中国全科医学 ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (32): 4089-4097.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0316
李纪新1, 邱林杰1, 任燕1, 王文茹2, 李美洁1, 张晋1,*()
收稿日期:
2023-05-23
修回日期:
2023-07-10
出版日期:
2023-11-15
发布日期:
2023-07-19
通讯作者:
张晋
基金资助:
LI Jixin1, QIU Linjie1, REN Yan1, WANG Wenru2, LI Meijie1, ZHANG Jin1,*()
Received:
2023-05-23
Revised:
2023-07-10
Published:
2023-11-15
Online:
2023-07-19
Contact:
ZHANG Jin
摘要: 背景 膳食炎症指数(DII)作为定量评价膳食炎症潜力的新指标,已广泛应用于各种慢性病研究中,但DII与不同类型肥胖之间的相关性尚无统一定论。 目的 系统评价DII与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性,为不同类型肥胖的预防提供参考。 方法 计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中DII与超重、肥胖及腹型肥胖相关性的横断面研究,检索时限均从建库至2023-01-10;运用美国卫生保健质量及研究机构(AHRQ)的偏倚风险评价表对纳入研究进行评价;运用RevMan 5.4.1进行Meta分析,计算汇总数据的OR值及其95%CI评估DII与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性;根据性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析。 结果 本研究共纳入9个国家的20项研究,共214 808例研究对象。Meta分析结果显示,高水平的DII可能是超重〔OR=1.12,95%CI(1.03,1.22),P=0.005〕、肥胖〔OR=1.56,95%CI(1.34,1.82),P<0.000 01〕及腹型肥胖〔OR=1.42,95%CI(1.14,1.78),P=0.002〕的危险因素。针对原始研究的性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析,DII与超重相关性的各亚组内未发现组间异质性存在(P>0.05);DII与肥胖相关性的各亚组中,男性人群〔OR=1.79,95%CI(1.13,2.85)〕相较于其他性别人群肥胖所占比例更高;北美洲人群〔OR=1.57,95%CI(1.27,1.83)〕相较于其他地域的人群肥胖所占比例更高,24 h回忆的结果〔OR=1.83,95%CI(1.39,2.42)〕相较于其他调查方式的研究结果中肥胖所占比例更高;DII与腹型肥胖相关性的各亚组中,北美洲人群〔OR=1.87,95%CI(1.44,2.44)〕相较于其他地域的人群腹型肥胖所占比例更高,其他组间未发现明显异质性存在。本研究漏斗图分布具有良好的对称性,提示无明显发表偏倚。 结论 高DII膳食可能为超重、肥胖及腹型肥胖的危险因素,该影响在北美洲人群中更为显著;高DII膳食与肥胖的相关性在男性中更为显著;增加抗炎膳食成分摄入对于超重、肥胖及腹型肥胖的防治具有重要意义。
序号 | 检索式 |
---|---|
#1 | (((((((((((((((obesity[MeSH Terms]) OR (overweight[MeSH Terms])) OR (Abdominal Obesity[MeSH Terms])) OR (Obesities,Abdominal[Title/Abstract])) OR (Central Obesity[Title/Abstract])) OR (Central Obesities[Title/Abstract])) OR (Obesities,Central[Title/Abstract])) OR (Obesity,Central[Title/Abstract])) OR (Abdominal Obesities[Title/Abstract])) OR (Obesity,Visceral[Title/Abstract])) OR (Visceral Obesity[Title/Abstract])) OR (Obesities,Visceral[Title/Abstract])) OR (Visceral Obesities[Title/Abstract])) OR (obesity[Title/Abstract])) OR (overweight[Title/Abstract])) OR (Abdominal Obesity[Title/Abstract]) |
#2 | (((((Dietary inflammatory index[Title/Abstract]) OR (Dietary inflammation potential[Title/Abstract])) OR (inflammatory potential of diet[Title/Abstract])) OR (antiinflammatory diet[Title/Abstract])) OR (pro-inflammatory diet[Title/Abstract])) OR (DII[Title/Abstract]) |
