≥35歲居民膳食模式與血脂異常相關性研究：基于贛南慢病隊列調查數據

鄭傳雷 丁睿聰 王琪 郭逸星 李劍 黃爭春 董明華 羅曉婷 吳清鋒

【摘要】 背景 飲食與血脂異常密切相關，傳統的營養流行病學關注單一的食物或食物類別，然而日常生活中并不是只消耗單一的營養素或食物。這使得區分個別飲食成分對血脂異常的影響變得更加困難。目前國內外尚無研究探討贛南地區居民膳食模式與血脂異常之間的關聯。目的 分析贛南地區≥35歲居民膳食模式和血脂異常患病風險的關聯，為制訂防治血脂異常營養政策提供科學依據和理論。方法 數據來源于贛南慢病隊列2020年調查數據，于2020年7—8月，采用多階段隨機抽樣的方法從贛南地區≥35歲常住居民中選取調查對象。采用問卷調查和體格檢查方法收集居民的基本情況（一般資料、行為習慣、疾病史等），檢測空腹血糖和血脂水平，并分析比較不同特征居民血脂異常的患病率。采用食物頻率問卷簡表進行膳食調查，并運用因子分析法提取膳食模式，將每類膳食模式按照因子得分的四分位數由低到高分為4個亞組Q1、Q2、Q3、Q4。使用Logistic回歸分析探討膳食模式與血脂異常患病風險的相關性。結果 本研究共納入贛南地區≥35歲居民1 508名，血脂異常患病率為36.07%（544/1508）。飲水量充足、無高血壓史、有糖尿病史的居民血脂異常患病率更高（P<0.05）。通過因子分析共提取出贛南地區4種膳食模式，分別為碳水-蔬菜-水產品類、粗糧-水果-奶類、禽畜肉-腌制品類和蛋類-豆制品類。調整混雜因素后的Logistic回歸分析結果顯示，相較于Q1水平，贛南地區蛋類-豆制品類膳食模式Q2、Q3水平居民血脂異常的患病風險更低（Q2：OR=0.648，95%CI=0.478～0.879，P=0.005；Q3：OR=0.616，95%CI=0.454～0.836，P=0.002），其他膳食模式尚未表現出對血脂異常患病風險的相關性。結論 贛南地區≥35歲居民血脂異常的患病率較高，較高水平蛋類-豆制品類膳食模式可降低居民血脂異常的患病風險；應倡導贛南地區居民合理膳食，可適當增加蛋類和豆制品的攝入。

【關鍵詞】 血脂異常；膳食模式；因子分析；贛南地區；≥35歲；影響因素分析

【中圖分類號】 R 589 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0048

Study on the Relationship between Dietary Patterns and Dyslipidemia among Residents Aged ≥35 Years：Based on the Gannan Chronic Disease Cohort Survey Data

ZHENG Chuanlei1，DING Ruicong2，WANG Qi1，GUO Yixing1，LI Jian3，HUANG Zhengchun3，DONG Minghua1，LUO Xiaoting4，WU Qingfeng1*

1.School of Public Health and Health Management，Gannan Medical University，Ganzhou 341000，China

2.Shanwei Urban Center for Disease Control and Prevention，Shanwei 516600，China

3.School of Basic Medicine，Gannan Medical University，Ganzhou 341000，China

4.School of General Practice Medicinel，Gannan Medical University，Ganzhou 341000，China

