基于非定量食物频率问卷的加拿大膳食指南依从性新工具：食物选择评估分数（FCAS）的开发与验证

本刊推荐：本研究基于加拿大健康测量调查（CHMS）数据，创新性开发了食物选择评估分数（FCAS），用于量化评估成人膳食选择与2019版《加拿大食品指南》（CFG）及《加拿大膳食指南》（CDG）的契合度。该工具通过九大组分（总分80分）实现内容效度与结构效度验证（Cronbach's α=0.5），与终止高血压膳食模式（DASH）评分高度相关（r=0.83），为FFQ数据提供首个CFG/CDG循证评估工具。

　　

摘要

本研究旨在基于非定量食物频率问卷（FFQ）数据开发并评估食物选择评估分数（FCAS），以衡量膳食选择与2019版《加拿大食品指南》（CFG）及《加拿大膳食指南》（CDG）的契合度。研究采用加拿大健康测量调查（2016–2019）横断面数据，涵盖6459名19岁及以上参与者及约100项食物条目的FFQ。通过内容效度、结构效度及可靠性评估FCAS，包括比较加拿大亚组的平均FCAS、计算高质量膳食菜单的FCAS、考察FCAS与终止高血压膳食模式（DASH）的一致性（DASH作为一种健康膳食模式与较低心血管代谢风险相关），以及估算Cronbach's alpha以评估可靠性。FCAS包含九个组分，总分80分，捕捉了2019 CFG/CDG的核心建议。加拿大成年人口平均FCAS（标准误）为29.3（0.4）（满分80），女性（32.2（0.4））和非吸烟者（30.3（0.3））分别高于男性（26.7（0.4））和吸烟者（23.6（0.9））（p<0.0001）。FCAS对CDG（80/80）和DASH（70/80）健康菜单样本给出高分，且与DASH膳食评分高度相关（r=0.83）。Cronbach's alpha为中等水平（0.5），证实了FCAS组分在反映膳食质量不同特征方面的多维性。这些分析表明，2019 CFG/CDG FCAS作为用于非定量FFQ数据的新工具，具有足够的效度和多维一致性。

引言

膳食质量差是全球及加拿大慢性病发病和死亡的主要风险因素。2019年，加拿大卫生部更新了《加拿大食品指南》（CFG），包含三大食物类别（蔬菜水果、全谷物和蛋白质食物），并以水为首选饮料，以餐盘形式展示给2岁以上所有加拿大人。新指南取代了2007年CFG按年龄和性别组分配份量的方法，并得到《加拿大膳食指南》（CDG）的支持。CDG将健康饮食建议归纳为两大指南：规律选择健康食物和不规律选择高度加工食品和饮料。

先验膳食评分是衡量膳食对人群健康影响的重要工具，旨在根据膳食建议量化食物和/或营养素摄入。加拿大健康测量调查（CHMS）是加拿大唯一包含直接健康测量和膳食摄入数据的全国代表性调查，使用非定量FFQ评估膳食摄入，使研究人员能够监测加拿大人口膳食质量与健康结局的关系。目前，健康饮食食物指数（HEFI）-2019已被开发用于衡量对2019 CFG/CDG的依从性，但该指数基于24小时回忆数据，且作者指出仍需进一步研究以确立其在FFQ数据中的应用。类似评分系统尚未开发用于非定量FFQ的膳食摄入评估，而FFQ是CHMS使用的膳食评估方法。鉴于FFQ广泛用于人群水平的膳食与慢性病风险的流行病学研究，开发一种基于2019 CFG/CDG使用非定量FFQ评估膳食选择的新工具至关重要。因此，本研究旨在开发食物选择评估分数（FCAS），使用非定量CHMS FFQ数据评估膳食选择与CFG/CDG 2019建议的一致性，并通过内容效度、结构效度和可靠性评估其内部效度，以便未来应用于研究加拿大人口膳食与慢性病风险的关系。

