1.2万人随访20年：潘安等解析饮食与健康老龄化的关系 | 热心肠日报

今天是第2348期日报。

潘安等：中晚年的高质量饮食可改善健康老龄化

Age and Ageing[IF:12.782]

① 从新加坡华人健康研究中选取12316名基线时45-74岁的华人，在基线和第3次随访中（中位随访20年），使用DASH评分来衡量饮食质量；② 与DASH分数保持相对稳定的参与者相比，DASH分数下降＞10%，健康老龄化的可能性降低16%，而DASH分数上升＞10%，健康老龄化的可能性增加19%；③ 与一直处于低分数的参与者相比，DASH分数从基线时的中等分数增加到第3次随访时的高分参与者健康老龄化的可能性增加了53%，而一直处于高分的参与者健康老龄化的可能性增加了108%。

Association between changes in diet quality from mid-life to late-life and healthy ageing: the Singapore Chinese Health Study
10-31, doi: 10.1093/ageing/afac232

【主编评语】1990年世界卫生组织提出健康老龄化（healthy ageing），以应对人口老龄化的问题，其核心理念是生理健康、心理健康、适应社会良好。全球范围内，新加坡是首批把老龄化作为人口问题来应对的国家之一，且实施健康老龄化应对举措较为完善（引自“于兰亦, 赵凯利, 王敏. 新加坡健康老龄化政策及对我国的启示 [J] . 中华预防医学杂志, 2022”）。近期华中科技大学同济医学院公共卫生学院潘安和新加坡国立大学杨潞龄医学院的Woon-Puay Koh作为共同通讯作者在Age and Ageing发表的一项研究表明，从中年到晚年坚持DASH饮食模式即改善营养质量与健康老龄化的可能性更高相关，而对DASH饮食的坚持程度降低与健康老龄化的可能性降低有关。（@注册营养师陈彬林）

促炎膳食与老年人抑郁风险有关

Clinical Nutrition[IF:7.643]

① 纳入Seniors-ENRICA-I(SE-I) 阵列研究中的1627名和SE-II中1579名参与者，分别跟踪随访平均3.2年和2.3年，共记录86例和140例抑郁患者；② 两个阵列中，最高四分位数促炎膳食指数（DII）人群与最低相比，全面矫正的偶发抑郁的OR分别为2.76和1.90，总体为2.07；③ 在不同性别、年龄、体力活动、孤独/较少社交以及发病率的人群中，上述结果一致；④ 促炎膳食模式与老年人抑郁风险有关。

Proinflammatory dietary pattern and depression risk in older adults: Prospective analyses from the Seniors-ENRICA studies
10-12, doi: 10.1016/j.clnu.2022.10.007

【主编评语】文章主要基于两个队列研究，探究了促炎膳食与西班牙社区老年人群抑郁风险的相关性。研究结果显示，促炎膳食与老年人抑郁风险相关。未来需要进一步验证减少炎症饮食是否会减少相关抑郁风险。（@Bingbing）

喝茶或有益于预防老年人痴呆？

Clinical Nutrition[IF:7.643]

① 研究纳入1074名平均年龄75.7岁的老年人群，长达15年的跟踪共记录423例抑郁症（DS）患者；② 不同模式的分离多酚（PP）摄入被鉴定，解释了50%的差异；③ 以二苯乙烯类、盐酸地芬尼多为代表的一种PP，以及以羟基柠檬酸、alkylmethoxyphenols为代表的PP模式与DS风险无关；④ 而以单体黄酮类和茶黄素为代表的第3种PP模式与DS的显著降低（-27%）有关；⑤ 上述第3种模式的酚类多见于茶中，其或降低老年人DS风险。

Patterns of polyphenol intake and risk of depressive symptomatology in a population-based cohort of older adults
10-10, doi: 10.1016/j.clnu.2022.10.006

【主编评语】现有研究表明分离多酚（PP）可能影响年轻成年人的抑郁风险，但是在老年人群中该数据尚有限。本文探究了PP与老年人抑郁的关系。研究结果显示，来自茶中的以单体黄酮类和茶黄素为代表的第3种PP模式可降低老年人抑郁症风险，而其他两类PP无此效果。（@Bingbing）

饮酒与中风的关系呈现剂量和地域差异性

Neurology[IF:11.8]

