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为探究食物环境与肥胖相关癌症死亡率关系，研究人员构建新指数，发现活动型指数关联更强，具重要意义。
肥胖与癌症的 “隐秘联系”：探寻食物环境背后的真相
在当今美国，肥胖和肥胖相关癌症如同两座沉重的大山，压在民众健康与医疗体系之上。最新数据显示，美国 20 岁及以上成年人中，肥胖者占比达 41.9%，超重者更是高达 73.6%。每年，约 5% 的男性新增癌症病例和 10% 的女性新增癌症病例与超重息息相关。国际癌症研究机构（IARC）已明确指出，过多的脂肪堆积与 13 种癌症存在紧密联系，包括食管癌、胃癌、结直肠癌等 。
饮食质量在肥胖及相关癌症的发生发展中起着关键作用。然而，在环境因素如何影响饮食质量这一问题上，学界却陷入了迷茫。以往研究多聚焦于通过地理模型衡量的食物获取便利性，即人们居住区域内健康或不健康食品供应点的空间分布情况。基于此，美国农业部（USDA）的食物获取研究地图集、美国疾病控制与预防中心（CDC）的改良零售食物环境指数（mRFEI）等纷纷诞生，并被用于制定改善饮食健康的政策。但令人困惑的是，过去的研究对于食物环境指标与肥胖或肥胖相关癌症之间的关系，给出了截然不同的答案。有的研究表明两者呈正相关，有的却发现是负相关，甚至还有研究得出无关联或混合关系的结论。
造成这种混乱局面的一个重要原因，是以往研究往往忽视了食物相关的人类活动，比如人们去食品零售商处购物的行为。实际上，消费者获取食物的活动并非局限于居住地周边，而且他们的食物选择还受到食物文化、健康教育、食物认知等多种因素影响。那么，有没有一种更准确的方式，能够衡量食物环境与肥胖相关癌症死亡率之间的关系呢？
带着这样的疑问，来自瑞典哥德堡大学、美国康涅狄格大学等机构的研究人员展开了一项颇具意义的研究。他们的研究成果发表在《BMC Medicine》上。
研究方法：构建指数，多法分析
研究人员进行了一项观察性横断面研究，选取了美国 50 个州和哥伦比亚特区的所有县作为研究对象。他们从多个渠道收集数据，其中县一级的肥胖相关癌症死亡率（2015 - 2020 年）来自美国疾病控制与预防中心；人口统计和经济数据等县一级协变量则来源于公开数据集。
为了深入探究食物环境与癌症死亡率的关系，研究人员构建了两个关键指数。位置型指数（location - based index），参考改良零售食物环境指数（mRFEI）的构建方法，利用 InfoGroup 历史数据（2018 - 2019 年），计算每个县中健康食品零售商占所有合格食品零售商的百分比。这里的健康食品零售商包括超市、大型杂货店、仓储俱乐部和果蔬市场等；不健康食品零售商则包含有限服务餐厅、便利店等。
另一个是活动型指数（activity - based index），该指数借助 SafeGraph 的核心场所和模式数据集，基于居民在 2018 年和 2019 年对食品零售商的访问数据构建而成。它反映的是居住在同一县的居民访问健康食品零售商的次数占访问所有健康和不健康食品零售商总次数的百分比。
在分析数据时，研究人员运用了描述性分析、Wilcoxon 秩和检验、Pearson 相关性分析、多元线性回归模型、二元逻辑回归分析等多种统计方法。同时，他们还进行了一系列稳健性检验，包括使用 5 年平均死亡率和年度死亡率作为结果变量、添加社会脆弱性指数（SVI）作为额外控制变量、考虑空间自相关性以及运用广义相加模型（GAMs）捕捉潜在的非线性效应等。
研究结果：活动型指数优势显著
研究结果令人眼前一亮。在对比肥胖相关癌症死亡率高于和低于全国中位数的县时，研究人员发现，位置型指数在两组之间并无显著差异；而活动型指数则表现出明显不同，死亡率低于中位数的县，活动型指数显著高于死亡率高于中位数的县。
进一步的相关性分析显示，位置型指数与死亡率之间的相关性并不显著；活动型指数与死亡率之间却存在显著的负相关，这意味着人们去健康食品零售商处的访问次数越多，肥胖相关癌症的死亡率越低。
多元分析结果也呈现出类似的趋势。在控制了人口统计、经济和社会等多种因素后，活动型指数与死亡率始终保持显著的负相关，每增加一个标准差，高风险地区的几率就降低约 18%；位置型指数的影响则微乎其微，5 年平均系数接近显著水平，但仍未达到统计学意义。
敏感性分析进一步验证了活动型指数的稳定性，无论模型如何设定，它都与较低的死亡率或较低的高风险地区几率相关，而位置型指数与死亡率的关联则较弱。
此外，研究人员还发现，不同社区背景下，两种指数与癌症死亡率的关联存在差异。位置型指数在郊区比例较高和少数民族人口较多的县，与癌症死亡率的关联更强；活动型指数在西班牙裔人口比例较高、社会经济地位（SES）较高的社区中，预测能力更强。
研究结论与意义：开启健康政策新方向
综合研究结果，研究人员得出结论：与传统的位置型食物环境指数相比，基于居民食品零售商访问构建的活动型食物环境指数，能更好地预测肥胖相关癌症死亡率。这一发现为研究食物环境与健康结果之间的关系开辟了新的视角。
从政策角度来看，以往许多改善饮食健康的政策侧重于改善健康食品供应不足地区的食物获取情况，但效果不佳。此次研究结果为这一政策困境提供了新的解释：改善低食物获取地区的环境，并不一定能提升当地居民的食品采购质量，因为他们可能会去其他地方购物。因此，未来的政策制定应超越地理因素，充分考虑人们去食品店的频率和性质等行为因素，将食品零售商访问纳入循证干预措施，从而更全面地促进健康食品消费。
然而，研究也存在一些局限性。由于研究性质为观察性，无法推断因果关系；从总体水平到个体水平的研究结果转换存在生态谬误风险；活动型指数虽反映了访问行为，但不能等同于实际的食品采购或消费；此外，SafeGraph 数据集中部分群体存在代表性不足的问题。
尽管如此，这项研究的意义不可小觑。它让人们更加清楚地认识到，在制定与肥胖和肥胖相关癌症防治相关的健康政策时，应充分考虑人们与食物环境的互动行为。未来，研究人员可以进一步探索社会人口、文化和经济因素如何影响人们与食物环境的互动，为完善健康政策、提升公众健康水平提供更坚实的依据。
