高蛋白膳食對超重/肥胖醫護人員體型及人體成分的影響

卞月梅,游群芳,李園園,呂曉峰,高海鋒,韓 碩

杭州市第九人民醫院,浙江杭州 311225

國家衛生健康委員會《中國居民營養與慢性病狀況報告(2020年)》[1]顯示,我國有一半以上成人超重或肥胖。而醫護人員這一特殊群體,由于工作任務繁重、飲食作息不規律等原因,超重/肥胖及相關慢性病的檢出率居高不下[2-3]。研究[4-5]表明,公立醫院超重/肥胖醫護人員占比達 25.37%,超重/肥胖不僅降低生活質量,而且還是高血壓、糖尿病、腦卒中和冠心病等多種慢性疾病的危險因素,嚴重影響醫護人員的心身健康。因此,尋找一種適合醫護人員職業特點的體重管理方案至關重要。《中國超重/肥胖醫學營養治療指南(2021)》[6]推薦多種膳食干預方法,常見的如限能量膳食法、高蛋白膳食法、輕斷食等,但在臨床工作中,具體選擇哪種膳食一般取決于個人偏好、代謝目標和對給定膳食的依從能力。研究[7]表明,高蛋白膳食較其他飲食模式更能增加機體飽腹感,抑制食欲,提高機體胰島素敏感性,減輕炎性反應,可能在減輕醫護人員饑餓感、維持其代謝穩態及提高其飲食依從性方面更具優勢。因此,本研究通過探討高蛋白膳食對醫護人員體型和人體成分指標的影響,旨在提高醫護人員健康水平。

1 對象與方法

1.1 研究對象

1.2 干預方法

兩組研究對象均于營養門診就診,由專業營養師對其一般資料、飲食行為習慣、慢性病患病情況等進行評估,形成電子調查問卷。營養師結合患者體檢報告、人體成分情況等給予研究對象個性化的飲食和運動建議,并負責全程營養指導工作。給予對照組常規限能量平衡膳食干預,試驗組高蛋白膳食干預。為確保干預期間兩組研究對象準確執行醫學營養減重膳食干預方法,每名研究對象均被納入由臨床營養師、健康管理師組成的微信群,接受專業團隊的小群化管理,專業人員對研究對象的飲食和運動情況進行跟蹤和遠程指導。營養師在群內分享各類營養知識,如怎樣購買健康減脂零食、值夜班情況下如何安排一日三餐、如何利用碎片化時間運動等,群內經常性分享成功案例進行同伴間支持。研究對象每日在群內進行三餐、運動、睡眠、體重情況等打卡,每2周營養門診復查并及時調整干預方案。干預8周。如果研究對象每周超過3餐未能嚴格執行減重方案,則會被要求退出本研究。

1.2.1對照組膳食干預方法

行常規限能量平衡膳食干預。以標準體重[身高(cm)-105]計算一日總能量,每日總能量控制在25～30 kcal/(kg·d),其中碳水化合物、脂肪、蛋白質三大產能營養素占每日總能量攝入的40%～55%、20%～30%、15%～20%。根據食物交換份制定一日三餐食譜,每份食物供能90 kcal。以1 500 kcal為例,計算約16.5份食物,具體分配如下。早餐:谷薯類2份,肉蛋類1份,豆奶類1份;中、晚餐:谷薯類各3份,肉蛋類各1份,蔬菜類各0.75份,油脂各1份;加餐水果類1份,每日飲水量1 500～2 000 mL。

1.2.2試驗組膳食干預方法

行高蛋白膳食干預。每日總能量攝入同對照組,其中碳水化合物、脂肪、蛋白質三大產能營養素占每日總能量攝入的30%～40%、30%～40%、20%～30%。核心是提高蛋白質的供能比,并平衡優質蛋白攝入,每日蛋白質攝入達到1.5～2.0 g/(kg·d)。根據食物交換份制定一日三餐食譜。以1 500 kcal為例,具體分配如下。早餐:谷薯類2份,肉蛋類1份,豆奶類1份;中、晚餐:飯前各1袋高蛋白型營養棒(45 g/袋,每袋提供能量354～432 kcal,蛋白質28.8～34.8 g,脂肪11.1～19.1 g,碳水化合物30.4～34.7 g),谷薯類各0份,肉蛋類各1份,蔬菜類各1份,油脂各1份;加餐水果類1份,每日飲水量≥2 000 mL。肉類主要以魚、蝦、去皮雞鴨肉、瘦牛肉等低脂且富含優質蛋白的食物為主。

1.3 觀察指標

1.3.1體型指標

干預前及干預8周后,營養師采用身高體重計測定研究對象身高、體重,計算體重指數(體重指數=體重/身高2);營養師采用軟尺測定患者腰圍、臀圍,計算腰臀比。

1.3.2人體成分指標

干預前及干預8周后,營養師采用人體成分分析儀測定研究對象人體成分,包括體內水分、蛋白質、無機鹽、骨骼肌含量、體脂肪量、體脂率、內臟脂肪面積、基礎代謝等。

1.4 質量控制

所有研究對象的人體測量和人體成分測定均由統一受過培訓的營養師完成,所有營養師均嚴格規范操作流程,采用統一的標準和方法對研究對象進行測定和記錄。由專人負責輸入數據,并嚴格復核資料,確保資料真實可靠。

1.5 統計學方法

2 結果

2.1 兩組研究對象基線資料比較

研究結束后完成隨訪共83人,試驗組1人因意外妊娠中止干預,對照組有6人因依從性不佳、未能嚴格執行干預方案而中途退出。兩組研究對象在性別、年齡、職業、體型、合并代謝綜合征等方面比較差異均無統計學意義(P>0.05),具有可比性,見表1。

