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中国65岁及以上老年人植物性饮食与死亡的关系

郑淼 毛学韫 朱飞云 陈如程 郑卫军

郑淼, 毛学韫, 朱飞云, 陈如程, 郑卫军. 中国65岁及以上老年人植物性饮食与死亡的关系[J]. 中华疾病控制杂志, 2023, 27(6): 633-638. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.06.003
引用本文: 郑淼, 毛学韫, 朱飞云, 陈如程, 郑卫军. 中国65岁及以上老年人植物性饮食与死亡的关系[J]. 中华疾病控制杂志, 2023, 27(6): 633-638. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.06.003
ZHENG Miao, MAO Xueyun, ZHU Feiyun, CHEN Rucheng, ZHENG Weijun. The relationship between a plant-based diet and death in the elderly aged 65 and over in China[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2023, 27(6): 633-638. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.06.003
Citation: ZHENG Miao, MAO Xueyun, ZHU Feiyun, CHEN Rucheng, ZHENG Weijun. The relationship between a plant-based diet and death in the elderly aged 65 and over in China[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2023, 27(6): 633-638. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.06.003

中国65岁及以上老年人植物性饮食与死亡的关系

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.06.003
基金项目: 

浙江省自然科学基金 LR20H260001

详细信息
    通讯作者:

    郑卫军,E-mail: deardangjun@163.com

  • 中图分类号: R181

The relationship between a plant-based diet and death in the elderly aged 65 and over in China

Funds: 

Natural Science Foundation of Zhejiang Province LR20H260001

More Information
  • 摘要:   目的  探讨老年人植物性饮食与死亡之间的关系。  方法  基于中国老年健康和家庭幸福调查(Chinese Longitudinal Healthy Longevity and Happy Family Study, CLHLS-HF)数据,分析15 300份样本在2008―2018年随访调查资料。以植物性饮食指数(plant-based diet index, PDI)、不健康的植物性饮食指数(unhealthy plant-based diet index, UPDI)作为评估植物性饮食情况的指标,分别按五分位数分组,分为Q1、Q2、Q3、Q4、Q5共5组。采取Cox回归分析构建模型,研究PDI、UPDI对于65岁及以上老年人死亡的影响。  结果  调整人口学特征、健康行为和基础疾病混杂因素后,PDI与死亡存在统计学关联(P < 0.001),以Q1为对照组,Q3(HR=0.900, 95% CI: 0.832~0.974)、Q4(HR=0.872, 95% CI: 0.804~0.947)、Q5组(HR=0.779, 95% CI: 0.715~0.850)人群死亡风险分别减少10.00%、12.80%、22.10%,Q2组差异无统计学意义;UPDI与死亡存在统计学关联(P < 0.001),相较Q1组,Q3(HR=1.182, 95% CI: 1.080~1.294)、Q4(HR=1.206, 95% CI: 1.101~1.321)、Q5组(HR=1.210, 95% CI: 1.104~1.327)人群死亡风险分别增加18.20%、20.60%、21.00%,Q2组差异无统计学意义。随着PDI分数的上升,人群死亡风险呈下降的趋势;随着UPDI分数的上升,人群死亡风险呈上升的趋势(均P趋势 < 0.001)。  结论  基于CLHLS-HF人群可知,减少植物性食物尤其是健康的植物性食物摄入频率会增加老年人死亡的风险。
  • 图  1  样本筛选流程图

    Figure  1.  Sample screening flow chart

    图  2  死亡风险随PDI的变化曲线:基于限制性立方样条

    PDI:植物性饮食指数。

    Figure  2.  Change curve of death risk with PDI: based on restricted cubic spline

    图  3  死亡风险随UPDI的变化曲线:基于限制性立方样条

    UPDI:不健康的植物性饮食指数。

    Figure  3.  Change curve of death risk with UPDI: based on restricted cubic spline

    表  1  研究对象基本特征(n=15 300)

    Table  1.   Basic characteristics of the study subject (n=15 300)