*Corresponding author：WU Qingfeng，Associate professor；E-mail：wuqf0920@163.com

【Abstract】 Background The gradual increase in blood lipid levels is becoming a significant public health concern. The role of diet in the development of dyslipidemia is crucial. Traditional nutritional epidemiology mainly focuses on individual foods or food groups. However，in our daily lives，we do not only consume isolated nutrients or specific foods，which makes it challenging to determine the specific impact of individual dietary components on dyslipidemia. Currently，there is a lack of research both domestically and internationally that investigates the relationship between dietary patterns and dyslipidemia in the population of Southern Jiangxi（Gannan）. Objective To analyze the relationship between dietary patterns and dyslipidemia in Southern Jiangxi，with the aim of contributing to evidence-based nutritional policies. Methods Data from the Gannan chronic disease cohort 2020 survey data. A multi-stage stratified cluster random sampling method was used to select research participants among permanent residents aged 35 and above in Southern Jiangxi from July to August 2020. Demographic data were collected through standardized questionnaires and physical examinations. Fasting blood glucose and lipid levels were measured. Dietary surveys utilized a food frequency questionnaire，and patterns were identified through factor analysis. The patterns were categorized into quartiles（Q1-Q4）based on factor scores. Logistic regression was used to assess the impact of patterns on dyslipidemia. Results The study included 1 508 residents，with a prevalence of dyslipidemia of 36.07%（544/1 508）. Residents who consumed adequate amounts of water，did not have a history of hypertension，and had a history of diabetes showed a higher prevalence of dyslipidemia（P<0.05）. Four dietary patterns were identified：carbohydrate-vegetable-seafood pattern，coarse grain-fruit-dairy pattern，poultry-meat-pickled product pattern，and egg-soy product pattern. Adjusting for confounding factors，the egg-soy pattern was associated with a lower risk（Q2：OR=0.648，95%CI=0.478-0.879，P=0.005；Q3：OR=0.616，95%CI=0.454-0.836，P=0.002）. Other patterns showed no significant correlation. Conclusion The prevalence of dyslipidemia is relatively high among residents in Southern Jiangxi. A higher level of egg-soy product dietary pattern can reduce the risk of dyslipidemia in residents. It is recommended to promote a balanced diet among these residents and encourage the moderate consumption of eggs and soy products.

【Key words】 Dyslipidemias；Dietary pattern；Factor analysis；Southern Jiangxi；≥35 years old；Root cause analysis

血脂異常通常指血清中總膽固醇（TC）和/或三酰甘油（TG）水平升高，是導致心血管疾病發生的主要危險因素之一［1-2］。隨著我國國民經濟的快速發展，我國人群的血脂水平正在逐步升高，2014—2019年中國心血管病高危人群早期篩查與綜合干預百萬人群項目發現35歲以上人群血脂異常患病率為33.8%［3］，與2002年中國健康與營養調查項目的18.6%相比顯著升高［4］。一項研究預計2010—2030年我國人群因血脂異常導致的心血管事件將增加920萬例［5］。血脂異常不僅受生物遺傳因素影響，還與飲食密切相關［2，6-7］。傳統的營養流行病學方法關注的是單一食物或某個營養素與血脂異常之間的關系［8-10］，然而日常生活中并不是只消耗單一的營養素或食物，這使得區分個別飲食成分對血脂異常的影響變得更加困難，因此，近年來的研究更多的是從飲食整體的角度出發，探索膳食與血脂異常之間的關系［7，11-12］。由于中國地域遼闊，受到經濟發展速度和傳統飲食文化差異的影響，各地所特有的膳食模式之間有著較大的差異［13］。因此本研究擬對贛南慢病隊列的基線資料進行分析，了解贛南地區≥35歲居民目前主要膳食模式及其與血脂異常的關系，為科學制訂針對贛南地區居民的營養政策及心血管疾病的防治提供依據。

1 對象與方法

1.1 調查對象

數據來源于贛南慢病隊列2020年調查數據，采用多階段隨機抽樣的方法抽取樣本：根據贛州市的行政規劃，將贛州市分為18個一級抽樣單位，從中抽取7個一級抽樣單位入樣；將入樣的一級抽樣單位所管轄的社區、鄉、鎮組成二級抽樣單位，再從二級抽樣單位中抽取21個區、鄉、鎮入樣，從入樣的二級單位隨機抽取樣本，共調查1 837名。納入標準：（1）≥35歲當地居民；（2）無精神類疾病，能配合調查。排除標準：（1）膳食數據缺失；（2）體格檢查和生化指標不全。最終納入1 508名，調查有效率為82.09%（1 508/1 837）。本研究遵循《赫爾辛基宣言》原則，經贛南醫科大學醫學倫理委員會批準（NO.2019129），所有研究對象自愿參加研究并簽署知情同意書。

1.2 研究方法

1.2.1 問卷調查：采用自編問卷進行面對面訪談，主要包括一般情況、吸煙、飲酒、體力活動、膳食情況、個人疾病史等。（1）膳食調查量表參照食物頻率問卷簡表，并結合贛南地區飲食習慣進行修改，收集調查對象近1年≥內各食物類別的攝入頻率和食用量，從而計算各食物類別每日平均攝入量。（2）食物頻率調查表歸納為谷物（米、面等）；禽畜肉類及其制品；水產品（魚、蝦、蟹等）；奶及奶制品；新鮮蔬菜；新鮮水果；腌制類食物；甜食；粗糧（玉米、燕麥、薯類等）；豆類及豆制品；蛋類等11類食物。

