メタボリックシンドロームの性差と年齢別の食事の多様性との関連

人口とデータ収集 中国の栄養と健康に関する調査 (CHNS) は、ノースカロライナ大学チャペルヒル校 (UNC-CH) と中国栄養食品安全研究所 (INFS)、中国疾病管理予防センター ( CCDC）。 この調査は、前述の機関の機関審査委員会によって承認されました。 すべての参加者は、書面によるインフォームド コンセントを提供しました。 この調査と臨床検査に関する詳細な情報は、他の場所で説明されています。

食事の評価と食事の多様性のスコア個人の毎日の食物摂取量データは、1 週間以内にランダムに分散された連続 3 日間の対面インタビューを通じて収集されました。 訓練を受けたフィールド インタビュアーは、各参加者が 24 時間以内に自宅と屋外で消費した食品を思い出すのを助け、各食品のコード (中国の食品成分表に記載)、種類、量、消費場所を記録しました。食品モデルと写真を使用。 CHNS の食事データに関するより詳細な情報は、以前に報告されています (The China Health and Nutrition Survey、1989-2011、PMID: 24341753 .)。

以前の研究に沿って、研究者は、中国の食品組成表の元の 12 の主要な食品カテゴリを、類似性に基づいて 6 つの広いグループ (穀物、野菜、果物、肉/家禽/魚介類、乳製品、および豆/卵/ナッツ) に結合します。栄養成分と食事機能。 DDS に関する詳細な情報は、以前の研究 (PMID: 27848939) に示されています。 ごくわずかな摂取量による測定誤差を避けるため、1 日あたりの最小摂取量 (25g) 未満の食品は除外されました。 中華料理では乳製品の摂取量が一般的に少ないため、カットオフポイントは 1 日あたり 10g に調整されました。 DDS 値の範囲は 0 ～ 6 で、値が大きいほど食事の多様性が高いことを示します。

結果変数と共変量 胴囲は、薄い布の上に未伸張のテープを使用して、腰骨の上部で体の周りを測定しました。 測定は体表に圧力をかけずに行い、値は 0.1cm 単位で記録しました。 BMI は、体重 (kg) を身長 (m2) の 2 乗で割ることによって計算されます。 血圧は、座位で 3 回休んだ後に測定され、各休息は 5 分間続きます。 収縮期血圧（SBP）と拡張期血圧（DBP）の平均値を計算するために利用されました。 血液サンプルは、すべての参加者から 12 ～ 14 時間の一晩絶食後に採取され、行楽客用チューブに保存されました。 すべての血液サンプルは、日中友好病院の中央研究所で分析されました。 空腹時血漿グルコースは、Randox, United Kingdom (UK) によって製造されたキットを使用して、グルコースオキシダーゼ-3'-ホスホアデノシン 5'-リン酸 (GOD-PAP) によって測定されました。 血清高密度リポタンパク質コレステロール(HDL-C)濃度は酵素法で測定した。血清トリグリセリドレベルは、コレステロールオキシダーゼペルオキシダーゼ-3'-ホスホアデノシン5'-リン酸（CHOD-PAP）によって測定されました。これらの 2 つのテスト試薬は、日本の協和によって製造されました。 最後の 3 つのインデックスは、Hitachi 7600 マシンによって測定されました。 採血と検査に関する詳細情報は、付録 1 に記載されています。

性別、年齢、一人当たりの収入、教育レベル (初級、中級、上級) に関する情報は、以前の調査、総エネルギー摂取量、喫煙状況 (0 = 現在喫煙していない、1 = 現在喫煙している)、および飲酒状況 (0 = = 過去 1 年間飲酒しなかった、1 = 過去 1 年間アルコールを飲んだ)、住宅地域 (都市部と農村部、北と南) を共変数として収集しました。 身体活動は、職業に応じて定義されました (1 = オフィス ワーカー、教師などの座位または立位での軽い身体活動、2 = 学生や運転手などの中程度の身体活動、3 = 農家などの重い身体活動)。 、ローダー、マイナー)、およびモデルでも調整されています。 成人は、世界保健機関 (WHO) の基準に従って 3 つの年齢グループに分類されました (若者: 18 歳以上 45 歳以下、成人: 45 歳以上 60 歳以下、高齢者: 60 歳以上)。

統計分析 まず、食事の多様性と MetS の関連性が男女間で異なるかどうかを調べるために、多変数線形モデルに性別と DDS の交互作用項を追加しました。 したがって、記述統計は、各性別のDDSの各三分位数で提示されました（1番目、≤3; 2番目、4; 3番目、5-6）。 連続変量は平均±標準偏差として表示され、カテゴリ変数はパーセンテージとして表示されます。

DDS と MetS およびその個々のコンポーネント間の関連性は、多変数調整ロジスティック回帰によって検出され、OR 値と 95% CI の両方が提示されました。 多変数回帰モデルでは、性別、一人当たりの収入、教育レベル、身体活動、年齢と年齢の二乗、喫煙と飲酒の状況、脂肪の割合、総エネルギー摂取量、居住地を調整しました。 収入と総エネルギー摂取量は対数で測定されました。 MetS の予測確率と年齢の関連性は、カーネル加重局所多項式平滑化を使用してマッピングされました。適合確率と 95% 信頼区間の両方が提示されました。 DDS のオッズ比の線形傾向は、多変数ロジスティック回帰で DDS を連続変数として使用することによってテストされました。

すべての分析は、Stata multi processing (MP) 13.0 (Stata Crop、USA) を使用して実行され、P < 0.05 は統計的有意性と見なされました。