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文檔簡介
1、[研究背景]
隨著社會經濟的發(fā)展及變遷,全球居民的疾病譜和死亡譜發(fā)生了改變,如傳染性疾病的發(fā)病率和死亡率下降,而慢性非傳染性疾病的發(fā)病率和死亡率迅速上升,其中居民生活習慣和飲食習慣的改變起了很大作用。許多研究發(fā)現膳食結構和營養(yǎng)狀況與人類慢性非傳染性疾病,尤其是與腫瘤、心血管疾病的發(fā)病及死亡密切相關。同時膳食狀況還可以在一定程度上反映一個國家或地區(qū)經濟發(fā)展水平。目前,世界上大多數發(fā)達國家及若干發(fā)展中國家都在有計劃地開展膳食或
2、營養(yǎng)狀況的調查,而國內針對特定地區(qū)、特定年齡組或性別的大樣本量膳食調查的資料卻很少。因此本研究利用上海市女性健康隊列的基線資料進行分析,以期為今后膳食與疾病的研究提供基礎信息。
[研究目的]
評估上海市區(qū)中老年婦女膳食攝入狀況,為今后膳食與腫瘤等慢性疾病的隊列研究提供有價值的參考信息和重要的基礎數據。主要包括:
1.描述和分析上海市區(qū)中老年婦女的食物組和營養(yǎng)素攝入情況,并利用年齡、體質指數(BM
3、I)、經濟收入和教育水平等因素進行分組,進一步探討不同亞組人群的食物組和營養(yǎng)素的攝入情況,同時考慮了分析中能量調整的問題;
2.利用因子分析方法研究上海市區(qū)中老年婦女的膳食模式,并探討影響其分布的人口學特征。
[研究對象]
以上海市女性健康隊列(the Shanghai women’s health study,SWHS)的74,816名參加者為研究對象。該隊列建立于1997年~2000年,隊列
4、成員為上海市長寧區(qū)7個街道的常住女性居民,年齡為40~70歲。詳細的膳食攝入信息使用經過信度效度檢驗的膳食頻率問卷收集。
[統(tǒng)計分析]
采用均數和分位數描述食物組和營養(yǎng)素的攝入情況,并根據年齡、體質指數(BMI)、教育水平和家庭年經濟收入進行分組,采用Wilcoxon符號等級檢驗比較亞組間的差別,同時利用殘差法對營養(yǎng)素攝入量進行能量校正。采用因子分析進行膳食模式的研究,并利用非條件logistic回歸模型分析
5、膳食模式與年齡、職業(yè)、家庭年經濟收入、吸煙和教育水平等因素的關系。
[結果]
研究顯示上海市區(qū)中老年婦女紅肉的日均攝入量的均數為50.76g,禽肉為15.23g,魚類為50.65g,蛋類為27.07g,谷類為315.06g,蔬菜為296.08g,豆類為140.93g,水果為264.26g,奶類為70.07g。能量日均攝入量的均數為7,002.04kJ,蛋白質為67.05g,脂肪為29.36g,碳水化合物為28
6、4.98g,膽固醇為300.45mg,膳食纖維為10.97mg,維生素A為663.96μg,胡蘿卜素為2,913.73μg,視黃醇為178.27μg,維生素B1為0.91μg,維生素B2為0.85mg,煙酸為14.23mg,維生素C為90.82mg,維生素E為13.49mg,鉀為1,777.79mg,鈣為465.43mg,鎂為276.02mg,鐵為18.83mg,錳為5.89mg,鋅為10.78mg,銅為2.17mg,磷為966.50m
7、g,硒為45.42μg,葉酸為290.91μg。宏量元素供能占總能量的比例分別為蛋白質15.53%、碳水化合物68.52%、脂肪15.95%。年齡、體質指數(BMI)、家庭年經濟收入和教育水平對食物組和營養(yǎng)素的攝入量都有不同程度的影響。
上海市區(qū)中老年婦女的膳食中主要存在著三種模型,分別為蔬菜水果模式、肉類模式和谷豆模式,其中谷豆模式是上?;蛑袊貐^(qū)的傳統(tǒng)膳食模式。蔬菜水果模式代表了較多的蔬菜、水果、豆類和魚類的攝入,在年
8、齡小、專業(yè)人員、教育程度高、經濟收入低、不吸煙、經常飲酒、飲茶、以及BMI大的婦女中比較常見;肉類模式代表了較多的紅肉、禽肉、蛋類、谷類、奶類和魚類攝入,在年齡較小、專業(yè)人員、教育程度高、不吸煙、經常飲酒、飲茶、BMI小的婦女中比較常見;谷豆模式代表了較多的谷類和豆類攝入和較少的奶類攝入,在年齡大、體力勞動者(工人或農民)、經濟收入低、教育水平低、吸煙、不喝酒、不喝茶和BMI大的婦女中較為常見。
[結論]
1
9、.上海市區(qū)中老年婦女豆類、水果的攝入量較多,肉、蛋、魚的攝入量充足,谷類食物攝入充足,蔬菜的攝入量相對較少,而奶制品攝入則明顯不足。
2.上海市區(qū)中老年婦女的膳食結構比較合理,并且以植物性食物為主。
3.在所有營養(yǎng)素攝入中,碳水化合物、葉酸和鐵元素的攝入量相對較多,脂肪和鈣元素的攝入量則較少。
4.大部分食物組和營養(yǎng)素的攝入量在教育水平高、經濟收入好、年齡小的婦女中要高于教育水平低、經濟收入差、
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