① 研究纳入约1.3万例中风患者和约等量的对照人群，约25%的患者当下正饮酒，16.7%的人群以前饮酒，58.3%的人是从未饮酒；② 当下饮酒的中风患者多为年轻、男性、抽烟、主动型的高收入繁忙职业人群，其当下饮酒与全中风、脑出血 (ICH) ，而非缺血性中风，有关；③ 严重情节性饮酒模式与三种中风均有关；④ 高、中等酒精摄入与中风有关，而低水平酒精摄入与中风无关，但呈现区域差异性；⑤ 在无高血压和不抽烟的群体中，这种相关性更明显。

Alcohol Intake as a Risk Factor for Acute Stroke: The INTERSTROKE Study
10-11, doi: 10.1212/WNL.0000000000201388

【主编评语】喝酒与中风的关系尚不清楚。本文探究了不同饮酒程度：低水平饮酒（1-7份/周）、中度饮酒（女性7-14份/周，男性7-21份/周）和高度饮酒（女性>14份/周，男性>21份/周）与中风的相关性。研究结果显示，高度和中度饮酒增加中风风险，而低水平饮酒无此影响。但是这些结果会出现地区性差异。（@Bingbing）

Nature社论：许多健康和饮食的关系，仍缺乏明确的结论

Nature[IF:69.504]

① 创建一个基于星级评分的指标，评估相关行为（如红肉摄入、吸烟）与健康结果间关联的证据质量；② 量化了研究中各种偏见影响并控制了常见偏倚来源，防止健康风险随研究参数增加呈指数级增长；③ 将框架用到含180个问题的研究中，发现饮食及其健康结果研究的评分明显较低；④ 低星级原因除证据质量外，与本身效应大小有关，如相比吸烟，红肉摄入对健康结果影响更小；⑤ 高质量证据获得仍需更大规模研究，多样化的参与者及对日常饮食的严格控制。

Studies linking diet with health must get a whole lot better
10-11, doi: 10.1038/d41586-022-03199-1

【主编评语】健康和饮食都是一个复杂的问题，将两种复杂现象进行因果联系是非常艰巨的任务，目前，我们对许多饮食和健康的关系仍不太明确。近日，美国华盛顿大学的研究团队在Nature Medicine发表系列文章，创建了Burden of Proof分析方法，并采用星级评分指标评估相关行为（如红肉摄入、吸烟）与健康结果间关联的证据质量。Nature对此发表了社论文章，值得关注。（@九卿臣）

Nature子刊：多吃蔬菜或降低慢病风险

Nature Medicine[IF:87.241]

① 用贝叶斯Meta回归工具估计蔬菜摄入与几种慢性疾病的关联的平均风险函数，并量化证据质量；② 从无蔬菜摄入增加到理论最低风险摄入量（306-372克/天），可使缺血性中风、缺血性心脏病、出血性中风、食管癌和2型糖尿病风险分别降低23.2%、22.9%、15.9%、28.5% 、26.1%；③ 蔬菜对缺血性中风（3星）、缺血性心脏病（2星）、出血性中风（2星）和食管癌（2星）有显著保护作用；④ 考虑研究间的异质性，未检测到蔬菜与2型糖尿病显著相关（1星）。

Health effects associated with vegetable consumption: a Burden of Proof study
10-10, doi: 10.1038/s41591-022-01970-5

【主编评语】多篇文章曾报道多吃蔬菜与慢性疾病有关，但是相关证据的质量尚不确定。近日，华盛顿大学研究人员在Nature Medicine发表最新研究，使用Burden of Proof分析方法的风险评估框架，基于星级评分指标，评估了蔬菜摄入与5种健康结局间的关联。发现吃蔬菜对缺血性卒中、缺血性心脏病、出血性卒中和食管癌具有显著保护作用，但与2型糖尿病的相关性没有达到统计学意义。总之，该研究发现多吃蔬菜或可降低这些疾病的发生风险，但未来仍需更有利的证据强化相关结论。（@Bingbing）

Nature子刊：食用未加工红肉的健康风险证据评估

Nature Medicine[IF:87.241]

① 用基于BPRF框架的Meta回归方法评估未加工红肉与6种慢性疾病的关系；② 与不食用相比，在平均范围内食用未加工红肉略微增加了结直肠癌、乳腺癌、缺血性心脏病和2型糖尿病的风险（风险分别至少增加6%、3%、1%和1%），但这些关联的证据强度较弱（2星）；③ 未发现未加工红肉与缺血性中风和出血性中风之间存在关联（1星）；④ 不食用未加工红肉可能将6种疾病的总体患病和死亡风险降至最低，但纳入研究间异质性的95%不确定区间为0-200克/天。

Health effects associated with consumption of unprocessed red meat: a Burden of Proof study
10-10, doi: 10.1038/s41591-022-01968-z

