膳食质量评估的挑战与进展：营养流行病学中跨人群定义与测量的系统评述

《Public Health Nutrition》：Defining and Measuring Diet Quality Across Populations in Nutritional Epidemiology

本文针对膳食质量定义与测量在营养流行病学中存在的跨人群可比性难题，系统评述了各国膳食质量指数（如HEI、MDS、DQI等）的构建逻辑、文化适应性及方法学局限。研究指出，整合食物与营养素指标、开发全球适用工具（如Global DQQ）是未来方向，为公共卫生政策制定和膳食监测提供关键方法论支持。

　　

在公共卫生营养研究领域，评估人群膳食质量已成为理解饮食与健康关系的核心课题。膳食质量（Diet Quality）作为一个综合概念，试图捕捉人们日常饮食模式的多维度特征，包括充足性（Adequacy）、均衡性（Balance）、适度性（Moderation）和多样性（Variety）。然而，尽管其重要性日益凸显，如何在不同人群中一致、有效且科学严谨地定义和测量膳食质量，却充满了概念、方法和现实层面的挑战。各国膳食指南存在差异，饮食文化千差万别，膳食数据收集方法也各有局限，这些因素共同制约了研究结果在不同人群和不同时间点之间的可比性，也限制了膳食质量指数作为有效的监测、干预和政策制定工具的应用潜力。

为了系统梳理这一领域的现状与挑战，Kath Roberts博士在《Public Health Nutrition》上发表了题为“Defining and Measuring Diet Quality Across Populations in Nutritional Epidemiology”的评述文章。文章深入探讨了膳食质量概念的复杂性，回顾了高收入国家及全球范围内常用的膳食质量评估工具，分析了食物基（Food-Based）与营养素基（Nutrient-Based）工具的权衡，并强调了文化、人口和社会经济因素在评估中的关键作用。同时，文章也将膳食模式分析（Dietary Pattern Analysis）作为补充方法进行了讨论，并展望了未来的研究方向。

研究人员在文中并未进行原始的实验室实验，而是采用了一种系统性的文献评述方法。该方法的核心在于全面检索、筛选和综合现有研究证据。文章重点分析了来自大型人群队列研究的数据，特别是那些采用了标准化膳食评估方法并进行了生物标志物验证的研究。关键的数据来源包括：英国的全国膳食与营养调查（NDNS），该调查提供了经过生物标志物验证的详细膳食数据，包括称重食物记录、24小时回顾法以及血液和尿液样本分析；欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC），该研究覆盖10个国家超过50万名参与者，并通过包含36,900名参与者的校准子研究（Calibration Sub-study）使用24小时回顾法来校正不同国家间膳食数据的系统测量误差，实现了跨国家的汇总分析；以及其他多项国内外具有代表性的营养流行病学研究数据。此外，文章还评述了多种膳食质量指数（如HEI, MDS, DQI等）的构建原理、应用和验证情况，并讨论了膳食模式分析技术（如主成分分析PCA、降秩回归RRR）在识别数据驱动的饮食模式中的作用。

膳食质量的概念复杂性

文章开篇即指出，“膳食质量”是一个内涵丰富的概念，它通常反映的是对与改善健康结局相关的膳食模式的遵循程度。这些模式一般强调多摄入水果、蔬菜、 legumes（豆类）、全谷物和健康脂肪，限制游离糖、钠、红肉和加工肉类的摄入。然而，将这些看似直观的原则转化为能在不同人群中有效测量的指标或指数，却异常复杂。定义往往源于各国膳食指南所设定的规范性标准，而这些指南本身在国家间存在差异并随时间演变。这就引出了一个根本性问题：究竟应该依据国家指南、国际建议（如WHO）还是疾病风险的流行病学证据来定义膳食质量？每种方法都各有优劣。

高收入国家与全球评估工具

在高收入国家，如英国、美国和澳大利亚，膳食质量评分的开发通常围绕其国家指南进行，但这些指南在侧重点、营养素目标和食物组分类上存在显著差异。例如，英国的Eatwell Guide主要是一个公共卫生信息传递工具，强调食物组而缺乏具体的营养素定量限值；美国的膳食指南则包含了添加糖、饱和脂肪等营养素的数值限制，并由此衍生出健康饮食指数（HEI）；澳大利亚的指南则强调食物多样性和限制“自由支配食物”（Discretionary Foods）。这种多样性使得跨国比较变得困难。

