CN113345555B - 一种通过体熵评价认知水平的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通过体熵评价认知水平的方法，它包括如下步骤：步骤一，选定指标，选择身体测量和体成分、能耗比值、营养素比值、SNP比、益生菌比值作为基础指标；步骤二，指标测量，将步骤一中选定的指标进行数据测量，得到测量结果；步骤三，数据处理，将步骤二中的测量结果进行数据处理，得到处理数据；步骤四，结果计算，将步骤三种得到的处理数据进行计算得到体熵数据结果，H(B)＝‑∑P(bi)lnP(bi)B为步骤一中任一的选定的营养指标，bi为具体指标值，P(bi)为bi概率，H(B)为体熵；步骤五，比较评价，将体熵数据结果与标准范围进行比较得到认知水平的评价结论。
Description
技术领域
本发明涉及营养评价领域，尤其是一种通过体熵评价认知水平的方法。
背景技术
人体营养状况是基础性的健康指标，人体营养评价和表征方法有人体直接检验检测法、膳食营养成分比对需要量(RNI/Al)评价法、临床营养三级诊断包括膳食史、疾病史、心理评测、营养风险筛查以及营养评估量表以及其他非共识的方法。目前，比较普及的人体营养状况主要有四类方法评价并表示：1.身体测量，包括身高、体重、BMI或Z评分等，主要判断超重肥胖、低体重、生长迟缓、消瘦等营养不良现象，由于身体测量简便易行而被广泛应用，但其存在精准度不足，且不能反映具体营养素的量化状况。近年来，体成分测量发展迅速，其提供人体水分、脂肪、蛋白质(肌肉)和电解质百分比，较人体测量提供的信息更为准确。2.膳食营养成分是通过膳食调查，获得个体每日各类食物摄入量，通过食物成分表计算或实际检测获得个体每日营养素及能量的摄入量，比对膳食营养素参考摄入量，确定摄入不足、过量或适宜。其优点在于应用多年，方法比较成熟，但缺点在于通过食物需求估计，距离人体自身实际营养状况存在偏差，另外膳食调查比较繁琐，食物成分表代表性不足，计算结果与实测结果不吻合等问题。3.生物化学指标，人体生物样本检验是目前较为准确的判断方法，通过血液、唾液、粪便、毛发等直接检测营养素指标或生物标志物水平，结合判断阈值进行营养状况直接判断，特别是近年来分子营养学已支持营养基因(SNP)的检验，在一定程度反映营养个体差异，同时也可以检测肠道微生物等人体共生微生物的生态状况，因而可以较为精准全面地反映人体的营养状况。然而这些方法均存在突出的缺陷，即不能总体反映人体营养多层面多指标的系统性综合状况。4.营养诊断，主要是临床医院使用，通过营养筛查、评估和诊断量表进行综合量化评价，以确定患者的营养状况。该方法是通过问询患者一段时间内体重、饮食、身体活动等行为和病征的变化情况，判断营养不良等级，从而决定医学治疗和营养干预方案。5.其他方法，包括营养不良医学诊断，如口角炎、佝偻病、败血症、严重贫血等，属于行为学的测量、如发育商、智商等方法，但与营养因果关系尚待明确，目前多用于疾病或发育评测。
营养是生命物质基础，决定着人体的生命状态。人体自身的营养状况需要表征度较高的度量方法，以判断健康状况，同时食物持续向人体输送物质和能量，维持人体结构、代谢和机能，其对人体需求适宜性也应有表征度较高的度量方法，但是上述营养状况的测量方法仅仅局限在对身体某一方面的健康状况的判断，而对于其他方面，例如认知水平方面未见有涉及，而现有的认知水平的评价主要靠调查问卷得出，这样得出的结果对个体而言往往存在一些由于个体原因产生的偏差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明公布了一种通过体熵评价认知水平的方法，它包括如下步骤：
步骤一，选定指标，选择身体测量或体成分、能耗比值、营养素比值、SNP比、益生菌比值作为基础指标；
步骤二，指标测量，将步骤一中选定的指标进行数据测量，得到测量结果；
步骤三，数据处理，将步骤二中的测量结果进行数据处理，得到处理数据；
