研究背景近20多年来,中国居民膳食模式发生了巨大的变化,随之而来是与营养相关慢性疾病的高发。了解人群膳食模式的变化趋势及影响因素,有利于确定营养干预的敏感时期和敏感人群,及时预防相关疾病的发生发展。但目前对于膳食模式的研究并不多,且绝大多数以横断面调查数据单水平分析为主,而关于长期变化趋势及影响因素的多水平研究则很少,此外膳食模式与高血压之间的研究也鲜有报道。研究目的本研究旨在掌握我国九省居民膳食模式的特点和影响因素,分析九省居民膳食及非膳食因素与高血压疾病的关系,为我国居民膳食结构干预指导,以及高血压的预防和控制工作提供理论依据。研究对象及方法1.研究对象本次研究数据来源于中国疾病预防控制中心营养与食品安全所与美国北卡罗来纳大学合作的“中国居民健康与营养(CHNS)”项目1997年、2000年、2004年、2006年和2009年间5轮追踪调查。研究对象为18～75岁固定住户居民,共19508人。2.研究方法首先构建历次调查社区城市化指数评价社区经济发展水平,计算各类活动的代谢当量(METs)值,利用2009年的居民消费价格指数(CPI)对各轮调查家庭人均收入水平进行调整。在此基础上对人群的各类食物摄入量、主要营养素的摄入量、能量、宏量营养素供能比的变化趋势进行描述性分析。其次,利用探索性因子分析方法(EFA)建立居民膳食模式,并对各类膳食模式分数与营养素摄入水平进行相关分析,利用针对连续性因变量的二水平随机截距线性模型分析社区水平、个体水平的因素对膳食模式分数变化的影响。再次利用简化膳食模式分数(S-EFA)方法计算得到各轮调查各种膳食模式的因子得分。利用三水平随机截距-斜率Logistic回归模型分析高血压发生与社区水平、个体水平和时间水平的影响因素之间的关系。研究结果1.居民各类食物摄入量及变化1997-2009年间,谷类摄入量从478.3g/d减少到400.8g/d；豆类从33.5g/d减少到30.1g/d；蔬菜摄入量从325.8g/d增加到323.3g/d；水果摄入量从18.5g/d增加到57.5g/d；肉类摄入量从478.3g/d增加到94.6g/d；奶类摄入量从3.7g/d增加到14.1g/d；蛋类摄入量从24.4g/d增加到30.7g/d；水产品摄入量从26.8g/d增加到34.4g/d；油脂摄入量从40.1g/d减少到38.4g/d；食盐摄入量从12.7g/d减少到8.9g/d。2.能量摄入量及营养素来源不同地区居民能量摄入量均呈下降趋势,2009年城市、郊区、县城和农村男性能量摄入量分别为2182.9kca1/d、2329.9 kcal/d、2276.7 kcal/d和2462.2 kcal/d。四类地区女性能量摄入量分别为1812.8 kcal/d、1898.0 kcal/d、1927.6 kcal/d和2045.2 kcal/d。2009年城市、郊区、县城和农村男性居民脂肪供能比分别为36.0%、34.0%、32.3%和29.7%,与1997年相比分别增加了1.4、5.2、4.7和7.9。2009年四类地区女性脂肪供能分别为36.2%、34.7%、33.3%和29.8%,与1997年相比分别增加了0.9、5.3、5.2和8.1。2009年四类地区男性蛋白质供能比分别为13.6%、12.9%、12.4%和11.7%,女性分别为13.8%、13.2%、12.5%和11.9%,蛋白质供能比历年变化不大,历年男女变化范围均<1%。3.成人膳食模式建立男性共得到5种膳食模式,第1种模式为大米、猪肉、鱼类和蔬菜为主的日常膳食模式；第2种为蛋类、水果、菌藻类、奶类、杂粮为主的健康模式；第3种模式为小吃速食品、奶类和饮料为主的小吃速食模式；第4种模式为各种肉类食物为主的肉类模式；第5种模式是以酒类坚果为主的酒类模式。在女性中共得到4种膳食模式,第1种为面粉和蛋类食物为主的简单模式；第2种为水果、奶类、坚果、牛羊肉、鱼类、蛋类为主的水果奶为主模式；第3种为各种肉类为主的肉类为主模式；第4种是蔬菜、大米、猪肉和鱼类为主的日常模式。4.膳食模式与能量和营养素摄入量相关分析某种膳食模式分数越高表明对该膳食模式的倾向性越强。对各膳食模式分数按照四分位法划分后,分析各分位数上居民能量及营养素平均摄入量。4.1男性膳食模式随着男性的日常膳食模式分数增加,脂肪、视黄醇当量、维生素C以及钙的摄入量也在增加,而维生素E的摄入量降低,能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2617.8Kcal/d和2389 Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为34.4%和27.8%。男性健康模式的膳食分数与能量及各种营养素均有较好的正相关关系,随着健康模式的膳食分数分位数的增加,能量及各类营养素的平均水平呈现出和模式分数相一致的变化趋势。