《Current Developments in Nutrition》：Ultra-processed food consumption and risk of all-cause mortality in the Atherosclerosis Risk in Communities Study (ARIC)
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背景：超加工食品（ultra-processed food, UPF）消费在美国和全球范围内显著增加，受其便利性、适口性和积极营销推动。尽管先前研究已将UPF消费与不良心脏代谢结局联系起来，但其与死亡率关系的证据仍然有限，尤其是在种族和地理多样化的美国人群中。
背景：超加工食品（ultra-processed food, UPF）消费在美国和全球范围内显著增加，受其便利性、适口性和积极营销推动。尽管先前研究已将UPF消费与不良心脏代谢结局联系起来，但其与死亡率关系的证据仍然有限，尤其是在种族和地理多样化的美国人群中。
方法：本研究纳入来自社区动脉粥样硬化风险研究（Atherosclerosis Risk in Communities, ARIC）基线期（1987–1989）的11,185名参与者（平均年龄54岁；55%女性；24%黑人）。膳食评估采用经过验证的66项食物频率问卷。根据Nova分类系统基于加工程度对食物进行分类。UPF摄入量以每日份数衡量，并进行分类和连续评估。全因死亡率追踪至2022年12月31日。研究人员采用多变量Cox比例风险模型评估总UPF摄入量及九个UPF亚组与全因死亡率的关系。
结果：在中位30年的随访期间（301,093人年），共发生6,656例死亡。未观察到最高与最低四分位数UPF摄入量之间存在显著关联（HR: 0.99; 95% CI: 0.92, 1.06）。超加工肉类和烈酒的最高四分位数消费分别与全因死亡风险增加11%（95% CI: 1%, 21%）和12%（95% CI: 2%, 23%）相关。相比之下，谷物的最高四分位数消费与死亡风险降低13%（95% CI: 4%, 20%）相关。
结论：在这项针对美国成年人的大型前瞻性队列中，总体UPF摄入量与全因死亡率无关联，但在特定类型的UPF中观察到异质性关联。这些发现强调了不同UPF类别之间的差异，值得进一步研究，而非将UPF视为统一暴露。
研究背景
超加工食品（ultra-processed food, UPF）的消费在过去几十年间在全球范围内大幅增长，在美国占每日能量摄入的40%–60%。根据Nova食物分类系统，UPF是指主要通过一系列工业加工过程生产的食品，通常含有更多精制碳水化合物、饱和脂肪、钠和糖，营养质量较差、能量密度高、纤维和微量营养素含量低。然而，UPF涵盖多种产品，包括加工肉类、含糖饮料、谷物、烘焙食品和乳制品甜点，其营养成分和加工特性各异。因此，分析总UPF摄入量可能掩盖不同亚型间的差异，突显了亚组特异性评估的重要性。
此前，虽然已有纵向研究提供了关于UPF健康风险的证据，但其结论可能无法完全推广到美国地理和人口多样化的群体。在美国，尽管有几项大规模研究探讨了UPF的健康影响，但仍存在重要空白，例如在长期随访中与死亡率的关系，以及特定UPF组的作用，特别是在多样化人群中的证据不足。为填补这一空白，研究人员在一项种族和地理多样化的美国队列中开展前瞻性分析，评估UPF消费与全因死亡率之间的长期关联。
研究方法与关键技术
研究数据来源于社区动脉粥样硬化风险研究（Atherosclerosis Risk in Communities, ARIC），这是一项基于社区的、始于1987年的前瞻性队列，涵盖美国四个地点，共招募15,792名主要为黑人和白人的参与者。最终纳入11,185名符合条件的参与者进行分析。膳食评估采用经修改的66项半定量食物频率问卷（food frequency questionnaire, FFQ），分别在访视1（1987–1989）和访视3（1993–1995）进行。膳食摄入量被建模为时变累积平均值。采用Nova分类系统将每种食物项目分为四类之一，并将UPF进一步细分为九个亚组：含糖和人工甜味饮料、超加工肉类、含糖零食、油炸食品、人造黄油、谷物、烈酒、烘焙食品和冰淇淋。食物摄入量按每日份数计算，并通过残差法调整总能量摄入。结局为全因死亡率，追踪至2022年12月31日。采用多变量Cox比例风险模型计算风险比（hazard ratio, HR）和95%置信区间（confidence interval, CI）。协变量包括社会人口学数据、吸烟状况、体力活动、饮酒状态、体重指数（body mass index, BMI）、高血压状态、总胆固醇水平和肾功能等。还进行了替代分析和亚组分析。
研究结果
- 1.
