2023年7月，暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院學(xué)者在《Frontiers in Neuroscience》雜志發(fā)表題為“Association between dietary inflammatory index and Parkinson's disease from National Health and Nutrition Examination Survey (2003-2018): a cross-sectional study?“?的醫(yī)學(xué)二區(qū)，IF=4.3文章的研究論文。
這項(xiàng)研究為一項(xiàng)橫斷面的病例對(duì)照研究，旨在研究美國(guó)40歲以上成年人帕金森病（PD）與膳食炎癥指數(shù)（DII）評(píng)分之間的關(guān)系。結(jié)果表明，對(duì)于40歲以上的受試者，較高的DII評(píng)分與PD呈正相關(guān)。

摘要與主要結(jié)果

一、摘要

目的：探討美國(guó)40歲以上成人帕金森病(PD)與膳食炎癥指數(shù)(DII)評(píng)分之間的關(guān)系。

方法：收集2003 - 2018年全國(guó)健康與營(yíng)養(yǎng)檢查調(diào)查(NHANES)數(shù)據(jù)。共有21,994名參與者參與了這項(xiàng)研究。采用加權(quán)單因素和多因素logistic回歸分析來研究DII和PD之間的關(guān)系，其中使用連續(xù)變量或分類變量按位數(shù)分組。使用傾向評(píng)分匹配(PSM)和基于DII和PD特征分層的亞組分析，進(jìn)一步研究了DII和PD之間的關(guān)系。此外，我們還進(jìn)行了限制性立方樣條(RCS)分析，以檢驗(yàn)DII與PD之間是否存在非線性關(guān)聯(lián)。

結(jié)果：共獲得21,994名受試者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，其中PD患者263名，非PD患者21,731名。單變量和多變量logistic回歸分析顯示，匹配前后DII與PD呈正相關(guān)。亞組分析顯示非西班牙裔白人有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，但RCS分析顯示DII和PD之間沒有非線性關(guān)系。

結(jié)論：對(duì)于40歲以上的參與者，較高的DII得分與PD呈正相關(guān)。此外，這些結(jié)果支持飲食作為治療PD的干預(yù)策略的能力。

膳食炎癥指數(shù)(DII)：包括三個(gè)步驟。①是獲得Z分?jǐn)?shù):?DII計(jì)算基于膳食攝入量數(shù)據(jù)，然后與具有區(qū)域代表性的世界數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)聯(lián)，為每個(gè)參數(shù)提供穩(wěn)健的估計(jì)平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。然后，這些就變成了乘數(shù)，以Z分?jǐn)?shù)的形式表達(dá)個(gè)人相對(duì)于“標(biāo)準(zhǔn)全球平均值”的暴露程度。它的計(jì)算方法是減去全球日平均攝入量，除以其標(biāo)準(zhǔn)差，將值轉(zhuǎn)換為百分位數(shù)，將每個(gè)百分位數(shù)加倍，再減去“1”，以實(shí)現(xiàn)對(duì)稱分布。②得到“食物參數(shù)特異性DII評(píng)分”：將每個(gè)食物參數(shù)的中心百分位數(shù)乘以相應(yīng)的“食物參數(shù)特異性總體炎癥效應(yīng)評(píng)分”。③計(jì)算“總體DII分?jǐn)?shù)”：通過將每個(gè)“特定食物參數(shù)的DII分?jǐn)?shù)”相加，我們可以得到個(gè)人的“總體DII分?jǐn)?shù)”。通過24小時(shí)飲食回憶訪談收集的飲食數(shù)據(jù)用于計(jì)算DII評(píng)分。多數(shù)使用27種營(yíng)養(yǎng)素來計(jì)算DII評(píng)分:酒精、維生素B12/B6、β-胡蘿卜素、咖啡因、碳水化合物、膽固醇、能量、總脂肪、纖維、葉酸、鐵、鎂、單不飽和脂肪酸(MUFAs)、煙酸、n-3脂肪酸、蛋白質(zhì)、多不飽和脂肪酸(PUFAs)、核黃素、飽和脂肪、硒、硫胺素、維生素A/C/D/E和鋅。此外，即使用于計(jì)算DII的營(yíng)養(yǎng)素?cái)?shù)量<30，其DII分?jǐn)?shù)仍然具有說服力。

二、研究結(jié)果

1.基線特征
該研究對(duì)21994名參與者進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，包括263名PD患者和21731名非PD患者。對(duì)于連續(xù)變量，報(bào)告均值和標(biāo)準(zhǔn)差（SD），而對(duì)于分類變量，報(bào)告百分比。對(duì)于連續(xù)變量，使用線性回歸模型分析基線特征，對(duì)于分類變量，使用卡方檢驗(yàn)分析基線特征。通過基線特征分析發(fā)現(xiàn)，與非PD患者相比，PD患者更可能是老年人、女性、非西班牙裔白人、活躍飲酒者、家庭收入較低、DII較高、腰圍高、有中風(fēng)或糖尿病史。我們發(fā)現(xiàn)研究人群PD組的DII平均值(SE)為1.979(0.152)，非PD組平均值(SE)為1.378(0.029)。

為了進(jìn)一步支持DII與PD風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，采用最近鄰傾向評(píng)分匹配(PSM)(1:2)建立了比較對(duì)照組。PSM后，兩組間大部分基線特征無(wú)顯著性差異，對(duì)照組526例，PD組263例，但兩組間DII仍有顯著性差異。