#3 | #1 AND #2 |
表1 PubMed检索策略
Table 1 PubMed search strategy
序号 | 检索式 |
---|---|
#1 | (((((((((((((((obesity[MeSH Terms]) OR (overweight[MeSH Terms])) OR (Abdominal Obesity[MeSH Terms])) OR (Obesities,Abdominal[Title/Abstract])) OR (Central Obesity[Title/Abstract])) OR (Central Obesities[Title/Abstract])) OR (Obesities,Central[Title/Abstract])) OR (Obesity,Central[Title/Abstract])) OR (Abdominal Obesities[Title/Abstract])) OR (Obesity,Visceral[Title/Abstract])) OR (Visceral Obesity[Title/Abstract])) OR (Obesities,Visceral[Title/Abstract])) OR (Visceral Obesities[Title/Abstract])) OR (obesity[Title/Abstract])) OR (overweight[Title/Abstract])) OR (Abdominal Obesity[Title/Abstract]) |
#2 | (((((Dietary inflammatory index[Title/Abstract]) OR (Dietary inflammation potential[Title/Abstract])) OR (inflammatory potential of diet[Title/Abstract])) OR (antiinflammatory diet[Title/Abstract])) OR (pro-inflammatory diet[Title/Abstract])) OR (DII[Title/Abstract]) |
#3 | #1 AND #2 |
第一作者 | 发表时间(年) | 样本量(例) | 性别(男/女) | 年龄(岁) | 调查方式 | DII成分数量(个) | 国家 | 结局指标 | AHRQ评分(分) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MORA-URDA[ | 2022 | 365 | 190/175 | 9.60±1.10 | 24 h回忆 | NA | 西班牙 | ①② | 7 |
HODGE[ | 2021 | 39 185 | 23 394/15 791 | 54.80±8.50 | FFQ | 121 | 澳大利亚 | ①② | 8 |
DA COSTA SILVA[ | 2018 | 134 | 0/134 | 19.00~64.00 | 24 h回忆 | NA | 巴西 | ③ | 6 |
ZHANG[ | 2021 | 4 151 | 4 151/0 | 47.03±16.87 | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ①② | 9 |
CAMARGO-RAMOS[ | 2017 | 80 | 0/80 | 39.70±6.90 | 24 h回忆 | 28 | 哥伦比亚 | ①② | 7 |
DENOVA-GUTIÉRREZ[ | 2018 | 1 174 | 569/605 | 39.9±0.48 | SQFFQ | 140 | 墨西哥 | ①② | 9 |
TABUNG[ | 2016 | 122 788 | 0/122 788 | 63.5±7.10 | FFQ | 122 | 美国 | ①② | 8 |
JIA[ | 2022 | 5 656 | 2 937/2 719 | 15.49 | 24 h回忆 | 26 | 美国 | ③ | 8 |
BAZYAR[ | 2021 | 249 | 0/249 | 23.88±3.81 | FFQ | 147 | 伊朗 | ③ | 8 |
BAVI BEHBAHANI[ | 2022 | 320 | 171/149 | 56.68±8.15 | FFQ | 168 | 伊朗 | ②③ | 8 |
KIM[ | 2018 | 9 291 | 3 682/5 609 | 41.30±0.20 | 24 h回忆 | NA | 韩国 | ③ | 6 |
GUINTER[ | 2019 | 6 016 | 6 016/0 | 20.00~84.00 | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ②③ | 8 |
DEHGHAN[ | 2022 | 350 | 0/350 | 15.40±1.10 | 24 h回忆 | 45 | 伊朗 | ① | 6 |
LI[ | 2022 | 1 936 | 736/1 200 | NA | FFQ | 81 | 中国 | ①② | 7 |
SHU[ | 2022 | 7 926 | 3 772/4 154 | NA | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ② | 6 |
开比努尔·再比布力[ | 2022 | 538 | 179/359 | 46.14±12.51 | FFQ | 93 | 中国 | ①②③ | 9 |
