相关性研究
梁伟坚1，郑婵女3，陈思秇1,2，曹淦翔1,2，张丹桃1,2，吴 为1,2
（1.广东省疾病预防控制中心，广东广州 510000；2.广东省公共卫生研究院，广东广州 510000；
3.广东祈福医院，广东广州 510000）
摘 要：目的：分析60岁及以上老年人膳食营养素摄入结构与代谢综合征（MetS）之间的关系，为老年代谢综合征的防控工作提供膳食营养方面的参考。方法：数据来源于某省2015年慢性病与营养状况监测项目，选取60岁及以上老年人共1 050名作为研究对象，进行问卷调查。
采用连续72 h（3 d）回顾法结合家庭食用油和调味品称重法进行膳食调查，并进行体格检查和血液生化指标检测。通过主成分因子分析方法（PCA）探讨60岁及以上老年人膳食营养素模式，并应用非条件logistic回归模型分析不同膳食营养素模式对MetS及其组分的影响。结果：本次主成分因子分析得到4种膳食营养素模式：能量矿物质、高脂高钠灰、营养均衡及低纤维低维生素膳食营养素模式；老年人膳食纤维、维生素A、B1、B2、钙的摄入量较低，钠、铁摄入量偏高，尤其是钠的摄入量高于推荐量的3倍多；高脂高盐高灰模式增加低HDL-C血症的危险性（OR=1.274，95%CI：0.292～5.565）；低纤维低维生素膳食营养 素模式增加高TG血型的危险性（OR=3.187，95%CI：1.016～5.002）。结论：不同膳食营养素模式对MetS及其组分有不同的影响。结合《中国居民膳食营养素参考摄入量》及老年人生理特点，建议减少钠盐的摄入，保证钙、钾、膳食纤维和维生素等的摄入，可适当添加营养补充剂补充营养素，以预防控制老年人MetS 及其组分的发生发展。
关键词：老年人；膳食营养素；代谢综合征；主成分分析（PCA）
Study on the Relationship Between Dietary Nutrients and Metabolic Syndrome in the Elderly Aged 60 Years and Above LIANG Weijian1, ZHENG Channv3, CHEN Siyi1,2, CAO Ganxiang1,2, ZHANG Dantao1,2, WU Wei1,2 (1.Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention, Guangzhou 510000, China; 2.Guangdong Provincial Institute of Public Health, Guangzhou 510000, China; 3.Clifford Hospital, Guangzhou 510000, China;) Abstract: Objective: To analyze the relationship between dietary nutrients and metabolic syndrome in the elderly aged 60 years and above. To provide dietary nutrition reference for the prevention and control of metabolic syndrome in the elderly. Method: The data comes from the chronic disease and nutritional status monitoring project of a province in 2015. A total of 1 050 elderly people aged 60 and above were selected as the research objects. Questionnaire surveys were carried out, and the sampling was carried out by continuous 72 h(3 d) retrospective method combined with household edible oil and condiment weighing method for dietary i
nvestigation, and standard sampling methods were used for physical examination and blood biochemical index detection. Exploring dietary nutrient patterns of the elderly aged 60 years and above by principal component analysis (PCA). PCA was used to identify dietary nutrients intake among adult and use unconditional logistic regression model to analysis the effects of 基金项目：广东省医学科学技术研究基金项目（C2020014）；广东省普通高校青年创新人才类项目（2019G KQNCX085）；广东省科技计划项目（2018B020207006）。
作者简介：梁伟坚（1987—），男，广东中山人，硕士，医师。研究方向：流行病学研究。
different dietary nutrients intake on MetS. Result: Four evident dietary nutrients intake pattern were derived by PCA including “energy minerals”“high-fat and high-sodium ash”“nutritionally balanced” and “low-fiber and low-vitamin” dietary nutrient patterns. Adults have lower intakes of dietary fiber, vitamins A, B1, B2 and calcium, high sodium and iron intake. After adjusting for confounding factors, the high-fat, high-salt and high-ash pattern increases the risk of low HDL-C (OR=1.274, 95%CI: 0.292~5.565); Low-fiber and low-vitamin dietary nutrient pattern increases the risk of high TG blood group (OR=3.187, 95%CI: 1.016~5.002). Conclusion: Combined with the “Reference Intakes of Dietary Nutrients for Chinese Residents” of the elderly and the physiological characteristics of the elderly, it is recommended to reduce the intake of sodium salt and ensure the intake of calcium, potassium, dietary
fiber, vitamin, etc., and appropriate nutritional supplements can be added, to prevent and control the occurrence and development of MetS and its components in the elderly.
