研究集団
CLHLSは、中国の健康な寿命の決定要因に関する広範で継続的な縦断的研究です。 CLHLSは、中国の31の州行政部門から選択された22の州で実装された多段階の層別クラスターサンプリングアプローチを利用しました。合計631の自治体および郡ユニットがこのフレームワークを通じてランダムに選択され、全国人口の約85％を集合的に網羅しています [15]。
すべての参加者は、データ収集の前に紙ベースのインフォームドコンセントを提供しました。データ収集手順中に、参加者とインタビュアーのみが出席しました。この研究は、中国北京の北京大学の生物医学倫理委員会によって承認されました（IRB00001052–13074） [15]。
この断面研究では、2017年から2018年の間に実施され、合計15,874人の回答者で構成された2018年のCLHLSの波からのデータを利用しており、そのうち12,411は2018年に新たにインタビューされました。http://opendata.pku.edu.cn/）。完全な食事情報のない参加者を除外して健康的な食事指数とサルコペニアを評価するための重要な変数に関するデータが欠けている人を計算した後、60歳以上の合計14,257人の参加者が含まれていました。詳細なフローチャートを図1に示します。
図1
CLHLS 2018に含まれる参加者のフローチャート
健康的な食事指数HEIの計算
スコアは、各食品グループの消費頻度に次のように割り当てられました。野菜と果物の場合、スコアは0から3、「まれに」スコアを獲得し、「冬に」スコアを獲得し、「冬を除く」スコアを除く「ほぼ毎日」スコア3を獲得しました。 「毎週ではなく、少なくとも月に1回」で1ポイントを獲得し、2ポイントを獲得し、「毎日ではなく、少なくとも週に1回」で3ポイントを獲得し、「ほぼ毎日」が4ポイントを獲得しましたが、砂糖と塩分の保存状態の野菜はリバーススコアを付けました。 [16]。
最後に、各食品グループのスコアを合計して、参加者のHEIスコアを取得しました。 HEIスコアは0〜50の範囲で、より高いHEIスコアはより健康的な食事を表しています。
サルコペニアの評価
簡単に言えば、CLHLSでは、強度は「5 kgの重量を運ぶことができますか？」という質問によって測定されました。 「1キロメートルを歩くことができますか？」という質問によって援助のウォーキングが評価されました。登山階段はCLHLSで直接測定されていませんでしたが、「3回しゃがみ込んで立つことができますか？」という質問に置き換えられました。下肢の性能を評価します。強度と歩行の質問の両方について、スコアは次のように割り当てられました。「はい」の2ポイント、「少し難しい」の1ポイント、「できない」の0ポイント。
椅子から立ち上がると、「椅子に座って立ち上がることができますか？」という質問によって評価されました。 「はい、手を使わずに」の2ポイント、「はい、手を使用する」の1ポイント、「いいえ」の0ポイントで。転倒は、過去1年間の転倒回数で測定され、4つ以上の転倒に2つのポイントが割り当てられ、1から3つの滝に1ポイント、滝なしで0ポイントが割り当てられました。
合計SARC-Fスコアは0〜10の範囲であり、回答者はこの研究でSARC-Fスコアが4以上のサルコペニアがあると考えられています [22, 23]。
潜在的な共変量
年齢は2つのグループに分類され、2つのグループと4つのグループに分かれています（アンダーウェイト [2]普通 [18.5 kg/m2 ≤ BMI 2]太りすぎ [24.0 kg/m2 ≤ BMI 2] と肥満[BMI ≥ 28 kg/m2]）中国のワーキンググループ基準によると [24]。高血圧症の履歴は、SBP≥140mmHgおよび（または）DBP≥90mmHgの参加者、または医師と診断されているか、現在高血圧のために薬を服用している参加者に主張されています。糖尿病、心臓病、脳卒中、および癌の病歴は、参加者が医師によって診断されているか、現在これらの状態で薬を服用している場合に主張されています。
統計方法
研究対象の人口統計学的特性は、標準的な記述方法を使用して要約されました。 HEIスコアは、連続変数として、および四分位数として分析されました（Q1-Q4）。分散分析またはKruskal-Wallisテストを連続変数に使用し、カテゴリ変数にカイ二乗検定を使用して、HEIの四分位数の違いを比較しました。
HEIとサルコペニアの関連を調査するために、3つのロジスティック回帰モデルが構築されました。具体的には、モデル1は粗モデルであり、年齢、性別、居住地、共生物の種類、経済状況、婚status状況、教育レベルなどの社会人口学的要因に合わせて調整されたモデル2でした。さらに、モデル3には、喫煙、飲酒、身体活動、健康状態、BMI、疾患の歴史が含まれていました。モデルの適切性を確認するために、Hosmer-Lemeshowの適合度テストやNagelkerkeのR²を含むモデル診断が実行されました [25]。
HEIスコアを連続変数として分析することに加えて、関連性は、HEI四分位数（Q1-Q4）をカテゴリ変数として使用して評価されました。各カテゴリ内のHEIの媒体を使用してトレンドテスト（P-Trend）を実行して、AssociationがHEI四分位数の増加にわたって有意な減少傾向を示したかどうかを評価しました。 [26]。オッズ比（OR）および95％信頼区間（CI）を計算して、関連を定量化しました。最後に、複数のロジスティック回帰モデルを使用してサブグループ分析を実行して、年齢、性別、婚status状態、住宅地、共生物タイプ、経済状況、身体活動などの潜在的な効果修飾子を考慮して、異なる事前定義されたサブグループ間で観察された結果の一貫性を評価しました。
共変量の欠損値は、Markov Chain Monte Carlo（MCMC）ベースの複数代入を使用して処理されました。 5つの帰属データセットが20回の反復で生成され、バイアスを最小限に抑えるためにルービンのルールを介してプールされた推定値（または95％CI）が導出されました。 [27]。
制限された立方体スプライン（RC）を利用して、HEIとサルコペニアの有病率の間の潜在的な非線形関係を調査しました。スプラインモデルでは、LN変換されたHEI分布の10パーセンタイルが基準値（OR = 1.00）として設定され、5番目、35、65番目の95パーセンタイルでノットが設定され、モデル3の共変量に調整されました [28]すべての統計分析は、SPSSバージョン26.0（IBM Corp.、Armonk、NY、USA）およびRバージョン4.0.0（R統計コンピューティングの基礎、ウィーン、オーストリア）を使用して実施されました。統計的有意性は、両側のものとして定義されました p-価値
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#中国の高齢者における健康的な食事指数とサルコペニアとの関連横断研究 #BMC老人
2025-07-05 10:27:00