王敏娟[ | 2020 | 468 | 181/287 | 68.70±5.70 | 24 h回忆 | 45 | 中国 | ①② | 8 |
符文慧[ | 2020 | 2 241 | 1 098/1 143 | NA | SQFFQ | 127 | 中国 | ①② | 7 |
穆凯丽[ | 2022 | 5 363 | 2 889/2 474 | 51.70±10.10 | FFQ | 126 | 中国 | ③ | 7 |
罗涛[ | 2021 | 6 577 | 3 079/3 498 | 51.17±9.93 | SQFFQ | 97 | 中国 | ①②③ | 8 |
表2 纳入研究的基本特征及AHRQ文献质量评价
Table 2 The basic characteristics and AHRQ literature quality assessment of the included studies
第一作者 | 发表时间(年) | 样本量(例) | 性别(男/女) | 年龄(岁) | 调查方式 | DII成分数量(个) | 国家 | 结局指标 | AHRQ评分(分) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MORA-URDA[ | 2022 | 365 | 190/175 | 9.60±1.10 | 24 h回忆 | NA | 西班牙 | ①② | 7 |
HODGE[ | 2021 | 39 185 | 23 394/15 791 | 54.80±8.50 | FFQ | 121 | 澳大利亚 | ①② | 8 |
DA COSTA SILVA[ | 2018 | 134 | 0/134 | 19.00~64.00 | 24 h回忆 | NA | 巴西 | ③ | 6 |
ZHANG[ | 2021 | 4 151 | 4 151/0 | 47.03±16.87 | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ①② | 9 |
CAMARGO-RAMOS[ | 2017 | 80 | 0/80 | 39.70±6.90 | 24 h回忆 | 28 | 哥伦比亚 | ①② | 7 |
DENOVA-GUTIÉRREZ[ | 2018 | 1 174 | 569/605 | 39.9±0.48 | SQFFQ | 140 | 墨西哥 | ①② | 9 |
TABUNG[ | 2016 | 122 788 | 0/122 788 | 63.5±7.10 | FFQ | 122 | 美国 | ①② | 8 |
JIA[ | 2022 | 5 656 | 2 937/2 719 | 15.49 | 24 h回忆 | 26 | 美国 | ③ | 8 |
BAZYAR[ | 2021 | 249 | 0/249 | 23.88±3.81 | FFQ | 147 | 伊朗 | ③ | 8 |
BAVI BEHBAHANI[ | 2022 | 320 | 171/149 | 56.68±8.15 | FFQ | 168 | 伊朗 | ②③ | 8 |
KIM[ | 2018 | 9 291 | 3 682/5 609 | 41.30±0.20 | 24 h回忆 | NA | 韩国 | ③ | 6 |
GUINTER[ | 2019 | 6 016 | 6 016/0 | 20.00~84.00 | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ②③ | 8 |
DEHGHAN[ | 2022 | 350 | 0/350 | 15.40±1.10 | 24 h回忆 | 45 | 伊朗 | ① | 6 |
LI[ | 2022 | 1 936 | 736/1 200 | NA | FFQ | 81 | 中国 | ①② | 7 |
SHU[ | 2022 | 7 926 | 3 772/4 154 | NA | 24 h回忆 | 45 | 美国 | ② | 6 |
开比努尔·再比布力[ | 2022 | 538 | 179/359 | 46.14±12.51 | FFQ | 93 | 中国 | ①②③ | 9 |
王敏娟[ | 2020 | 468 | 181/287 | 68.70±5.70 | 24 h回忆 | 45 | 中国 | ①② | 8 |
符文慧[ | 2020 | 2 241 | 1 098/1 143 | NA | SQFFQ | 127 | 中国 | ①② | 7 |
穆凯丽[ | 2022 | 5 363 | 2 889/2 474 | 51.70±10.10 | FFQ | 126 | 中国 | ③ | 7 |
罗涛[ | 2021 | 6 577 | 3 079/3 498 | 51.17±9.93 | SQFFQ | 97 | 中国 | ①②③ | 8 |
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.19 | ||||||
男 | 2[ | 0.25 | 1.44(0.78,2.68) | 0.13 | 57 | 随机效应模型 | |
女 | 3[ | 0.002 | 1.06(1.02,1.10) | 0.60 | 0 | 固定效应模型 | |
