膳食多样化评估与老年糖尿病前期及2型糖尿病的关联性

张瑞娟，陈婉，苏洁，张茹

1. 空军军医大学第一附属医院西京医院心血管外科，陕西西安710032；2. 空军军医大学第二附属医院唐都医院神经外科监护室，陕西西安710000

2 型糖尿病和糖尿病前期是一组连续的血糖代谢异常疾病谱，不合理的膳食结构与其密切相关，目前已发现高脂、高糖和低纤维素等多种食物成分是血糖异常的危险因素[1]。由于分析单一营养素或食物成分与糖尿病的关系具有一定的局限性，近年来的研究显示探讨膳食模式与糖尿病的关系更有利于疾病的有效防治[2]。膳食多样化评分（Dietary Diversity Score,DDS）能够克服传统营养素交互作用难以解释的缺点，从而对膳食情况进行简便有效地评估[3]。国内学者将食物分为5 类、9 类和28 类，分别采用DDS5、DDS9和DDS28 评价我国居民的膳食多样化状况，其中DDS9 的效率最高[4]。此外，我国也建立了老年膳食指南指数（China Dietary Guidelines Index 2018, CDGI-2018），对60 岁以上居民进行膳食评估并在15 省进行了应用[5]。本研究采用DDS9 及CDGI-2018 评价老年人群的膳食多样化水平，探索膳食多样化评估与糖尿病前期及2 型糖尿病的关联性。

1 资料与方法

1.1 一般资料2016年10月—2020年7月，选取空军军医大学第一附属医院西京医院内分泌科初诊患者作为研究对象，其中糖尿病前期患者100 例、糖尿病患者100 例；选取同期体检中心健康体检者100 例作为对照。纳入标准：（1）年龄≥60 岁；（2）糖尿病诊断标准为连续 2 次空腹血糖（fasting blood glucose,FBG）≥7.0 mmol/L 或餐后2 h 血糖（2-hour plasma glucose, 2 hPG）≥11.1 mmol/L；（3）糖尿病前期诊断标准为连续2 次FBG 6.1～7.0 mmol/L 或2 hPG 7.8～11.1 mmol/L；（4）临床信息完整。排除标准：（1）已接受降糖药物治疗；（2）1 型糖尿病；（3）肝肾功能不全；（4）糖尿病急性并发症；（5）合并恶性肿瘤、心力衰竭或严重消化系统疾病等影响进食的情况；（6）存在意识障碍不能配合者。

1.2 临床信息采集 回顾性分析患者的年龄、性别、体质量指数（body mass index, BMI）、吸烟史、高血压病史、糖尿病家族史、FBG、2 hPG、糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin, HbAlc）、总胆固醇（total cholesterol, TC）、三酰甘油（triacylglycerol, TG）、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein cholesterol, LDL-C）和高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoprotein cholesterol, HDL-C）。

1.3 膳食多样化评估

1.3.1 DDS9 食物类别依据2016 版《中国居民平衡膳食宝塔》[6]DDS9 分为谷薯类及杂豆、蔬菜类、水果类、畜禽肉类、蛋类、奶类及奶制品、大豆类及坚果、鱼虾类、油脂类共9 类。排除上述食物类别以外的食物，如营养补充剂、碳酸饮料或糖果等。DDS9 总分9 分，一般认为DDS9≥7 分为膳食多样化程度“充足”[7-8]，因此以6 分为界值将研究对象分为DDS9≤6分组和DDS9＞6 分组。

1.3.2 CDGI-2018 参照DDS9 将CDGI-2018 的构成指标分为“足量”摄入类（谷薯类、水果和蔬菜）、“适量”摄入类（水产品、畜禽肉和蛋类）以及“限量”摄入类（油、盐和酒）3 大类，共计110 分。采用等权重连续性评分方法，评分越高说明膳食质量越好[5]。

1.4 统计学分析 采用SPSS19.0 进行统计分析，正态分布的计量资料以均数±标准差（±s）表示，2 组间比较采用独立样本 检验，多组间比较采用单因素方差分析，两两比较采用LSD- 检验；非正态分布的计量资料以中位数（四分位数间距）表示，多组间比较采用Kruskal-Wallis检验，两两比较采用Bonferroni法；计数资料以例（%）表示，组间比较采用2检验。采用无序多分类Logistic 回归分析各相关因素与糖尿病前期及2 型糖尿病的关系并构建回归模型，绘制回归模型预测血糖异常的受试者操作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线，并计算曲线下面积（area under the curve, AUC），AUC＞0.9 为高预测效能，AUC 为0.7～0.9 表示中等预测效能。＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 糖尿病发病风险单因素分析 所有研究对象年龄60～76 岁，平均（68.1±6.1）岁。3 组间高血压病史、FBG、2 hPG、HbAlc、TG、LDL-C、DDS9 和CDGI-2018 评分差异均有统计学意义（＜0.01）。与对照组比较，糖尿病前期组和糖尿病组TG 升高，高血压病史患者增多，DDS9 评分降低，差异均有统计学意义（＜0.05）。与糖尿病前期组比较，糖尿病组FBG、2 hPG 和HbAlc 升高，CDGI-2018 评分降低，差异有统计学意义（＜0.05）。3 组间其余临床资料差异无统计学意义（＞0.05）。见表1。

