设计和开发一个基于文献、以人群为基础的膳食炎症指数

原文作者 Nitin Shivappa ¹, Susan E Steck ¹, Thomas G Hurley ¹, James R Hussey ², James R Heacute;bert ¹

作者单位

1.南卡罗来纳大学癌症预防和控制计划

2.美国南卡罗来纳大学阿诺德公共卫生学院流行病学与生物统计学系

摘要：目的：设计和开发一个基于文献、以人群为基础的膳食炎症指数（DII），用于比较不同人群的膳食炎症潜能。设计: 筛选了截至 2010 年 12 月发表的关于饮食对炎症影响的主要文章，将其纳入 DII 评分算法。根据每种饮食参数对6个炎症生物标志物(IL-1b、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-a和c反应蛋白)的影响进行赋值（增加为＋1、减少为-1，或无影响为0），对符合条件的文章进行评分。背景: 膳食炎症指数是在2011年至2012年美国南卡罗来纳州的南卡罗来纳大学癌症预防和控制计划中提出。结果：截至2010年12月，有大约6500篇关于饮食参数对六种炎症标志物影响的文章被筛选纳入DII评分算法。研究人员确定了来自世界各国的11个食物消费数据集，这些数据集允许个人的摄入量在这些不同人群中观察到的45个食物参数的摄入量范围进行表达。根据搜索中确定的45个促炎和抗炎食品参数评分合格文章（n=1943）。当符合这一综合全球数据库时，最大促炎饮食的DII评分为 7·98，最大抗炎DII评分为-8·87，中位数为 0.23。结论： DII既反映了坚实的文献基础，也反映了个人摄入量与全球参考值的标准化。这种首次尝试将调节炎症食物的摄入量与全球标准联系起来的成功，为在广泛的流行病学和临床研究中使用DII奠定了基础。

关键词：营养评估； 炎症；参考价值；方法学研究与开发

由于反复“损伤”而引起的炎症反应是导致斑块破裂和血栓形成的动脉粥样硬化的步骤^[1]。关于慢性炎症在癌症中的作用证据在不断积累^[2]，其中结肠癌是描述最清楚的^[3]，还有糖尿病、哮喘、抑郁症、代谢综合征和其他疾病^[4-6]。有大量证据表明，饮食在调节慢性炎症中起着核心作用^[7-9]。

2009年最初创建膳食炎症指数（DII）的目标是提供一种工具，可以将个人的饮食从最大抗炎程度到最大促炎程度进行连续分类^[8]。DII最初是在使用c反应蛋白(CRP)的SEASONS研究的纵向数据中创建和验证的。结果表明，DII是一个合适的分类变量，能够显著预测CRP的区间变化^[8]。基于近期文献，改进评分系统，膳食炎症指数开发和测试研究的总体目标是将个人的摄入量和膳食的整体炎症潜能与一套合理的全球规范联系起来。

1.概述

第一代DII是尝试量化饮食对炎症潜力的整体影响^[8]。筛选了截至2007年发表的2700篇文章，在制定指数时评分了929篇^[10]。在第一代DII中，基于文献综述的分数乘以个体实际摄入的食物参数，没有尝试与任何外部摄入量标准相关联。虽然从表面上看似乎是无问题的，但这种方法对测量单位很敏感。例如，mu;g和mg相差三个数量级，例如维生素A和beta;-胡萝卜素，必须除以100，这样计算是将它们置于“合理范围”内，以免高估或低估它们对总分的影响。

新的DII在很多方面都有所改进。首先，改进的评分系统已经应用于四十五个“食物参数”，包括全食物，营养素和其他生物活性化合物等。其次，确定了来自世界各地的11个食物消费数据集，这些数据集作为“参考”人口数据库来代表了人类饮食摄入量，为这45个食物参数提供比较消费数据^[11-23]。第三，设计了一个百分位评分系统，作为个体摄入量乘以的实际值，以便得出每个人的DII评分。