步骤四，结果计算，将步骤三种得到的处理数据进行计算得到体熵数据结果，H(B)＝-∑P(bi)lnP(bi)，B为步骤一中任一的选定的营养指标，bi为具体指标值，P(bi)为bi概率，H(B)为体熵。
步骤五，比较评价，将体熵数据结果与标准范围进行比较得到人体认知水平的评价结论。
进一步的，所述步骤二中身体测量采用BMI比(身体质量指数)，且适用于年龄大于等于6岁人群，BMI比＝BMI与建议界值的比值，若实测值低于BMI建议范围下限，则实测BMI/下限；若高于BMI建议范围上限，则建议范围上限/实测BMI；若在BMI建议范围内，取1。
进一步的，所述步骤二中体成分采用儿童Z评分(儿童营养状况评价指标)/体成分比，适用于年龄小于等于5岁人群，Z评分比＝(HAZ比+WAZ比+WHZ比)/3，其使用HAZ为年龄别身高Z评分(HAZ)、WAZ为年龄别体重Z评分(WAZ)、WHZ为身高别体重(WHZ)三个Z评分，若某个Z评分值<正常范围下限值，则其Z评分比值＝实测Z/建议的Z下限值；若>上限，则为正常范围上限值/实测Z值；若在正常范围内，则取1；
体成分比：体成分比＝1/n∑(某实际体成分比)，n为体成分指标个数，体成分包括身体脂肪、肌肉、水分和矿物质占总体重的百分比，体成分比为实测体成分与建议值的比,若实测值<正常范围下限值，则，某实际体成分比＝实测值/正常范围下限值；若实测值>正常范围上限值，实际体成分比＝正常范围上限值/实测值；若在正常范围内，则取1。
进一步的，所述步骤二中能耗比值的计算方法为：能耗比值＝实际能耗/DRI推荐值。
进一步的，所述步骤二中营养素比值＝1/n∑(某个营养素比值)。若血清中某营养素实际低于正常范围下限值，则其比值为实测值/正常范围下限值，若摄入量高于正常范围上限值，则比值为正常范围上限值/实测值，若在正常范围内，则取1。
进一步的，所述步骤二中SNP比＝某营养素相关的SNP中测得为突变型的数量占总测定SNP数量的比值，SNP比值＝1/n∑(某营养素SNP比值)，n为SNP个数。
进一步的，所述步骤二中益生菌比值＝肠道双歧杆菌丰度+乳杆菌丰度＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数。
进一步的，所述步骤四中P(bi)的计算方法为:概率＝实测值低于正常范围下限时①指标实测值/正常范围界值下限，实测值高于上限时：正常范围值上限/指标实测值，若在正常范围内，则取1；肠道微生物概率＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数。
优点效果
本发明公开了一种通过体熵评价认知水平的方法，通过采用具有确定数值的指标的衡量营养状况得到的结果更加准确，并且可以反应幼儿的的认知水平，避免了采用认知水平调查时存在的偏差。
附图说明
图1本发明中应用实例的体熵(1a)和认知分(1b)的频次分布图；
图2本发明中应用实例的体熵百分位分布图；
图3本发明中应用实例的认知百分位分布图；
图4本发明中应用实例的认知分与体熵回归图。
具体实施方式
下面结合实施例对发明做进一步说明，但不局限于说明书上的内容。
熵的概念产生于热力学研究，是有序性的度量，由于其描述自然界较为底层的规律，被用于生命、信息等领域。与自然界的熵增原理不同，生命是逆熵现象。人体全生命过程表现为结构和机能有序性的增加期即儿童和青少年生长发育期，有序性增长进入平台维持期即成年期，之后有序性不断减弱至终点即老年期。用熵表示有序性，生命过程表现为熵减期、低熵平台期、熵增期。因此通过熵的度量可以有机地表示生命状态。由于生命太过复杂，全面表示生命熵难以做到，为此我们提出体熵的观念，即人体生命结构和代谢的有序性，建立营养状况的全新的评价方法，与传统的营养指标性评价在本质上发生改变。
本发明公布了一种通过体熵评价认知水平的方法，它包括如下步骤：
步骤一，选定指标，选择身体测量或体成分、能耗比值、营养素比值、SNP比、益生菌比值作为基础指标；
步骤二，指标测量，将步骤一中选定的指标进行数据测量，得到测量结果；