    变量 人数(占比/%) PDI/分 UPDI/分
    总分[M(P25, P75)] χ2 P 总分[M(P25, P75)] χ2 P
    性别 122.599 < 0.001 275.212 < 0.001
      女 8 879(58.03) 50(45, 54) 48(43, 52)
      男 6 421(41.97) 50(46, 55) 46(41, 51)
    年龄/岁 527.881 < 0.001 227.646 < 0.001
      65~ < 85 5 422(35.44) 52(47, 56) 46(41, 51)
      ≥85 9 878(64.56) 49(45, 53) 48(43, 52)
    城乡 194.374 < 0.001 1 337.652 < 0.001
      农村 9 318(60.90) 50(45, 54) 49(44, 53)
      城市 5 982(39.10) 50(46, 54) 45(40, 49)
    地区 311.843 < 0.001 704.132 < 0.001
      南方 10 915(71.34) 49(45, 54) 48(43, 53)
      北方 4 385(28.66) 51(47, 55) 45(40, 49)
    受教育水平 174.406 < 0.001 812.633 < 0.001
      未接受过教育 9 838(64.30) 49(45, 54) 48(44, 53)
      接受过教育 5 462(35.70) 51(46, 55) 45(40, 50)
    婚姻状况 324.792 < 0.001 481.136 < 0.001
      无配偶 175(1.14) 50(46, 54) 49(44, 55)
      有配偶 4 571(29.88) 51(47, 55) 46(41, 51)
      丧偶 10 554(68.98) 49(45, 54) 48(43, 52)
      是否吸烟 218.098 < 0.001 234.191 < 0.001
      是 2 543(16.62) 51(46, 55) 46(42, 51)
      从不吸烟 10 349(67.64) 49(45, 54) 48(43, 52)
      已戒烟 2 408(15.74) 50(46, 55) 46(41, 51)
    是否喝酒 186.404 < 0.001 220.783 < 0.001
      是 2 537(16.58) 51(46, 55) 46(41, 50)
      从不喝酒 10 679(69.80) 50(45, 54) 47(43, 52)
      已戒酒 2 084(13.62) 50(46, 54) 47(42, 52)
    是否参加体育锻炼 190.389 < 0.001 159.791 < 0.001
      是 4 006(26.18) 51(47, 55) 44(40, 50)
      否 11 294(73.82) 50(45, 54) 48(43, 52)
    高血压 2 966(19.39) 50(46, 54) 66.706 0.026 46(41, 51) 112.241 < 0.001
    糖尿病 381(2.49) 50(46, 54) 55.311 0.208 43(38, 47) 220.972 < 0.001
    心脏病 1 355(8.86) 51(47, 55) 67.070 0.042 45(40, 50) 231.382 < 0.001
    中风及脑血管疾病 921(6.02) 49(45, 53) 76.310 0.021 47(41, 52) 64.010 0.117
    注:1. PDI:植物性饮食指数。2. UPDI:不健康的植物性饮食指数。
    ①婚姻状况、是否吸烟、是否喝酒在Cox分析中设置哑变量,分别以无配偶、从不吸烟、从不喝酒为对照组。②高血压、糖尿病、心脏病、中风及脑血管疾病的患病人数(患病率)。
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    表  2  PDI、UPDI与死亡关系的Cox回归模型

    Table  2.   Cox regression model of the relationship between PDI, UPDI and death

    分组 模型1 模型2 模型3
    HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势
    PDI/分
      Q1(<44) 1.000 1.000 1.000
      Q2(44~<48) 0.906(0.838~0.978) 0.927(0.858~1.002) 0.929(0.859~1.004)
      Q3(48~<52) 0.832(0.769~0.900) 0.895(0.827~0.969) 0.900(0.832~0.974)
      Q4(52~<55) 0.728(0.672~0.790) 0.865(0.797~0.939) 0.872(0.804~0.947)
      Q5(≥55) 0.591(0.543~0.644) < 0.001 0.772(0.708~0.842) < 0.001 0.779(0.715~0.850) < 0.001
    UPDI/分
      Q1(<41) 1.000 1.000 1.000
      Q2(41~<45) 1.199(1.095~1.312) 1.079(0.985~1.182) 1.084(0.989~1.187)
      Q3(45~<49) 1.370(1.255~1.496) 1.178(1.076~1.289) 1.182(1.080~1.294)
      Q4(49~<53) 1.410(1.293~1.539) 1.204(1.100~1.319) 1.206(1.101~1.321)
      Q5(≥53) 1.525(1.399~1.662) < 0.001 1.210(1.103~1.326) < 0.001 1.210(1.104~1.327) < 0.001
    注:1. PDI:植物性饮食指数。2. UPDI:不健康的植物性饮食指数。
    ①未纳入混杂因素。②纳入年龄、性别、居住地、婚姻状况、受教育情况、吸烟、喝酒、体育锻炼。③调整人口学特征、健康行为、基础疾病。
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    表  3  65~ < 85岁人群中PDI、UPDI与死亡关系的Cox回归模型