表1 兩組研究對象基線資料比較

2.2 兩組研究對象干預前后體型指標比較

干預前,兩組體型指標比較,差異無統計學意義(P>0.05),具有可比性。試驗組體重、體重指數、腰圍水平干預前后差值均低于對照組,差異有統計學意義(P<0.05)。干預后,試驗組除腰臀比以外的其他人體測量指標水平均較干預前下降,差異有統計學意義(P<0.05);對照組除體重外的其他人體測量指標與干預前差異無統計學意義(P>0.05)。見表2。

表2 兩組研究對象干預前后體型指標比較

2.3 兩組研究對象干預前后人體成分指標比較

干預前,兩組人體成分指標比較,差異均無統計學意義(P>0.05),具有可比性。試驗組體脂肪量、體脂率、內臟脂肪面積水平干預前后差值均低于對照組,差異有統計學意義(P<0.05),其余指標兩組干預前后差值比較差異無統計學意義(P>0.05)。干預后,試驗組體脂肪量、體脂率、內臟脂肪面積均較干預前明顯下降,差異有統計學意義(P<0.05),其余指標干預前后差異無統計學意義(P>0.05);對照組所有人體成分指標較干預前差異無統計學意義(P>0.05)。見表3。

表3 兩組研究對象干預前后人體成分指標比較

3 討論

3.1 高蛋白膳食更有利于改善超重/肥胖醫護人員的體型

體重是衡量個體營養狀況及健康狀態的有效、簡便的指標,但判斷體型常用的指標主要包括體重指數、腰圍和腰臀比,即體重指數≥28 kg/m2為肥胖,男性腰圍≥90 cm、女性腰圍≥85 cm為中心性肥胖,男性腰臀比≥0.9、女性腰臀比≥0.8為中心性肥胖[9]。其中,中心性肥胖體現腹部或腹腔的脂肪聚集程度,與糖尿病和心血管疾病的關聯性更為密切,在預測肥胖相關慢性病風險方面比體重指數更有價值[10]。本研究結果顯示,常規限能量平衡膳食和高蛋白膳食均能有效降低醫護人員體重,但與限能量平衡膳食相比,高蛋白膳食能夠更加顯著地短期內降低醫護人員的體重、體重指數和腰圍,在降低體重和改善體型方面優于限能量平衡膳食。這可能是試驗組采用的高蛋白膳食模式攝入食物富含優質蛋白,醫護人員整體飽腹感較強,更有助于增強超重/肥胖者的減重依從性和維持減重效果[11]。研究[12]表明,高蛋白膳食可促進多種胃腸道激素分泌,如胰高血糖素樣肽-1、膽囊收縮素和血清酪酪肽等,并將神經刺激傳遞至中樞神經系統,形成“飽腹感”信號,從而對饑餓有顯著和持久的抑制作用,促進體重減輕。Santesso等[13]基于74項隨機對照試驗進行系統評價,結果表明,與常規蛋白質膳食相比,高蛋白膳食更能顯著減輕體重、縮小腰圍。另外,在干預過程中,營養師如健康管家一樣的每日線上互動和監督打卡,利于醫護人員結合自身職業特點和作息時間調整高蛋白膳食的實際可操作性,強化其自我認同感和減重信念,調動自身的減重積極性和內驅力,更有利于改變個體的不良飲食和行為習慣,從而達到良好的減重效果。

3.2 高蛋白膳食更有利于優化超重/肥胖醫護人員的人體成分

評估體型的改變無法準確展示人體超重/肥胖的程度,利用生物電阻抗法測定人體成分才能更加準確、有效地評估人體的肥胖程度和營養狀況[14]。體內水分、蛋白質、無機鹽、骨骼肌等成分構成了人體的瘦組織,常反映人體的運動能力和耐力等;體脂率、內臟脂肪面積是衡量肥胖與行動障礙的常用指標,體脂率及內臟脂肪面積高者更易引起胰島素抵抗、脂質代謝異常以及肌肉代謝異常[15]。基礎代謝是維持機體生命活動最基本的能量消耗。因此,在減脂過程中,維持或增加瘦體重及降低體脂率、減少內臟脂肪,有利于優化人體成分,保持健康。本研究中,試驗組干預后體內水分、蛋白質、無機鹽、骨骼肌等瘦組織和基礎代謝較干預前無明顯變化,但體脂肪量、體脂率、內臟脂肪面積等指標較干預前明顯下降,說明高蛋白膳食減重有利于在維持機體瘦組織不變的情況下減少脂肪的蓄積,達到更好的減脂效果。研究[16-17]表明,與限能量平衡膳食相比,高蛋白膳食可以更好地保持骨骼肌質量并減少體脂肪、維持瘦體重及改善代謝機能,有助于在減重期間保持骨密度和質量,與本研究結果一致,這可能與高蛋白的代謝效應有關。蛋白質、碳水化合物和脂肪的膳食誘導熱效應率分別為20%～35%、5%～15%和0%～5%[18],機體攝入蛋白質后需要立即進行肽鍵、新蛋白質、尿素等合成,并消耗大量的腺苷三磷酸參與供能,因此,提高蛋白質比例有助于增加膳食誘導熱效應,促進糖異生和合成代謝,增加能量消耗,加上胃腸激素分泌的促進及飽腹感的增加,能量攝入亦減少,對短期減重和改善身體成分具有明顯優勢。

3.3 本研究的不足

本研究存在以下不足之處:一是出于研究對象的依從性和可行性,本研究觀察時間較短,未能監測高蛋白膳食和限能量平衡膳食對研究對象體型和人體成分指標影響的遠期效果;二是未能監測干預結束后研究對象長期的體重維持和對肝腎功能的影響等情況。未來的研究將圍繞此類指標完善研究設計。