八月份,一篇刊載在Lancet Public Health,探討碳水化合物攝取與死亡率的ARIC研究,廣被大眾媒體和網路社團報導。然而,在這當中,有著過多誇飾和推論。在這邊,我們用嚴謹的科學態度,從研究設計,研究結果,來探討這篇大型的研究,能對醫療團隊帶來什麼幫忙。
研究對象
這個研究是由美國的國家衛生研究院(National Institutes of Health)所贊助的ARIC研究(Atherosclerosis Risk in Communities)。這項研究在1987年到1989年間開始進行,選擇在美國四個社區,介於45到64歲的成年人,進行前瞻性的心血管疾病危險因子的觀察性研究。
研究設計
研究對象在1987年到1989年間進行第一次的訪視,在1990年到1992年,1993年到1995年,1996到1998年,2011年到2013年,2016年到2017年進行第二次到第六次訪視。進行極端的熱量攝取(男性大於每日4200大卡或是小於每日600大卡;女性大於每日3600大卡或是小於每日500大卡)或是未完成飲食調查者,都被排除掉。
研究對象在第一次和第三次訪視會進行一個含66個項目的半定量的食物頻率問卷(Food Frequency Questionnaire, FFQ),這些食物的攝取頻率被分成九種標準化評估(從不,一個月小於一次,到每天至少六次)。然後再由哈佛營養資料庫來計算營養攝取成分。
主要預後包括了從第一次訪視後的各種原因造成的死亡。
研究結果
研究者將研究對象依據碳水化合物的攝取量分成五個群組,從最少到最多的組別,各組的碳水化合物攝取量中位數(Median)分別為37%,44%,49%,53%,61%。這些人的平均身體質量指數(BMI)落在27.4到28.0之間。碳水化合物攝取越少的組別,動物性蛋白質的攝取越多(16.9%,14.8%,13.5%,12.3%,10.1%),動物性油脂的攝取也越多(26.3%,22.4%,19.9%,17.6%,13.6%)。相反的,隨著碳水化合物攝取越多,而植物性蛋白質的攝取則越多(3.9%,4.3%,4.5%,4.6%,4.8%),膳食纖維的攝取也越多(13.5克,16.5克,17.7克,18.7克,19.8克)。
Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | Q5 | |
碳水化合物攝取中位數 | 37% | 44% | 49% | 53% | 61% |
平均BMI | 28.0 | 27.9 | 27.6 | 27.6 | 27.4 |
平均每日熱量攝取 | 1559大卡 | 1655大卡 | 1660大卡 | 1646大卡 | 1607大卡 |
平均動物性蛋白質攝取量(%) | 16.9% | 14.8% | 13.5% | 12.3% | 10.1% |
平均動物性油脂攝取量(%) | 26.3% | 22.4% | 19.9% | 17.6% | 13.6% |
平均植物性蛋白質攝取量(%) | 3.9% | 4.3% | 4.5% | 4.6% | 4.8% |
平均植物性油脂攝取量(%) | 12.5% | 13.6% | 13.6% | 13.2% | 11.5% |
平均攝食纖維攝取量(克) | 13.5克 | 16.5克 | 17.7克 | 18.7克 | 19.8克 |
升糖指數 | 71.8 | 74.1 | 74.9 | 76.0 | 76.7 |
升糖負荷 | 100.6 | 134.6 | 151.1 | 166.8 | 191.7 |
三年BMI變化 | 0.36 | 0.33 | 0.31 | 0.32 | 0.41 |
六年BMI變化 | 0.94 | 0.93 | 0.86 | 0.94 | 0.92 |
15,428名研究對象,在25年的追蹤,總共發生了6,283件死亡事件。其中未校正和校正後的死亡率,都發生在碳水化合物攝取最少的組別。然而,死亡率與碳水化合物攝取量並不是呈現線性關係,而是U型變化。在碳水化合物攝取量50~55%之間,有最低的死亡率,比這樣的量更多或是更少,死亡率都會逐步增加。如下圖1的表現。
PURE研究是少數的大型觀察研究,比較碳水化合物攝取量和死亡的關聯。將PURE研究的碳水化合物攝取量和死亡率的曲線,與ARIC做比對,可以發現,兩者的都有著類似的U型曲線。在碳水化合物攝取的50%左右,是死亡率最低的曲線,更多或是更少的碳水化合物攝取,都可能導致死亡率增加。如下圖2所示。
研究更近一步做薈萃分析,比較近期幾個探討食物替換與死亡率相關的研究。結果發現,減少碳水化合物的攝取,如果從碳水化合物轉換成動物性蛋白質和動物性脂肪,死亡風險增加,減少的碳水化合物,如果是改成植物性蛋白質和植物性脂肪,死亡風險反而減少。
討論
這是少數幾篇以長期的世代觀察研究,觀察飲食的類別對於死亡率影響的文章。
這篇文章討論碳水化合物攝取量和死亡率的差別,但是不同國家的飲食法,食物的加工等等,都不一樣。不同種類的碳水化合物,所含的營養種類也不同。舉例來說,白米,糙米,麵條,都一樣是碳水化合物,但是所含的纖維量,升糖指數,其他類別的營養素都不一樣,對於死亡率的影響是否一樣,這值得討論。
雖然在這篇文章中,可以將碳水化合物的攝取往非常低的攝取量延伸,然後推論現在的低醣生酮死亡率會增加。但是事實上,低醣生酮的能量代謝不一樣,對於體重和各種心血管風險指標(譬如膽固醇相關指數的變化)也有不一樣的影響。而本研究的碳水化合物攝取量是介於37%到61%之間。因此,不宜從本研究直接推論低醣生酮飲食的死亡率會增加。
另外,本研究是觀察型研究而非介入型研究。僅僅觀察同一個族群在觀察期間的死亡率變化,但是他並不代表有其他介入後,死亡率是否會有所改變。也就是說,這群人如果從偏低的碳水化合物攝取增加到中等攝取量,是否能改善死亡率,也有待存疑。
另外,做飲食對於死亡率或是其他健康指標的長期影響的研究是非常困難。死亡率等指標發生率低,要做到統計學上有差異,需要相當大的個案量以及觀察時間。而長期的介入治療研究,需要投入大量的醫療資源(包括醫師,營養師等等積極的回診治療),校正各項相關因素,所耗費的資源相當大。而觀察的研究,則只能做到關聯性的結論,不一定能看到真正的因果關係。這也導致這方面相關的研究相當少。
結論
這個長達25年,以美國社區為基礎的世代觀察研究指出,過多或是過少的碳水化合物,都可能導致長期的死亡率增加,在中等量(50~55%)的碳水化合物攝取量,有最低的死亡率。
在減少的碳水化合物攝取中,以動物性蛋白質和脂肪取代減少的碳水化合物,會增加死亡率;以植物性蛋白質和脂肪取代減少的碳水化合物,會減少死亡率。
參考來源
1. Lancet Public Health: Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis
2. Medscape: Moderation Is Key for Carbs in Long-term Health