材料与方法

研究设计与人群

本研究使用CHMS第5和第6周期数据，这是一项横断面全国代表性持续调查，由加拿大统计局与加拿大卫生部和公共卫生署合作开展，以探索新兴公共卫生问题。第5和第6周期数据分别于2016–2017和2018–2019年收集，每个周期包括约5800名3–79岁居住在10省的参与者。详细抽样和数据收集方法已有描述。数据通过家庭访谈收集，包括社会人口/经济状况、慢性病、药物使用、吸烟习惯、体力活动和膳食评估（使用非定量FFQ）。此外，人体测量、物理测量（如血压）以及血液和尿液样本在CHMS移动检查中心收集。全职加拿大军队成员、居住在三地区、保护区和原住民定居点的人群、机构化人群及某些偏远地区居民被排除在调查外。公共卫生署和加拿大卫生部研究伦理委员会批准确保符合国际人类研究伦理标准。受访者自愿参与并签署同意书共享信息用于统计目的。使用加拿大统计局官方合并权重文件将两个周期数据合并，以提供更大的全国代表性样本量和更精确的估计结果。为开发FCAS，排除19岁以下参与者、孕妇及FCAS食物类别消费频率缺失的参与者，最终未加权样本量为6459人，代表约26818300名加拿大成年人。

膳食评估数据

通常膳食摄入使用CHMS（第5和第6周期；2016–2019）非定量FFQ评估。FFQ包括超过100种食物条目，因部分问题包含多种食物。参与者被问及所有作为餐食、零食、在家或外出消费的食物，通过指定每天、每周、每月或每年的消费次数评估。然而，早期研究比较了加拿大社区健康调查（CCHS）-2004数据集（通过24小时回忆收集膳食摄入）与之前周期（2007–2011）FFQ CHMS数据的膳食摄入，结论是CHMS FFQ为评估不同人群组膳食摄入提供了有价值的信息，蔬菜、水果、奶制品摄入相似，但需谨慎对待肉类及替代品和谷物制品摄入。需注意的是，该早期研究排除了鱼和贝类，且使用的先前CHMS FFQ数据缺失野味肉和其他类型奶酪（如马苏里拉和加工奶酪）。

食物选择评估分数的开发

FCAS旨在评估2019 CFG/CDG推荐的膳食选择健康程度。CDG指南1和2是开发FCAS的关键参考，同时考虑了CFG快照的建议。FCAS开发采用以下三步。

确定FCAS组分

FFQ中的食物条目分为九类形成FCAS组分。与CDG—指南1一致的食物类别包括：（1）蔬菜；（2）水果；（3）全谷物食物组分由不同类型全麦面包摄入代表。其他类型全谷物食物（谷物、面食和米饭）在FFQ中不可用，但全麦面包是加拿大人全谷物摄入的前两大来源之一；蛋白质食物组分包括2个子类别根据CDG；（4）植物蛋白；（5）瘦肉蛋白食物。CHMS FFQ数据中列出的瘦肉食物通过关于红肉食物消费频率的问题代表，包括瘦肉和非瘦肉/肥肉。为确定其纳入瘦肉蛋白食物组分，从最近全国代表性CCHS–2015的24小时回忆数据计算了加拿大成年人瘦红肉占红肉总消费的比例（18%）。加工食品和饮料是基于CDG—指南2需要限制的食物类别，包括（6）红肉和加工肉；（7）加工奶制品；（8）薯条和薯片；（9）含糖饮料组分。

定义FCAS评分基准参考

2019 CFG和CDG未指示推荐份量或提供具体消费频率指导，2022年应用CDG亦如此（除植物蛋白食物至少每日一次）。因此，对食物基础膳食评分开发方法文献进行了扫描。最常见的评分标准开发方法是相对评分法和规范 cutoff 法。相对评分法中，研究人群膳食摄入根据观察到的食物组摄入分布（如三分位数、四分位数、五分位数）计算。该方法用于终止高血压膳食模式（DASH）评分和许多其他膳食评分。第二种方法基于预定义基准的规范标准，如美国健康饮食指数（HEI）评分2015和其他膳食评分。

