膳食炎症指数与超重和肥胖及腹型肥胖关系的Meta分析

肥胖是2型糖尿病、脂肪肝、心肌梗死及高血压等诸多疾病的核心危险因素［1］，全球范围内近50年肥胖的患病率持续增加，患者总计超过7亿人次［2］，世界肥胖联合会及美国和加拿大医学会声明肥胖不仅是一种疾病，而是多种疾病的源头因素［3］，已成为亟待解决的全球性健康负担。肥胖通常被认定为是一种全身的慢性低度炎症状态［4］，促炎饮食在肥胖的发生、发展中起着关键作用。研究表明，地中海膳食模式可有效降低肥胖、糖尿病和心血管疾病的风险，而红肉等高饱和脂肪的摄入则反之［5］。

膳食炎症指数（DII）是由南卡罗来纳大学JAMES首先提出的一种定量评价膳食与潜在炎症之间关联性的指标［6］，并由HARIHARAN等［7］对其不断完善。DII是基于1 943项研究、涵盖11个国家的膳食数据，总结膳食成分与白介素（IL）-1β等6种细胞炎性因子关联性而衍生的膳食评价工具，包括36项抗炎成分、9项促炎成分，其计算公式为：Z评分=（A日摄入量-A全球人均日摄入量）/A全球人均日摄入量标准差×A炎症效应指数，A为膳食成分，将Z转换为百分位数后加倍并减“1”，实现“0”为中心的对称分布，再乘以各膳食成分总炎症得分，求和可得个体的DII［7］。DII有助于从疾病的源头进行科学研究，为疾病的预防和诊治提供新方向。

目前DII已广泛应用于各种健康结果的大型流行病学研究中，但由于试验设计、地域、诊断标准等差异性，DII与肥胖的相关性尚未得到一致性结论，有研究结果证明DII的高值可显著促进超重、肥胖及腹型肥胖的发生风险［8-10］，而部分研究结果表明DII与超重、肥胖及腹型肥胖间无显著相关性［11-13］，结论尚不统一。故本研究运用Meta分析方法，评价DII与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性，并根据性别、诊断标准、地域等方面进行亚组分析，全面讨论异质性来源，为预防肥胖提供具有循证医学证据的饮食建议。

1　资料与方法

1.1　一般资料　本研究严格按照PRISMA声明［14］规范报告。

纳入标准：（1）研究类型为横断面研究。（2）研究对象为所有人群。（3）暴露因素为分类的DII指标（最高类别DII、最低类别DII），主要采用食物频率问卷法（FFQ）、半定量食物频率问卷法（SQFFQ）、24 h膳食回顾法等调查方法进行统计。（4）结局指标：①超重；②肥胖；③腹型肥胖。（5）所纳入文献的研究对象符合：①WHO超重/肥胖诊断标准［15］：25 kg/m2≤BMI<30 kg/m2定义为超重，BMI≥30 kg/m2定义为肥胖；男性腰围≥102 cm，女性腰围≥88 cm定义为腹型肥胖；②《中国2型糖尿病防治指南（2013年版）》［16］：24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2定义为超重，BMI≥28 kg/m2定义为肥胖；男性腰围≥90 cm，女性腰围≥85 cm定义为腹型肥胖；③WHO儿童超重肥胖诊断标准：BMI Z-score>+1定义为超重，BMI Z-score>+2定义为肥胖等有关超重、肥胖及腹型肥胖的诊断标准。

排除标准：（1）非横断面研究，如动物实验、综述等。（2）效应指标未报告或无法提取的研究。（3）重复发表的研究。（4）样本量<10例的研究。

1.2　文献检索策略　双研究者双机位背对背独立检索PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库（CBM）和中国知网（CNKI）数据库有关DII与超重、肥胖及腹型肥胖相关性的横断面研究，检索时限为建库至2023-01-10。此外，追溯纳入文献的参考文献进行补充。采用主题词与自由词结合的方式检索，中文检索词包括：“膳食炎症指数”“膳食促炎指数”“肥胖”“超重”“中心性肥胖”“腹型肥胖”等；英文检索词包括：“obesity”“overweight”“Abdominal Obesity”“Central Obesity”“Dietary inflammatory index”“pro-inflammatory diet”“DII”等。PubMed检索策略见表1。

1.3　文献筛选与资料提取　运用Zotero管理初步检索所得文献，去重后进一步阅读各文献摘要、全文，按照纳入与排除标准进行筛选，确定最终纳入文献，该过程由双研究者双机位背对背完成，并对筛选结果进行交叉比对及数据提取，若产生分歧则由研究团队共同商讨决定。各研究提取内容包括：（1）纳入研究的基本特征：第一作者、发表时间、调查方式等；（2）研究对象基线特征：样本量、健康状况、性别、年龄、地域等；（3）偏倚风险评价关键要素；（4）结局指标的原始数据：最高及最低类别DII总人数及其超重、肥胖及腹型肥胖人数。

1.4　纳入研究的偏倚风险评价　由两名研究者双机位背对背独立采用美国卫生保健质量及研究机构（AHRQ）的偏倚风险评价表对纳入研究进行评价［17］，总分11分，高质量8~11分，中等质量4~7分，低质量0~3分。

