美国成年人的骨密度与健康饮食指数的关联研究

熊琪宇　杨颖笛　王凯　王素青

摘要：目的：研究20岁及以上美国成年人的骨骼矿物质密度（BMD）与健康饮食指数（HEI-2015）的关系。方法：选取美国国家营养与健康调查（NHANES）2011—2018年4个调查周期的成年人作为研究对象，研究包含有完整的性别、年龄、种族、学历与家庭收入等人口学变量信息，完整的膳食数据，体质指数（BMI）、空腹血糖和骨密度数据。本研究最终纳入研究对象人数为4 373人，经过个体加权后，可代表约1亿427万名美国成年人。研究按照三分位数对腰椎骨密度进行分类，分为“＜最小三分位数”和“≥最小三分位数”2组，建立以BMD为因变量的二元逻辑回归模型，分析HEI-2015及构成HEI-2015的13个食物或营养素组件与BMD之间的关系。结果：全变量模型中，较高水平的HEI-2015得分对腰椎骨密度呈危害效应，HEI-2015的Q4水平（OR=1.255，95%CI：1.253～1.256）对骨密度危害作用最大。在构成HEI-2015的推荐组件中，水果总量（OR=0.922，95%CI：0.921～0.923）、蔬菜和豆类（OR=0.913，95%CI：0.912～0.914）、全谷物（OR=0.828，95%CI：0.827～0.83）、海鲜和植物蛋白（OR=0.931，95%CI：0.93～0.932）及脂肪酸（OR=0.834，95%CI：0.833～0.835）均为BMD的保护因素；在适当组件中，摄入不超过限制标准的精制谷物（OR=0.909，95%CI：0.908～0.91）和添加糖（OR=0.884，95%CI：0.883～0.885）为BMD的保护因素。结论：更严格地遵守美国膳食指南，获得更高的HEI-2015分数，与较低的美国成年人骨密度有关。

关键词：骨密度；健康饮食指数；二元逻辑回归；美国国家营养与健康调查

骨密度降低对骨质疏松和骨折易发生产生直接影响，膳食是影响骨健康的重要因素。健康饮食指数（HEI-2015）是用来全面评估膳食质量的量度，它主要用来衡量居民饮食与美国膳食指南的一致性，然而目前缺少全人群中骨密度与HEI-2015关系的研究。

1材料与方法

1.1研究对象

本研究纳入美国国家营养与健康调查（NHANES）2011—2018年的成年人调查对象。NHANES是一项旨在评估美国成人和儿童健康与营养状况的持续性研究计划，采访包括人口统计、社会经济、饮食和健康相关问题，检查部分包括医学检查、牙科和生理测量，并由训练有素的医务人员进行专业实验室测试。该调查通过了美国国家卫生统计研究伦理审查委员的批准，且每位参与者在批准表格上签署了知情同意。

1.2研究内容与方法

1.2.1骨密度测定在移动检查中心（MEC）中，由经过培训的专业人员通过双能X线吸收测定法（DEXA）对调查对象进行全身骨密度测定，并由腰椎骨矿物质密度（BMD）（g/cm²）来代表骨骼矿物质密度水平。在分析中，将腰椎骨密度分为“＜最小三分位数”与“≥最小三分位数”2组，作为二元逻辑的因变量进行分析。

1.2.2饮食数据经过严格培训的调查员在移动检查中心（MEC）对调查对象进行24 h饮食回顾法的访谈，所获膳食摄入量数据用于估计在访谈前24 h内调查对象所消耗的食物和饮料的种类和数量，以及从这些食物和饮料中摄入的能量、营养素和其他食物成分。

健康饮食指数（HEI-2015）是由美国农业部营养政策及促进中心根据食物金字塔及膳食指南所设计，用于全面评价及监测美国居民的膳食状况，将国民膳食是否符合美国膳食指南要求以及是否达到各营养素要求的情况整合为一个单一指标来全面反映居民膳食质量[1]。HEI-2015总分最大值为100，是13个组件分数的总和，各组件分数为0～10分，包含9项充足成分（水果总量、完整水果、蔬菜总量、蔬菜和豆类总量、全谷物、总蛋白食物、海鲜和植物蛋白、乳制品和脂肪酸比例），其得分越高表明摄入量越高；4项适当成分（精制谷物、饱和脂肪、添加糖和钠），得分越高表明摄入量越低。每个组件的最高分数表示个人膳食营养摄入量符合膳食指南推荐摄入量。除脂肪酸比例外，其他组件分数标准化为每1 kcal的份数[2]。