表1 糖尿病发病风险单因素分析

2.2 不同DDS9 评分人群单因素分析 与DDS9＞6 分组比较，DDS9≤6 分组FBG、2 hPG、HbAlc、LDL-C和 TG 升高，糖尿病和糖尿病前期患者增多，CDGI-2018 评分降低，差异有统计学意义。见表2。

表2 不同DDS 评分人群单因素分析

2.3 多因素分析 以糖尿病情况为因变量，以HbAlc、TG、LDL-C、高血压病史和DDS9 评分等指标为自变量分别赋值。由于FBG 与2 hPG 和HbAlc 之间高度相关，而DDS9 与CDGI-2018 评分条目有重复性，故变量中未纳入FBG、2 hPG与CDGI-2018 评分。Logistic回归分析显示HbAlc、LDL-C 和高血压病史是糖尿病发病的危险因素，而DDS9 是糖尿病发病的保护因素。见表3。

表3 糖尿病发病的Logistic 回归分析

2.4 发病风险评分模型及其预测效能 ROC 曲线显示，回归模型区分糖尿病前期组与对照组的AUC为0.701（95%0.639～0.764，.001）；区分糖尿病组与对照组的AUC 为0.770（95%0.708～0.833，.001）。见图1。

图1 发病风险评分模型ROC 曲线

3 讨论

膳食模式及其多样性与多种心血管疾病和代谢性疾病相关，世界各地均报道了当地膳食模式与冠心病、肥胖及糖尿病的关联[9]。我国由于人口基数大，膳食习惯差异明显。加之受到人口老龄化的影响，糖尿病及糖尿病前期患者数激增，因此探讨膳食多样性与糖尿病的关联有助于提高疾病防治水平及深入研究病因机制。

本研究显示，HbA1c 和LDL-C 是糖尿病及糖尿病前期的危险因素。已有文献报道HbA1c 对于青年人糖尿病及糖尿病前期有较好的预测效能[10]，此次研究进一步证实了HbA1c 在预测老年患者血糖水平中的应用潜能。而LDL-C 在心血管及代谢性疾病中发挥着重要作用。Gholizadeh 等[11]发现糖尿病前期患者的LDL-C 水平与其血糖水平相关，与此次研究结论相符。此外，根据本次研究DDS9 评分是糖尿病和糖尿病前期的共同保护因素，提示膳食的多样性有助于改善糖耐量。已知膳食多样性与男性超重有关[12-13]，因此改善膳食多样性可能通过减少肥胖的发病从而影响糖尿病的发生。另有学者指出膳食多样性与心血管事件发生和患者的血清脂联素相关[14]，故膳食多样性还可能通过调控糖代谢相关激素影响糖尿病的发生。近期研究发现，膳食多样化可增加肠道菌群的多样性，促进肠道菌群对糖类和脂质的分解，协助人体代谢营养物质，从而调控血糖水平[15]。

前瞻性队列研究发现，食物种类＞5 种的人群较食物种类≤3 种的人群10年糖尿病发病率下降30%[16]。不同地区的研究均显示高膳食多样化水平与更低的老年人死亡率及心血管疾病发生率相关[17-18]，但由于人种和饮食习惯的差异，膳食多样化的获益程度及其对生理状况的影响可能存在差异。例如白种人群膳食多样性的增加与HDL-C 水平升高相关[19]，但本研究并未发现此种效应。

本研究的主要不足：（1）采用回顾性病例对照分析的方法研究膳食多样化与糖尿病的关联，证据强度不及前瞻性队列研究；（2）由于单中心患者规模的影响，样本量受到了一定限制；（3）膳食还受到地区和经济发展水平等人口学因素的影响。后续还需进一步扩大样本量，并通过多中心研究以减少研究对象的选择偏移。综上，基于膳食多样化评估的风险评分模型对老年患者糖尿病及糖尿病前期预测效能较好，具有一定的临床应用价值。