成年居民代谢综合征与膳食营养素相关性分析

吴为 陈思秇 纪桂元 屠鸿薇 郑婵娇

摘 要：目的：分析某省成年居民膳食营养素摄入结构与代谢综合征（MetS）之间的关系。方法：使用某省2015年慢病与营养监测项目数据，通过主成分因子分析方法探讨成年居民的膳食营养素模式，并应用非条件logistic回归模型分析不同膳食营养素模式对MetS及其组分的影响。结果：本次因子分析得到4种膳食营养素模式：均衡膳食营养模式、高脂高钠高灰模式、低钙低钾模式和低纤维低微量元素模式；成年居民膳食纤维、维生素B1、B2、钙及钾的摄入量较低，钠的摄入量偏高；高脂高盐高灰模式会增加患高血压（OR=1.818，95%CI：0.938～3.523）及中心性肥胖的危险（OR=1.709，95%；CI：0.964～3.029）；低钙低钾模式和低纤维低微量元素模式增加高TG血型的危险性（OR=1.709，95%；CI：0.964～3.029；OR=1.709，95%；CI：0.964～3.029）。结论：不同膳食营养素模式对MetS及其组分有不同影响。结合《中国居民膳食营养素参考摄入量》，建议居民控制脂类及钠的摄入，保证钙钾、膳食纤维、维生素及微量元素的摄入，应因地制宜调整膳食结构和饮食习惯，从而降低MetS及其组分异常的风险。

关键词：膳食营养素；代谢综合征；主成分分析（PCA）

代谢综合征（metabolic syndrome，MetS）是一种由遗传、环境等多种因素引起的以葡萄糖和胰岛素代谢紊乱、中度肥胖和高血压为特征的病症，严重影响人类健康。代谢综合征已经成为一个严重影响国民健康的公共卫生问题。研究表明，代谢综合征患者的心脑血管疾病发病率高于健康人群，其相对危险度为2.35，2型糖尿病的相对危险度为6.92。由相关文献可知，2015年全球大约有1/4的人患有代谢综合征，我国成人中代谢综合征的患病率为18.1%[1]，流行率较高，2010—2012年的患病率为11%，相比之下已增加了7.1%[2]。目前MetS的发病机理还不十分明确，但相关研究结果表明遗传因素、炎症因素、细胞因子等多种因素都与MetS的发生发展有关联，并且饮食、生活方式更是与其密切相关。公众普遍认为，高糖、高脂等高能量物质的摄入是诱发MetS的危险因素。然而，维生素缺乏、纤维摄入量不足和矿物质摄入不合理同样会增加患MetS的风险。当前对于MetS还没有有效的针对性药物，所以在实际医疗过程中还是重点提倡干预不良生活方式和修正可改变的危险因素，其中膳食营养在MetS的防治中尤为重要，膳食营养均衡是人类身体健康的基础，碳水化合物、脂肪和蛋白质这3种宏量营养素可维持机体日常活动所需能量。过去大多数关于膳食营养与MetS关系的研究集中在某一单一营养素或食品对MetS的作用，如食用盐、脂肪、动植物蛋白等[3]。而近年来人们越来越意识到“膳食营养模式”这一研究方法对人们膳食营养指导及疾病预防控制的应用价值。膳食营养素模式不仅仅评价某一单一营养素或食物对疾病的作用[4]，而是将日常膳食摄入作为一个整体来研究其对疾病的作用，并考虑了不同营养素之间的相互作用[5]。本研究旨在探讨某省成年居民膳食营养素模式与MetS的相关性分析，应用膳食营养素模式进行MetS营养流行病学研究具有重要的公共卫生意义，能够为相关人群膳食营养干预和营养教育提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究对象的来源

本次研究数据选自某省2015年居民慢性病与营养监测项目数据，该项目采用多阶层分层整群随机抽样法，按区域（东、西、南和北）和城乡（大城市、中小城市和农村）进行分类，每类抽取3个地市作为监测点。排除孕妇、乳母、儿童及18周岁以下的研究个体，以及有严重心、脑、肾并发症，神智欠清醒者，因语言障碍、理解障碍及不合作等原因而不能有效完成答卷者，共有2 979名调查者参与本次研究，其中男性1 379人（占46.3%），女性1 600人（占53.7%），平均年龄为（52.79±14.79）岁。