    Table  3.   Cox regression model of the relationship between PDI, UPDI and death in people aged 65- < 85

    分组 人数/例 模型1 模型2 模型3
    HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势
    PDI/分
      Q1(< 44) 783 1.000 1.000 1.000
      Q2(44~ < 48) 879 0.867(0.686~1.095) 0.901(0.712~1.139) 0.890(0.703~1.126)
      Q3(48~ < 52) 1 025 1.024(0.824~1.272) 1.076(0.864~1.338) 1.077(0.865~1.340)
      Q4(52~ < 55) 1 245 0.757(0.607~0.944) 0.812(0.649~1.016) 0.817(0.653~1.022)
      Q5(≥55) 1 490 0.641(0.514~0.799) < 0.001 0.692(0.553~0.865) < 0.001 0.707(0.565~0.884) 0.001
    UPDI/分
      Q1(< 41) 1 311 1.000 1.000 1.000
      Q2(41~ < 45) 1 117 1.282(1.010~1.627) 1.171(0.920~1.490) 1.166(0.916~1.484)
      Q3(45~ < 49) 1 033 1.592(1.264~2.005) 1.390(1.096~1.763) 1.374(1.083~1.743)
      Q4(49~ < 53) 1 045 1.712(1.366~2.147) 1.409(1.112~1.786) 1.373(1.083~1.742)
      Q5(≥53) 916 2.129(1.703~2.662) < 0.001 1.647(1.294~2.096) < 0.001 1.606(1.262~2.044) < 0.001
    注:1. PDI:植物性饮食指数。2. UPDI:不健康的植物性饮食指数。
    ①未纳入混杂因素。②纳入年龄、性别、居住地、婚姻状况、受教育情况、吸烟、喝酒、体育锻炼。③调整人口学特征、健康行为、基础疾病。
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    表  4  ≥85岁人群中PDI、UPDI与死亡关系的Cox回归模型

    Table  4.   Cox regression model of the relationship between PDI, UPDI and death in people ≥85 years old

    分组 人数/例 模型1 模型2 模型3
    HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势 HR值(95% CI) P趋势
    PDI/分
      Q1(< 44) 2 277 1.000 1.000 1.000
      Q2(44~ < 48) 2 181 0.942(0.868~1.022) 0.932(0.858~1.012) 0.934(0.860~1.014)
      Q3(48~ < 52) 2 035 0.875(0.804~0.952) 0.869(0.798~0.946) 0.875(0.803~0.952)
      Q4(52~ < 55) 1 815 0.871(0.798~0.951) 0.879(0.804~0.960) 0.885(0.810~0.966)
      Q5(≥55) 1 570 0.792(0.721~0.870) < 0.001 0.798(0.726~0.877) < 0.001 0.803(0.730~0.882) < 0.001
    UPDI/分
      Q1(< 41) 1 749 1.000 1.000 1.000
      Q2(41~ < 45) 1 943 1.083(0.982~1.194) 1.055(0.956~1.164) 1.059(0.960~1.169)
      Q3(45~ < 49) 2 027 1.177(1.071~1.295) 1.140(1.035~1.257) 1.145(1.038~1.262)
      Q4(49~ < 53) 2 015 1.216(1.107~1.337) 1.165(1.056~1.285) 1.167(1.057~1.288)
      Q5(≥53) 2 144 1.206(1.099~1.324) < 0.001 1.141(1.033~1.260) 0.003 1.143(1.035~1.262) 0.003
    注:1. PDI:植物性饮食指数。2. UPDI:不健康的植物性饮食指数。
    ①未纳入混杂因素。②纳入年龄、性别、居住地、婚姻状况、受教育情况、吸烟、喝酒、体育锻炼。③调整人口学特征、健康行为、基础疾病。
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  • [1] 唐乾敬. 新冠疫情提前拉响中国老龄化社会的警报[J]. 老龄科学研究, 2020, 8(5): 54-63. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LLKX202005008.htm