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2511.7Kcal/d和2233.9Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为32.5%和30.6%。随着男性小吃速食的模式分数增加,能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、视黄醇当量、维生素C、维生素E、钾的摄入量均下降。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2254.2Kcal/d和2699.7Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为33.8%和28.7%。随着男性肉类模式分数增加,能量、蛋白质、脂肪的摄入量均增加,而碳水化合物的摄入量减少。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2545.5Kcal/d和2460.7Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为35.1%和28.2%。随着男性酒类模式分数增加,能量、蛋白质、膳食纤维、维生素C、维生素E、钾、钠的摄入量均增加。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2622.3Kcal/d和2393.7Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为31.9%和32.1%。4.2女性膳食模式随着女性简单模式分数增加,脂肪、视黄醇当量、维生素C以及钙的摄入量在降低。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2036.0Kcal/d和2165.9 Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为28.2%和33.0%。随着女性水果奶模式分数增加,能量、蛋白质、脂肪、膳食纤维、维生素C、维生素E、钾、钙、铁的摄入量均增加,而碳水化合物摄入量减少。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2083.8Kcal/d和1900.5 Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为34.0%和28.9%。随着女性肉类模式分数增加,脂肪摄入量在增加,而碳水化合物、维生素E摄入量减少。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2027.1Kcal/d和2069.8 Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为34.9%和28.6%。随着女性日常模式分数增加,能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、视黄醇当量、维生素C、维生素E、钾、铁的摄入量均增加。能量摄入量在第4分位数和第1分位数分别为2291.2Kcal/d和1763.4 Kcal/d,脂肪供能比在第4分位数和第1分位数分别为31.6%和32.1%。5.膳食模式的影响因素在男性中,控制了其他影响因素后,日常膳食模式分数与城市化指数、收入水平呈正相关,而与年龄呈负相关；健康膳食模式分数与城市化指数、收入水平、教育程度、总能量的摄入呈正相关,而与年龄呈负相关；小吃速食品膳食模式分数与城市化指数、职业性体力活动强度呈正相关,而与年龄和总能量摄入呈负相关；肉类膳食模式分数与城市化指数、收入水平、饮酒、职业性体力活动强度、总能量摄入呈正相关,而与年龄呈负相关；酒类膳食模式分数与年龄、收入水平、总能量摄入呈正相关。在女性中,控制了其他影响因素后,简单膳食模式分数与教育程度呈正相关,而与城市化指数、总能量摄入呈负相关；水果奶膳食模式分数与城市化指数、收入水平、教育程度、职业性体力活动强度、总能量摄入呈正相关；肉类膳食模式分数与城市化指数、教育程度(高中及以上/文盲)、主要职业(脑力为主职业/无固定职业)、总能量摄入量呈正相关,而与年龄呈负相关；日常膳食模式分数与城市化指数、收入水平、教育程度、职业性体力活动强度、总能量摄入呈正相关。6.膳食模式与高血压的关系男性各类膳食模式中,日常膳食模式和健康膳食模式分数越高,发生高血压危险性越低,具有统计学意义。日常膳食模式第2四分位和第1四分位数相比,OR值为0.841(95%CI：0.686-0.953),第3四分位数和第1四分位数相比,OR值0.787(95%CI：0.583-1.063)。健康膳食模式第3四分位数与第1四分位数相比的OR值为0.852(95%CI：0.755-0.962),第4四分位数与第1四分位数相比OR值为0.746(95%CI：0.632-0.881)。