1.2 研究方法

分为个人情况调查问卷、3 d（72 h）膳食调查及一般医学体检3部分。个人情况调查问卷包括年龄、性别、教育、职业、婚姻与疾病家族史等情况。膳食调查是采用3 d（72 h）膳食回顾法记录研究对象每天的食物（主食、零食和饮料等）摄入量，同时用称重法记录该家庭3 d的食用油和调味品摄入量，根据人日数（每人每日的食物摄入量）、《中国食物成分表》计算出每人每日营养素摄入量。一般医学体检包括现场测量指标（身高、体重、腰围、收缩压和舒张压等）及实验室检测的生化指标（空腹血糖、餐后2 h血糖、血清甘油三酯（TG）、血清膽固醇（TC）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）等）。

1.3 MetS的诊断标准

采用2013年中华医学会糖尿病学分会制定的MetS诊断标准（MetSCDS 2013），符合以下3项及以上者即可诊断为MetS：①超重或体重指数BMI≥25.0 kg/m2；②空腹血糖（FBG）≥6.1 mmol/L和（或）糖负荷后血糖≥7.8 mmol/L和（或）已确诊为糖尿病并治疗者；③血压值≥140/90 mmHg和（或）已确诊高血压并治疗者；④甘油三酯TG>1.70 mmol/L和（或）高密度胆固醇HDL-C<0.9 mmol/（男）或1.0 mmol/L（女）。

1.4 质量控制

问卷调查表由统一培训考核的调查员采用面对面询问的方式填写。体检操作人员由经过统一培训过的已取得执业医师资格的医生和取得护士执业证的护士组成。在做膳食调查时，利用食物称和图谱进行食物量的估计和分配。每做完一份问卷，要求调查员进行检查核对，检查是否有缺漏项、错项和逻辑矛盾，及时纠正。要求调查对象在离开现场调查点前，及时复查审核并完成调查表。数据录入采用双录入方式，确保数据录入的准确性。

1.5 统计学分析

采用EpiData 3.2软件建立数据库，采用SPSS 20.0软件统计分析。MetS组和正常组之间的营养素摄入情况比较采用t检验。膳食营养素模式分析采用探索性因子分析，提取公因子，采用主成分法，分析前做KMO和Bartlett球形检验（Bartletts test of Sphericity），确定是否适合做因子分析。同时为了使各因子具有较为清晰的专业意义，对初始因子载荷矩阵进行了Varimax旋转，将特征根（Eigencalue）>1.3作为入选公因子的标准，结合碎石图、特征根、食物组合的合理性、方差贡献率以及专业知识确定主要的膳食营养素模式。将因子积分划分为5分位数，计算个人因子得分。采用Wilcoxon秩和检验分析不同膳食营养素模式最高分位（Q5）人群的能量和营养素摄入差异；采用非条件Logistic回归方法，探讨各种膳食营养素模式与Mets及其组分的关系，假设检验的检验水准为0.05。

2 结果

2.1 两组膳食营养素摄入

调查结果对比《中国居民膳食营养素参考摄入量》（DRIs）中18岁以上成年人各种营养素推荐或适宜摄入量，居民膳食纤维、维生素A、B1、B2、钙与钾摄入量较低，尤其是膳食纤维、钙维生素B1和维生素B2，不及推荐量的50%；钠摄入偏高，约为推荐量的2倍。膳食纤维、维生素A及维生素C的摄入量男女差异无统计学意义（P>0.05），其他营养素摄入差异均有统计学意义（P<0.05）（见表1）。

2.2 膳食营养素模式

将22种营养素纳入因子分析，根据Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）统计量为0.841，Bartlett球形检验结果为63 882.28，P<0.001，拒绝各变量间相互独立的假设，各变量间具有相关性，可做主成分因子分析。经最大方差旋转提取4个主因子，其特征根分别是9.246、2.232、1.418和1.342，其总方差贡献率为64.72%，各营养素在主因子中的因子负荷见表2，综合各营养素种类因子得分解释营养素模式。模式一包括能量、蛋白质、脂肪、膳食胆固醇、维生素B1、B2、钙、磷、钾、镁、铁、锌、硒、铜和锰，命名为“均衡膳食营养”模式；模式二脂肪、灰、钠等成分特征根值较高，命名为“高脂高盐高灰”模式；模式三中膳食钙和钾的特征根值较高，命名为“低钙低钾”模式，模式四中膳食纤维、各种维生素及各种微量元素等成分特征根值明显较低，命名为“低纤维低微量元素”模式。

2.3 4种膳食营养素模式与MetS及其组分的关系

在调整了年龄、性别、婚姻状况、文化程度、吸烟情况、饮酒情况、高血压、糖尿病、脑卒中与冠心病家族史等变量后，高脂高盐高灰模式是高血压及中心性肥胖的危险因素（与参照水平相比，第五分位数Q5的OR值分别为1.818、1.709，95%CI分别为0.938～3.523、0.964～3.029，趋势检验P<0.05）；低钙低钾膳食模式是高TG血型的危险因素（与参照水平相比，第五分位数的OR值为2.021，95%CI为1.082～3.777，趋势检验P<0.05）；低纤维低微量元素膳食模式是高TG血型的危险因素（与参照水平相比，第五分位数的OR值为1.834，95%CI为1.030-3.266，趋势检验P<0.05）（见表3）。