2.评分算法

根据食物参数对炎症的影响，为每篇文章分配三个可能的值之一：如果效果是促炎的（显着增加IL-1beta;，IL-6，TNF-alpha;或CRP，或减少IL-4或IL-10），则分配“ 1“;如果效果是抗炎的（显着降低IL-1beta;，IL-6，TNF或CRP，或增加IL-4或IL-10），则分配“minus;1”，;如果食物参数没有在炎症标志物中产生任何显着变化，则分配“0”。在某些情况下，在一项单一的研究中，食物参数已经被证明有不同的影响：即食物参数既可以通过增加促炎标志物和抗炎标志物，也可以通过增加一种促炎(或抗炎)标志物，同时降低另一种促炎标志物，来降低或增加炎症潜能。以前，为了处理这些矛盾的结果，需要计算平均效应。现在，可以单独评分，本篇文章中提到的抗炎效果得分为“minus;1”分，促炎效果得分为“ 1”分。评分算法的详细信息可根据要求获得。

2.1计算食物参数特异性原始炎症效果评分和食物参数特异性总体炎症效果评分

首先按研究特征对文章进行加权，使用这些加权值，计算每个食物参数的促炎和抗炎分数，然后计算“食物参数特异性总体炎症效果评分”：（i）将加权的促炎和抗炎文章数除以总加权文章数，以及（ii）从促炎分数中减去抗炎分数（见例子，如何计算饱和脂肪的分数）。选择236的截止点，即所有食物参数的总加权文章数的中位数，以表示最佳稳健的文献库。加权文章数ge;236的所有食物参数都被分配了完整的分数值。加权文章数＜236的膳食成分调整如下：（i） 加权文章数除以236;（ii）然后将该分数乘以食品参数特异性生炎效果评分，得出食品参数特异性总体炎症效果评分（即饱和脂肪：205/236 = 0.87；0.87 times;0.429 = 0.373）。

3.饮食炎症指数的计算

DII的计算基于膳食食物参数，利用该种食物参数的全球人均日摄入量均值和标准差进行标化并转化为百分位数，将所得的百分位数值加倍后减去“1”以实现以“0”为中心的对称分布。将该数乘以对应食物参数的特定炎症效应评分获得各个食物参数的DII得分，最后，汇总所有食物参数的DII分数就获得了个人总的DII评分。这种方法避免了个人在文化传统中对一系列稳健饮食模式的暴露，也完全避免了单位不可比性的问题，因为百分位数与测量单位无关（即，无论参数是以mu;g还是mg表示，百分位数都是相同的）。

4.结论

较高的DII评分代表该膳食促炎能力大，较低的DII评分代表该膳食抗炎能力大。评分范围从7.98（即强烈促炎）到minus;8·87（即强抗炎）。DII是一种评估膳食炎症潜能的工具，可以评价不同人群的膳食潜能和指导个人合理饮食，以降低炎症水平，降低某些慢性疾病的风险。

外文文献出处： Public Health Nutr. 2014 Aug;17(8):1689-96.

附外文文献原文：

Designing and developing a literature-derived, population-based dietary inflammatory index

Abstract

Objective: To design and develop a literature-derived, population-based dietary inflammatory index (DII) to compare diverse populations on the inflammatory potential of their diets.

Design: Peer-reviewed primary research articles published through December 2010 on the effect of diet on inflammation were screened for possible inclusion in the DII scoring algorithm. Qualifying articles were scored according to whether each dietary parameter increased ( 1), decreased (-1) or had no (0) effect on six inflammatory biomarkers: IL-1beta;, IL-4, IL-6, IL-10, TNF-alpha; and C-reactive protein.

Setting: The Dietary Inflammatory Index Development Study was conducted in the Cancer Prevention and Control Program of the University of South Carolina in Columbia, SC, USA from 2011 to 2012.

Results: A total of asymp;6500 articles published through December 2010 on the effect of dietary parameters on the six inflammatory markers were screened for inclusion in the DII scoring algorithm. Eleven food consumption data sets from countries around the world were identified that allowed individuals intakes to be expressed relative to the range of intakes of the forty-five food parameters observed across these diverse populations. Qualifying articles (n 1943) were read and scored based on the forty-five pro- and anti-inflammatory food parameters identified in the search. When fit to this composite global database, the DII score of the maximally pro-inflammatory diet was 7·98, the maximally anti-inflammatory DII score was -8·87 and the median was 0·23.

Conclusions: The DII reflects both a robust literature base and standardization of individual intakes to global referent values. The success of this first-of-a-kind attempt at relating intakes of inflammation-modulating foods

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