遵守饮食指南，摄入量以及大肠癌和全因死亡率的风险（上）

缩写：n，参加人数； IR，发病率；人力资源，危险比； CI，置信区间。1饮食指南依从性得分低于2.4饮食指南达标分数中度达标2.4-3.7；饮食指南合规性得分> 3.7。饮食指南合规性得分表示丹麦对水果和蔬菜，鱼，全谷物，饱和脂肪酸和添加的糖的五种定量饮食指南的饮食遵从性。它的范围是0到5。每100,000人年2。 3根据性别，年龄，受教育程度，种族，吸烟，体育锻炼，酒精，BMI和总能量摄入进行调整。 4红肉摄入量：低至<41克/天；中度41-97克/天；高> 97克/天。 5加工肉的摄入量：低<19克/天；中度19-58克/天；高>58克/天。 6家禽摄入量：低至<1克/天；中1–34克/天；高> 34克/天。 

4. 讨论区

4.1. 大肠癌

我们发现红肉或加工肉的摄入量与CRC风险之间无显着关联。然而，对于家禽，高摄入量与低摄入量相比，CRC风险显着增加了62％，但我们发现每天每100 g家禽的CRC风险没有增加。

根据我们对红肉的研究结果，代表包括丹麦在内的10多个欧洲国家的几项前瞻性队列研究均未发现红肉摄入量与CRC风险之间存在关联[16-19]，但每1 CRC的危险比增加了。在美国的两个预期人群中，每天可以食用红肉[20]。在涵盖美国，澳大利亚，欧洲和亚洲国家的荟萃分析中，已经观察到红肉摄入量与CRC风险之间存在正相关[19,21,22]。与欧洲和北美队列相比，亚洲和澳大利亚队列之间的关联性更强[21]。世界癌症研究基金持续更新项目进行的最新荟萃分析发现，摄入红肉与CRC风险呈正相关[23]。

很难获得和比较不同人群中不同类型肉类的实际肉类摄入量（克/天）的信息，这影响了比较高肉摄入量和低肉摄入量影响的结果进行比较的可能性。例如，亚洲人群中较高的红肉摄入量可能与某些西方人群中较低的红肉摄入量相似。

与我们对加工肉的研究结果相反，其他人发现在美国，澳大利亚，亚洲和欧洲的人群中，加工肉的摄入与CRC风险呈正相关[16,17,20-23]。但是，在丹麦饮食，癌症与健康队列研究中未发现关联[18]。

关于来自不同国家和大洲的肉类摄入量影响的研究可能难以比较，因为不同类型的红色和加工肉类的比例在不同地区之间存在显着差异。肉的类型（红色和经过加工的肉）由于其结构和成分而构成不同的危害。此外，在不健康饮食中，某些肉亚型可能比其他肉更普遍，这会影响风险估计。因此，对肉类亚型的影响进行分析有助于我们了解在不同队列中观察到的差异，并且有待进一步研究。

在一项荟萃分析中，比较了亚洲和欧洲同类人群中红肉的最高摄入量与最低摄入量，Carr等人。 [24]发现，在欧洲队列中，牛肉摄入与CRC患病风险增加有关，但与猪肉无关。在丹麦队列中，没有发现牛肉或猪肉的摄入与结肠癌的风险相关，但牛肉摄入与降低的风险有关，猪肉的摄入与直肠癌的风险增加相关[18]。我们很少对红肉摄入量进行亚组分析，但是通过对参与者饮食结构的分析[25]，我们知道猪肉占红肉摄入量的比例要比牛肉/小牛肉高一点，这可能会影响我们的发现。对于家禽的摄入，我们的结果与其他人的发现相反。世界癌症研究基金持续更新项目[23]没有报告家禽摄入量与CRC风险之间有关联，欧洲人群也未见禽类摄入量与CRC风险相关[16-18]。荟萃分析（包括来自美国，澳大利亚，欧洲和日本的前瞻性队列研究）的荟萃分析显示，CRC风险降低与每天增加50g家禽相关[26]。