研究根据HEI-2015计算方法分别对13个组件食物种类进行评分，并计算出每个调查对象的HEI-2015总分。在分析中将HEI-2015总得分按照四分位數，从低到高分为Q1、Q2、Q3、Q4共4组。在构成HEI-2015的13个组件中，将各个组件按照个人营养摄入量是否符合膳食指南推荐标准分为2组。

1.2.3其他协变量人口学信息包括年龄、性别、种族、学历和家庭收入信息，均由训练有素的访谈员使用计算机辅助个人访谈（CAPI）系统在进行家庭询问时得到。调查对象为年龄达到20岁及以上的美国成年人，分为“20～50岁”和“≥50岁”2个组[3]；性别分为男性和女性；种族分为非西班牙裔白种人、非西班牙裔黑种人、墨西哥裔美国人、非西班牙裔亚洲人以及其他种族5个类别；学历分为高中以下、高中/GED、一些大学/AA学位、大学毕业生及以上4个类别；家庭收入信息选取收入与贫困基线比值（FPL）代表家庭收入水平，按照贫困（≤130%）、中等（130%～350%）、富裕（＞350%）分为3组。身体质量指数（BMI）：由经过培训的调查人员和专业的人体测量师测量调查对象的身高和体重， BMI以体重（kg）除以身高（m）的平方计算。在分析中将BMI按照WHO分类标准分为偏瘦（＜18.5 kg/m²）、正常（18.5～25 kg/m²）、超重（25～30 kg/m²）、肥胖（≥30 kg/m²）4组进行分析。糖尿病：使用Roche/Hitachi Cobas C化学分析仪-C311测定调查对象的空腹血糖，根据美国糖尿病协会的诊断标准，空腹血糖＞7.0 mmol/L即诊断为糖尿病[4]。

1.2.4样本权重采用空腹子样本2年MEC权重（WTSAF2YR）对每个调查对象个体进行加权。

1.2.5纳入及排除标准研究共纳入美国营养与健康调查（NHANES）2011—2018年所有调查对象37 399人，在排除了未成年（＜20岁）、无完整膳食数据、骨密度数据后剩余11 481人。剔除缺失协变量（性别、年龄、种族、学历、收入、BMI、空腹血糖）信息的个体，本研究最终纳入研究对象人数为4 373人。经过个体加权后，本研究可代表约1亿427万名美国成年人。研究对象的筛选流程如附图所示。

1.3统计方法

使用Excel软件对4个调查周期的数据进行合并，并剔除数据残缺的研究对象。通过趋势性卡方检验估计4个连续周期内变量的变化趋势，采用t检验和频率描述比较BMD的各组基线特征。通过二元逻辑回归模型来评估健康饮食指数（HEI-2015）与骨密度（BMD）之间的关系。最后，通过二元逻辑回归模型进一步评估构成HEI-2015的13个组件与骨密度之间的关系。研究使用SPSS 26.0进行分析，P＜0.05具有统计学意义。

2结果与结论

表1经过加权后的4个连续调查周期中“≥最小三分位”腰椎骨密度的人群比例随时间而增长，从2011—2012年的22.2%上升到2017—2018年的26.2%，表明随着时间推移，美国成年人的腰椎骨密度情况有所改善。此外，年龄≥50岁的成年人群比例逐渐升高，较高收入人群比例随时间变化也出现较大增幅。身体质量指数（BMI）较低的偏瘦人群从2011—2012年的28.4%下降为2017—2018年的23.4%，而BMI最高的肥胖人群从首个调查周期的20.7%增加到末次调查周期的27.9%。可以看出，随着时间推移，美国成年人的肥胖人群比例大幅增加，偏瘦人群比例发生下降，肥胖问题较为突出。未患糖尿病的人群比例随着时间推移而增加，糖尿病情况有所好转。在4个调查周期内，获得Q1水平HEI-2015总分的成人比例升高了9.9%，获得高HEI-2015得分的人群比例也有小幅度提升，但在末次调查周期内，健康饮食指数HEI-2015的Q1水平人群比例最大，达到总人群的32%，健康饮食情况不容乐观。