1.2.2 體格檢查：主要包括身高、體質量、腰圍、臀圍、血壓。

1.2.3 實驗室檢查：抽取所有研究對象的空腹靜脈血進行檢測，主要包括TC、TG、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、空腹血糖（FPG）、糖化血紅蛋白（HbA1c）等指標。生化指標采集及測定由贛州市仁心體檢中心全程參與。

1.3 指標定義

1.3.1 血脂異常：根據《中國成人血脂異常防治指南（2016年修訂版）》［2］，未服用降脂藥物情況下，TC≥6.22 mmol/L，為高膽固醇血癥；TG≥2.26 mmol/L，為高三酰甘油血癥；LDL-C≥4.14 mmol，為高低密度脂蛋白膽固醇血癥；HDL-C≤1.04 mmol/L，為低高密度脂蛋白膽固醇血癥，血脂異常是指上述4個指標中存在1項及以上異常或者目前正在服用降脂藥物。

1.3.2 BMI分類：根據《中國居民肥胖防治專家共識》［14］，BMI<18.5 kg/m2為偏瘦，18.5～23.9 kg/m2為正常，24.0～27.9 kg/m2為超重，≥28.0 kg/m2為肥胖。

1.3.3 疾病史：（1）糖尿病根據《中國2型糖尿病防治指南（2020年版）》［15］定義為未服用降糖藥情況下，FPG≥7.0 mmol/L或HbA1c≥6.5%，或目前正在服用降糖藥物；（2）高血壓根據《中國高血壓防治指南（2018年修訂版）》［16］定義為在未用高血壓藥物情況下，收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和/或舒張壓≥90 mmHg，或目前正在服用降壓藥物；（3）心臟病定義為心臟發生病變的疾病總稱［17］，心臟病史診斷根據調查對象自我報告為是否被醫療機構診斷為心臟病或正服用相關治療藥物。

1.3.4 膳食情況：食量以同齡人飯量為參照，進行答卷；飲水量以每日飲水是否超過1 L（一般）作為參照，超過為充足，不超過為不足；飯菜口味（咸淡）是否偏重通過與一般家庭飲食習慣相比，由受試者自行評判。

1.3.5 行為習慣：吸煙定義為每天至少吸煙1支，持續半年及以上；戒煙指曾經吸煙，現在不吸煙且持續3個月及以上［18］。飲酒定義為現在規律飲酒，且飲酒量折合成白酒相當于50 g及以上者；不飲酒指半年內飲酒量非常少或不飲酒的人群；戒酒指以前曾規律飲酒，但不飲酒狀態在半年以上［18］。體育鍛煉頻率指每周參加使心跳加速、微微出汗、每次持續30 min以上的體育鍛煉的次數［19］。

1.4 質量控制

在流行病學調查前進行預調查，針對流調過程中出現的問題及時修改并完善調查問卷。調查開始前組織調查人員進行統一培訓，明確調查目的和過程，統一相關表格填寫要求。問卷回收時及時進行漏項檢查與補填。數據收集后，采用雙人雙錄入方法進行一致性檢驗，增加數據錄入準確性。

1.5 統計學方法

調查數據運用EpiData 3.0建立數據庫，數據檢查整理后采用雙人獨立錄入，使用SPSS 14.0進行數據清洗與分析。計數資料以名（%）表示，不同人口學特征的血脂異常患病率差異比較采用χ2檢驗。運用因子分析法提取膳食模式，采用方差最大化旋轉法，選擇特征根>1，根據因子可解釋性和食物模式中所含食物的特點對膳食模式進行命名，并且分別計算每個調查對象不同膳食模式的因子得分，再按照因子得分四分位數將調查對象分為Q1、Q2、Q3、Q4 4個亞組。運用Logistic回歸模型分析膳食模式與血脂異常患病風險的關系。雙側檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 贛南地區不同特征居民血脂異常患病率的比較

2.1.1 一般資料與血脂異常患病率：1 508名調查對象中男484名（32.10%）、女1 024名（67.90%），平均年齡為（55.1±7.7）歲；婚姻情況以已婚為主［1 443名（95.69%）］，初中及以下1 079名（71.55%），體力勞動者1 106名（73.34%）。血脂異常人數544名，患病率為36.07%（544/1 508），以2020年第七次全國人口普查數據為標準，性別標化患病率為36.37%。不同性別、婚姻情況、文化水平、職業種類贛南地區≥35歲居民血脂異常患病率比較，差異無統計學意義（P>0.05），見表1。