在FCAS开发中，采用相对评分法，因2019 CFG/CDG未提供份量大小。计算所有食物类别作为FCAS组分的每周消费频率，并将其分布分为四分位数。对于推荐频繁消费的食物选择（符合指南1），Q4设为参考类别。对于推荐较少消费的食物（符合指南2），Q1设为参考类别。FCAS组分赋值为0–10分，总分80分。对于水果、蔬菜、蛋白质食物和全麦面包，当这些食物选择的消费频率为零时给予零分。当消费频率高于每周摄入的三分位数阈值时给予最高10分，表明规律消费这些食物选择，符合指南1建议。对于加工食品组分，因无预设可接受消费限制标准，且CFG快照中未展示这些食物，理想零摄入被建议作为每个组分最高10分的标准。最低零分设在消费频率高于每周消费频率的一分位数阈值时。

加权FCAS

指南1和2及CFG建议是加权评分的主要参考。CFG快照未提供推荐食物的具体数量，但展示了推荐比例：50%蔬菜水果、25%全谷物食物和25%蛋白质食物，呈现在餐盘上。因此，评分等权加权，每个组分10分，同时考虑CFG快照中推荐食物的分布百分比。因此，每个FCAS组分赋分如下：蔬菜10分，与水果组分一起20分；全麦面包10分；植物蛋白6分和瘦肉蛋白4分，因蛋白质食物中推荐最常消费植物来源。为确保等权加权，总分50%（80分中的40分）分配给符合指南1的组分，50%（80分中的40分）分配给符合指南2的组分：红加工肉、加工奶制品、薯条和薯片、含糖饮料各10分，总分80分。FCAS组分分配点数及评分参考见表1。

FCAS的验证

用于检查FCAS内容效度和结构效度及评分内部一致性或可靠性的方法总结在表2。这些方法常用于评估膳食评分的效度。CHMS FFQ的非定量性质不允许估计某些健康饮食膳食评分，如健康饮食指数（HEI）和加拿大HEFI-2019。然而，DASH膳食模式最初为帮助控制血压建立，随后显示降低其他心血管代谢风险因素。选择Fung等人的DASH膳食评分检查FCAS效度，因它仍广泛用于人群基础流行病学研究，且开发方式类似FCAS，基于相对评分法使用摄入五分位数排名作为评分参考。因此，该选择也有助于支持未来使用CHMS检查FCAS与心血管代谢风险的关系。Fung等人DASH膳食评分包括7个食物基础组分和一个营养素组分（钠）。但因CHMS FFQ非定量且不支持钠摄入估计，为验证高FCAS是否反映较低钠摄入，评估了FCAS五分位数与点尿钠水平（mmol/L）的关系，点尿钠反映人群钠摄入。

统计分析

CHMS第5和第6周期合并基于加拿大统计局提供的说明进行。使用CHMS第5和第6周期非定量FFQ数据确定形成FCAS组分的不同食物类别每周消费频率的四分位数，使用PROC SURVEYMEANS程序。FCAS值以均值和标准误表示总人口及跨性别、年龄和吸烟状态亚组，评分值差异使用t检验和ANOVA与Bonferroni校正后检验评估。FCAS五分位数间点尿钠差异使用ANOVA评估。FCAS内部一致性（可靠性）通过计算Cronbach's系数alpha评估。Pearson相关用于检查FCAS与DASH膳食评分之间、FCAS组分评分之间及每个组分评分与总分减去所研究组分的相关性。所有分析使用加拿大统计局提供的抽样调查权重以确保结果可推广至全国代表性加拿大成年人口。为估计方差和标准误，使用500次重复的bootstrap平衡重复复制权重。所有统计分析使用SAS 9.4进行。CHMS（第5和第6周期）分析在多伦多研究数据中心完成，该中心提供访问CHMS微数据批准，符合所有加拿大统计局保密规则。