表2为美国成年人的分组骨密度（BMD）人口学特征描述。在低腰椎骨密度人群中，男性比例高于女性，平均年龄为（49.59±17.05）岁，墨西哥裔美国人比例小于其他种族人群。相较于其他学历，大学毕业生及以上学历人群在低骨密度人群中占比最小，意味着腰椎骨密度与学历水平可能呈正向关系。低骨密度人群的家庭收入水平低于人群中骨密度较高者，且在低骨密度人群中患糖尿病人群的比例高于未患糖尿病人群。2个类别的腰椎骨密度人群平均身体质量指数（BMI）均处于超重范围，低骨密度人群的BMI平均水平略高于高骨密度人群。人群中的平均健康饮食指数（HEI-2015）得分为（51.41±13.43）分，且低骨密度人群的HEI-2015得分略高于高骨密度人群。

表3描述了在不同控制变量模型下，对健康饮食指数（HEI-2015）与美国成年人腰椎骨密度之间进行加权逻辑回归的结果。模型1根据人口学变量进行了调整，模型2根据模型1的所有协变量和糖尿病进行了调整，模型3在模型2的基础上，额外调整了身体质量指数（BMI）水平。将人口学变量纳入模型1，HEI-2015 Q4水平较Q1水平获得低腰椎骨密度的风险比为1.249（95%CI：1.248～1.251），额外对糖尿病和BMI水平进行调整，HEI-2015对BMD的所有效应均未发生显著变化。在全变量模型中，女性与“年龄≥50岁”均为低腰椎骨密度的保护因素，HEI-2015 的Q2、Q3、Q4水平與BMD降低有关，HEI-2015 Q4等级（OR=1.255，95%CI：1.253～1.256）对骨密度危害作用最大。患糖尿病（OR=1.244，95%CI：1.242～1.245）及肥胖（OR=1.032，95%CI：1.031～1.033）均为BMD的危险因素，但在不同BMI水平中，超重和偏瘦均为腰椎骨密度的保护因素。

表4描述了在全变量控制模型3的基础上，进一步对构成HEI-2015的13个组件及BMD之间进行加权逻辑回归分析的结果。分析可知，在充足组件中，与未达到推荐标准相比，摄入达到推荐标准的水果总量（OR=0.922， 95%CI：0.921～0.823），蔬菜和豆类（OR=0.913，95%CI：0.913～0.914），全谷物（OR=0.828，95%CI：0.827～0.83），海鲜和植物蛋白（OR=0.931，95%CI：0.93～0.932）及脂肪酸（OR=0.834，95% CI：0.833～0.835）均为腰椎骨密度的保护因素。在适当组件中，摄入未超过限制标准的精制谷物（OR=0.909，95% CI：0.908～0.91）和添加糖（OR=0.884，95% CI：0.883～0.885） 为腰椎骨密度的保护因素，即摄入过量的精制谷物和添加糖对骨密度有害。