    Tang QJ. The COVID-19 pandemic has raised the alarm of population aging in China ahead of time[J]. Sci Res Aging, 2020, 8(5): 54-63. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LLKX202005008.htm
    [2] Gibbs J, Gaskin E, Ji C, et al. The effect of plant-based dietary patterns on blood pressure: a systematic review and meta-analysis of controlled intervention trials[J]. J Hypertens, 2021, 39(1): 23-37. DOI: 10.1097/HJH.0000000000002604.
    [3] Yokoyama Y, Nishimura K, Barnard ND, et al. Vegetarian diets and blood pressure: a meta-analysis[J]. JAMA Intern Med, 2014, 174(4): 577-587. DOI: 10.1001/jamainternmed.2013.14547.
    [4] Dinu M, Abbate R, Gensini GF, et al. Vegetarian, vegan diets and multiple health outcomes: a systematic review with meta-analysis of observational studies[J]. Crit Rev Food Sci Nutr, 2017, 57(17): 3640-3649. DOI: 10.1080/10408398.2016.1138447.
    [5] Satija A, Bhupathiraju SN, Rimm EB, et al. Plant-based dietary patterns and incidence of type 2 diabetes in US men and women: results from three prospective cohort studies[J]. PLoS Med, 2016, 13(6): e1002039. DOI: 10.1371/journal.pmed.1002039.
    [6] Kuchakulla M, Nackeeran S, Blachman-Braun R, et al. The association between plant-based content in diet and testosterone levels in US adults[J]. World J Urol, 2021, 39(4): 1307-1311. DOI: 10.1007/s00345-020-03276-y.
    [7] 袁长征研究员团队发现中国老年人群健康植物性饮食模式与较低的死亡风险关联[J]. 浙江大学学报(医学版), 2022, 51(2): 174.

    Yuan Chang Zheng's research team found plant-based dietary patterns in relation to mortality among older adults in China[J]. J Zhejiang Univ (Med Sci), 2022, 51(2): 174.
    [8] 王璐, 阿丽亚·艾木都拉, 席苗苗, 等. 植物性饮食指数与代谢综合征及其组分的相关性研究[J]. 中国慢性病预防与控制, 2022, 30(3): 167-171. DOI: 10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2022.03.002.

    Wang L, Aliya AMDL, Xi MM, et al. Correlation between plant diet index and metabolic syndrome and its components[J]. Chin J Prevent Control Chronic Dis, 2022, 30(3): 167-171. DOI: 10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2022.03.002.
    [9] Mohammadifard N, Sajjadi F, Maghroun M, et al. Validation of a simplified food frequency questionnaire for the assessment of dietary habits in Iranian adults: Isfahan Healthy Heart Program, Iran. [J]. ARYA Atherosclerosis, 2015, 11(2): 139-146.
    [10] Wright N, Wilson L, Smith M, et al. The BROAD study: a randomised controlled trial using a whole food plant-based diet in the community for obesity, ischaemic heart disease or diabetes[J]. Nutr Diabetes, 2017, 7(3): e256. DOI: 10.1038/nutd.2017.3.
    [11] Dinu M, Abbate R, Gensini GF, et al. Vegetarian, vegan diets and multiple health outcomes: a systematic review with meta-analysis of observational studies[J]. Crit Rev Food Sci Nutr, 2017, 57(17): 3640-3649. DOI: 10.1080/10408398.2016.1138447.
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-11-30
  • 修回日期:  2023-01-15
  • 网络出版日期:  2023-07-10
  • 刊出日期:  2023-06-10

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