结果

内容效度

FCAS组分反映了CDG（指南1和2）和CFG 2019的核心建议。水消费因大量缺失数据未包括在FCAS中，含糖饮料组分作为水的不健康替代反映了CFG/CDG对水作为首选饮料的建议。FCAS组分与2019 CFG和CDG关键建议映射细节见Supplementary Table 4。

结构效度

加拿大成年人口FCAS分布

FCAS百分位数分布见表3。加拿大成年人口平均（标准误）FCAS为29.3（0.4）（满分80），总分范围在5.9（第1百分位数）至56.2（第99百分位数）之间。总分FCAS分布百分位数也在加拿大成年人亚组中评估。女性总分FCAS范围在7.5（第1百分位数）至58（第99百分位数），而男性范围在5.8（第1百分位数）至55.3（第99百分位数）。不同年龄组加拿大人中，总分FCAS范围在5.9、6.8、5.8（第1百分位数）和55.5、55.7、57.2（第99百分位数）对于19–30、31–50和51–70岁加拿大人。

组间FCAS差异

预期显示FCAS差异的亚组中平均FCAS和组分评分见表4。女性平均（标准误）FCAS（满分80分）32.2（0.4）高于男性26.7（0.4）（p<0.0001）。30–50和51–79岁成年人平均（标准误）FCAS 29.5（0.5）、31.4（0.4）分别高于年轻成年人19–30岁24.8（0.7）（p<0.0001）。非吸烟者平均（标准误）FCAS 30.3（0.3）高于偶尔吸烟者28.9（1.6）和每日吸烟者23.6（0.8），后者FCAS最低相对于非和偶尔吸烟者（p<0.0001）。加拿大亚组间平均FCAS组分评分差异与总分FCAS相似，除年龄组间瘦肉蛋白组分评分及性别和吸烟状态间瘦肉蛋白和全麦面包组分评分。

FCAS应用于高膳食质量菜单

加拿大卫生部开发的CDG 3天样本菜单在总分FCAS（80分满分80）和每个FCAS组分评分（10分满分10）均得最高分。DASH饮食计划7天菜单总分FCAS很高（70分满分80），所有FCAS组分评分满分（10分满分10），除含糖饮料组分得0分满分10，因DASH饮食计划菜单包括多次每周100%水果汁，不符合2019 CFG/CDG推荐。

FCAS与DASH膳食评分及钠排泄的相关性

FCAS与DASH膳食评分之间相关性见图1，Pearson相关系数高（r=0.83；p<0.0001）。膳食选择质量最高（FCAS第5五分位数）的加拿大成年人点尿钠平均（标准误）水平95.7（2.9）低于较低五分位数（第4、3、2和1五分位数）FCAS（p<0.0001）。

内部一致性（可靠性）

检查FCAS内部一致性的标准化Cronbach's alpha系数估计为0.53。FCAS组分之间及每个FCAS组分评分与总分减去指定组分之间的相关性见表6。最高相关性观察于蔬菜和水果组分之间，估计为0.46，其次是植物蛋白组分与蔬菜和水果组分各自的相关性，估计为0.35和0.36。其余FCAS组分之间相关性低，范围从-0.04（蔬菜和加工奶制品之间）到0.25（水果和瘦肉蛋白组分之间）。所有组分评分与总分FCAS的最高相关性估计为植物蛋白组分评分0.42。与其他组分的相关性范围从加工奶制品0.06到蔬菜和水果组分各自0.38。

