林津泽 刘金海 王亮亮 季丹 罗国强 王治 崔静 孙健平
(1 潍坊医学院公共卫生学院,山东 潍坊 261000;2 青岛城阳古镇正骨医院手足外科;3 青岛市第六人民医院;4 青岛大学公共卫生学院;5 青岛市疾病预防控制中心)
高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)是一种由于嘌呤代谢紊乱而引起的以血尿酸水平升高为特征的慢性代谢性疾病。美国2015—2016年全国健康与营养调查显示,美国20岁以上成年居民HUA患病率约为20.1%(17.8%~22.4%)[1],2011—2012年中国健康与养老追踪调查显示,45岁以上中老年人群HUA患病率约为6.4%[2]。尿酸是人体内嘌呤代谢的终产物,而嘌呤主要来源于膳食摄入,因此,合理饮食是控制HUA的主要方法之一[3-4]。在以往研究中往往只关注单一食物或营养素与疾病的关联,不能全面反映居民的实际饮食情况。而膳食模式是人们在一段特定时期内摄取食物的种类与量上的组合,可以综合性反映居民营养与疾病的关联,是目前常用的方法[5]。但目前国内外关于中老年人群膳食模式与HUA关联的研究较少,在我国更是由于不同地域人群饮食习惯不同,致HUA患者的膳食摄入模式难以划定统一标准。本研究通过调查中老年人群日常膳食模式,探讨膳食模式与HUA发生的相关性,旨在为中老年HUA患者提供有针对性的膳食指导提供证据支持。
采用分层随机抽样的方法对35~74岁且在青岛地区居住5年以上的成年居民进行抽样调查,调查时间为2009年1月—2012年12月。本研究纳入了3 349例研究对象。纳入标准:≥45岁以上居民。排除标准:①已确诊为HUA患者,②有既往服用降尿酸药物史者,③尿酸检测信息缺失者,④膳食信息缺失者。
1.2.1问卷调查 由经过培训且考核合格的专业医护人员对研究对象进行问卷调查。问卷调查内容主要包括人口学信息(性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、个人月收入情况等)、个人疾病史、行为习惯等。其中吸烟和饮酒的判断标准:现在与过去6个月或更长时间内,每日吸烟数≥1支为吸烟;每周饮酒≥1次且持续12个月以上为饮酒。运动判断标准:每次运动时长≥30 min,强度以轻微出汗为标准。膳食调查采用半定量食物频率调查问卷收集研究对象在过去12个月内各种食物的摄入频率及摄入量。按照食物摄入的频率(次/天、次/周、次/月、次/年)以及每次摄入量(g/次)计算人均每天摄入的每种食物量。
1.2.2观察指标及分组方法 由经过统一培训人员进行身高、BMI以及血压等体格检查。高血压的判断依据为:收缩压≥140 mmHg和(或)舒张压≥90 mmHg[6]。在调查前1周嘱研究对象要正常饮食,同时忌饮酒、忌进食大量高嘌呤食物及避免剧烈运动等。采集研究对象空腹肘静脉血5 mL,进行生化相关指标检测,并根据血清尿酸水平[7]将研究对象分为非HUA组(男性血尿酸<420 μmol/L,女性血尿酸<360 μmol/L)以及HUA组(男性血尿酸≥420 μmol/L,女性血尿酸≥360 μmol/L)。
膳食模式的提取采用探索性因子法,将本地区中老年居民膳食中的11类食物作为变量因子纳入模型,通过KMO适合性检验和Bartlett球形检验的结果判定是否适合做因子分析。如适合做因子分析,采用主成分法的最大方差旋转提取出公因子,并根据特征根(>1)、碎石图、因子可解释性以及食物组合的可行性来确定膳食模式。本研究保留各膳食模式中因子载荷≥0.2的因子,根据各公因子中因子载荷大小,以每个公因子上因子载荷最大的3种食物命名该种膳食模式[8]。
3 349例研究对象中HUA组476例,非HUA组2 873例。两组研究对象的年龄、性别比例、城市人口比例、高个人月收入的比例、BMI水平、高血压比例、高血脂比例比较差异均有显著性(t=1.106、3.079,χ2=4.839~53.072,P<0.05),其余指标比较差异无显著性(P>0.05)。见表1。
表1 研究对象的一般人口学指标比较
因子分析结果显示,KMO检验统计量为0.819,Bartlett球形检验P<0.001,膳食模式的因子分析具有统计学意义,表明食物间存在较强相关性,适合做因子分析。经过最大正交旋转后提取了3个特征值>1的公因子,可解释总变异的54.782%因子方差贡献率,分别为公因子1(22.157%)、公因子2(19.596%)、公因子3(13.029%),其特征根分别为2.437、2.156、1.433。3个公因子对应的3种膳食模式分别为内脏-禽肉-河鲜模式、蔬果-粮谷-豆类模式、蛋类-畜肉-奶类模式。见表2。
表2 膳食模式及其因子载荷