女性各类膳食模式中,水果奶膳食模式和日常膳食模式分数越高,发生高血压危险性越低,具有统计学意义。水果奶模式第3四分位数女性发生高血压的危险为第1四分位数女性的77%OR=0.770,95%(CI:0.626-0.948),第4四分位数女性发生高血压的危险为第1四分位数女性的75% (P=O.754,95%CI: 0.597-0.932).日常模式第4四分位数女性发生高血压危险为第1四分位数女性的76%(95%CI：0.589-0.977)。女性的简单模式分数越高,发生高血压危险越大,第4百分位数女性为第1百分位数女性的1.2倍(OR.209,95%CI:1.014-1.443),第3百分位数女性为1百分位数女性的1.2倍。(OR=1.236,95%CI: 1.016-1.503).7.非膳食因素与高血压的关系在调整了其他影响因素后,1997-2009年间,随着年份的增加男女高血压患病危险增加,男性OR值为1.280(95%CI：1.200-1.366),女性OR值为1.165(95%CI：1.086-1.251)。随着年龄增加,患高血压危险也在增加,男性OR值为1.064(95%CI：1.052-1.077),女性OR值为1.095(95%CI:1.078-1.113)。各收入水平之间的男性高血压患病危险无显著性差异。高收入水平女性发生高血压危险是低收入水平女性的1.4倍(95%CI：1.127-1.804)。受教育程度为初中的男性发生高血压危险是教育程度为小学男性的0.7倍(95%CI：0.565-0.940),在女性不同教育程度之间未见显著性差异。无论男性还是女性,不同职业分类之间高血压患病危险度无统计学差异。轻度职业性体力活动强度的女性发生高血压危险是中度职业性活动强度女性的1.5倍(OR=0.689,95%CI:0.517-0.917),职业性体力活动强度对男性发生高血压的危险的影响无统计学意义。饮酒男性发生高血压危险是非饮酒男性的1.2倍(OR=1.219,95%CI: 1.012-1.468)。是否饮酒对女性发生高血压危险的影响无统计学差异。吸烟对男性和女性发生高血压均无影响。BMI水平与男女高血压患病危险性显著正相关,超重和肥胖男性发生高血压的危险分别是正常体重男性的2.4倍(OR=2.421,95%CI:1.970-2.974)和6.4倍(OR=6.456,95%CI:4.563-9.133)。超重和肥胖女性发生高血压危险分别为正常体重女性的2.1倍(OR=2.090,95%CI:1.678-2.603)和5.8倍(OR=5.755, 95%CI:4.156-7.967)。在引入了时间变量之后,社区水平的变量城市化指数与男性高血压患病危险性无统计学相关。城市化指数在80以上社区的女性和50以下社区的女性相比,OR值为0.579(95%CI：0.337-0.997)不同社区男性和女性发生高血压危险性的整体初始水平不同(男性：σv20截距=0.293,P<0.001；女性：σv20截距=0.433,P<0.001),并且时间推移对两性发生高血压危险的整体水平影响程度不同(男性：σv21时间=0.075,P<0.001；女性：σv21时间=0.084,P<0.001),社区男女性高血压危险性的整体初始水平越低,随时间推移,高血压危险性变化程度越大,(男性：σv201截距-时间=-0.177,P<0.001；女性：σv201截距-时间=-0.248,P<0.001)。食盐摄入量在12克以上的男性和食盐摄入量在6克以下男性相比高血压患病危险性在不同城市化指数的社区中具有显著性差异,在城市化指数为50～65的社区中,要比在城市化指数50以下的社区中高1.9倍(OR=1.861,95%CI：1.062-1.012)。城市化指数越高,女性高血压患病危险性越大。城市化指数在80以上社区女性高血压患病危险性为城市化指数在50以下社区女性的1.1倍(95%CI：1.078-1.113)。并且随着时间的推移,与城市化指数在50以下社区的女性相比,城市化指数在80以上社区女性高血压患病危险的变化率更大,即高血压患病危险性增加的速度更快(OR=1.401,95%CI：1.020-1.052)。结论1997-2009年间我国九省18～75岁成人膳食质量有了明显改善,但整体膳食结构仍存在动物性食物摄入量偏高,植物性食物摄入量偏低,脂肪供能比过高的问题。男女成人膳食模式具有不同特点,年龄、经济水平、教育程度、职业劳动强度、主要职业对膳食模式的选择和膳食模式变化的影响各不相同,因此在进行膳食营养干预时,应针对不同人群特点采取不同的干预措施。膳食模式与高血压关系密切,高血压的发病呈现一定的社区聚集性和地理变异,年龄、受教育程度、家庭年人均收入、职业性体力活动强度、饮酒均与高血压相关。膳食模式分析比单独的食物及营养素分析更有优势,对于了解人群中实际的膳食摄入状况和探讨膳食与疾病之间关系更有帮助。多水平模型在分析具有层次结构的数据时具有相当的优势,其分析结果能够为制定营养改善政策提供有力的科学依据。