3 讨论

本研究结果显示，男性MetS组能量高于非MetS组，女性非MetS能量高于MetS组，但女性MetS组能量的摄入量低于推荐摄入量；膳食胆固醇的摄入量低于推荐摄入量，且MetS组低于非MetS组；MetS组中碳水化合物的摄入量高于非MetS组，MetS组碳水化合物的摄入量低于推荐摄入量，非MetS组的摄入量接近正常；目前大部分研究都显示摄入高能量、高胆固醇及高碳水化合物与MetS呈正相关的关系，而摄入不足与MetS患病无关[6-7]，并没有呈负相关关系，也有研究显示低碳水化合物摄入可以有效改善血糖，并靶向减少胰岛素波动。，低碳水化合物饮食在改善MetS病理特征方面与低脂饮食具有同样的效果，但是低脂饮食中的碳水化合物（不包括膳食纤维）会加大患心血管疾病的因素[8]；Buettner等提出，持续性的高脂饮食会促进小鼠肥胖及代谢紊乱，增加小鼠患MetS及糖尿病的概率[9]。这可能是因为本研究中MetS组的研究对象中有很多慢性病患者，知道患病后饮食习惯有所改善，控制饮食；也可能是当主要营养素摄入不合理（过多或多少）时都会增加患病风险。有研究表明碳水化合物的中膳食纤维可改善糖尿病患者的血糖情况，如碳水化合物摄入量合理（接近推荐摄入量），可降低肥胖、脂代謝紊乱、心血管疾病等风险[10-13]。

成年居民中MetS组钙、钾、硒的摄入量均低于推荐摄入量，女性组中MetS组钠的摄入量明显高于非MetS组，且比推荐摄入量高，有研究发现，钠和心血管疾病发病呈J型曲线，即钠的摄入量过低或过高都会增加患心血管疾病的危险[14]，一项队列研究显示，限盐不一定有利于老年人健康，尤其是身体脆弱者[15]，但据另一项减钠干预试验结果显示，膳食钠的摄入量与死亡率呈线性关系[16]；韩国一项随机对照试验发现，钙镁比增加会导致胰岛素抵抗增强，也有研究表明高钠低钾可增加心血管特别高血压风险，同时也增加MetS的患病风险[17]，Moore-Schiltz L等根据美国健康和营养调查研究发现，每天摄入钙镁达到推荐量的女性，患MetS的风险降低，而男性并未发现相似关联[18]；血浆硒浓度和MetS正相关，而其他矿物质与MetS之间的关系尚不大明显[19]。本研究还发调查对象的现膳食纤维、维生素B1及B2摄入量均比推荐摄入量低。近年来，多项研究揭示了高膳食纤维摄入在MetS、二型糖尿病等非传染慢性疾病防治中扮演了重要角色，可溶性膳食纤维的作用更加明显[20-22]，合理摄入B族维生素有助于降低心血管发生率[23]。

本研究根据主成分因子分析，得出4种膳食营养素模式：均衡膳食营养模式、高脂高盐高灰模式、低钙低钾模式、低纤维低微量元素模式；高脂高盐高灰模式增加高血压及中心性肥胖的危险性；低钙低钾膳食模式和低纤维低微量元素膳食模式增加高TG血型的危险性。结合中国居民推荐摄入量，营养干预MetS需要限制脂类及钠的摄入，可通过增加鱼类和低脂牛奶的摄入，补充能量、所需蛋白质及各种维生素，降低MetS发病风险，也需注重新鲜蔬菜、水果的摄入，增强维生素补给，适当增加豆类、坚果的摄入量补充钙、钾，合理减少食盐的摄入量以限制钠的摄入，也可以用钾盐代替碘盐，调整膳食结构，合理膳食。

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基金项目：国家重点研发计划项目“2型糖尿病智能优化综合管理体系和社会经济效益评价”（2018YF C1314100），广东省自然科学基金项目（2018A0303130118），广东省医学科学技术研究基金项目（A2018487）。

作者简介：吴为（1980—），男，汉族，甘肃平凉人，博士，副主任医师。研究方向：食品膳食营养。

通讯作者：郑婵娇（1989—），女，汉族，广东茂名人，硕士，医师。研究方向：食品膳食营养。