本研究旨在探讨食物、认知和与健康相关的生物过程之间的相互作用。因此,在6个月的多学科干预中,我们评估了能量摄入量、总脂肪、蛋白质和碳水化合物摄入量以及对身体形象和炎症生物标志物的负面认知。在基线和干预6个月后对参与者进行评估。33名超重和33名肥胖成人完成了一项为期6个月的干预试验,以评估基于个体静息代谢率的个人饮食方案对人体测量、代谢情况和炎症的影响。皮尔逊相关性被用来调查减少肥胖、炎症、饮食摄入量与身体不满的减少之间的可能联系。Furthermore, hierarchical multiple regression analyses revealed that relative changes in obesity indicators accounted for 23% of the variation in reduction of inflammation biomarker C- reactive protein, changes in composition of diet 13% of variation and changes in negative cognition explained an additional 8% of the variation in inflammation level of CRP. Together the independent variables accounted for 44% of the variance in inflammation level of CRP. The important findings of the present study were that reduction in carbohydrate intake and increase in protein intake in diet, with more positive cognition about body image,significantly predicted a reduction in level of inflammation biomarker, measured with CRP. Changes in energy intake and total fat intake and physical activity did not predicted reduction of inflammation.
能量摄入,肥胖,炎症
社会面临着越来越多的慢性疾病,已被证明与肥胖,不健康的生活方式和饮食习惯[1]有关。新的挑战是理解生物过程和食物与人的健康认知之间的相互作用。大多数研究报告称,“西式”饮食模式往往与炎症的生物标志物(主要是CRP)呈正相关[2,3],一些生活方式的改变和摄入健康饮食[4]对减少炎症是有效的。另一方面,一些认知因素对人的行为有很大的影响。与身体形象不满相关的负面认知与许多不健康行为有关,包括减肥预后不良、缺乏体育活动和广泛的饮食失调。重要的是,最近的研究[7]表明,即使控制了肥胖指标,身体不满意也唯一地预测了生物标志物的水平。这些新发现强调了关注食物和炎症之间关联的潜在修正因素的重要性,以及关注与健康相关的认知[7]。本研究旨在探讨食物、认知和与健康相关的生物过程之间的相互作用。因此,在6个月的多学科干预中,我们评估了能量摄入量、总脂肪、蛋白质和碳水化合物摄入量以及对身体形象和炎症生物标志物CRP的负面认知。
参与者
33名超重或肥胖成人(20名女性,13名男性)参加了为期6个月的肥胖治疗项目。受试者平均年龄38.9岁(SD=6.5岁)。其中20人超重(BMI>25), 13人肥胖(BMI>30)。
测量
参与者在基线和6个月的肥胖治疗计划后进行评估,以发现个人饮食计划对人体测量、炎症和身体形象不满的影响。在治疗前,参与者接受了一系列全面的生理、心理、营养和生化评估。所有的检查方法和程序都遵循标准的手动操作,并使用标准化的协议进行测量。
静息代谢率
使用来自Medical Home Solutions, Inc., Golden, CO的手持式间接量热计(MedGem®Microlife)测量RMR。所有的RMR测量都是在早上7点到8点之间进行的,经过8小时的睡眠。在安静的热中性环境(20 ~ 22ºC)中自动校准设备后进行测量。