Keywords: elderly; dietary nutrients intake; metabolic syndrome; principal factor analysis (PCA)
国家发展改革委等21部门联合发布《“十四五”公共服务规划》，在老有所养方面明确提出，基本养老保险参保率达95%，我国老年人口将超过3亿人，从轻度老龄化进入到中度老龄化阶段。第七次全国人口普查公报显示，我国60岁及以上老年人的人口数达到2.64亿，约占总人口的18.7%，老年人的生理技能下降，活动减少，更容易出现营养不良及代谢性障碍相关疾病。同时，国内外研究越来越关注膳食营养素摄入过量或过少对健康的影响，尤其是对心血管疾病、免疫系统性疾病等与代谢综合征相关性疾病的关系[1-2]。代谢综合征（Metabolic Syndrome，MetS）是心血管病的多种代谢危险因素在个体集结的状态[3]，主要是由肥胖、糖尿病或糖调节受损、血脂紊乱及高血压构成的临床症候，是一组在代谢上相互关联的危险因素的组合。2013年中国老年人的代谢综合征患病率高达36.9%[4]，其发生和发展与膳食营养密切相关[5]。本研究旨在探讨60岁及以上老年人膳食营养素模式与MetS相关性分析，以期探索膳食营养素促进老年健康的科学证据，应用膳食营养素模式进行MetS方面的营养流行病学研究具有重要的公共卫生意义，能够为老年人膳食营养干预和营养教育提供依据。
1 对象与方法
1.1 研究对象的来源
本次研究数据选自某省2015年居民慢性与营养监测项目的数据，该项目采用多阶层分层整随机抽样法，按区域（东西南北）和城乡（大城市、中小城市和农村）进行分类，每种类型抽取3个地市作为监测点。在排除孕妇、乳母、儿童及60周岁以下的研究个体，以及有严重心、脑、肾并发症，神智欠清醒者，语言障碍、理解障碍及不合作等情况下，剔除调味品数据缺失者、城乡数据缺失者、膳食调查期间膳食记录不足1 d者，最终共有1 050名调查对象参与本次研究，其中男性537人（占51.1%），女性513人（占48.9%），平均年龄为（68.31±6.70）周岁。
1.2 研究方法及质量控制
分为个人情况调查问卷、72 h（3 d）膳食调查及一般医学体检3个部分。个人情况调查问卷包括年龄、性别、教育、职业、婚姻和疾病家族史等情况；膳食调查是采用72 h（3 d）膳食回顾法记录研究对象每天的食物（主食、零食和饮料等）摄入量，同时用称重法记录该家庭3 d的食用油和调味品摄入量；一般医学体检包括现场测量指标，如身高、体重、腰围、收缩压和舒张压等及实验室检测的生化指标，如空腹血糖、餐后2 h血糖、血清甘油三酯（Triglyceride，TG）、血清总胆固醇（Total Cholesterol，TC）和高密度脂蛋白胆固醇（High Density Lipoprotein Cholesterol，HDL-C）等。问卷调查表由统一培训考核的调查员采用面对面询问的方式填写。体检操作人员由经过统一培训且已取得执业医师资格的医生和
取得护士执业证的护士组成。在进行膳食调查时利用食物称和图谱进行食物量的估计和分配。调查每做完一份问卷，要求调查员进行检查核对，检查是否有缺漏项、错项和逻辑矛盾等问题，并及时纠正。要求调查对象在离开现场调查点前，及时复查审核并完成调查表。数据录入采用双录入方式，确保数据录入的准确性。
1.3 MetS的诊断标准
采用2013年中华医学会糖尿病学分会制定的MetS诊断标准（MetS-CDS 2013），符合3个及以上者即可诊断为MetS。①超重或体重指数BMI≥25.0 kg·m-2。②空腹血糖（Fasting Blood Glucose，FBG）
≥6.1 mmol·L-1和（或）糖负荷后血糖≥7.8 mmol·L-1 和（或）已确诊为糖尿病并者。③血压值≥140/90 mmHg和（或）已确诊高血压并者。
④甘油三酯TG＞1.70 mmol·L-1和（或）高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）＜0.9 mmol·L-1（男）或1.0 mmol·L-1（女）。
1.4 膳食营养素摄入计算
利用72 h（3 d）膳食调查表、家庭食用油和调味品称重及家庭烹调用餐人次数登记表，记录家庭食用油和调味品消费量，并按家庭成员个人消费比例分配到个人，根据《中国食物成分表》计算出每人每日营