因此，需要更多的研究来证实我们的发现。

Kappeler等人发现在不同健康饮食指数的高肉饮食中肉含量存在明显差异。 [4]。因此，比较低肉摄入量和高肉摄入量而不考虑饮食质量以及用哪些食物代替肉的人群将同时比较健康饮食和不健康饮食。因此，我们通过查看由DGCS分层的肉类摄入量的影响来分析数据，以减少饮食质量造成的混淆。但是，当通过DGC进行分层时，我们发现在低适应水平和高适应水平的人群中，肉类摄入量与CRC风险之间的关联性在统计上没有显着差异。

 诺拉特等。 [16]发现，与高纤维摄入量相比，来自包括丹麦中低纤维摄入量（26-28 g /天）的欧洲队列参与者中与高摄入红色和加工肉相关的CRC风险更为明显。 > 26–28克/天）。其他人发现，在美国的两个队列中，每天增加5 g的总纤维，谷类纤维或全谷物摄入量可使CRC风险降低7–25％，而水果和蔬菜中的纤维则没有这种作用[27 ]。通过对参与者饮食的饮食模式分析，我们知道那些遵守饮食指南的人全谷物摄入量和全纤维摄入量均很高，但显然并不影响与肉类摄入相关的CRC风险。

4.2. 全因死亡率

我们发现红肉，加工肉和家禽摄入与全因死亡率之间没有显着关联。

在一个大型美国队列[4]中也发现了类似的结果，但在另一个美国队列[6]中却没有，在欧洲队列[6,28]中也没有。三项荟萃分析显示，红肉摄入量与全因死亡率风险之间没有关联[5,6,29]，而一项荟萃分析表明，每天每摄入100克红肉与全因死亡率正相关[30]。

与我们的结果相反，在包括丹麦在内的欧洲队列中，加工肉的摄入与全因死亡率呈正相关[28]，这也是四项荟萃分析的结果[5,6,29,30]。

在最近的荟萃分析中，Han等人。他们发现红色和加工肉的摄入量与癌症死亡率之间存在很小的正相关关系，但证据的确定性较低。[31]

在前瞻性队列研究的荟萃分析中，白肉（包括鸡肉，火鸡和兔子）的摄入与全因死亡率无关[5,28]。同样，在前瞻性队列研究的剂量反应荟萃分析中，未发现家禽摄入量与CRC死亡率之间存在关联[26]，在前瞻性队列研究的荟萃分析中未发现家禽摄入量与癌症死亡率之间存在关联[32]。 ]。

在我们的研究中，在最小调整模型（按性别和年龄调整）中，与丹麦官方定量饮食指南（与肉类含量无关）不完全吻合的饮食组成与死亡率风险显着相关（HR 1.66； 95％ CI 1.32–2.10）。但是，在多变量模型中，DGCS与死亡风险没有显着相关性（通过性别，年龄，受教育程度，种族，吸烟，体力活动，酒精，BMI和总能量摄入进行调整），趋势的p无显着性。 DGCS的效果。

Kappeler等。 [4]发现，健康饮食指数得分排名第三的美国人（由美国农业部开发）与健康饮食指数得分排名倒数第三的美国人相比，死亡率降低了27％。不幸的是，这些作者没有估计饮食质量分层的不同肉类摄入者的全因死亡率风险。

4.3. 优势与局限

我们的研究有很多优点。研究结果基于具有高度有效性和完整性的国家注册机构，我们纳入了有关迁徙和死亡的完整信息，以确保对研究人群进行完整的随访。这种联系还使我们能够仅包括疾病的突发事件，并最大程度地降低了因果关系逆转的风险，因为我们排除了基线之前的那些疾病。该研究包括有关饮食成分的全面信息，这使得评估与DGC的关联性是否可能成为可能。每个参与者的饮食记录包括7天（包括周末），并且研究人群的数据收集过程涵盖所有季节，以允许饮食数据基于研究人群的季节性变化。