混合 | 8[ | 0.000 06 | 1.22(1.03,1.45) | <0.000 1 | 77 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.15 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.04 | 1.28(1.01,1.62) | 0.005 | 70 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 3[ | 0.03 | 1.07(0.53,1.97) | 0.31 | 14 | 固定效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.58 | 0.71(0.21,2.37) | ||||
大洋洲 | 1[ | 0.75 | 0.99(0.93,1.05) | ||||
欧洲 | 1[ | 0.81 | 0.94(0.59,1.51) | ||||
调查方式 | 0.59 | ||||||
FFQ | 4[ | 0.02 | 1.06(1.01,1.12) | 0.22 | 32 | 固定效应模型 | |
SQFFQ | 3[ | 0.23 | 1.14(0.92,1.40) | 0.10 | 57 | 随机效应模型 | |
24 h回忆 | 5[ | 0.23 | 1.24(0.87,1.78) | 0.03 | 62 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.41 | ||||||
<80个 | 4[ | 0.02 | 1.10(1.02,1.18) | 0.03 | 56 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 7[ | 0.23 | 1.34(0.83,2.16) | 0.005 | 68 | 随机效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.26 | ||||||
是 | 10[ | 0.05 | 1.15(1.00,1.33) | 0.000 3 | 65 | 随机效应模型 | |
否 | 2[ | 0.003 | 1.10(1.02,1.10) | 0.52 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.11 | ||||||
24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2 | 5[ | 0.04 | 1.32(1.02,1.70) | 0.003 | 75 | 随机效应模型 | |
25 kg/m2≤BMI<30 kg/m2 | 5[ | <0.000 1 | 1.06(1.03,1.10) | 0.59 | 0 | 固定效应模型 | |
DII分组类型 | 0.17 | ||||||
Q1与Q2 | 2[ | 0.84 | 0.96(0.62,1.48) | 0.61 | 0 | 固定效应模型 | |
Q1与Q4 | 6[ | 0.01 | 1.26(1.05,1.51) | 0.005 | 70 | 随机效应模型 | |
Q1与Q5 | 3[ | 0.000 3 | 1.06(1.03,1.09) | 0.72 | 0 | 固定效应模型 |
表3 DII与超重相关性的亚组分析
Table 3 Subgroup analysis of the association between DII and overweight
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.19 | ||||||
男 | 2[ | 0.25 | 1.44(0.78,2.68) | 0.13 | 57 | 随机效应模型 | |
女 | 3[ | 0.002 | 1.06(1.02,1.10) | 0.60 | 0 | 固定效应模型 | |
混合 | 8[ | 0.000 06 | 1.22(1.03,1.45) | <0.000 1 | 77 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.15 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.04 | 1.28(1.01,1.62) | 0.005 | 70 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 3[ | 0.03 | 1.07(0.53,1.97) | 0.31 | 14 | 固定效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.58 | 0.71(0.21,2.37) | ||||
大洋洲 | 1[ | 0.75 | 0.99(0.93,1.05) | ||||
欧洲 | 1[ | 0.81 | 0.94(0.59,1.51) | ||||
调查方式 | 0.59 | ||||||
FFQ | 4[ | 0.02 | 1.06(1.01,1.12) | 0.22 | 32 | 固定效应模型 | |
SQFFQ | 3[ | 0.23 | 1.14(0.92,1.40) | 0.10 | 57 | 随机效应模型 | |
24 h回忆 | 5[ | 0.23 | 1.24(0.87,1.78) | 0.03 | 62 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.41 | ||||||