步骤三，数据处理，将步骤二中的测量结果进行数据处理，得到处理数据；
步骤四，结果计算，将步骤三种得到的处理数据进行计算得到体熵数据结果，H(B)＝-∑P(bi)lnP(bi)，B为步骤一中任一的选定的营养指标，bi为具体指标值，P(bi)为bi概率，H(B)为体熵，
步骤五，比较评价，将体熵数据结果与标准范围进行比较得到人体认知水平的评价结论。
步骤二中身体测量或体成分＝BMI比或儿童Z评分/体成分比，
当年龄大于等于6岁时采用BMI比＝BMI与建议界值的比值，若实测值低于BMI建议范围下限，则实测BMI/下限；若高于BMI建议范围上限，则建议范围上限/实测BMI；若在BMI建议范围内，取1。
当年龄小于等于5岁时采用Z评分比：Z评分比＝(HAZ比+WAZ比+WHZ比)/3，其使用HAZ年龄身高Z评分(HAZ)、WAZ年龄别体重Z评分(WAZ)、WHZ身高别体重Z评分(WHZ)三个Z评分，若某个Z评分值<正常范围下限值，则其Z评分比值＝实测Z/建议的Z下限值；若>上限，则为正常范围上限值/实测Z值；若在正常范围内，则取1。
体成分比：体成分比＝1/n∑(某实际体成分比)，n为体成分指标个数。体成分包括身体脂肪、肌肉、水分和矿物质占总体重的百分比，体成分比为实测体成分与建议值(给出一个建议值依据来源)的比。若实测值<正常范围下限值，则，某实际体成分比＝实测值/正常范围下限值；若实测值>正常范围上限值，实际体成分比＝正常范围上限值/实测值；若在正常范围内，则取1。
例如：某成年男性，测得体脂肪含量为16kg，体重70kg，计算脂肪率为22.8％，属于轻度肥胖，其脂肪比为20％/22.8％＝0.87。
步骤二中能耗比值的计算方法为：能耗比值＝实际能耗/DRI推荐值。
举例：通过传感器法获得某男性成年人实际日能量消耗为2300kcal，根据中国DRIs轻体力活动成年男性日能量推荐量2000kcal，则能量比为2000/2300＝0.87。
也可以通过计算得到实际能耗值，例如：个体总能量消耗量，依据WHO公式计算，男孩：TEE(MJ/d)＝1.298+0.265×W-0.0011×W2；女孩：TEE＝1.102+0.273×W-0.0019×W2；其中W为体重(kg)。身体活动水平(PAL)按II级计，WHO分级进行受观测个体能分级。男孩：能耗比值＝TEE(男)/3.77(MJ/d)；女孩：能耗比值＝TEE(女)/3.35(MJ/d)。3.77MJ/d为1岁男孩II级PAL的每日能量需要量，3.35MJ/d为1岁女孩II级PAL能量需要量，或者也可以采用其他已知的公认的能耗测量或计算方法。
步骤二中营养素比值＝1/n∑(某个营养素比值)。若血清中某营养素实际低于正常范围下限值，则其比值为实测值/正常范围下限值，若摄入量高于正常范围上限值，则比值为正常范围上限值/实测值，若在正常范围内，则取1。例如血清铁蛋白是表示人体铁营养状况的指标，世界卫生组织推荐的正常范围值为15-200ng/ml，主要营养素均有范围值。
实际计算中，如某些营养素缺失检验数据，可省略该数据，不影响计算。n是检验的营养素个数。例如测定了42种营养素的含量，则计算每个营养素比值后，进行加和后，除以42。
步骤二中SNP比＝某营养素相关的SNP中测得为突变型的数量占总测定SNP数量的比值，SNP比值＝1/n∑(某营养素SNP比值)，n为SNP个数。
步骤二中益生菌比值＝肠道双歧杆菌丰度+乳杆菌丰度＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数，具体的16sRNA测量属，红基因技术测量全基因。
步骤四中P(bi)的计算方法为：概率＝实测值低于正常范围下限时①指标实测值/正常范围界值下限，实测值高于上限时：正常范围值上限/指标实测值，若在正常范围内，则取1；肠道微生物概率＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数。