讨论

当前研究描述了根据CFG和CDG 2019建议开发并验证FCAS。FCAS是一种食物基础膳食指南评分，开发以解决使用FFQ（一种常用膳食评估工具）评估膳食选择与2019 CFG/CDG一致性的空白。新开发的FCAS使用全国CHMS（第5和第6周期）非定量FFQ数据，将允许进一步调查和监测膳食选择与2019 CFG/CDG一致性及全国代表性CHMS中测量的心血管代谢和其他风险因素的关系。FCAS由9个组分和子组分组成，形成健康CFG/CDG饮食模式的基础，以及一系列营养丰富食物，根据CFG/CDG应用加拿大膳食指南2022富含不同必需营养素（如低脂牛奶、强化植物饮料以满足钙需求）。FCAS的高度加工食品组分代表加拿大人过量摄入关注营养素（游离糖、饱和脂肪和钠）的主要贡献者，如加工肉和含糖饮料。FCAS的相对评分方法在食物或营养素具体参考量和频率建议不明确时提供了良好替代选项，2019 CFG/CDG即如此。FCAS遵循其他几种膳食评分相同方法，对推荐食物和不推荐食物组分等权加权（符合CDG—指南1的组分40分和符合CDG—指南2的组分40分），以避免在缺乏明确证据指导情况下组分对健康影响幅度的重叠。等权加权也与CFG餐盘快照中食物类别分布匹配（蔬菜水果20分和其他组分各10分）。

评估FCAS内容效度显示FCAS捕捉了2019 CFG/CDG的关键建议；类似评估内容效度的方法和发现已用于不同膳食指南基础评分，如美国HEI 2005、2010和2015更新，它们反映了《美国人膳食指南》的关键建议作为评估其效度的重要初始步骤。

FCAS的结构效度得到总分FCAS检测加拿大成年人膳食选择质量有意义变化能力的支持，总人口及按性别和年龄组观察到总分FCAS广泛范围。这种分布特征是验证膳食评分的 vital 属性。例如，膳食评分的验证允许更好使用此类评分并在不同研究中保持一致发现，可指导公共卫生政策制定者。

总分FCAS及其组分评分也能区分不同人群组（如男性和女性之间、跨年龄组及每日、偶尔和非吸烟者之间）膳食选择质量，基于加拿大先前研究和其他国家研究已知饮食质量差异。

平均FCAS（29.4满分80）低于使用HEFI 2019的结果（43.1满分80），后者基于CCHS的24小时膳食回忆数据评估加拿大人饮食质量与CFG 2019的一致性。这种差异可能主要由于符合CDG—指南2的FCAS组分评分值低于HEFI-2019中对等组分（饱和脂肪、游离糖和钠组分）。这也可能由分析中包含人群、评分指标和膳食评估工具差异解释，因FFQ更好允许估计偶尔消费食物选择的摄入，但相比HEFI-2019使用的24小时回忆方法容易系统误差。需注意的是，FCAS的高度加工食品组分评分能够检测不同加拿大亚人群间显著差异但表现出有限变异性，暗示大部分人口未满足这些组分建议（负偏斜）。这不意外，因零摄入设为最高评分参考，因2019 CFG/CDG无高度加工食品允许量的明确指导，这也反映在加拿大卫生部样本CDG菜单中排除高度加工食品。

FCAS反映高膳食质量，因CDG和DASH饮食样本菜单所有FCAS组分评分得最优和很高分，且FCAS与DASH膳食评分强相关。低钠摄入是DASH饮食主要特征之一，且虽然不 specifically FCAS部分，但观察到点尿钠较低的加拿大成年人FCAS显著更高，点尿钠作为人群低钠摄入的良好指标。这些发现支持FCAS与2019 CFG/CDG建议的一致性及其与健康饮食和较低饮食相关慢性病风险关系的强证据。DASH饮食与较低心血管代谢风险因素相关，且是开发2019 CFG/CDG中健康膳食选择与减少饮食相关慢性病关系令人信服证据的一部分。基于此，较高FCAS可能反映由DASH饮食代表的健康饮食模式。