【主编评语】吃红肉与慢性疾病之间的关系存在不一致的研究结果，并且缺少对证据强度的评估。Nature Medicine近期发表的这篇文章，采用Burden of Proof分析方法，系统分析了摄入未加工红肉与6种慢性疾病相关性的证据。结果显示，虽然有一些证据表明吃未加工红肉与某些疾病发病率和死亡率的风险增加相关，但这种证据很弱，存在高度的研究间异质性和不确定性，不足以提出更有力或更确定的建议。未来需要进行更严谨、有力的研究。（@Bingbing）

Nature子刊：量化风险因素对健康影响的新方法

Nature Medicine[IF:87.241]

① 介绍一种新风险评估方法，Burden of Proof风险函数（BPRF），评估暴露于有害或保护性风险因素后与特定健康结果间的关联；② 利用BPRF方法评估了4个典型的风险-结果对：吸烟和肺癌、收缩压和缺血性心脏病、蔬菜和缺血性心脏病、未加工红肉和缺血性心脏病；③ 每种关系证据强度通过计算和总结BPRF评估，将BPRF分为5个等级并用五星打分，从1星（潜在无相关）到5星（极强相关）；④ BPRF可与现有方法联合使用，为开发临床和卫生指南提供信息。

The Burden of Proof studies: assessing the evidence of risk
10-10, doi: 10.1038/s41591-022-01973-2

【主编评语】暴露于风险因素会增加患上或死于特定疾病的可能性，进一步理解和量化风险对于筹划公共政策指导十分重要。由于种族、饮食习惯、环境、文化差异等因素，借助现有统计方法精确的阐明某种因素与特定疾病间的关联仍有困难。近日，研究人员在Nature Medicine发表文章，介绍了一种新的风险评估方法——Burden of Proof风险函数（BPRF），可用于评估暴露有害或保护性风险因素后与特定健康结果间的关联。值得注意的是，研究人员将BPRF分为5个等级，等级越高，说明这个因素与某种疾病风险间的关系越强。总之，BPRF为相关统计分析提供了一种新的方法和看问题的视角，值得关注。（@九卿臣）

营养学随机对照试验结果证据靠谱吗？

BMC Medicine[IF:11.15]

① 荟萃分析927项营养领域随机对照试验（RCT），研究与报道的方法学试验特征相关的平均偏倚；② 在序列生成、隐蔽分组、设盲、选择性报告和依从性等偏倚风险（RoB）高/不明确的RCT中，干预效果评估不会被夸大 ；③ 主观评价结果和不完整结果数据中RoB高/不明确会导致干预效果评估可能被夸大，而未观察到全因死亡率和妊娠结局的关联；④ 对于连续性结果，除选择性报告外，未观察到差异；⑤ RoB评估应该继续作为营养试验的方法论保障。

Empirical evidence of study design biases in nutrition randomised controlled trials: a meta-epidemiological study
10-11, doi: 10.1186/s12916-022-02540-9

【主编评语】本文主要目的在于评估营养随机对照试验研究设计偏移的经验证据。研究结果显示，很多营养随机对照研究并未夸大其干预效果评估，但是涉及到人群的研究结果差异较大，需要进一步重复实验。（@Bingbing）

营养流行病学替代模型：留一法和能量分割模型

American Journal of Clinical Nutrition[IF:8.472]

① 对观察实验中常用的留一法和能量分割模型在营养流行病学进行评估和探索；② 通过1）暴露与单一成分的直接替代、2）暴露与多个成分的无关替代和3）非其他饮食来源的暴露的平均相对因果效应进行评估；③ 如果所有变量都以相同的单位测量，当目标涉及到要将单一曝光量替代为单一成分时，则留一法和能量分配模型均可使用，但是当替代成分大于1时，会出现差异；④ 留一法模型在调整食物重量时候会模糊总能量摄入量。

Theory and performance of substitution models for estimating relative causal effects in nutritional epidemiology
10-13, doi: 10.1093/ajcn/nqac188

【主编评语】评估相对因果效应是营养研究的一个常见目标。因此，很多研究会采用一个或几个可量化因子的替代模型。本文主要探究留一法和能量分割模型在营养流行病学研究中的应用。研究结果显示，不论方法如何，可替代模型依然需要建立在早期的因果效应评估上。并且，单一的量化因子要比多个因子的评估模型精度更高。（@Bingbing）

感谢本期日报的创作者：注册营养师陈彬林，Bingbing，XC YIN，岳晨博，DMG-Quasimodo，九卿臣，Zzz，Rustypotatis

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