文章详细介绍了几个有代表性的工具：

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  英国工具：基于NDNS数据，研究人员开发了营养素基的膳食质量评分和简短的食物基工具——英国膳食质量问卷（UK-DQQ）。UK-DQQ虽具文化相关性和实用性，但其食物基形式限制了其在量化营养素充足性或捕捉超加工食品（Ultra-processed Foods）摄入等新问题上的能力。
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  地中海膳食评分（MDS）：在南欧广泛应用，与心血管疾病和癌症等非传染性疾病风险呈强负相关。但其文化特异性强，在非地中海地区直接应用可能不适用。
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  WHO健康膳食指标（HDI）：一个基于WHO慢性病预防指南的营养素基指标，适用于国际比较，但因依赖高质量营养素数据而较少用于人群监测。
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  EPIC研究的校准方法：为应对跨国异质性，EPIC研究通过校准子研究校正了不同国家膳食数据的系统误差，为跨文化研究提供了重要方法学范例。
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  健康饮食指数（HEI）及其衍生工具：HEI是美国使用最广泛的指数，每五年更新以反映新版膳食指南，并经过健康结局和营养素生物标志物的验证。其衍生工具如替代健康饮食指数（AHEI）和DASH（Dietary Approaches to Stop Hypertension）评分则更侧重于慢性病预防。
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  澳大利亚工具：如澳大利亚推荐食物评分（ARFS）侧重于核心食物组的摄入频率和多样性。
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  膳食质量指数（DQI）：一个围绕多样性、充足性、适度性和均衡性四个维度构建的混合工具（Hybrid Tool），结合了食物和营养素指标，并显示出跨文化应用的潜力，例如已用于中美比较研究。

食物基与营养素基工具的权衡

食物基工具（如UK-DQQ, ARFS）更直观，便于大规模或资源有限的环境使用，与公共宣传信息结合紧密，参与者负担小。但其缺点在于缺乏精细度，可能掩盖高能量密度食物的过度消费。营养素基工具（如HDI）则能提供更精确的评估，对缺乏或失衡敏感，但测量更困难，且常忽略文化饮食模式。大多数现代工具（如HEI, DQI）尝试融合两种方法，形成混合指数，以在效度和可行性间取得平衡。

文化、人口和社会经济考量

目前没有哪个膳食质量指数能普遍适用于所有人群。为西方成年人开发的工具可能错误分类儿童、老年人或少数族裔群体的膳食充足性。UK-DQQ的应用显示，代表高低质量膳食的模式与社会经济状况显著相关，在更贫困地区得分较低，但这可能忽略了由文化或种族饮食模式驱动的局部人群变异。正在多国测试的全球膳食质量问卷（Global DQQ）采用模块化、文化灵活的设计，是跨文化监测的潜在有力工具。

膳食模式分析作为补充方法

后验（a posteriori）方法，如主成分分析（PCA）、聚类分析（Cluster Analysis）和降秩回归（RRR），能够从数据中识别出实际的饮食模式。例如，PCA已应用于英国NDNS数据来定义成人的饮食模式，并发现其与营养素摄入、生物标志物、社会人口学变量、BMI和吸烟状况相关。在ALSPAC（一项英国纵向父母与子女研究）中，PCA被用于识别孕期饮食模式及其与婴幼儿结局的关联。RRR则用于病例对照研究，以识别预测炎症、肥胖和胰岛素抵抗的饮食模式。这些数据驱动的方法能提供现实世界的见解，有助于工具的开发和完善，但它们资源密集，不适合常规监测。

结论与未来方向

测量膳食质量对于理解健康的饮食决定因素、指导公共政策和监测膳食趋势至关重要。然而，当前方法受限于文化变异性、方法学局限和缺乏统一性。未来的努力应聚焦于：开发和验证能结合食物基简洁性与营养素基严谨性的工具；将验证研究扩展到儿童、少数族裔和低收入群体；构建如Global DQQ般灵活、全球适用的工具；利用膳食模式分析来完善现有工具并捕捉新兴的饮食行为。EPIC等跨国研究和DQI等具有普适性元素的工具，为校准和统一提供了宝贵模型。整合来自食物频率问卷（FFQ）、24小时回顾法、生物标志物和膳食模式的多源数据，可以构建更细致的膳食质量图谱，支持全球减少饮食相关疾病的努力。

综上所述，这篇系统评述清晰地表明，膳食质量的评估是一个动态发展的领域。尽管挑战重重，但通过方法学的不断创新和国际合作的加强，开发出更有效、公平且适用于全球不同人群的膳食质量评估工具是可期的，这将极大推动公共卫生营养政策和干预措施的有效实施。