1.5　统计学方法　运用RevMan 5.4.1进行Meta分析，以比值比（OR）及其95%CI作为所有研究的效应量；基于卡方检验和I2统计量评价各研究间的异质性（检验水准α=0.1），以I2 ≥ 50% 或 P<0.05时为各研究间存在显著异质性，选择随机效应模型，反之选择固定效应模型，依据性别、地域、DII成分数量等方面进行亚组分析全面讨论异质性来源；通过敏感性分析判定结果稳定性；通过绘制漏斗图直观判断发表偏倚。

2　结果

2.1　文献检索流程　初检共获得相关文献1 898篇，经逐层筛选最终纳入研究20项［9-13，18-32］。文献筛选流程见图1。

2.2　纳入研究的基本特征　20项研究涉及研究对象214 808例，DII计算均应用Shivappa更新后的评分系统［33］，研究均报道分类DII，涉及五个大洲，其中亚洲（中国、韩国、伊朗）10项［9-13，26，28，30-32］，北美洲（美国、墨西哥）6项［21，23-25，27，29］，南美洲（巴西、哥伦比亚）2项［20，22］，欧洲（西班牙）1项［18］，大洋洲（澳大利亚）1项［19］。AHRQ评分结果显示，高质量研究11项［9-10，12，19，21，23-27，32］，中等质量研究9项［11，13，18，20，22，28-31］。基本特征及文献质量评价结果见表2。

2.3　DII与超重相关性分析

2.3.1　DII与超重相关性Meta分析　共12项［9-10，13，18-19，21-24，28，30，32］研究纳入DII与超重相关性的研究，各研究间存在中度异质性（I2=59%，P=0.005），故采用随机效应模型进行Meta分析，与最低类别DII的群体相比，处于最高类别DII群体中超重患者比例增加〔OR=1.12，95%CI（1.03，1.22），P=0.005〕，见图2。

2.3.2　DII与超重相关性的亚组分析　针对原始研究的性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析，结果显示，各亚组内未发现组间异质性存在（P>0.05），见表3，故上述因素均不是本研究的异质性来源。

2.3.3　DII与超重相关性的敏感性分析　采用逐一去除单项研究的方法对DII与超重相关性Meta分析进行敏感性分析，并记录P值、异质性及OR的波动变化，结果显示均未发生方向性的变化，且DII与超重间存在正相关，提示研究结果较稳定。在剔除王敏娟等［10］研究时，异质性降低明显（I2=36%，P=0.11），提示该研究可能是异质性重要来源。

2.4　DII与肥胖相关性分析

2.4.1　DII与肥胖相关性Meta分析　共14项［9-10，12，18-19，21-24，27-30，32］研究纳入DII与肥胖相关性研究，各研究间存在异质性（I2=91%，P<0.000 01），故采用随机效应模型进行Meta分析，与最低类别DII的群体相比，处于最高类别DII群体中肥胖患者比例增加〔OR=1.56，95%CI（1.34，1.82），P<0.000 01〕，见图3。

2.4.2　DII与肥胖相关性的亚组分析　针对原始研究的性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析，结果显示，研究地域、调查方式组间存在差异（P<0.05），见表4。按不同性别进行的亚组分析中男性人群〔OR=1.79，95%CI（1.13，2.85）〕相较于其他性别人群肥胖所占比例更高；按不同研究地域进行的亚组分析中北美洲人群〔OR=1.57，95%CI（1.27，1.83）〕相较于其他地域的人群肥胖所占比例更高；按不同调查方式进行的亚组分析中24 h回忆的结果〔OR=1.83，95%CI（1.39，2.42）〕相较于其他调查方式的研究结果中肥胖所占比例更高。因此，研究地域、调查方式可能成为肥胖结局的异质性的主要来源。

2.4.3　DII与肥胖相关性的敏感性分析　采用逐一去除单项研究的方法对DII与肥胖相关性Meta分析进行敏感性分析，并记录显著性P值、异质性及OR的波动变化，结果显示均未发生方向性的变化，且DII与肥胖间存在正相关，异质性差异不明显，提示研究结果较稳定。

2.5　DII与腹型肥胖相关性分析

2.5.1　DII与腹型肥胖相关性Meta分析　共9项［9，11-12，20，25-27，31-32］研究纳入DII与腹型肥胖相关性研究，各研究间存在异质性（I2=86%，P<0.000 01），故采用随机效应模型进行Meta分析，与最低类别DII的群体相比，处于最高类别DII群体中腹型肥胖患者比例增加〔OR=1.42，95%CI（1.14，1.78），P=0.002〕，见图4。

2.5.2　DII与腹型肥胖相关性的亚组分析　针对原始研究的性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析，结果显示，研究地域组间存在差异。按不同研究地域进行的亚组分析中北美洲人群〔OR=1.87，95%CI（1.44，2.44）〕相较于其他地域的人群腹型肥胖所占比例更高，见表5；因此，研究地域可能成为腹型肥胖结局的异质性的主要来源。