养素摄入量，与《中国居民膳食营养素参考摄入量》进行对比。
1.5 统计学分析
采用EpiData 3.2软件建立数据库，采用SPSS 20.0软件统计分析。MetS组和正常组之间的营养素摄入情况比较采用t检验。膳食营养素模式分析采用探索性因子分析，提取公因子采用主成分法，分析前做KMO和Bartlett球形检验，确定是否适合做因子分析。同时为了使各因子具有较为清晰的专业意义，对初始因子载荷矩阵进行Varimax旋转，将特征根（Eigencalue）＞1.3作为入选公因子的标准，结合碎石图、特征根、食物组合的合理性、方差贡献率以及专业知识确定主要的膳食营养素模式。将因子积分划分为5分位数，计算个人因子得分。采用Wilcoxon秩和检验分析不同膳食营养素模式最高分位（Q5）人的能量和营养素摄入的差异；采用非条件Logistic回归方法，探讨各种膳食营养素模式与Mets及其组分的关系，假设检验的检验水准为0.05。
2 结果与分析
2.1 老年人膳食营养素摄入量
参照《中国居民膳食营养素参考摄入量》老年人各种营养素推荐或适宜摄入量，发现老年人膳食纤维、维生素A、维生素B1、维生素B2、钙以及镁摄入量较低，尤其是膳食纤维和钙都不及推荐量的1/2；钠
、铁摄入量偏高，特别是钠的摄入量是推荐量的3倍多。膳食纤维、维生素A、维生素C摄入量男女差异无统计学意义（P＞0.05），其他营养素摄入量男女差异有统计学意义（P＜0.01）。见表1。
表1 60岁以上老年人膳食营养素摄入量比较
项目
男性（n=537）女性（n=513）
P RNI/AI均数MetS组非MetS组RNI/AI均数MetS组非MetS组
能量/kal 2 050 1 856.71 1 867.16 1 853.47 1 700.0 1 574.28 1 511.56 1 596.90＜0.01蛋白/g6568.5973.8166.985555.7355.1755.93＜0.01脂肪/g—84.5485.8584.14—70.2566.4171.63＜0.01碳水化合物/g—210.63210.85210.56—184.32179.31186.13＜0.01膳食纤维/g250.8 1.120.7250.810.750.840.91膳食胆固醇/mg—280.65267.46284.74—227.86224.78228.97＜0.01灰/g—19.4419.5519.4—17.8618.0717.780.04维生素A/μgRE800544.58470.01567.69700516.68532.15511.10.33维生素B1/mg 1.40.790.780.79 1.20.670.670.68＜0.01维生素B2/mg 1.40.760.760.76 1.20.690.70.68＜0.01维生素C/mg10094.9694.1295.2210095.2394.5695.480.93维生素E/mg1425.3927.2624.811421.9521.8521.98
＜0.01钙/mg 1 000.0371.34388.97365.88 1 000.0360.85375.01355.740.47磷/mg700862.05884.71855.04700752.68732.14760.090.03钾/mg 2 000.0 1 455.43 1 520.63 1 435.23 2 000.0 1 330.58 1 308.76 1 338.46＜0.01钠/mg 1 400.0 4 845.17 4 912.25 4 824.39 1 400.0 4 543.81 4 624.93 4 514.550.29镁/mg320246.46258.15242.84320221215.54222.97＜0.01铁/mg1218.7819.2818.631216.5215.8216.78＜0.01锌/mg12.510.5110.4310.537.598.579.16＜0.01硒/μg6046.0445.0846.346038.236.538.82＜0.01铜/mg0.8 1.47 1.48 1.470.8 1.27 1.25 1.28＜0.01锰/mg 4.5 4.71 4.87 4.66 4.5 4.11 3.96 4.17＜0.01注：RNI为膳食营养素推荐摄入量；AI为适宜摄入量。
