膳食纤维可以减少乳腺癌发生风险

膳食纤维可以减少乳腺癌发生风险 [标签:url] [标签:科室] 摘要：剂量效应曲线分析表明，膳食纤维（尤其蔬菜纤维、水果纤维、豆类纤维）摄入量越多，心血管疾病、糖尿病2型、结直肠癌、乳腺癌发生风险越低。 食物中的碳水化合物分成两类：人体可以吸收利用的有效碳水化合物（如葡萄糖、蔗糖、淀粉）和人体无法消化的无效碳水化合物（如膳食纤维），均为人体必须的营养物质。既往解释碳水化合物质量与健康之间相关性的系统回顾和荟萃分析，通常仅仅分析单一指标和数量有限的临床结局。 2019年1月10日，英国《柳叶刀》正刊在线发表新西兰奥塔哥大学、梅西大学里德特研究中心、英国邓迪大学的系统回顾和荟萃分析，更精确地量化了若干指标的预测能力，以确定哪种指标最为有用，并为膳食纤维摄入定量推荐意见确定证据基础。该研究由新西兰健康研究委员会、世界卫生组织等机构提供资助，将为新西兰政府和世界卫生组织等机构的公共卫生政策制定提供参考。该研究报告正文仅12页，数据附录多达317页。 作者首先对PubMed、OvidMEDLINE、Embase、Cochrane对照研究登记中心数据库进行检索，并且手工检索已发表文献，对报告碳水化合物质量指标和非传染病发病率、死亡率、风险因素并且截至2017年4月30日发表的前瞻观察研究以及截至2018年2月28日发表的随机对照研究进行一系列系统回顾和荟萃分析，剔除报告慢性疾病患者、减肥研究、营养补充的前瞻观察研究和随机对照研究。重复独立进行检索、数据提取、偏倚评定。通过敏感性分析、荟萃回归、剂量效应曲线分析和亚组分析，判断随机效应模型汇总推算值的可靠性。通过推荐意见分级的评定、制定、评价方法（GRADE）对证据质量进行评定。 结果，来自185项前瞻观察研究和58项临床干预研究的4635例 参与者1.35亿人×年数据被纳入分析。 前瞻观察研究数据表明，膳食纤维摄入量最高者与最低者相比： 全因死亡率低15%（相对风险：0.85，95%置信区间：0.79～0.91） 冠心病率死亡低31%（相对风险：0.69，95%置信区间：0.60～0.81） 冠心病发生率低24%（相对风险：0.76，95%置信区间：0.69～0.83） 卒中死亡率低20%（相对风险：0.80，95%置信区间：0.56～1.14） 卒中发生率低22%（相对风险：0.78，95%置信区间：0.69～0.88） 糖尿病2型发生率低16%（相对风险：0.84，95%置信区间：0.78～0.90） 结直肠癌发生率低16%（相对风险：0.84，95%置信区间：0.78～0.89） 乳腺癌发生率低7%（相对风险：0.93，95%置信区间：0.90～0.97） 食管癌发生率低43%（相对风险：0.57，95%置信区间：0.36～0.92） 癌症死亡率低13%（相对风险：0.87，95%置信区间：0.79～0.95） 临床干预研究数据表明，膳食纤维摄入量较高者与较低者相比： 体重平均相差-0.37kg（95%置信区间：-0.63～-0.11） 糖化血红蛋白A1c标准化平均相差-0.35%（95%置信区间：-0.73～+0.03） 总胆 平均相差-0.15mmol/L（95%置信区间：-0.22～-0.07） 收缩压平均相差-1.27mmHg（95%置信区间：-2.50～-0.04） 当每日膳食纤维摄入量为25～29g时，一系列关键结局相关风险减少程度最大。 剂量效应曲线分析表明，膳食纤维（尤其蔬菜纤维、水果纤维、豆类纤维）摄入量越多，心血管疾病、糖尿病2型、结直肠癌、乳腺癌发生风险越低。 例如，每天膳食纤维摄入量20～24、25～29、30～34与15～19克相比，乳腺癌的发生风险分别低5%、8%、15%（相对风险：0.95、0.92、0.85，95%置信区间：0.91～0.99、0.88～0.97、0.67～1.09）。 将全谷物（粗粮杂粮）摄入量高与低进行比较时，可见类似上述结果。 将膳食血糖指数或血糖负荷低与高相比时，前瞻观察研究数据可见风险略减少或未减少。 碳水化合物质量与关键结局之间相关性的证据质量： 膳食纤维：中 粗粮杂粮：低～中 膳食血糖指数和血糖负荷：低～极低 其他膳食暴露相关数据很少。 因此，根据相关前瞻观察研究和临床干预研究结果以及明显的剂量效应证据，共同证实膳食纤维和粗粮杂粮的摄入量，与若干非传染性慢性疾病可能存在因果关系，故实施增加膳食纤维摄入量和用粗粮取代细粮的推荐意见预计将有益于人类健康。该研究的主要优势在于，能够通过一项研究，对队列观察研究和随机对照研究一系列非传染性疾病结局的碳水化合物质量关键指标进行汇总分析。不过，该研究结果仅限于减少普通人群的疾病发生风险，并非针对已经发生慢性疾病的患者，正如《黄帝内经》所言：上工治未病，不治已病，此之谓也。 对此，英国伦敦帝国学院发表同期评论：碳水化合物和人类健康是否均与质量相关？