但是，该研究也有局限性。饮食调查在性别和年龄方面具有代表性。但是，在最新调查中，受过短期教育的参与者代表性不足，这可能会限制调查结果的普遍性。此外，该研究仅对每个人进行一次饮食注册。因此，假设在随访期间饮食组成没有变化，但是如果人群在随访期间DGC的变化较大，则这将影响估计的关联。最后，如前所述，研究人群的规模影响了识别具有统计学意义的关联的能力，尤其是在肉类摄入量与DGC之间相互作用的分析中，其中组中参与者的数量很少。

在分析中，将BMI作为混杂因素包括在内，这是类似研究中的常见做法。但是，BMI可能是当前协会中的调解者，而不是混杂因素，这意味着所提供的结果已被过度调整。在模型中没有BMI的分析（数据未显示）表明，加入BMI仅会轻度削弱估计值，并且当模型中未包含BMI时，低DGCS的结果不会变得很明显。

我们没有发现肉的摄入量与CRC或死亡风险之间有统计学意义的关联。但是，获得统计上显着结果的能力受许多因素影响。例如，由于研究人群的基线年龄为15-75岁，因此很大一部分人口太年轻，没有真正患结直肠癌的风险。这就是为什么我们仅在50岁以上的人群中研究CRC风险的原因。因此，结果的数量可以解释为什么肉类摄入量与CRC风险之间的相关性不显着。同样，很大一部分人口还太年轻，以致没有明显的死亡风险。

对我们队列中饮食模式的分析表明，一种类型的肉（例如家禽）的低饮食含量与其他类型的肉（例如红肉）的高饮食含量相关[25]。因此，肉类的饮食含量可能是混杂因素。在我们估算肉类摄入量与疾病风险之间的关联之前，我们还不确切知道哪种类型的饮食肉类含量相关，因此，我们在同一分析中并未包括不同类型的肉类。但是，在将来的分析中，可能需要考虑其他类型肉类或其他替代食品的饮食含量。

另一个限制是，研究人群的数量限制了我们研究肉类摄入量极少与肉类摄入量极高的人们之间差异的机会。在分析CRC风险时，我们只能将人群的肉类摄入量分为两组，而不是四分位数。由于我们将人口分为两组，而在中位数附近所消费的肉类没有显着差异，因此这在肉类摄入量的临界值周围引入了任意性。然而，在对结果的解释中，我们还着重于以连续的尺度来估计与肉类摄入量之间的关联性，这不受此限制的影响。

5. 结论

我们发现红色和加工肉的摄入量与CRC风险和全因死亡率之间无显着关联。高和低家禽摄入量发现CRC风险显着增加，而非全因死亡率，但每天增加100 g的风险变化没有。这些关联均未因饮食指南依从性而改变。

补充材料：以下内容可在线访问https://www.mdpi.com/2072-6643

/ 13/1/32 /s1，表S1：按饮食准则依从性和加工肉的摄入量分层的大肠癌研究人群的基线特征；表S2：按饮食准则依从性和家禽摄入量分层的大肠癌研究人群的基线特征。

作者贡献：A.B.-J.准备了饮食摄入量数据以进行统计分析。 S.P.M.和L.C.T.采购了所有基于寄存器的信息并进行了统计分析。 H.M.准备了稿件草稿。所有作者都为研究假设，研究设计，结果解释和最终稿的准备做出了贡献。所有作者均已阅读并同意该手稿的发行版本。

资金：这项研究得到了丹麦Landbrug的Promilleafgiftsfonden的资助（https://promilleafgiftsfonden.dk/）。

机构审查委员会的声明：丹麦的饮食和身体活动全国调查是根据《赫尔辛基宣言》中规定的准则进行的，并已得到丹麦数据保护局的批准。丹麦国家卫生研究伦理委员会已决定，根据丹麦法律，该研究无需批准。

知情同意声明：从所有受试者获得口头知情同意。

数据可用性声明：根据丹麦法律，本研究中使用的机密医疗保健数据只能通过丹麦统计局的服务器进行访问。如果申请人符合访问标准，则应请求授予访问权限。丹麦统计局可以通过电子邮件与我们联系：databanker@dst.dk。

利益冲突：作者声明本手稿无利益冲突。资助者在研究设计中没有作用；在数据的收集，分析或解释中；在手稿的写作中；或决定发布结果。

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