2.2 膳食营养素模式
将22种营养素纳入因子分析，根据Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）统计量为0.838，Bartlett球形检验结果为6 832.43，P＜0.001，拒绝各变量间相互独立的假设，各变量间具有相关性，可做主成分因子分析。经最大方差旋转提取4个主因子，其特征根分别是9.774、2.926、1.531、1.189，其总方差贡献率为44.43%，各营养素在主因子中的因子负荷见表2，综合各营养素种类因子得分来解释营养素模式。模式1主要包括能量、钾、镁、铁、锌，命名为“能量矿物质”模式；模式2主要包括钠、灰、脂肪，命名为“高脂高钠灰”模式；模式3主要包括蛋白、膳食纤维、维生素C、膳食胆固醇，命名为“营养均衡膳食”，模式4中膳食纤维、维生素特征根值较低，命名为“低纤维低维生素”模式。详见表2。
2.3 4种膳食模式与MetS及其代谢异常组分的关系
在调整了年龄、性别、婚姻状况、文化程度、吸烟情况、饮酒情况、家庭收入情况以及高血压、糖尿病、脑卒中、冠心病家族史等变量后，高“钠灰”模式是低HDL-C血症的危险因素（与参照水平相比，第五分位数的OR值分别为1.274，95%CI分别为0.292～5.565，趋势检验P＜0.05）；低纤维低维生素膳食模式是高TG血型的危险因素（与参照水平相比，第五分位数的OR值为3.187，95%CI为1.016～5.002，趋势检验P＜0.05）（表3）。
3 结论与讨论
本研究结果显示男性MetS组能量、碳水化合物高于非MetS组，但女性MetS组能量、碳水化合物低于非MetS组，膳食纤维的摄入量低于推荐摄入量；与韩国营养调查数据KIM等[6]及浙江省成人[7]调查数据不同，但与浙江省老年人调查结果一致，这可能是因为老年人生理特点，其膳食结构和习惯与成年人不同，特别是女性老年人在得知自己患病后控制饮食，改善了膳食结构和习惯。
中维生素A、维生素B1、维生素B2、钙、钾的摄入量均低于推荐摄入量，这与中国65岁及以上老年人膳食营养调查数据一致[8]，部分维生素及矿物质为达到平均摄入水平，这也有可能因本研究中未纳入营养素保健品的调查，导致
表2 60岁以上老年人膳食营养模式的主成分因子分析
项目能量+矿物质高“钠灰”营养均衡膳食低纤维低维生素能量0.8390.4370.087-0.101蛋白0.293-0.0670.508-0.063脂肪0.5770.6790.1380.122
碳水化合物0.7400.039-0.151-0.399
膳食纤维0.252-0.040-0.2020.019
膳食胆固醇0.508-0.2040.4960.163灰0.4750.789-0.0520.060
维生素A0.534-0.258-0.4000.130
维生素B10.706-0.1460.122-0.116
维生素B20.810-0.229-0.0990.425
维生素C0.587-0.174-0.509-0.011
维生素E0.4930.659-0.0120.150钙0.653-0.192-0.1490.562磷0.900-0.1870.1450.179钾0.876-0.237-0.1140.190钠0.3590.846-0.0360.048镁0.882-0.185-0.087-0.085铁0.826-0.042-0.067-0.265锌0.817-0.1850.240-0.203硒0.494-0.2260.5810.050铜0.696-0.164-0.006-0.216锰0.735-0.071-0.161-0.427
某些维生素的缺乏被高估，尽管如此，老年人维生素缺乏的问题仍较为严重，摄入合理的维生素A、维生素B有助于降低心血管疾病的发生[9]，需增加富含维生素的食物或借助营养素保健品来改善老年人维生素A、维生素B1、维生素B2摄入不足的现象。MetS组钠、铁的摄入量明显高于非MetS组，特别是钠，比推荐摄入量高达3倍多，钠盐的摄入量过高与高血压、胰岛素抵抗、血脂异常等危险性的增高有关[10]。有研究表明，铁摄入过多，是因为膳食结构中动物肉类比例较大而导致的，体内铁的储存量过多会增加MetS的危险性[11]，铁储存过多可通过其拮抗胰岛素的作用而引起外周组织降低对葡萄糖的利用，使血糖水平升高，导致肝脏胰岛素水平及其代谢水平降低，形成胰岛素抵抗[12]。