Cronbach's alpha用作内部一致性指标，作为可靠性测试之一，受评分组分同质性和样本异质性影响。FCAS显示，如预期，Cronbach's alpha系数0.53，低于给定量表内部一致性/可靠性可接受值0.7，这也由FCAS组分间低相关性证明。该发现证实了FCAS在反映2019 CFG/CDG推荐的膳食选择质量方面的多维 aspect，设计允许更多膳食选择灵活性（即相同总分FCAS个体不一定有一致/相似组分评分）。FCAS捕捉整个加拿大成年人口全膳食模式也解释了低值。低Cronbach's alpha值也在许多其他指南基础膳食评分中观察到，如新西兰青少年饮食质量指数、法国国家营养健康计划—指南评分2和2005版本HEI。因此，内部一致性不是膳食评分的基本特征。蔬菜和水果组分间正相互关系与CFG快照一致，其中蔬菜和水果一起描绘在一个类别中。评分组分与总分FCAS之间相关性分析显示，植物蛋白评分组分对FCAS影响最高，其次是蔬菜和水果组分。这可能暗示FCAS在人群间主要可能变异可能来自这些组分评分变异。例如，高FCAS人群组可能相比其他组分有更高规律消费植物蛋白、蔬菜和水果，因蛋白质食物中推荐最常消费植物来源，且水果和蔬菜一起占符合CDG-指南1评分组分点数的50%。FCAS与符合CDG-指南2评分组分相关性弱，暗示高度加工食品组分对总分FCAS变异贡献较少，但提供重要独立信息，可能由于大部分加拿大成年人未满足指南2关于较低规律消费高度加工食品的建议。评分组分对总分这种 divergent 影响模式也在HEI-2005、2010和2015中注意到。

局限性与优势

关于FCAS开发和应用需考虑一些局限性。CHMS FFQ非定量，不允许精确估计或调整热量摄入和/或关注营养素（游离糖、饱和脂肪或钠）。CHMS FFQ中一些食物条目未完全捕捉，如全谷物谷物或面食和鸡肉。然而，先前周期CHMS FFQ膳食摄入数据与CCHS的24小时膳食摄入数据评估导致合理摄入结果。FCAS评分标准相对于CHMS第5和第6周期包含的加拿大成年人，基于其摄入频率四分位数。因此，可能需为其他非加拿大人群或加拿大亚人群建立新摄入四分位数基准。

本研究展示重要优势。分析基于全国代表性加拿大调查CHMS（第5和第6周期），用于开发并验证新且可行的膳食评分工具。据我们所知，它是首次研究开发FCAS，基于2019 CFG/CDG建议使用FFQ数据评估成年人膳食选择健康程度，特别是CHMS非定量FFQ膳食数据。开发的FCAS允许使用先前和未来CHMS连续周期FFQ数据监测膳食选择质量趋势。此外，FCAS开发方法作为简单食物基础膳食指南评分，不需要食物成分和营养素估计，允许使用广泛范围FFQ评估成年人CFG/CDG 2019依从性的更实用评估，并可轻松适应其他国家或国际调查或人群队列使用FFQ作为膳食评估工具。

结论

FCAS是一种新且可行的工具，使用CHMS（第5和第6周期）非定量FFQ数据开发，用于根据2019 CFG和CDG-指南1和2评估成年人膳食选择质量。内容效度确认FCAS反映了2019 CFG/CDG的关键建议。结构效度评估显示FCAS能够展示加拿大成年人足够变异性，区分饮食质量已知差异人群，对健康膳食菜单给出高分，且与健康饮食模式膳食评分—DASH膳食评分高度相关。FCAS能够测量膳食选择的多维 aspect 和灵活性以生成健康饮食模式。这些发现验证了FCAS相对强效度，并与其他膳食评分效度结果一致。需要进一步研究FCAS实施及其与测量心血管代谢风险因素和营养素生物标志物（如维生素水平）的关联，这将进一步支持FCAS用于加拿大和其他国家公共卫生营养研究中使用FFQ数据监测膳食选择的效度。

带回家的信息

食物选择评估分数（FCAS）是一种新且有效的工具，开发用于根据2019加拿大食品指南/加拿大膳食指南评估膳食选择，使用食物频率问卷作为广泛使用的营养评估方法。

致谢

作者感谢Alena (Praneet) Ng使用SAS的帮助以及多伦多加拿大统计局研究数据中心团队。