3讨论

本研究结果显示，女性、年龄在50岁以上均为骨密度的保护因素，这与早前的一项关于人口特征学和腰椎骨密度的研究结果不一致，其研究表明，老年、女性人群很可能有更低的腰椎骨密度［5］。这可能与本研究未对女性的绝经情况作区分，以及高龄分布从50岁开始计算所导致的联系。一项针对中国成年人的大规模观察性研究也有发现［6］，75岁以上女性的腰椎骨密度值随着年龄增长而增加，这一原因尚不明确。本研究显示，高学历和高家庭收入水平与美国成年人较高骨密度有关，这与先前的研究一致［7-8］。个体可能拥有更高的教育水平以获得健康知识，同时也更有可能产生较多的健康需求、采取促进健康的行为和生活方式，这也提示了从关注教育提升方面促进骨骼健康。高家庭收入人群更注重在身体活动方面的投入以维持良好的体型以及保持身体健康，一项根据2011—2016年间针对相关文献的回顾性研究表明，体力活动可以改善绝经后妇女的骨密度［9］。另外，一项针对佛兰德男性开展的为期 27 年的随访研究也表明终生体育活动、身体健康都有助于成人男性骨量［10］，这些证据均与研究结果相符。肥胖与患糖尿病均为骨密度的危险因素，这与先前的研究结果一致［11-12］。从表2可以看出，骨密度较高的美国成年人HEI-2015平均分数仅为（50.57±13.61）分，尽管近年来美国人的饮食质量评分有所改善，但总体水平与推荐标准仍有较大差距［13］。根据全变量逻辑回归分析结果，较高的HEI-2015得分与较低骨密度有关，这与先前的研究结果不同，尽管现有关于膳食模式与腰椎骨密度的关系研究较少，但在广东省进行的一项研究显示，健康饮食指数（HEI-2005）与替代性健康饮食指数（AHEI）得分较高与髋部骨折风险降低相关［14］，在伊朗进行的一项关于HEI-2015与腰椎骨密度的横断面研究中也同样有此结论［15］。此外，在以往的研究中发现，饮食中维生素C摄入量的增加与髋部骨折和骨质疏松症风险的降低显着相关［16-17］。结合本研究中构成HEI-2015的13个组件与骨密度间的关系分析，这可能与摄入更多的水果总量与蔬菜和豆类意味着维生素C摄入量增加直接相关，水果总量、蔬菜和豆类为骨密度的保护因素。一些荟萃研究发现健康饮食模式（具体为水果、蔬菜、全谷类、豆类、坚果、鱼、低脂乳制品和低脂牛奶的摄入量较高，而软饮料，糖、精制谷物或谷类食品，红肉和加工肉的摄入量较低）与包括所有年龄组的低骨密度风险之间负相关［18］。这与本研究的结果一致，构成HEI-2015的13个组件中，选择水果总量、蔬菜和豆类、全谷物、海鲜和植物蛋白以及脂肪酸，并摄入较少的精制谷物和添加糖均对骨密度有保护作用。以上证据提示，选择均衡、充足的整体膳食才是骨健康的保护因素，而非单一营养素。本研究的主要优势在于选择了具有全国代表性的大型数据库，并且对4个周期的数据进行合并，增加样本量，分析结果具有可推广意义。但由于该研究为横断面设计，无法从研究中得出任何因果关系，为本研究的最大局限，其次，采用了根据自我报告的24小时膳食回顾法来获得饮食数据会不可避免的产生回忆偏倚。参考文献

［1］Krebs-Smith SM，Pannucci TE，Subar AF，et al. Update of the Healthy Eating Index：HEI-2015[J].J Acad Nutr Diet，2018，118（9）：1591-1602.

［2］Dietary Guidelines Advisory Committee. Dietary guidelines for Americans 2015-2020[M].Government Printing Office，2015.

［3］Looker A C，Melton L J，Borrud L G，et al. Lumbar spine bone mineral density in US adults：demographic patterns and relationship with femur neck skeletal status[J].Osteoporosis International，2012，23（4）：1351-1360.

［4］Caspard H，Jabbour S，Hammar N，et al. Recent trends in the prevalence of type 2 diabetes and the association with abdominal obesity lead to growing health disparities in the USA：an analysis of the NHANES surveys from 1999 to 2014[J].Diabetes，Obesity and Metabolism，2018，20（3）：667-671.

［5］Mussolino M E，Gillum R F. Low bone mineral density and mortality in men and women：the Third National Health and Nutrition Examination Survey linked mortality file[J].Annals of epidemiology，2008，18（11）：847-850.

［6］ZENG Q，LI N，WANG Q，et al. The Prevalence of Osteoporosis in China，a Nationwide，Multicenter DXA Survey[J].J Bone Miner Res，2019，34（10）：1789-1797.

［7］DU Y，ZHAN L J，XU Q，et al. Socioeconomic status and bone mineral density in adults by race/ethnicity and gender：the Louisiana osteoporosis study[J].Osteoporos Int，2017，28（5）：1699-1709.

［8］Oumer K S，Liu Y，Yu Q，et al. Awareness of osteoporosis among 368 residents in China：a cross-sectional study[J].BMC Musculoskelet Disord，2020，21（1）：197.