体熵(bodyentropy)的本质是人体能量及物质结构的无序性(或不确定性)，通过5个向量来综合表征，即1)结构无序性(Ss，structureentropy)：贴近标准值为无序度地，反之为高，由体成分或BMI(Z评分)与标准参考值的比例来表示。由于标准值是区间范围，故低于标准值，采用实测值比标准值下限；高于标准值，则由上限值比实测值。落入区间为有序，熵为0。通过比值实现标化，即占比越高越无序。说明熵增或熵积累较强，营养状况越差。2)遗传有序性和表达无序性，其中遗传无序性由营养相关SNP中突变型占比表示。占比越高无序性越高。该SNP的转录无序性由突变SNP的RNA表达量占当时RNA总量表示，占比越高无序性越高。3)能量无序性(Se，energyentropy)：能量耗散的程度由实际耗散量占应当耗散量的比值表示。由于能量耗散标准也是范围值，与上述方法相似进行熵计算。4)营养素无序性(Sn，nutrientsentropy)：维生素、矿物元素、氨基酸、脂肪酸占标准值的比例。计算同上。5)共生生物有序性能，即肠道微生物状态，引入两个单向指标即菌群丰度和益生菌丰度。四部分熵按方差大到小排序，计算权重，进行加权平均，获得体熵。
应用实例
对随机抽样取生活在县城194名6-11月龄婴幼儿，进行膳食调查和身体测量，并获取血液、唾液、粪便样本，进行生化指标检验。并对所有婴幼儿进行认知发育水平调查，可以采用BSID儿童认知发育量表，作为健康发育的结局指标。营养不良可以导致免疫功能低下，易感染疾病；可导致成年劳动效率低下，情绪低沉或记忆行为不佳，亦可导致早期儿童发育迟缓，表现为认知得分较低。
膳食调查方法：WHO婴幼儿最低合格膳食调查方法，该方法不同于24小时喂养人膳食回顾法进行膳食调查。不能提供带量的食物数据，因而无法真实计算食熵，仅采用食物种类占每日应喂养食物种类的比值进行食熵计算，估计偏差较大。
身体测量(或体成分测量)、Z评分及Z评分比计算：身体测量方法：使用体长和体重量床进行身长和体重测量；测量时要求脱掉所有衣物。分别计算年龄别身长Z评分(HAZ)、年龄别体重Z评分(WAZ)和身高别体重Z评分(WHZ)。计算公式为，1)HAZ＝(测量的个体身长-全球同月龄儿童身长均值)/所测量个体身长的标准差。判断方法：HAZ<-2为生长迟缓。2)WAZ＝(测量的个体体重-全球同月龄儿童体重均值)/所测量个体体重的标准差，判别WAZ<-2为低体重，HAZ>2为超重，HAZ>3为肥胖WAZ。WAZ＝(测量的个体体重-全球同月龄同身长儿童体重均值)/所测量个体体重的标准差。WAZ<-2为消瘦。Z评分比＝[HAZ/(-2)+WAZ/(-2)*+WHZ/(-2)],若WAZ>2，则该项应按2/WAZ计算；若WAZ>3,则按3/WAZ计算。
能耗比值：个体总能量消耗量，依据WHO公式计算，男孩：TEE(MJ/d)＝1.298+0.265×W-0.0011×W2；女孩：TEE＝1.102+0.273×W-0.0019×W2；其中W为体重(kg)。身体活动水平(PAL)按II级计，WHO分级进行受观测个体能分级。男孩：能耗比值＝TEE(男)/3.77(MJ/d)；女孩：能耗比值＝TEE(女)/3.35(MJ/d)。3.77MJ/d为1岁男孩II级PAL的每日能量需要量，3.35MJ/d为1岁女孩II级PAL能量需要量；参见中国营养学会编著《中国居民膳食营养素参考摄入量(2013)》(P88-94)。
营养素比值计算：
血液营养素指标测量，采用HPLC-MS测定维生素A、D、B1、B2、叶酸、B12；全自动生化仪测定铁蛋白；ICP-MS测定血液中微量元素包括钙、铁、锌。以维生素A比值计算举例：《中国居民营养素参考摄入量(2013)》(P318)VA边缘缺乏与缺乏的界值范围为0.7-105μmol/L。VA比值计算分为三种，1)实测值低于下限值，VA比值＝血清视黄醇实测值(μmol/L)/0.7μmol/L；2)实测值在界值范围内，VA比值＝1；3)实测值高于界值范围上限，VA比值＝105μmol/L/血清视黄醇实测值(μmol/L)；其他营养素参考界值均来源于《中国居民营养素参考摄入量(2013)》和《中国营养科学全书》。