2.DII與PD間的單因素logistic回歸分析

采用單因素logistic回歸分析觀察美國(guó)人群年齡、性別、種族、教育水平、BMI、家庭年收入、腰圍、吸煙、酗酒、中風(fēng)、糖尿病和心臟病發(fā)作之間的關(guān)聯(lián)。根據(jù)我們的調(diào)查，年齡與PD的發(fā)生呈正相關(guān)，比值比（OR）和95%置信區(qū)間（CI）為1.02（1.01，1.04）。與男性相比，女性患PD的可能性更高[OR：1.65;95%CI：（1.19，2.29）]。低收入家庭（每年少于2000美元）的PD發(fā)病率較低，相對(duì)OR和95%置信區(qū)間為0.50（0.35，0.73）。與未卒中患者和非糖尿病患者相比，卒中患者和糖尿病患者患PD的風(fēng)險(xiǎn)更高[OR：1.52;95%CI：（1.08-2.14）和OR：1.58;95%CI：（0.93，2.70）。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)DII與PD的發(fā)生呈正相關(guān)[OR：1.21（1.09，1.34）]（p < 0.001）。T3組DII與PD相關(guān)性的OR為2.20（1.50，3.23）（p <0.0001），T2組差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。匹配后，作為連續(xù)變量，DII與PD的相關(guān)性也為正[OR：1.156 （1.025， 1.303）] （p=0.018）和按三分等分類，T3與T1組相比，[OR：2.012 （1.281， 3.159）] （p=0.003）。注：DII評(píng)分的分位數(shù)如下:T1為?5.281 ~ 0.818,T2為0.818 ~ 2.61,T3為2.61 ~ 5.795。

3.DII 與 PD 之間關(guān)聯(lián)的多因素logistic回歸分析

我們構(gòu)建了三個(gè)logistic回歸模型來分析美國(guó)成年人DII與PD之間的關(guān)系。我們發(fā)現(xiàn)，在所有模型中，DII與PD風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，OR和95%CI分別為1.209(1.090,1.341)、1.187(1.064,1.324)和1.129 (1.013,1.259)(p < 0.05)。所有模型在T3時(shí)差異顯著，OR和95%CI分別為2.200(1.499,3.229)、2.027(1.349,3.045)和1.666 (1.099,2.525)(p < 0.005)。使用我們的調(diào)查作為比較，我們發(fā)現(xiàn)較高的DII水平可能是PD的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。在三種模型匹配后，高DII水平與PD升高之間仍然存在顯著關(guān)聯(lián)，盡管這種關(guān)聯(lián)有所減弱。

模型1為未經(jīng)協(xié)變量調(diào)整的粗模型。模型2根據(jù)年齡、性別和種族進(jìn)行調(diào)整。模型3根據(jù)年齡、性別、種族、受教育程度、BMI、家庭年收入、腰圍、吸煙狀況、酒精、中風(fēng)、糖尿病、心臟病等因素進(jìn)行調(diào)整。

4.亞組分析

為了確定年齡、性別、種族、家庭年收入、吸煙狀況、酒精、中風(fēng)、糖尿病和心臟病發(fā)作與DII和PD之間的關(guān)系，采用亞組分析。年齡可能影響DII與PD之間的正相關(guān)關(guān)系(交互作用P <0.05)。在男性中，DII與PD的相關(guān)性更為顯著(OR: 1.205;95%CI: 1.025 ~ 1.416)，匹配后兩組差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。當(dāng)亞組分析中使用種族時(shí)，非西班牙裔白人的相關(guān)性更為顯著，匹配前后的OR分別為1.210(1.079,1.357)和1.165 (1.015,1.337)。

5.非限制性立方樣條圖

基于模型3繪制RCS以直觀地描述匹配前后DII和PD之間的關(guān)系。然而，RCS分析的結(jié)果顯示DII和PD之間沒有非線性關(guān)聯(lián)（非線性的p = 0.227和0.927，分別在匹配之前和之后）。

設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

一、研究設(shè)計(jì)

P（Population）參與者：2003年至2018年進(jìn)行的全國(guó)健康和營(yíng)養(yǎng)檢查調(diào)查（NHANES）數(shù)據(jù)庫(kù)中的21，994參與者。

E（exposure）暴露因素：膳食炎癥指數(shù)（DII）評(píng)分

O（Outcome）結(jié)局：帕金森?。≒D）

S（Study design）研究類型：橫斷面研究

二、統(tǒng)計(jì)方法

1.采用R4.2.2版本。在描述性分析中，對(duì)于連續(xù)變量，報(bào)告均值和標(biāo)準(zhǔn)差(SD)，而對(duì)于分類變量，報(bào)告百分比。對(duì)于連續(xù)變量，基線特征采用線性回歸模型進(jìn)行分析，對(duì)于分類變量，采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行分析。

2.我們采用1:2比例的PSM方法來平衡病例和對(duì)照組。在觀察性研究中，該比值被廣泛用于傾向評(píng)分匹配，以提高統(tǒng)計(jì)能力并最大限度地減少潛在的偏差。

3.采用單因素logistic分析和多因素logistic分析確定DII是否與PD相關(guān)。在模型中，DII被視為一個(gè)連續(xù)變量，并被劃分為幾類，其中1類作為PSM前后的參照組。

4.我們還根據(jù)PSM前后的年齡、性別、種族、教育程度、家庭收入、吸煙狀況、飲酒、中風(fēng)、糖尿病和心臟病進(jìn)行了亞組分析。

5.限制性立方樣條圖，采用模型3中基于多因素logistic分析的RCS分析來評(píng)估匹配前后DII與PD之間的非線性關(guān)聯(lián)。我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)時(shí)考慮了所有調(diào)查抽樣的權(quán)重。p < 0.05認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

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