成人印度人群超加工食品消费筛查工具的有效性验证：Nova-UPF筛查量表（印度版）研究

为解决印度日益增长的饮食相关非传染性疾病（DR-NCDs）负担问题，研究人员开发并验证了适用于印度本土的Nova-UPF筛查量表。该研究通过内容效度、表面效度和并行效标验证，证实量表能快速准确评估超加工食品（UPF）消费情况。研究显示量表得分与UPF能量摄入占比存在极强一致性（Pabak指数=0.85），为印度制定营养政策提供了关键工具，对改善饮食结构和防控DR-NCDs具有重要意义。

　　

随着经济快速发展和饮食结构变迁，印度正面临日益严峻的饮食相关非传染性疾病（Diet-Related Non-Communicable Diseases, DR-NCDs）挑战。数据显示，2019年印度约65.9%的死亡归因于非传染性疾病，其中饮食因素在2型糖尿病、心血管疾病和某些癌症的疾病负担中贡献显著。更令人担忧的是，预计到2051年，DR-NCDs在印度的占比将升至58%，这将进一步加剧医疗支出压力。连续的国家家庭健康调查（NFHS）显示，印度成人的超重和肥胖率呈现上升趋势，女性从20.7%增至24%，男性从18.9%增至22.9%。

这种健康危机的背后，是印度营养转型过程中饮食模式的深刻变化。人们逐渐远离新鲜和轻度加工食品以及传统家庭烹饪食物，转向加工、包装和超加工食品（Ultra-Processed Foods, UPFs）。这些食品通常富含脂肪、糖和盐（HFSS），并含有化妆品添加剂、防腐剂等家庭烹饪中不常用的成分。有限的人口层面膳食摄入数据显示，印度人对豆类、奶制品、水果和蔬菜等必需食物群的摄入不足，而薯片、饼干、巧克力、糖果和含糖饮料等包装食品的消费呈现上升趋势。欧睿国际（2020）数据表明，印度人均包装加工食品销售额从2012年的31.3美元几乎翻倍至2018年的57.7美元，消费范围从大都市扩展至小城市。

超加工食品根据Nova食品分类系统定义，指经过挤压、成型等工业流程处理，并含有风味剂、风味增强剂、色素、乳化剂、增稠剂、甜味剂等添加剂的食品。虽然这些特性并非UPF独有，但它们通常包括延长产品保质期、保护原始特性或防止微生物增殖的添加剂。常见的UPF包括碳酸软饮料、挤压零食如薯片、巧克力、糖果、冰淇淋和甜点、面包、涂抹酱、饼干、蛋糕、早餐谷物、果汁饮料、预制备即食食品、速溶汤和面条等。这些食品通常营养贫乏（如高脂肪、高糖、高盐，低膳食纤维、微量营养素和维生素），并可能含有包装材料和加工过程中的潜在污染物。全球研究表明，富含UPF的饮食模式与肥胖率增加、DR-NCDs如血脂异常、高血压、高血糖和过早死亡风险升高相关。

印度正经历"营养不良的双重负担"，即营养不足和营养过剩（超重和肥胖）并存，且DR-NCDs不断增加。在此背景下，开发系统评估UPF消费的工具，并理解其在增加DR-NCDs负担和各种形式营养不良中的作用变得至关重要。尽管有大量证据支持UPF饮食份额放大是饮食质量差的潜在指标，但缺乏跨背景和时间的可比数据，尤其是在低收入和中等收入国家（LMICs）。国家层面数据不易获得，因为使用定量24小时膳食回顾或半定量食物频率数据评估UPF的饮食贡献既昂贵又耗时。因此，开发简单快速的膳食筛查工具，以低受访者和研究者负担估算各国UPF消费至关重要。巴西开发的"Nova-UPF筛查量表（巴西版）"使用了Nova食品分类系统，为印度研究提供了借鉴。

本研究旨在调整和验证名为"Nova-UPF筛查量表（印度版）"的工具。关键输出是经过验证的印地语和英语版筛查量表，使用评分系统量化印度成人消费者的个体层面UPF消费。

研究人员采用横断面研究设计，通过目的抽样邀请领域专家参加六次在线咨询进行内容效度验证。修订后的量表最终定为英语版，并翻译为印地语，用于表面效度和并行效标验证的横断面调查。量表的开发基于前期形成性研究，包括三个步骤：文献综述、在线杂货零售商扫描和自由列表显着性分析，以确定印度背景下相关的UPF列表。量表包含24个针对印度食品环境的UPF类别，并辅以程序手册（MOP）支持培训实施。

内容验证通过区域和国家层面专家咨询进行，共有74名主题专家参与。专家包括学者、公共卫生专业人员、营养师、食品技术专家和食品与营养科学家。区域咨询覆盖印度五个地区，国家咨询汇聚政府机构、非政府组织、学术界、公共卫生专家、食品技术专家和国际合作者。专家就量表内容、长度、语言、区域代表性和实施方式提供了关键建议，如增加包装传统区域食品、比萨、汉堡等常见即食商业快餐，并使用图片描绘增强理解。量表最终分为三部分：A部分-超加工饮料和饮品；B部分-即食UPF，无需或需最少准备；C部分-即煮UPF。

