成人膳食模式与心血管代谢共病关联研究：低谷物高果奶蛋饮食或增加血脂异常合并肾功能障碍风险

《Journal of Health, Population and Nutrition》：Study on the association between dietary patterns and cardiovascular metabolic comorbidities among adults

为解决心血管代谢共病(CMM)疾病组合复杂且与饮食关系不清的问题，研究人员基于中国健康与营养调查(CHNS)数据，开展了成人膳食模式与CMM关联研究。研究发现，低谷物高果奶蛋饮食(LCHFM)模式显著增加血脂异常患者合并肾功能障碍的风险(OR=2.001, 95% CI: 1.011-3.960)。该研究为CMM精准预防提供了重要依据。

　　

在当今社会，心血管代谢疾病不再是孤立的健康问题，它们常常“结伴而行”，形成心血管代谢共病(Cardiovascular Metabolic Comorbidities, CMM)。当高血压、糖尿病、血脂异常、高尿酸血症等多种疾病同时存在于一个人身上时，不仅给患者带来沉重的身心负担，也极大地增加了死亡风险。面对如此复杂的疾病组合，传统的“头痛医头、脚痛医脚”的治疗模式往往力不从心，如何从整体角度进行预防和管理，成为公共卫生领域亟待解决的难题。

饮食作为最基础、最可干预的生活方式因素，在CMM的发生发展中扮演着关键角色。然而，现有研究大多只关注单一饮食对单一疾病的影响，或者仅探讨少数几种饮食模式与特定共病组合的关系。这就像试图用一张简单的食谱去应对一桌复杂的满汉全席，显然无法满足精准预防的需求。为了填补这一空白，Mao等人于2025年在《Journal of Health, Population and Nutrition》上发表了一项研究，旨在系统性地揭示中国成人中存在的不同CMM组合类型，并深入探究不同膳食模式与这些复杂共病之间的关联。

为了回答上述问题，研究人员开展了一项基于中国健康与营养调查(CHNS)2009年数据的横断面研究。该研究纳入了4963名成年参与者，并采用了多种先进的数据分析方法。首先，利用潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)技术，根据参与者对10种主要食物（如谷物、蔬菜、水果、肉类、奶制品等）的摄入量，客观地识别出人群中存在的不同膳食模式。其次，采用两步聚类法(Two-Step Clustering, TSC)对参与者的疾病状况（包括高尿酸血症、血脂异常、糖尿病、肾功能障碍、高血压和卒中）进行分析，以识别出具有相似疾病组合特征的CMM亚组。最后，通过构建多因素Logistic回归模型，在调整了年龄、性别、吸烟、体力活动等多种混杂因素后，评估了不同膳食模式与特定CMM组合类型之间的关联强度。

研究结果

1. 识别出五种心血管代谢共病(CMM)组合类型

通过聚类分析，研究人员将参与者的疾病状况划分为七个类别，其中五个为CMM组合类型（即同时患有两种或以上疾病），两个为单一疾病类型。这五种CMM组合类型及其特征如下：

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  I类（混合-低糖尿病型，Mix-LDia）： 同时患有六种疾病，但糖尿病患病率相对较低。
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  II类（混合-高糖尿病型，Mix-HDia）： 同时患有六种疾病，但糖尿病患病率极高。
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  III类（四型-高血压型，Four-HHyp）： 同时患有四种疾病，以高血压患病率最高为特征。
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  IV类（三型-高尿酸血症/糖尿病/肾功能障碍型，Three-HestHDRD）： 同时患有三种疾病，以高尿酸血症、糖尿病和肾功能障碍的患病率最高为特征。
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  V类（二型-血脂异常/肾功能障碍型，Two-HDRD）： 同时患有两种疾病，以血脂异常和肾功能障碍的患病率最高为特征。

2. 识别出三种主要膳食模式

通过潜在剖面分析，研究人员识别出三种具有显著差异的膳食模式：

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  模式a（低谷物高果奶蛋饮食，LCHFM）： 该模式的特点是谷物摄入量最低，而水果、奶制品和蛋类的摄入量最高。
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  模式b（低禽肉水果水产饮食，LPFF）： 该模式的特点是禽肉、水果和水产品的摄入量均较低。
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  模式c（高蔬菜禽肉饮食，HVP）： 该模式的特点是蔬菜和禽肉的摄入量最高。

3. 低谷物高果奶蛋饮食(LCHFM)显著增加血脂异常合并肾功能障碍的风险

在调整了多种混杂因素后，Logistic回归分析显示，与高蔬菜禽肉饮食(HVP)模式相比，遵循低谷物高果奶蛋饮食(LCHFM)模式的个体，其发生V类CMM（即血脂异常合并肾功能障碍）的风险显著增加，优势比(Odds Ratio, OR)为2.001（95%置信区间：1.011-3.960）。这一关联在仅控制人口学特征以及同时控制人口学和生活方式特征的模型中均保持显著，表明结果具有稳健性。

研究结论与讨论

本研究通过数据驱动的方法，在中国成年人群中识别出五种具有不同特征的CMM组合类型，并揭示了不同CMM组合在年龄分布上的差异。例如，III类（四型-高血压型）患者的平均年龄显著高于其他组，而V类（二型-血脂异常/肾功能障碍型）和I类（混合-低糖尿病型）患者的年龄相对较轻。这一发现提示，血脂异常和肾功能障碍的组合可能更早出现在中年人群中，而高血压、糖尿病等疾病的加入则与年龄增长密切相关。这为针对不同年龄段人群进行CMM的精准预防提供了重要的流行病学依据。

研究的核心发现是，低谷物高果奶蛋饮食(LCHFM)模式与血脂异常合并肾功能障碍的风险增加显著相关。这一发现具有重要的临床和公共卫生意义。对于已经患有血脂异常的患者，如果其饮食结构偏向于减少谷物摄入，同时大量摄入水果、奶制品和蛋类，可能会增加其并发肾功能障碍的风险。因此，在临床实践中，医生在为血脂异常患者提供饮食建议时，应警惕这种饮食模式可能带来的潜在风险，避免因过度限制谷物摄入而导致其他健康问题。

研究人员在讨论中提出了可能的生物学机制来解释这一关联。一方面，谷物是葡萄糖的重要来源，而较低的葡萄糖水平可能会抑制近端肾小管对尿酸的重吸收，从而降低血尿酸水平，减轻肾脏的代谢负担，起到保护肾功能的作用。另一方面，过量摄入水果可能导致尿酸前体物质的积累，增加糖异生和磷酸戊糖途径，最终导致血尿酸水平升高和肾功能受损。因此，对于血脂异常患者而言，维持适当的谷物摄入量，同时避免过量摄入水果，可能是预防肾功能障碍的关键。

该研究也存在一些局限性。首先，这是一项横断面研究，无法确定饮食与疾病之间的因果关系。其次，饮食数据是通过3天非连续24小时膳食回顾法收集的，可能存在测量误差。此外，研究未考虑遗传因素和药物使用等潜在混杂因素。未来的研究需要通过前瞻性队列研究或随机对照试验来验证这些发现，并进一步探索其背后的生物学机制。

综上所述，Mao等人的研究为我们描绘了一幅中国成人CMM组合的“疾病地图”，并首次揭示了低谷物高果奶蛋饮食(LCHFM)模式是血脂异常患者发生肾功能障碍的重要危险因素。这一发现不仅为CMM的精准预防提供了新的科学证据，也为临床医生制定个体化饮食干预方案提供了重要参考。