综述：超加工食品消费与成人不孕风险：系统综述与荟萃分析

《Frontiers in Public Health》：Ultra-processed food consumption and risk of infertility in adults: a systematic review and meta-analysis

　　

背景：超加工食品（UPFs）已被关联到多种不良健康结局；然而，其与不孕的关联仍不清楚。研究人员进行了一项系统综述与荟萃分析，以评估成人UPF消费与不孕风险之间的关系。方法：检索了PubMed、Web of Science和Scopus数据库，检索时间从建库至2026年5月31日。符合条件的研究使用基于NOVA分类的验证性膳食评估工具评估了UPF摄入量，并报告了年龄≥18岁成人的不孕结局。两名研究人员独立进行文献筛选、数据提取，并使用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle–Ottawa Scale）和乔安娜·布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute）检查表进行偏倚风险评估。采用随机效应模型估计合并的相对风险（RRs）及其95%置信区间（CIs）。异质性通过I²统计量进行评估。结果：纳入四项研究，提供五个独立效应估计值，包含8,769名参与者（8,118名女性和651名男性）。在随机效应模型中，较高UPF消费与不孕风险无显著关联（RR=1.26，95% CI：0.94–1.69），尽管点估计提示关联方向为正。研究间存在显著异质性（I²=72.0%，p=0.006）。在性别分层分析中，女性中未观察到显著关联（RR=1.26，95% CI：0.79–2.00；I²=68.4%）。按研究设计和暴露评估进行的亚组分析在随机效应模型下均未产生统计学显著关联。结论：现有证据未显示在随机效应模型下UPF消费与不孕之间存在统计学稳健的关联，尽管估计值一致提示正向趋势。证据仍受限于研究数量少、异质性大以及自我报告结局。需要更大规模的前瞻性、性别特异性研究。

1 Introduction
不孕症（infertility）影响全球约4800万对夫妇和1.86亿人，定义为经过12个月或更长时间常规无保护性交后未能怀孕，其病因涉及营养、代谢、内分泌、炎症、环境和遗传因素的多因素交互作用。识别可改变的风险因素，特别是饮食因素，已成为公共卫生优先事项。超加工食品（UPFs）根据NOVA分类系统定义为工业配方，通常能量密度高，富含添加糖、钠和不健康脂肪，而缺乏膳食纤维和必需营养素。高UPF消费已被一致关联至肥胖、2型糖尿病、心血管疾病和代谢综合征等不良健康结局。生物学机制提示UPFs可能通过促进肥胖、胰岛素抵抗（insulin resistance）、慢性炎症（chronic inflammation）、氧化应激（oxidative stress）和激素失调（hormonal dysregulation）影响生殖健康，此外，食品添加剂和包装衍生的化学物质（如双酚类、邻苯二甲酸盐）可能干扰内分泌功能和生殖过程。已有流行病学研究探讨UPF消费与生育相关结局的关联，但结果不一致，部分研究显示正向关联，部分显示无效或不确定结果。因此，该研究旨在通过系统综述和荟萃分析（systematic review and meta-analysis）评估成人UPF消费与不孕风险之间的关联。

2 Methods
2.1 Study design and eligibility criteria
该研究遵循PRISMA 2020指南，采用PECOS（Population, Exposure, Comparator, Outcome, and Study Design）框架预先制定纳入标准。纳入研究包括年龄≥18岁的社区或临床人群，以基于NOVA分类的验证性膳食评估方法（如食物频率问卷、膳食回忆或膳食记录）评估UPF摄入量，以最低UPF消费组作为对照，结局为不孕（定义为至少12个月常规无保护性交后无法怀孕、医学诊断或自我报告）。排除综述、评论、会议摘要、病例报告、动物研究和体外研究。

2.2 Information sources and search strategy
在PubMed、Web of Science和Scopus数据库中从建库至2026年5月31日进行系统检索，结合受控词汇和自由文本关键词，涵盖超加工食品和不孕相关术语。检索策略针对每个数据库的索引系统和功能进行调整，并手动筛查纳入文章和综述的参考文献列表，无地理限制。

2.3 Study selection and data extraction
两名研究人员（YF和HM）独立筛选标题和摘要，随后对潜在相关全文进行审查，分歧通过讨论和第三方（NL）咨询解决。数据提取使用标准化表格，收集信息包括：第一作者和发表年份、国家或地区、研究设计、样本量和参与者特征、膳食评估方法、UPF暴露定义和分类、不孕结局定义和确定方法、效应估计值（RRs/ORs/HRs）及其95%置信区间（CIs），以及多变量调整模型中的变量。提取最全面调整的效应估计值。

2.4 Risk of bias assessment
两名研究人员独立评估纳入研究的方法学质量。队列研究和病例对照研究使用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle–Ottawa Scale, NOS），评估三个领域：参与者选择、组间可比性和暴露/结局确定。横断面研究使用乔安娜·布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute, JBI）检查表。根据评分标准将研究分类为低、中、高偏倚风险，分歧通过讨论或第三方解决。

2.5 Statistical analysis
使用随机效应模型（random-effects model，基于DerSimonian-Laird法）计算合并效应估计值，并报告对应的95%置信区间（CIs）。从各研究提取比值比（ORs）、风险比（RRs）和风险比（HRs），由于不孕在一般人群中相对不常见，ORs和HRs被视为RRs的合理近似值。主要分析比较最高与最低UPF消费类别。异质性通过Cochran's Q检验和I²统计量评估（I²值约25%、50%、75%分别表示低、中、高异质性）。按性别、研究设计和暴露比较指标进行亚组分析。所有分析使用R软件（版本4.3.1），双侧p<0.05为有统计学意义。

