sie populationsspezifische Beobachtungen. Das wurde auch in dem zweiten Teilprojekt unterstrichen, als l{\"a}nderspezifische Ern{\"a}hrungsmuster generiert wurden und keines der Ern{\"a}hrungsmuster, welches signifikant mit dem Diabetesrisiko assoziiert war, durch Simplifizierung oder Replikation der Musterstruktur des Originalmusters {\"u}ber alle L{\"a}nder best{\"a}tigt werden konnte. F{\"u}r drei RRR-Muster konnten konsistente positive Assoziationen mit dem Diabetesrisiko {\"u}ber verschiedene Studienpopulationen beobachtet werden.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Pradhan2015,
  author    = {Pradhan, Prajal},
  title     = {Food demand and supply under global change},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-77849},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xvi, 141},
  year      = {2015},
  abstract  = {Anthropogenic activities have transformed the Earth's environment, not only on local level, but on the planetary-scale causing global change. Besides industrialization, agriculture is a major driver of global change. This change in turn impairs the agriculture sector, reducing crop yields namely due to soil degradation, water scarcity, and climate change. However, this is a more complex issue than it appears. Crop yields can be increased by use of agrochemicals and fertilizers which are mainly produced by fossil energy. This is important to meet the increasing food demand driven by global demographic change, which is further accelerated by changes in regional lifestyles. In this dissertation, we attempt to address this complex problem exploring agricultural potential globally but on a local scale. For this, we considered the influence of lifestyle changes (dietary patterns) as well as technological progress and their effects on climate change, mainly greenhouse gas (GHG) emissions. Furthermore, we examined options for optimizing crop yields in the current cultivated land with the current cropping patterns by closing yield gaps. Using this, we investigated in a five-minute resolution the extent to which food demand can be met locally, and/or by regional and/or global trade. Globally, food consumption habits are shifting towards calorie rich diets. Due to dietary shifts combined with population growth, the global food demand is expected to increase by 60-110\% between 2005 and 2050. Hence, one of the challenges to global sustainability is to meet the growing food demand, while at the same time, reducing agricultural inputs and environmental consequences. In order to address the above problem, we used several freely available datasets and applied multiple interconnected analytical approaches that include artificial neural network, scenario analysis, data aggregation and harmonization, downscaling algorithm, and cross-scale analysis. Globally, we identified sixteen dietary patterns between 1961 and 2007 with food intakes ranging from 1,870 to 3,400 kcal/cap/day. These dietary patterns also reflected changing dietary habits to meat rich diets worldwide. Due to the large share of animal products, very high calorie diets that are common in the developed world, exhibit high total per capita emissions of 3.7-6.1 kg CO2eq./day. This is higher than total per capita emissions of 1.4-4.5 kg CO2eq./day associated with low and moderate calorie diets that are common in developing countries. Currently, 40\% of the global crop calories are fed to livestock and the feed calorie use is four times the produced animal calories. However, these values vary from less than 1 kcal to greater 10 kcal around the world. On the local and national scale, we found that the local and national food production could meet demand of 1.9 and 4.4 billion people in 2000, respectively. However, 1 billion people from Asia and Africa require intercontinental agricultural trade to meet their food demand. Nevertheless, these regions can become food self-sufficient by closing yield gaps that require location specific inputs and agricultural management strategies. Such strategies include: fertilizers, pesticides, soil and land improvement, management targeted on mitigating climate induced yield variability, and improving market accessibility. However, closing yield gaps in particular requires global N-fertilizer application to increase by 45-73\%, P2O5 by 22-46\%, and K2O by 2-3 times compare to 2010. Considering population growth, we found that the global agricultural GHG emissions will approach 7 Gt CO2eq./yr by 2050, while the global livestock feed demand will remain similar to 2000. This changes tremendously when diet shifts are also taken into account, resulting in GHG emissions of 20 Gt CO2eq./yr and an increase of 1.3 times in the crop-based feed demand between 2000 and 2050. However, when population growth, diet shifts, and technological progress by 2050 were considered, GHG emissions can be reduced to 14 Gt CO2eq./yr and the feed demand to nearly 1.8 times compare to that in 2000. Additionally, our findings shows that based on the progress made in closing yield gaps, the number of people depending on international trade can vary between 1.5 and 6 billion by 2050. In medium term, this requires additional fossil energy. Furthermore, climate change, affecting crop yields, will increase the need for international agricultural trade by 4\% to 16\%. In summary, three general conclusions are drawn from this dissertation. First, changing dietary patterns will significantly increase crop demand, agricultural GHG emissions, and international food trade in the future when compared to population growth only. Second, such increments can be reduced by technology transfer and technological progress that will enhance crop yields, decrease agricultural emission intensities, and increase livestock feed conversion efficiencies. Moreover, international trade dependency can be lowered by consuming local and regional food products, by producing diverse types of food, and by closing yield gaps. Third, location specific inputs and management options are required to close yield gaps. Sustainability of such inputs and management largely depends on which options are chosen and how they are implemented. However, while every cultivated land may not need to attain its potential yields to enable food security, closing yield gaps only may not be enough to achieve food self-sufficiency in some regions. Hence, a combination of sustainable implementations of agricultural intensification, expansion, and trade as well as shifting dietary habits towards a lower share of animal products is required to feed the growing population.},
  language  = {en}
}