基线特征：参与者的平均基线年龄为54岁，45%为男性，24%为黑人，平均BMI为27 kg/m2。参与者每日中位UPF消费量为6份。与最低四分位数相比，最高UPF消费量的参与者更可能是白人、曾经吸烟者、当前饮酒者，且区域剥夺指数（area deprivation index, ADI）得分较低。主要贡献UPF的食物组为含糖和人工甜味饮料（25%）、烘焙食品（21%）、人造黄油（17%）和超加工肉类（11%）。
- 2.
UPF摄入与全因死亡率的关系：在30年中位随访期间（301,093人年），共发生6,656例死亡。在所有模型中，UPF摄入量与全因死亡率均无显著关联。最高与最低四分位数比较的HR为0.99（95% CI: 0.92, 1.06）。连续分析中每增加一份/天的HR为1.00（95% CI: 0.99, 1.01）。用未加工或最低加工食品替代UPF也与死亡风险无显著关联（HR: 1.00; 95% CI: 0.99, 1.01）。
- 3.
UPF亚型与全因死亡风险：谷物摄入量最高四分位数的参与者与最低四分位数相比，死亡风险降低13%（HR = 0.87; 95% CI: 0.80, 0.96; P趋势=0.002）。相反，超加工肉类摄入量最高四分位数与最低四分位数相比，死亡风险增加11%（HR = 1.11; 95% CI: 1.01, 1.21; P趋势=0.04）。烈酒也观察到类似的正向关联（HR = 1.12, 95% CI: 1.02, 1.23; P趋势<0.001）。其他UPF亚组未发现统计学显著关联。替代分析显示，用一份超加工谷物替代一份超加工肉类时，死亡风险降低最大（HR: 0.82; 95% CI: 0.75, 0.90）。
- 4.
亚组分析与敏感性分析：按性别、BMI和ADI分层的亚组中，UPF摄入与全因死亡率的关联基本一致。按年龄分层存在交互作用（P交互=0.02），但在各年龄亚组内均未达到统计学显著性。重新分类模糊食物项目、排除前五年死亡病例以及多重插补缺失协变量后，结果与主分析一致。
讨论与结论
本研究发现总体UPF摄入量与全因死亡率无显著关联，这与部分既往研究一致，但与另一些研究形成对比。可能的解释包括：UPF消费与社会经济地位较高、城市居住和更好的医疗可及性相关，这些因素本身与较低死亡率相关；同时，UPF消费可能与不健康生活方式共存，尽管已调整多种协变量，残余混杂仍无法排除。此外，由于膳食评估工具（FFQ）是在1980年代末和1990年代中期施行的，反映了当时与现在截然不同的食物环境，且Nova分类是事后回溯应用，可能导致暴露错分和UPF亚组内的异质性。食物基质（food matrix）的差异也可能发挥作用，某些加工技术在某些条件下可改善营养素和生物活性化合物的可利用性。
在UPF亚组中，超加工肉类显示出最强的正向关联，其高温加工可产生致突变铁化合物、N-亚硝基化合物和脂质过氧化产物，并与心血管毒性有关。谷物摄入则与较低死亡风险相关，这可能反映了个体消费的是强化微量营养素的更健康版本，但也可能部分归因于残余混杂或反向因果。
研究结论：在这项大型、基于社区的前瞻性队列研究中，未观察到总UPF摄入量与全因死亡率之间存在显著关联。然而，不同UPF亚组之间的关联存在差异。较高的超加工肉类摄入始终与增加的死亡风险相关，而较高的谷物摄入则与死亡率呈负相关。这些发现强调了考虑具体UPF类别的重要性，而非将其视为统一暴露，可为未来研究提供依据，以确定是加工程度、营养成分还是其他食物特征导致了这些关联。改变所消费的超加工食品类型，例如用谷物替代肉类，可能有助于延长寿命。