<80个 | 4[ | 0.02 | 1.10(1.02,1.18) | 0.03 | 56 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 7[ | 0.23 | 1.34(0.83,2.16) | 0.005 | 68 | 随机效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.26 | ||||||
是 | 10[ | 0.05 | 1.15(1.00,1.33) | 0.000 3 | 65 | 随机效应模型 | |
否 | 2[ | 0.003 | 1.10(1.02,1.10) | 0.52 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.11 | ||||||
24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2 | 5[ | 0.04 | 1.32(1.02,1.70) | 0.003 | 75 | 随机效应模型 | |
25 kg/m2≤BMI<30 kg/m2 | 5[ | <0.000 1 | 1.06(1.03,1.10) | 0.59 | 0 | 固定效应模型 | |
DII分组类型 | 0.17 | ||||||
Q1与Q2 | 2[ | 0.84 | 0.96(0.62,1.48) | 0.61 | 0 | 固定效应模型 | |
Q1与Q4 | 6[ | 0.01 | 1.26(1.05,1.51) | 0.005 | 70 | 随机效应模型 | |
Q1与Q5 | 3[ | 0.000 3 | 1.06(1.03,1.09) | 0.72 | 0 | 固定效应模型 |
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.02 | ||||||
男 | 3[ | 0.01 | 1.79(1.13,2.85) | 0.001 | 85 | 随机效应模型 | |
女 | 2[ | <0.000 01 | 1.23(1.18,1.28) | 0.40 | 0 | 固定效应模型 | |
混合 | 10[ | <0.000 1 | 1.56(1.28,1.90) | <0.000 01 | 87 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.02 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.03 | 1.12(1.05,1.40) | <0.000 01 | 86 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 5[ | <0.000 01 | 1.57(1.27,1.83) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.58 | 1.40(0.42,4.68) | ||||
大洋洲 | 1[ | <0.000 01 | 1.84(1.70,1.99) | ||||
欧洲 | 1[ | 0.03 | 2.17(1.08,4.38) | ||||
调查方式 | 0.02 | ||||||
FFQ | 5[ | 0.007 | 1.50(1.11,2.01) | <0.000 01 | 96 | 随机效应模型 | |
SQFFQ | 3[ | 0.23 | 1.14(0.92,1.40) | 0.2 | 57 | 随机效应模型 | |
24 h回忆 | 6[ | <0.000 1 | 1.83(1.39,2.42) | <0.000 1 | 81 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.22 | ||||||
<80个 | 5[ | <0.000 1 | 1.80(1.34,2.42) | <0.000 1 | 84 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 8[ | 0.000 5 | 1.44(1.17,1.76) | <0.000 01 | 93 | 随机效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.71 | ||||||
是 | 11[ | <0.000 01 | 1.55(1.31,1.83) | <0.000 01 | 86 | 随机效应模型 | |
否 | 3[ | <0.000 01 | 1.23(1.18,1.28) | 0.1 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.67 | ||||||
BMI≥28 kg/m2 | 6[ | 0.01 | 1.55(1.11,2.17) | <0.000 01 | 88 | 随机效应模型 | |
BMI≥30 kg/m2 | 7[ | 0.000 2 | 1.43(1.18,1.73) | <0.000 01 | 93 | 随机效应模型 | |
DII分组类型 | 0.23 | ||||||
Q1与Q2 | 2[ | 0.67 | 0.91(0.59,1.41) | 0.67 | 0 | 固定效应模型 | |
Q1与Q3 | 1[ | <0.000 01 | 1.37(1.22,1.54) | ||||
Q1与Q4 | 7[ | 0.001 | 1.51(1.17,1.94) | <0.000 01 | 83 | 随机效应模型 | |
Q1与Q5 | 3[ | 0.01 | 1.52(1.10,2.12) | <0.000 01 | 97 | 随机效应模型 |