人体测量数据
所有测量都是在标准条件下的早上7点到9点之间进行的,由同一名检查者在禁食一夜后进行。在研究地点,身高、体重和腰围是用标准化方案测量的。受试者在站立姿势下,不穿鞋,使用莱斯特身高测量仪(英国欧德比Invicta塑料有限公司)测量身高,精确到0.1厘米。参与者穿着通常的轻便室内服装,不穿鞋,以0.1 kg的精度测量体重。腰是在肋缘和髂骨中间的站立位置测量的,而臀是在臀部周围最大的围。BMI的计算公式为:体重(kg)/身高(m)2).使用生物电阻抗分析(BIA) Tanita BC 418MA (Tanita Corporation, Arlington Heights, IL)评估体成分(体脂总百分比(% BF)和躯干脂肪百分比(% TF),并使用同一生产商提供的软件分析数据。
皮尔逊对身体的认知
身体满意度(身体形象的主观参数)被评估为一个人对自己的身体概念的认知方面。我们使用了三个项目,专注于与肥胖个体的特定外观问题最相关的方面,并在以前的研究中使用过[8]。参加者回答有关满意程度的问题,这些问题须按5分制作答,由1 (完全满足),至5 (一点也不),因此得分越高表示越不满意。
血清分析
在早上7点至9点(标准条件下)空腹状态下收集静脉血样本用于生化和激素测定,用4 mL真空试管(Beckton-Dickinson, Rutherford, USA)。血清立即分离,冷冻并保存在-20°C,直到后续分析。生化分析已经描述了[9]。使用Olympus试剂测定血清c -反应蛋白(CRP)浓度,并在AU 680分析仪(Beckman Coulter)[10]上测定。
食品的记录
在基线阶段,受试者被要求连续三天(两个工作日和周末的一天)记录他们的食物摄入量,一周后采集血液样本进行生化分析。在可能的情况下,研究人员要求受试者提供食物标签和混合菜肴的食谱,并鼓励他们避免对正常饮食进行任何改变。所有的食物记录(FR)都由营养师检查和完成,如果描述不清楚或缺乏数据变得明显。营养成分分析使用临床营养开放平台(Open)项目,可通过网站http://opkp.si/访问。FRs的数据自动转换为能量摄入量和营养物质,即蛋白质、碳水化合物、纤维、总脂肪酸、饱和脂肪酸(SFA)、单不饱和脂肪酸(MUFA)和多不饱和脂肪酸(PUFA)。
小组饮食计划干预、亲自培训和个人饮食计划干预
为期6个月的干预包括关于指定的个性化饮食计划的个别教育课程,主要包括采用适度的能量限制饮食和每日热量摄入,并增加体育活动。每日能量需求由个体的静息代谢率(RMR)和身体活动水平因子计算,适度的能量限制为2100千焦(500千卡)。所有受试者都参加了两次关于健康饮食、营养成分的教育课程;正确的进食时间和关于每天吃蔬菜和水果的有益作用。每组6-7名受试者。此外,所有受试者都参加了两期关于他们指定的个人饮食计划的个人教育(每个受试者都被给予了个性化的饮食计划)。我们干预的目标是每个参与者每月减轻2公斤体重。每月大约减重2公斤,这是由于脂肪组织的减少造成的,每月需要消耗58800千焦(14000千卡)的能量。这需要每天大约2100千焦(500千卡)的能量不足(Seagleet al .,2009)。因此,为每个参与者减少了500千卡。为了估计总能量需求,从间接量热计测量的个人RMR(人的RMR)乘以适当的活动因子(从1.3到1.6),然后所有参与者减少500千卡,除了两名RMR非常低的女性参与者。在这两名受试者中,每天限制250千卡。
计划的宏量营养素是15-17%的能量来自蛋白质,25-30%的能量来自脂肪,超过50%的能量来自碳水化合物。饲粮脂肪成分中SFA的含量低于10%,MUFA的含量不低于10%,PUFA的含量不低于5%。他们收到了一份每餐食物的清单,以及以克为单位的食物数量。不建议使用任何药物或抗氧化剂。在调整饮食计划的干预期间,所有受试者都进行了三次体重检查和RMR测量。
所有分析均使用SPSS统计版本20.0 (IBM, Chicago, IL)进行。在基线和干预6个月后确定所有参数的平均值和平均值的标准差。采用Student配对t检验分析干预对各变量的影响。这些分析对6个月的身体组成、饮食摄入量、身体能力、身体满意度和代谢状况进行了分析。变量之间的关联使用皮尔逊相关性进行检验。统计学意义为p<0.05。进一步,采用分层法进行研究。