2.5.3　DII与腹型肥胖相关性的敏感性分析　采用逐一去除单项研究的方法对DII与腹型肥胖Meta分析进行敏感性分析，并记录显著性P值、异质性及OR的波动变化，结果显示均未发生方向性的变化，且DII与腹型肥胖间存在相关性，异质性差异不明显，提示研究结果较稳定。

2.6　发表偏倚　运用RevMan 5.4.1绘制漏斗图直观评估DII与超重、肥胖及腹型肥胖相关性研究的发表偏倚，结果显示，三种结局指标的研究大致位于95%CI内，漏斗图分布具有良好的对称性，提示无明显发表偏倚，见图5。

3　讨论

较多研究证明，慢性低度炎症是代谢细胞应对过量营养和能量而产生的炎症状态［34］，其在肥胖相关代谢功能障碍的发病机制中有至关重要的作用［35］。除能量储存外，脂肪组织还是巨大的代谢和免疫活性器官，高脂肪摄入会促进脂肪细胞分泌IL-1、IL-6、肿瘤坏死因子α（TNF-α）等炎性因子，引起氧化应激反应，致使全身慢性低度炎症［36］，长期暴露于高水平IL-6下，亦会增加胰岛素抵抗、代谢综合征的风险［37］。

膳食作为诸多营养素的主要来源，是全球慢性病负担的主要驱动因素，其作用机制的基础即为个体饮食成分的潜在促炎及抗炎特性［38］。DII的开发为膳食营养的炎症风险提供了定量评价的标准，其基于全球1 943项研究，整合了单不饱和脂肪酸、烟酸、姜黄素等45种食物参数，可以同时捕捉个体摄入的多种膳食成分的综合炎症效应，克服了单个膳食成分或营养素难以总结的缺陷［39］。因此探究DII与不同肥胖之间的关联性，对于肥胖的防治具有重要意义。

本研究基于DII评分与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性展开Meta分析，共纳入来自9个国家的20项研究，214 808例研究对象，进一步证明膳食炎症与不同肥胖之间的关联性。结果显示，DII评分和超重、肥胖、腹型肥胖之间均存在正相关，DII评分最高类别人群较最低类别人群相比，超重〔OR=1.12，95%CI（1.03，1.22），P=0.005〕、肥胖〔OR=1.56，95%CI（1.34，1.82），P<0.000 01〕、腹型肥胖〔OR=1.42，95%CI（1.14，1.78），P=0.002〕的患者比例均增加，其中肥胖患者比例增加1.56倍最为明显，有研究证明高炎症的膳食成分可以直接影响参与皮下脂肪堆积的肠道菌群，诱发肥胖［40］。按照研究地域进行亚组分析，以肥胖及腹型肥胖为结局指标的结果存在组间异质性，并提示北美洲人群相较于其他地域的人群肥胖及腹型肥胖的比例更高，可能受北美洲以美国为代表的高脂肪、高蛋白质、高热量的西方饮食模式及文化特异性影响有关［41］；按照性别进行亚组分析，DII与肥胖的相关性在男性中更为显著，有研究表明，性腺功能减退会增加男性肥胖、心血管疾病甚至死亡风险［42］，男性睾酮水平在20岁后每年下降约30%，睾酮水平的下降是男性肥胖的关键危险因素［43］。基于此，本研究推断DII可以作为预测超重、肥胖及腹型肥胖的风险和评估人类健康状况的工具，在确保营养均衡的情况下，更多地摄入姜黄素、β-胡萝卜素、黄酮等抗炎膳食成分，降低饱和脂肪、反式脂肪、维生素B12等促炎膳食成分的摄取，对于超重、肥胖及腹型肥胖的防治具有重要意义。

本研究仍存在一定的局限性：（1）DII的调查方式间存在的差异可能对结果造成偏倚，如采用自我管理的FFQ相较于由面试官进行访问可能存在部分饮食回避，从而产生社会期望偏倚［44］；此外，FFQ与24 h回忆法相比，回忆时间跨度较长，可能产生回忆偏倚［45］。（2）为保证数据可靠性，本研究整合DII的分类原始数据，而未整合校正后OR值，因此可能产生年龄、收入等混杂因素影响。（3）因原始纳入文献中缺乏种族数据，故无法根据种族进行亚组分析，故存在一定异质性可能。

综上所述，本Meta分析显示，DII与超重、肥胖、腹型肥胖的发生相关，高促炎饮食可能是超重、肥胖及腹型肥胖的危险因素，该相关性在北美洲人群中尤为显著。在专业指导师的指导下，为超重、肥胖及腹型肥胖高危人群制定合理化的抗炎饮食策略显得尤为重要。本研究有助于公共卫生部门制定特定饮食模式来预防潜在的疾病风险因素提供参考。未来将应进一步明确膳食、炎性细胞因子、肥胖相关疾病间的内在联系，挖掘其生物学机制，为超重、肥胖及腹型肥胖疾病的预防和治疗提供思路。

本文无利益冲突。

参考文献略

【引用本文】　李纪新，邱林杰，任燕，等. 膳食炎症指数与超重和肥胖及腹型肥胖关系的Meta分析［J］. 中国全科医学，2023，26（32）：4089-4097. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0316.