表4 DII与肥胖相关性的亚组分析
Table 4 Subgroup analysis of the association between DII and obesity
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.02 | ||||||
男 | 3[ | 0.01 | 1.79(1.13,2.85) | 0.001 | 85 | 随机效应模型 | |
女 | 2[ | <0.000 01 | 1.23(1.18,1.28) | 0.40 | 0 | 固定效应模型 | |
混合 | 10[ | <0.000 1 | 1.56(1.28,1.90) | <0.000 01 | 87 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.02 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.03 | 1.12(1.05,1.40) | <0.000 01 | 86 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 5[ | <0.000 01 | 1.57(1.27,1.83) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.58 | 1.40(0.42,4.68) | ||||
大洋洲 | 1[ | <0.000 01 | 1.84(1.70,1.99) | ||||
欧洲 | 1[ | 0.03 | 2.17(1.08,4.38) | ||||
调查方式 | 0.02 | ||||||
FFQ | 5[ | 0.007 | 1.50(1.11,2.01) | <0.000 01 | 96 | 随机效应模型 | |
SQFFQ | 3[ | 0.23 | 1.14(0.92,1.40) | 0.2 | 57 | 随机效应模型 | |
24 h回忆 | 6[ | <0.000 1 | 1.83(1.39,2.42) | <0.000 1 | 81 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.22 | ||||||
<80个 | 5[ | <0.000 1 | 1.80(1.34,2.42) | <0.000 1 | 84 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 8[ | 0.000 5 | 1.44(1.17,1.76) | <0.000 01 | 93 | 随机效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.71 | ||||||
是 | 11[ | <0.000 01 | 1.55(1.31,1.83) | <0.000 01 | 86 | 随机效应模型 | |
否 | 3[ | <0.000 01 | 1.23(1.18,1.28) | 0.1 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.67 | ||||||
BMI≥28 kg/m2 | 6[ | 0.01 | 1.55(1.11,2.17) | <0.000 01 | 88 | 随机效应模型 | |
BMI≥30 kg/m2 | 7[ | 0.000 2 | 1.43(1.18,1.73) | <0.000 01 | 93 | 随机效应模型 | |
DII分组类型 | 0.23 | ||||||
Q1与Q2 | 2[ | 0.67 | 0.91(0.59,1.41) | 0.67 | 0 | 固定效应模型 | |
Q1与Q3 | 1[ | <0.000 01 | 1.37(1.22,1.54) | ||||
Q1与Q4 | 7[ | 0.001 | 1.51(1.17,1.94) | <0.000 01 | 83 | 随机效应模型 | |
Q1与Q5 | 3[ | 0.01 | 1.52(1.10,2.12) | <0.000 01 | 97 | 随机效应模型 |
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.83 | ||||||
男 | 4[ | 0.26 | 1.55(0.73,3.31) | <0.000 01 | 95 | 随机效应模型 | |
女 | 4[ | 0.14 | 1.42(0.89,2.28) | 0.09 | 53 | 随机效应模型 | |
混合 | 6[ | 0.02 | 1.28(1.05,1.56) | <0.000 1 | 82 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.02 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.04 | 1.20(1.01,1.44) | 0.01 | 67 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 2[ | <0.000 01 | 1.87(1.44,2.44) | 0.05 | 74 | 随机效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.95 | 0.95(0.20,4.42) | ||||
调查方式 | 0.91 | ||||||