3 Results
3.1 Study selection
通过数据库检索获得474条记录（PubMed 165条，Web of Science 119条，Scopus 190条），去除144条重复后，330条进行标题和摘要筛选，排除296条不相关记录，剩余34篇进行全文审查。经全文评估，30篇因未评估UPF消费或未报告不孕结局而被排除，最终纳入4项研究进行定量合成（荟萃分析）。

3.2 Characteristics of included studies
纳入4项研究（5个独立效应估计值，8,769名参与者：8,118名女性，651名男性）。3项在美国进行，1项在荷兰。3项为横断面研究，1项为前瞻性队列研究（分别提供女性和男性不孕估计值）。参与者年龄18-45岁。UPF摄入评估：3项使用24小时膳食回忆，1项使用验证性半定量食物频率问卷。所有研究采用NOVA系统第4组分类，暴露指标为UPF占总膳食摄入量的百分比。不孕定义统一为尝试怀孕≥12个月未成功，均通过自我报告问卷确定。效应估计值来自多变量调整模型，调整因素包括年龄、种族、教育、吸烟、饮酒、体重指数（BMI）等。

3.3 Risk of bias assessment
纳入研究的方法学质量总体较高。队列研究在NOS上获得8/9星，为低偏倚风险。横断面研究满足大部分JBI标准，一项满足所有8个领域，其余两项仅在结局确定方面存在轻微局限性（自我报告）。所有研究明确定义了参与者选择标准，使用了适当的暴露评估方法，控制了关键混杂因素，并采用了合适的统计分析。无研究处于高偏倚风险。

3.4 Meta-analysis
随机效应模型合并显示，较高UPF消费与不孕风险无统计学显著关联（RR=1.26，95% CI：0.94–1.69），但点估计提示正向关联方向。研究间存在高异质性（I²=72.0%，p=0.006）。性别分层分析显示，女性中无显著关联（RR=1.26，95% CI：0.79–2.00；I²=68.4%），而男性中单一项研究显示显著正向关联（RR=1.36，95% CI：1.11–1.67）。按研究设计分层，队列研究（RR=1.16，95% CI：0.18–7.58；I²=85.1%）和横断面研究（RR=1.40，95% CI：0.82–2.41；I²=17.1%）均无显著关联。按暴露指标分层（连续变量 vs. 最高 vs. 最低分类），连续变量（RR=1.30，95% CI：0.51–3.30；I²=81.7%）和分类比较（RR=1.34，95% CI：0.60–2.99；I²=0%）均无显著关联，且亚组间差异不显著（p=0.889）。

4 Discussion
该研究首次对UPF消费与成人不孕风险进行系统综述和荟萃分析。合并估计显示正向但不显著的关联，伴随高异质性（I²=72.0%），点估计方向与已有文献一致，即不良饮食质量（如高精制碳水化合物、饱和脂肪、红肉/加工肉类）与生殖结局负相关。男性中单一前瞻性研究显示显著正向关联，但女性中横断面研究可能存在反向因果偏倚和异质性。生物学机制可能涉及肥胖、胰岛素抵抗、慢性炎症、氧化应激、内分泌干扰物（如双酚类、邻苯二甲酸盐）和肠道菌群失调（gut microbiome dysbiosis），但这些机制在纳入研究中未直接评估，需谨慎解释。异质性可能源于研究设计（队列 vs. 横断面）、人群（女性 vs. 混合性别）、膳食评估方法（24小时回忆 vs. 食物频率问卷）、暴露参数化（连续 vs. 分类）、结局确定（自我报告 vs. 临床诊断）和混杂调整差异。NOVA分类的应用存在判断依赖性和分类挑战（如混合菜肴、文化特定食品），可能引入测量误差，需要标准化分类协议。研究结果具有初步公共卫生和临床意义，如确认后，应在孕前和生育保健中整合饮食咨询，尤其针对UPF高消费的生殖年龄人群。同时，需结合其他营养干预（如肌醇补充）、慢性炎症和免疫失调管理以及多因素整合方法。

4.1 Limitation
存在若干局限性：纳入研究数量少（4项），统计功效不足，无法进行稳健亚组分析和正式发表偏倚评估；所有研究依赖自我报告不孕，可能导致错分偏倚和回忆偏倚；女性中以横断面研究为主，限制因果推断并增加反向因果可能性；研究仅来自高收入国家（美国、荷兰），限制外推性。未来应优先开展大型前瞻性队列研究，采用重复膳食评估和生物标志物测量，使用临床确认的不孕结局和标准化测量（如受孕时间）。需要进行性别分层分析，以及研究代谢和生活方式因素的效应修饰。机制研究应关注特定UPF成分，并开展随机饮食干预试验，替代UPF为最低加工食品。

5 Conclusion
当前证据不足以确定UPF消费与不孕风险之间的一致关联。尽管合并估计提示潜在风险增加，但受限于研究数量少、研究间高异质性和观察性设计。需要更多设计良好的前瞻性研究，使用标准化膳食评估和临床验证的生殖结局，以阐明UPF消费与不孕之间的关系。