［9］Segev D，Hellerstein D，Dunsky A. Physical activity-does it really increase bone density in postmenopausal women？ A review of articles published between 2001-2016[J].Current aging science，2018，11（1）：4-9.

［10］Delvaux K，Lefevre J，Philippaerts R，et al. Bone mass and lifetime physical activity in Flemish males：a 27-year follow-up study[J].Medicine and science in sports and exercise，2001，33（11）：1868-1875.

［11］Compston J. Obesity and fractures in postmenopausal women[J].Curr Opin Rheumatol，2015，27（4）：414-419.

［12］Heilmeier U，Patsch J M. Diabetes and Bone[J].Semin Musculoskelet Radiol，2016，20（3）：300-304.

［13］Liu J，Rehm C D，Onopa J，et al. Trends in diet quality among youth in the United States，1999-2016[J].Jama，2020，323（12）：1161-1174.

［14］ZENG F F，XUE W Q，CAO W T，et al. Diet-quality scores and risk of hip fractures in elderly urban Chinese in Guangdong，China：a case-control study[J].Osteoporosis International，2014，25（8）：2131-2141.

［15］Babazadeh-Anvigh B，Abedi V，Heydari S，et al. Healthy eating index-2015 and bone mineral density among adult Iranian women[J].Archives of Osteoporosis，2020，15（1）：1-11.

［16］Reid I R，Bolland M J，Grey A. Effects of vitamin D supplements on bone mineral density：a systematic review and meta-analysis[J].The Lancet，2014，383（9912）：146-155.

［17］Malmir H，Shab-Bidar S，Djafarian K. Vitamin C intake in relation to bone mineral density and risk of hip fracture and osteoporosis：A systematic review and meta-analysis of observational studies[J].British Journal of Nutrition，2018，119（8）：847-858.

［18］Denova-Gutiérrez E，Méndez-Sánchez L，Muoz-Aguirre P，et al. Dietary patterns，bone mineral density，and risk of fractures：a systematic review and meta-analysis[J].Nutrients，2018，10（12）：1922.

Association Study on Bone Density and Healthy Eating Index in American AdultsXIONG Qi-yu， YANG Ying-di， WANG Kai， WANG Su-qing

（Wuhan University School of Public Health， Wuhan 430071，China）

Abstract：ObjectiveTo examine whether Bone Mineral Density （BMD） was associated with Healthy Eating Index （HEI-2015） in US adults aged 20 years and older.MethodAdults from four cycles of National Health and Nutrition Examination Survey （NHANES） from 2011 to 2018 were selected as research subjects. The study included complete information on demographic variables such as gender， age， race， education and family income， complete dietary data， body mass index （BMI）， fasting blood glucose and bone mineral density. The final study population was 4 373， individually weighted to represent about 144.27 million American adults. Lumbar bone mineral density was divided into two groups according to the quintile， "＜ minimum quintile" and "≥ minimum quintile". A binary logistic regression model with BMD as the dependent variable was established to analyze the relationship between BMD and HEI-2015 and 13 components of HEI-2015.ResultIn the total variable model，a higher level of HEI-2015 score had a detrimental effect on lumbar bone density，and the Q4 level of HEI-2015 （OR=1.255，95%CI：1.253—1.256） had the greatest detrimental effect on bone density. Among the recommended components that comprise HEI-2015，total fruit （OR=0.922，95%CI：0.921—0.923），vegetables and legumes （OR=0.913，95%CI：0.912—0.914），whole grains （OR=0.828，95%CI：0.827—0.83），seafood and vegetable protein （OR=0.931，95%CI：0.93—0.932） and fatty acids （OR=0.834，95%CI：0.833—0.835） were protective factors for BMD. In the limited components，intake of refined grains （OR=0.909，95%CI：0.908—0.91） and added sugars （OR=0.884，95%CI：0.883—0.885） not exceeding the limit were protective factors for BMD.ConclusionGreater adherence to U.S. Dietary Guidelines and higher HEI-2015 scores were associated with lower bone density in U.S. adults.

Keywords：BMD；HEI-2015；binary logistic regression；NHANES