表面验证通过主观和客观方法评估量表的适用性。主观验证邀请50名18-60岁成人从不同地理和人口 strata（ urban、 rural、 peri-urban） purposively selected，客观验证针对20名成人从德里NCR和安达曼-尼科巴群岛抽样。结果显示，术语如"饮料浓缩物"、"粉末混合品"、"人造黄油"和"方便面"理解较差，农村和城郊参与者不理解"酸奶"一词。通过修订术语或添加适当示例，量表得到优化。客观验证显示，八个问题中七个达成100%一致，一个达成95%一致，总体一致率99.4%，表明极强 agreement。

并行效标验证测试量表得分与24小时膳食回顾评估的UPF热量份额的一致性。样本量计算基于印度 urban成人购买加工食品和饮料的比例（73%），最终纳入304名参与者。参与者来自德里NCR、贾坎德邦和中央邦的 urban地区，平均年龄30.1±10.4岁，92%完成学校教育，58%为薪资雇员，35%为大学生。量表管理后进行24小时膳食回顾，使用 culturally appropriate flip book和标准测量工具估计摄入量。数据通过DietCal Pro Survey Software分析，将 each food item分类为UPF或非UPF，计算UPF热量占比。

结果显示，参与者平均Nova-UPF得分为3±2.2（范围0-12），多数得分2（19.1%）、1（18.1%）、3（17.1%）和4（13.2%），13%参与者前一天未消费任何UPF。消费频率最高的UPF类别为包装品牌饼干、奶油饼干、 cookies、 cream puffs/rolls（44%），包装品牌番茄酱、酸辣酱/ instant酸辣酱粉/ taste makers、包装品牌泡菜、酱料、 instant gravy/咖喱/ paste（36%），包装品牌面包（30%），包装品牌印度咸味零食（26.3%），包装品牌风味奶；包装品牌奶或麦芽基粉末健康饮品、蛋白粉；包装品牌酸奶/凝乳基饮品；包装品牌奶替代品；即饮茶/咖啡混合品；奶精（23.4%）。Nova-UPF得分与UPF饮食份额呈强正相关（r=0.76, p<0.001）。基于UPF热量份额 quintiles和Nova-UPF得分 quintiles的参与者分布显示"几乎完全一致"（Pabak指数=0.85）。按年龄组分析，UPF高消费 prevalence（Nova得分≥5和UPF热量份额≥25.02%）随年龄增加线性下降（r=-0.227, p<0.001和r=-0.229, p<0.001）。

讨论部分强调，本研究首次在印度开发并验证了快速评估UPF消费的量表，填补了关键证据空白。量表数据可为应对DR-NCDs风险因素的政策提供关键信息，当前文献和政策文件多使用"HFSS食品"，而许多此类食品本质是超加工的。2024年5月，印度国家营养研究所-印度医学研究理事会（NIN-ICMR）在《印度膳食指南》（DGI）中发布了UPF定义。内容验证确保了工具高质量开发，适用于营养研究和政策制定。表面验证证实了量表的可理解性和可接受性。并行效标验证与金标准方法的一致性结果与巴西（Pabak指数=0.67）和塞内加尔（Pabak指数=0.84）研究类似。

印度成人UPF平均饮食贡献为11.1%，低于发达国家（韩国25%、澳大利亚42%、美国58%），但随年龄增长消费下降的趋势与全球证据一致。影响UPF消费的因素如缺乏准备食物时间和健康饮食动力随年龄减少。营养转型中UPF消费上升与肥胖和DR-NCDs风险相关，及时干预可减缓趋势。量表验证限于成人，未来需在儿童和青少年中验证。尽管样本量足够检测相关性，但未按社会人口经济特征分层，得分性能需进一步评估。

研究优势在于首次开发适合印度背景的UPF快速筛查工具，简单易用，受访负担低，6分钟即可完成，能准确捕捉不同地区多样人群的UPF消费。可用于监测UPF摄入趋势和 informing policies。局限性包括24小时膳食回顾的回忆和报告偏倚，以及工具仅验证于成人群体。

结论部分总结，Nova-UPF筛查量表（印度版）是快速、简单、易管理的膳食评估工具，能有效捕捉印度成人UPF消费。量表评分快速实用，极大潜力监测UPF消费上升趋势。工具可补充印度不同地区和社会经济 strata的UPF消费有限证据，提供客观估计， inform应对DR-NCDs增加负担的政策，通过创建更健康食品环境干预措施。工具还可有效记录UPF消费趋势，客观监测政府应对食品环境转型的努力。

研究由IMMANA项目资助，作者声明无利益冲突。研究概念化、方法论开发、资金获取和监督由KSR、SGJ、NK和FHML完成，SGJ监督整体实施，SM撰写初稿，GK和SK负责项目管理和数据分析。所有作者阅读并批准最终稿件。