营养素比值＝1/10×∑(某个营养素比值)
SNP检测：通过文献获得与维生素A、D、E、B6、B12、叶酸、钙、铁、锌、硒、碘营养素缺乏相关的52个SNP遗传标记。
具体包括：
蛋白质：血液白蛋白、前白蛋白、肽、氨基酸(其中成人8中必需氨基酸，赖氨酸、色氨酸、苯丙氨酸、蛋氨酸、苏氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸；组氨酸-儿童)。
脂肪：甘油三酯、胆固醇、LDL、HDL、脂肪酸(饱和、单不饱和以及多不饱和脂肪酸：亚油酸、亚麻酸、DHA、EPA)。
维生素：脂溶性维生素(A、D、E和K)、水溶性维生素(B1、B2、B6、B12、泛酸、叶酸、尼克酸、胆碱、生物素、VC)。
矿物质：常量元素：钙(骨密度)、磷、钾、钠、镁和氯；微量元素：铁(铁蛋白)、碘(尿碘)、锌(血清锌)、铜、硒(硒蛋白)、氟、铬、錳、钼。
或者为了有更好的检测的准确性可以增加检测项目，目前已知的143个SNP遗传标记全部检测，后续随着研究发展可以增加更多的检测项目。
通过获得的血液或唾液样本进行DNA提取，并进行SNPs检验。采用二代测序方法(NGS)测定所有基因序列中的SNP。
SNP比＝某营养素相关的SNP中测得为突变型的数量占总测定SNP数量的比值，SNP比值＝1/52×∑(某营养素SNP比值)，52为营养相关目标SNP个数。
益生菌比值计算：采用16sRNA测定粪便中微生物种类和丰度。
共获得181人全项数据。
采用SPSS19进行数据分析，包括婴幼儿基本信息，体熵和认知分的数据描述和分布，进行认知分与体熵的相关性分析并获得线性回归方程。
表1列出婴幼儿基本信息(n＝194)。由于血液样本存在未抽到和溶血现象，导致13例样本数数据不全，表2列出体熵和认知得分(n＝181)，图1列出频次分布；表3、图2和图3列出体熵和认知分的百分位分布。
表1受试人基本特征
表2体熵与认知得分
表3体熵与认知得分分布
表4
表5
早期儿童认知发育受到营养状况的影响，营养状况低下会导致认知发育分下降，二者具有显著相关性，本例认知分与体熵的线性回归系数为R＝0.186，R2＝0.034，相关性达到显著水平(P<0.05)。回归公式为：体熵＝0.186*认知分+0.574(图4、表4采用认知分作为结局自变量与因变量体熵的回归系数)。根据表3，通过对认知分按百分位的P10、P50、P90进行切点分类，提出认知分值(对应百分位)表达认知发育状况，与同样切点给出的体熵判断的营养状况进行比对，见表5。低于P10的认知得分，即低于33分为认知发育低下，P10-P50(33-43分)为认知发育不足，P50-P90(43-56)为认知发育正常，而≥P90为认知发育较好，则计算出的占比与对应的体熵占比高度一致，由此可见采用同样百分位值来确定体熵的得分对认知状况评价，避免了采用现有的调查表的形式存在的由于个体原因造成的偏差较大的情况，进而得到与认知水平对应的体熵标准。因而表明体熵可以较准确地表征人体认知状况，进而反应营养状况，具体见上表5，采用营养结局指标认知发育状况评测得分确定体熵对营养状况评价的界值。
灵敏性分析显示，去除体熵计算中5项中任何一个项(Z评分、能耗比值、营养素比值、SNP比值、益生菌比值)，均对个体结果产生明显影响，去除组与未去除组结果存在显著差异，为此认为，上述5项均为体熵计算的必需项。
显然，本发明的上述实施方式仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通方法人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的方法方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
Claims (8)
1.一种通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，它包括如下步骤：