干预后,干预组患者体重显著减轻(- 4±3.4%;p < 0.001)身体形象不满意程度降低(-15±20.8%;p < 0.01),女性改善更大(- 17±40%;p < 0.005).在所有与身体相关的变量(如BMI,总脂肪量的百分比,腰围和臀围)上都观察到显著的改善(表1)。
表1。6个月干预前后超重参与者的人体测量学、心理、生化和身体特征。
|
干预前(n= 33) |
干预后(n= 33) |
|
变量 |
米 |
SD |
米 |
SD |
p |
人口统计资料 |
性别(男/女) |
20/13 |
20/13 |
ns |
年龄(年) |
38.9 |
6.5 |
39.7 |
6.5 |
ns |
生物因素 |
|
体重(公斤) |
86.5 |
11.8 |
83.1 |
11.4 |
< 0.001 |
BMI (kg / m2) |
29.4 |
2.7 |
28.2 |
2.6 |
< 0.001 |
腰围(cm) |
95.2 |
8.3 |
90.9 |
8.4 |
< 0.001 |
臀围(cm) |
106.7 |
7.9 |
103.2 |
6.9 |
0.006 |
体脂量(%) |
32.7 |
7.6 |
31.4 |
8.1 |
0.009 |
主要变量 |
|
CRP(毫克/升) |
3.02 |
3.00 |
2.26 |
1.79 |
0.026 |
身体的不满 |
3.88 |
0.96 |
3.30 |
1.16 |
0.005 |
健康相关行为 |
|
身体活动(见过/天) |
2.60 |
2.22 |
3.56 |
2.24 |
0.032 |
能量摄入(千卡) |
2090 |
690 |
1703 |
750 |
< 0.001 |
蛋白质摄入量(g /天) |
85 |
36 |
73 |
34 |
0.008 |
总脂肪摄入量(克/天) |
78 |
29 |
63 |
30. |
0.001 |
碳水化合物摄入量(g /天) |
252 |
95 |
202 |
82 |
0.003 |
我们的研究结果表明,BMI和体脂总量的减少是炎症生物标志物变化的独立和最重要的预测因子。因此,控制体重状况和肥胖指标及其减少是至关重要的,以确定营养摄入的变化和身体不满是否增加了炎症减少的预测。
分层多元回归分析显示,肥胖指标的相对变化占炎症生物标志物CRP降低变异的23%,饮食成分的变化占变异的13%,消极认知的变化解释了额外8%的CRP炎症水平变异(表2)。自变量加起来占CRP炎症水平变异的44%。
表2。预测炎症变化的多元回归分析,用CRP测定
|
因变量 |
|
Δc反应蛋白 |
预测 |
ΔR2 |
β |
F |
步骤1 |
0.23 * * |
|
3.7 |
ΔBMI |
|
0.42 * |
|
Δ男朋友 |
|
0.17 * * * |
|
步骤2 |
0.13 |
|
3.1 |
Δ能量摄入 |
|
0.28 |
|
Δ总脂肪摄入量 |
|
0.12 |
|
Δ蛋白质摄入 |
|
-0.35 * |
|
Δ碳水化合物摄入量 |
|
0.24 * |
|
Δ体育活动 |
|
-0.14 |
|
步骤3 |
0.08 * |
|
2.1 |
Δ对体重的不满 |
|
0.24 * |
|
总计R2 |
0.44 * |
|
|
N |
33 |
|
|
本研究的重要发现是,饮食中碳水化合物摄入量的减少和蛋白质摄入量的增加,以及对身体形象更积极的认知,显著预示着用CRP测量的炎症生物标志物水平的降低。能量摄入、总脂肪摄入和体力活动的变化并不能预测炎症的减少。
因此,我们观察到,在体重减轻并改变某些营养模式并对自己的身体形象更满意的肥胖和超重成人中,尤其是生物标志物CRP在更大程度上下降,无论体育锻炼的变化或能量和总脂肪摄入量的变化。
在未来的研究中,解释2021版权OAT是重要的。食物、人的认知和与健康有关的生物过程之间保留一切权利,总目标是使药物和干预个性化。
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