本研究主要根据主成分因子分析，得出4种膳食营养素模式，包括能量矿物质、高脂高钠灰、营养均衡及低纤维低维生素膳食营养素模式；主要是以营养均衡膳食营养素模式为主，高脂高盐高灰模式增加低HDL-C血症的危险性；低纤维低维生素膳食营养素模式增加高TG血型的危险性。结合以上老年人各膳食营养素的摄入量，发现老年人的膳食摄入不合理的现象较为严重，需重视老年人膳食营养素的干预，需要限制钠盐及铁的摄入，补充能量所需的蛋白质及各种维生素，降低MetS发病风险。尽管有文献表明老年人需注重新鲜蔬菜水果及肉类的摄入，增强维生素的补给，但老年人本身消化吸收能力降低，会影响其营养物质，如钙、钾及维生素等营养物质的吸收，易造成机体营养的不均衡，建议老年人选择营养密度高及易消化的食物来满足机体需要，必要时可添加营养素补充剂产品来调整膳
表3 4种膳食模式与MetS及其代谢异常组分的关系
模式项目高血压高血糖中心性肥胖高TG血型低HDL-C血症Mets
能量+矿物质膳食模式
Q1111111
Q3
95%CI
0.858
0.439～1.675
0.736
0.278～1.948
1.512
0.758～3.016
1.372
0.573～3.284
0.916
0.394～2.132
0.423
0.150～1.188 Q5
95%CI
0.615
0.277～1.362
0.748
0.237～2.364
1.84
0.776～4.362
0.972
0.336～2.811
1.23
0.429～3.528
0.45
0.126～1.606 P趋势
检验
0.2310.6210.1660.9590.70.219
高“钠灰”膳食模式
Q1111111
Q3
95%CI
1.783
0.640～4.969
0.25
0.039～1.623
1.533
0.552～4.255
0.467
0.093～2.338
2.528
0.695～9.198
0.713
0.139～3.652 Q5
95%CI
1.69
0.475～6.013
0.155
0.020～1.205
1.531
0.433～5.414
0.435
0.061～3.104
1.274
0.292～5.565
0.662
0.093～4.704 P趋势
检验
0.2690.1460.4120.4060.0370.685
营养均衡膳食模式
Q1111111 Q3
95%CI
1.432
0.738～2.777
1.379
0.570～3.334
2.046
1.003～4.170
0.956
0.395～2.315
0.577
0.219～1.519
1.136
0.402～3.205
Q5
95%CI
1.639
0.778～3.452
1.775
0.645～4.882
1.816
0.820～4.022
1.115
0.418～2.975
0.573
0.201～1.636
0.796
0.251～2.529 P趋势检验0.1930.2660.1410.8270.2980.699
低纤维低维生素膳食模式
Q1111111 Q3
95%CI
1.32
0.619～2.816
0.517
0.169～1.587
0.519
0.227～1.186
3.081
1.139～8.340
0.627
0.232～1.699
1.443
0.424～4.915
Q5
95%CI
1.683
0.694～4.080
0.878
0.231～3.337
0.398
0.159～1.001
3.187
1.016～5.002
0.404
0.136～1.195
1.434
0.366～5.610 P趋势检验0.2490.8480.050.0470.1010.605
注：Q1、Q3、Q5为根据3种膳食模式因子积分的五分位法分为等级变量，赋值方式：Q1为＜20%百分位（参照水平，OR=1.000）、Q3为20%～80%百分位、Q5为80%～100%百分位。
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