2.1.2 行為習慣與血脂異常患病率：在調查對象的行為習慣中，飲水量充足的居民血脂異常患病率更高，差異有統計學意義（P<0.05）；而不同吸煙情況、飲酒情況、飯菜口味、食量、體育鍛煉頻率、睡眠時間居民血脂異常患病率比較，差異無統計學意義（P>0.05），見表2。

2.1.3 BMI、疾病史與血脂異常患病率：不同BMI、心臟病史居民血脂異常患病率比較，差異無統計學意義（P>0.05）；無高血壓史、有糖尿病史的居民血脂異常患病率更高，差異有統計學意義（P<0.05），見表3。

2.2 膳食模式的建立

因子分析結果顯示，KMO檢驗結果為0.692，Bartlett's球形檢驗P<0.001。因子分析共提取出4種膳食模式，將因子負荷絕對值>0.2的因子納入膳食模式，分別命名為碳水-蔬菜-水產品類、粗糧-水果-奶類、禽畜肉-腌制品類、蛋類-豆制品類模式，累計方差貢獻率為48.576%，見表4、5。

2.3 膳食模式與血脂異常的相關性

以調查對象有無血脂異常為因變量（賦值：有=1，無=0），分別以4種膳食模式不同分組（賦值：Q1= 1，Q2=2，Q3=3，Q4=4）為自變量進行Logistic回歸分析。調整混雜因素性別（賦值：男=1，女=2）、食量（賦值：偏多=1，一般=2，偏少=3）、飲水量（賦值：充足=1，一般=2，不足=3）、吸煙（賦值：吸煙=1，吸煙，不是每天吸=2，不吸煙=3）、BMI（賦值：偏瘦=1，正常=2，超重=3，肥胖=4）、糖尿病史（賦值：有=1，無=0）、高血壓史（賦值：有=1，無=0）后，Logistic回歸分析結果顯示，相較于Q1水平，贛南地區蛋類-豆制品類膳食模式Q2、Q3水平居民血脂異常的患病風險較低（Q2：OR=0.648，95%CI=0.478～0.879，P=0.005；Q3：OR=0.616，95%CI=0.454～0.836，P=0.002），見表6。

3 討論

本研究共提取贛南地區居民4種膳食模式，分別是碳水-蔬菜-水產品類、粗糧-水果-奶類、禽畜肉-腌制品類、蛋類-豆制品類。與哈爾濱［20］、重慶［21］、貴州［12］等地區膳食模式均不同，表明各地區居民膳食模式存在較大的差異，此外不同學者對于膳食模式的命名方式和研究所需的食物類別也會對研究結果產生影響，因此有必要對贛南地區的膳食模式進行深入研究。本研究結果表明，贛南地區≥35歲居民血脂異常患病率為36.07%，性別標化患病率為36.37%，高于全國血脂異常患病水平［3］，相比2016年劉麗華等［22］報道的贛南地區居民血脂異常患病率（24.37%）呈明顯上升

趨勢。

本研究結果顯示，飲水量充足、無高血壓史的居民血脂異常患病更高。諶紅珊等［23］認為總水攝入量超過2.4 L/d為血脂異常保護因素，能夠有效地改善血脂異常患病風險，本研究結果與之相反。本研究定義的飲水量充足為1 L/d以上，而贛南慢病隊列流行病學調查時間為暑期，由于天氣炎熱等原因很容易出現居民飲水量充足的現象，導致飲水量充足的居民血脂異常患病更高。在高血壓史方面，我國農村高血壓患病率快速上升，而知曉率相對較低［24］，本研究調查對象以農村居民為主，可能存在居民不知道自身高血壓患病狀況。同時考慮到自身高血壓患病嚴重程度，小部分調查對象會在調查前晨起服用降壓藥物，而β受體阻滯劑作為治療高血壓的常用藥物，國外一項研究表明無論男性還是女性患者的血TG水平均顯著升高［25］。除此之外，本研究還表明有糖尿病史是居民血脂異常的影響因素。主要原因在于糖尿病史人群存在胰島素抵抗、胰島素相對缺乏等導致體內的游離脂肪酸水平升高，肝臟合成極低密度脂蛋白的底物增加，同時胰島素依賴性脂蛋白酯酶活性降低，極低密度脂蛋白清除減少，最終導致TG和富含TG的脂蛋白水平升高［26］。