FFQ | 4[ | 0.04 | 1.34(1.02,1.76) | 0.24 | 29 | 固定效应模型 | |
SQFFQ | 1[ | 0.0002 | 1.30(1.13,1.49) | ||||
24 h回忆 | 4[ | 0.13 | 1.44(0.90,2.31) | <0.000 01 | 94 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.08 | ||||||
<80个 | 2[ | <0.000 01 | 1.87(1.44,2.44) | 0.05 | 74 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 5[ | 0.0003 | 1.46(1.11,1.73) | 0.2 | 32 | 固定效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.54 | ||||||
是 | 7[ | 0.005 | 1.40(1.11,1.78) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 | |
否 | 2[ | 0.08 | 1.72(0.94,3.13) | 0.41 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.18 | ||||||
男:腰围≥90 cm; 女:腰围≥85 cm | 5[ | 0.05 | 1.32(1.00,1.74) | <0.000 01 | 91 | 随机效应模型 | |
男:腰围≥102 cm; 女:腰围≥88 cm | 2[ | 0.01 | 1.98(1.16,3.39) | 0.84 | 0 | 固定效应模型 | |
DII分组类型 | 0.62 | ||||||
Q1与Q2 | 1[ | 0.95 | 0.95(0.20,4.42) | ||||
Q1与Q4 | 7[ | 0.005 | 1.40(1.11,1.78) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 |
表5 DII与腹型肥胖相关性的亚组分析
Table 5 Subgroup analysis of the association between DII and abdominal obesity
亚组 | 研究数量(篇) | Meta分析结果 | 异质性检验 | 效应模型 | 组间异质性(P值) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
P值 | OR(95%CI) | P值 | I2值(%) | ||||
性别 | 0.83 | ||||||
男 | 4[ | 0.26 | 1.55(0.73,3.31) | <0.000 01 | 95 | 随机效应模型 | |
女 | 4[ | 0.14 | 1.42(0.89,2.28) | 0.09 | 53 | 随机效应模型 | |
混合 | 6[ | 0.02 | 1.28(1.05,1.56) | <0.000 1 | 82 | 随机效应模型 | |
研究地域 | 0.02 | ||||||
亚洲 | 6[ | 0.04 | 1.20(1.01,1.44) | 0.01 | 67 | 随机效应模型 | |
北美洲 | 2[ | <0.000 01 | 1.87(1.44,2.44) | 0.05 | 74 | 随机效应模型 | |
南美洲 | 1[ | 0.95 | 0.95(0.20,4.42) | ||||
调查方式 | 0.91 | ||||||
FFQ | 4[ | 0.04 | 1.34(1.02,1.76) | 0.24 | 29 | 固定效应模型 | |
SQFFQ | 1[ | 0.0002 | 1.30(1.13,1.49) | ||||
24 h回忆 | 4[ | 0.13 | 1.44(0.90,2.31) | <0.000 01 | 94 | 随机效应模型 | |
DII成分数量 | 0.08 | ||||||
<80个 | 2[ | <0.000 01 | 1.87(1.44,2.44) | 0.05 | 74 | 随机效应模型 | |
≥80个 | 5[ | 0.0003 | 1.46(1.11,1.73) | 0.2 | 32 | 固定效应模型 | |
样本人群是否健康 | 0.54 | ||||||
是 | 7[ | 0.005 | 1.40(1.11,1.78) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 | |
否 | 2[ | 0.08 | 1.72(0.94,3.13) | 0.41 | 0 | 固定效应模型 | |
诊断标准 | 0.18 | ||||||
男:腰围≥90 cm; 女:腰围≥85 cm | 5[ | 0.05 | 1.32(1.00,1.74) | <0.000 01 | 91 | 随机效应模型 | |
男:腰围≥102 cm; 女:腰围≥88 cm | 2[ | 0.01 | 1.98(1.16,3.39) | 0.84 | 0 | 固定效应模型 | |
DII分组类型 | 0.62 | ||||||
Q1与Q2 | 1[ | 0.95 | 0.95(0.20,4.42) | ||||
Q1与Q4 | 7[ | 0.005 | 1.40(1.11,1.78) | <0.000 01 | 89 | 随机效应模型 |
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