步骤一，选定指标，选择身体测量或体成分、能耗比值、营养素比值、SNP比、益生菌比值作为基础指标，所述身体测量采用BMI比或Z评分，所述体成分包括身体脂肪、肌肉、水分和矿物质占总体重的百分比，所述能耗比值采用实际能耗/DRI推荐值，所述营养素包括蛋白质、脂肪、维生素和矿物质，所述SNP包括营养素缺乏相关的SNP遗传标记，所述益生菌包括肠道双歧杆菌、乳杆菌；
步骤二，指标测量，将步骤一中选定的指标进行数据测量，得到测量结果；
步骤三，数据处理，将步骤二中的测量结果进行数据处理，得到处理数据；
步骤四，结果计算，将步骤三种得到的处理数据进行计算得到体熵数据结果，H(B)＝-∑P(bi)lnP(bi)，B为步骤一中任一的选定的营养指标，bi为具体指标值，P(bi)为bi概率，H(B)为体熵；
步骤五，比较评价，将体熵数据结果与标准范围进行比较得到认知水平的评价结论。
2.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中：
身体测量采用BMI比(身体质量指数)，且适用于年龄大于等于6岁人群，BMI比＝BMI与建议界值的比值，若实测值低于BMI建议范围下限，则实测BMI/下限；若高于BMI建议范围上限，则建议范围上限/实测BMI；若在BMI建议范围内，取1。
3.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中：
体成分采用儿童Z评分(儿童营养状况评价指标)/体成分比，适用于年龄小于等于5岁人群，Z评分比＝(HAZ比+WAZ比+WHZ比)/3，其使用：HAZ(年龄别身高Z评分)、WAZ(年龄别体重Z评分)和WHZ(身高别体重Z评分)三个方面的Z评分，若某个Z评分值<正常范围下限值，则其Z评分比值＝实测Z/建议的Z下限值；若>上限，则为正常范围上限值/实测Z值；若在正常范围内，则取1；
体成分比：体成分比＝1/n∑(某实际体成分比)，n为体成分指标个数，体成分包括身体脂肪、肌肉、水分和矿物质占总体重的百分比，体成分比为实测体成分与建议值的比,若实测值<正常范围下限值，则，某实际体成分比＝实测值/正常范围下限值；若实测值>正常范围上限值，实际体成分比＝正常范围上限值/实测值；若在正常范围内，则取1。
4.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中能耗比值的计算方法为：能耗比值＝实际能耗/DRI推荐值。
5.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中营养素比值＝1/n∑(某个营养素比值)，若血清中某营养素实际低于正常范围下限值，则营养素比值为实测值/正常范围下限值，若摄入量高于正常范围上限值，则比值为正常范围上限值/实测值，若在正常范围内，则取1。
6.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中SNP比＝某营养素相关的SNP中测得为突变型的数量占总测定SNP数量的比值，SNP比值＝1/n∑(某营养素SNP比值)，n为SNP个数。
7.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤二中益生菌比值＝肠道双歧杆菌丰度+乳杆菌丰度＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数。
8.根据权利要求1所述的通过体熵评价认知水平的方法，其特征在于，所述步骤四中P(bi)的计算方法为:概率为当实测值低于正常范围下限时＝指标实测值/正常范围界值下限，实测值高于上限时＝正常范围值上限/指标实测值，若在正常范围内，则取1；肠道微生物概率＝(肠道双歧杆菌数量+乳杆菌数量)/总细菌数。
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