既往研究證實，血脂水平受人口統計學資料、生活方式、行為習慣、疾病史等因素共同影響，各因素之間可能存在交互作用［27-28］。因此本研究通過控制與血脂異常相關的混雜因素后，發現蛋類-豆制品類膳食模式表現出降低血脂異常風險的作用，這一結果與WOO等［29］和陳沖等［30］報道的結果相似。中國慢性病前瞻性研究結果表明雞蛋中的某種成分對心血管疾病具有保護作用［31］，卵磷脂可以優先結合到高密度脂蛋白（HDL）顆粒中來增強HDL的功能［32］。另一項動物實驗證明，蛋黃中的HDL可以顯著抑制體質量增長、減少腹部脂肪組織堆積、抑制TG、TC、LDL-C積累，同時增加HDL-C水平［33］。豆制品降低血脂異常患病風險與其富含異黃酮類物質有關，異黃酮類能提高HDL-C、低密度脂蛋白受體、肝X受體α、ATP結合盒式蛋白G1的mRNA和蛋白的表達水平，通過編碼這些蛋白的基因表達從而參與膽固醇的穩態［34］。除此之外豆制品還可以提供膳食纖維，雜豆膳食纖維減少膳食中TC的吸收，增加食物在腸道內的過渡時間，吸附膽酸鹽和阻隔TC，促進TC的排泄；對羥甲基戊二酰輔酶A還原酶的活性產生抑制作用，進而對內源性TC的合成產生抑制作用，使血脂水平下降［35］。

研究未發現碳水-蔬菜-水產品類、粗糧-水果-奶類、禽畜肉-腌制品類與血脂異常具有相關性。對于碳水-蔬菜-水產品模式而言，多食用蔬菜和增加水產品攝入等健康膳食行為對于是血脂異常患者有益［30］，但是這種膳食模式也包含了高碳水和高糖食物的攝入增多，這可能給健康帶來不利影響。研究表明，高碳水化合物與TG的升高有關［36］，碳水化合物可直接或間接地通過胰島素的作用控制體內營養素，調節脂肪分解及脂蛋白組裝和加工，從而影響機體血脂水平［37］。而粗糧-水果-奶類膳食模式中，所包含的3種膳食常是大眾普遍認為對于血脂有益的，這可能與食物種類選擇和烹調方式有關，在之前進行的人群調查中，部分居民會選擇食用淀粉含量較高的粗糧、果糖含量較高的水果和全脂牛奶等，而部分居民為了提升口感，在烹調食物時，也會選擇增加油脂類物質和調味品的添加量等，這些行為可能會增加血脂負荷。在禽畜肉-腌制品類模式中，畜禽類與血脂異常之間沒有關聯，該結果與謝思思等［38］和張婷等［39］報道的結果一致。并且在調查時發現，大多數居民僅在正月過年期間攝入腌制品，因此該飲食習慣可能對該地區居民整體血脂水平無太大影響。

本研究存在一定的局限性：（1）飲食習慣根據居民的回憶進行填寫，可能存在一定的回憶偏倚。（2）即使考慮了一般資料、行為習慣、疾病史等混雜因素，但仍然可能存在未考慮的混雜因素對研究結果產生影響。（3）本研究為橫斷面研究，無法確認膳食模式與血脂異常之間的因果關聯。（4）調查對象以農村地區居民為主，其畜肉的平均攝入量低于居民膳食指南推薦攝入量。

綜上所述，贛南地區≥35歲居民的血脂異常患病率較高，提取了4種膳食模式，分別為碳水-蔬菜-水產品類、粗糧-水果-奶類、禽畜肉-腌制品類和蛋類-豆制品類，其中較高水平蛋類-豆制品類膳食模式可降低居民血脂異常的患病風險。應倡導贛南地區居民合理膳食，可適當增加蛋類和豆制品的攝入。膳食模式作為當地居民的實際飲食情況，考慮了各食物或營養素之間的協同作用。本研究首次通過因子分析提取出贛南地區膳食模式，描述各膳食模式的食物構成，探討膳食模式與贛南地區居民血脂異常患病之間的關聯，為今后贛南地區居民血脂異常的防治研究提供理論依據。

作者貢獻：鄭傳雷、丁睿聰負責設計和實施研究方案、分析統計數據、撰寫論文；王琪、郭逸星、李劍、黃爭春、董明華、羅曉婷負責調查、評估并采集樣本數據；吳清鋒負責文章的質量控制及審校，對論文負責，監督管理。

本文無利益沖突。

鄭傳雷：https：//orcid.org/0009-0006-2303-0116

吳清鋒：https：//orcid.org/0009-0003-0881-7656

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（收稿日期：2024-03-14；修回日期：2024-04-25）

（本文編輯：康艷輝）