非条件Logistics回归分析显示,与内脏-禽肉-河鲜模式T1水平相比较,内脏-禽肉-河鲜模式T3均与HUA患病风险呈正相关(模型1:OR=1.41,95%CI=1.10~1.79;模型2:OR=1.39,95%CI=1.08~1.77;模型3:OR=1.32,95%CI=1.02~1.70)。与蔬果-粮谷-豆类模式T1水平相比,蔬果-粮谷-豆类模式T3水平均与HUA患病风险呈负相关(模型1:OR=0.74,95%CI=0.58~0.93;模型2:OR=0.75,95%CI=0.58~0.96;模型3:OR=0.74,95%CI=0.58~0.95)。在未校正与校正模型中,蛋类-畜肉-奶类模式与HUA患病风险均无关。见表3。
表3 各膳食模式与HUA关系的Logistics回归分析
膳食模式与HUA患病风险的剂量反应关系分析结果显示,内脏-禽肉-河鲜模式与HUA患病风险存在线性剂量反应关系(P整体<0.001,P非线性=0.140),内脏-禽肉-河鲜模式因子得分-0.213~0.444,与HUA患病风险呈正相关(图1A)。蔬果-粮谷-豆类模式与HUA患病风险存在非线性剂量反应关系(P整体<0.001,P非线性=0.032),蔬果-粮谷-豆类模式因子得分-0.127~2.433,与HUA患病风险呈负相关;在蔬果-粮谷-豆类模式得分为0.833时,HUA患病的风险最低(OR=0.72,95%CI=0.56~0.92),详见图1B。蛋类-畜肉-奶类模式与HUA患病风险间存在线性剂量反应关系(P整体<0.001,P非线性=0.481),见图1C。
A:内脏-禽肉-河鲜模式,B:蔬果-粮谷-豆类模式,C:蛋类-畜肉-奶类模式
近年来,膳食模式与人群健康的相关性研究逐渐成为业内研究热点,许多国家也将膳食模式作为居民日常膳食摄入的指南,如我国2022年新发布的《中国居民膳食指南(2022)》中首次提出“东方健康膳食模式”的概念[9],这种具有地域特点的膳食模式能更合理地指导居民的膳食摄入。
本研究中的内脏-禽肉-河鲜模式与肉食膳食模式、动物性膳食模式类似,但目前关于内脏-禽肉-河鲜模式这类以肉食/动物性膳食为主的膳食模式与HUA关联性研究的结果各不相同。对于中国成年居民[10]、18~96岁中国彝族居民[11]、18岁以上中国河北居民[12]、35~74岁巴西人群[13]以及60岁以上中国老年人[14]进行的研究均表明肉食模式或肉类的高摄入均与HUA发病患病风险呈正相关,天津慢性低度全身炎症与健康队列研究[15]以及天津的倾向性匹配病例对照研究[16]均发现,动物性膳食模式与HUA发病患病风险呈正相关。但是韩国健康与营养调查显示,肉类摄入与HUA患病风险无关[17]。本研究结果显示内脏-禽肉-河鲜模式会提高HUA的患病风险。禽肉、内脏、河鲜等高嘌呤、高蛋白、高脂肪的动物性食物,摄入过多可加剧肥胖/向心性肥胖,而向心性肥胖则可诱导胰岛素抵抗,进而引起HUA[18]。动物性食物摄入过多会提供大量促炎营养素,促使人体长时间处于炎症状态下,而人体在炎症时尿酸生成速率将会增加,进一步导致,HUA的患病风险增高[19-20]。
本研究的蔬果-粮谷-豆类模式与以往研究中蔬果类膳食模式、植物性膳食模式类似,且蔬果-粮谷-豆类模式的高摄入水平与HUA呈负相关。天津的队列研究显示以蔬菜摄入为主的膳食模式与HUA发病风险呈负相关[15],我国北方人群的横断面研究显示植物性膳食模式与HUA患病风险亦呈现负相关[12],这与本研究的结果一致。然而在我国彝族居民[11]及天津的倾向性匹配病例对照研究均显示,蔬果类膳食模式与HUA患病风险无关[16]。针对大连体检人群研究显示,以蔬果和粮谷为主要摄入的传统膳食模式与HUA患病风险亦无关[21]。蔬果中富含膳食纤维、维生素和植物化学物,膳食纤维可干扰腺嘌呤及嘌呤在消化系统中的吸收[22];维生素可减少氧化应激损伤进而降低血尿酸生成,提高尿酸的排泄速率[23];豆类中丰富的异黄酮可以改善胰岛素敏感性,进而能缓解肾小球与肾小管间质的损伤[24];坚果中不饱和脂肪酸含量高,可抑制尿酸转运体的重吸收作用[25]。
本研究采用分层与随机抽样相结合的方法选取的研究对象,使样本具有较好的代表性。然而本研究也存在有一定局限性:①本研究是横断面调查,不能判断膳食模式与HUA间的因果关系,需队列研究来进一步印证;②HUA受多种混杂因素的影响,而本研究并未调查肿瘤、肾功能衰竭等相关信息,这可能对本研究结果产生一定影响;③血尿酸的检测仅依据单次的检测结果,可能不能准确判定研究对象是否真正患有高尿酸血症,致结果产生偏倚。
综上所述,内脏-禽肉-河鲜模式与中老年人群HUA患病风险呈正相关,而蔬果-粮谷-豆类模式与中老年人群HUA患病风险呈负相关,中老年人群尤其是HUA患者在日常生活中应采取合理均衡的膳食结构,以预防和降低HUA的发生。
伦理批准和知情同意:本研究涉及的所有试验均已通过青岛市疾病预防控制中心伦理委员会的审核批准(文件号08审字第1号)。所有试验过程均遵照《人体医学研究的伦理准则》的条例进行。受试对象或其亲属已经签署知情同意书。
作者声明:孙健平、崔静、林津泽参与了研究设计;林津泽、刘金海、王亮亮、季丹、罗国强、王治均参与了论文的写作和修改。所有作者均阅读并同意发表该论文。所有作者均声明不存在利益冲突。