朱 婷 方志峰 楊 虹 王啟淳 趙 琳 劉玄華 陳玉柱 李忠友， 唐振柱，△

應用因子分析與結構方程模型探索膳食模式與高血壓的關系*

朱 婷1方志峰2楊 虹2王啟淳2趙 琳2劉玄華2陳玉柱2李忠友1，2唐振柱1，2△

目的 了解廣西居民膳食模式的特點，初步探索不同膳食模式與高血壓的關系。方法 利用2009年“中國健康與營養(yǎng)調查”項目資料，選取廣西6市縣18歲及以上居民作為調查對象。采用因子分析和結構方程模型相結合的方法研究膳食模式與高血壓的關系。結果 高血壓患病率為21.9%，其中男性患病率為21.4%，女性患病率為22.4%。因子分析得出5種膳食模式，結構方程模型顯示，年齡、BMI及酒肉模式（以瘦豬肉、酒類因子載荷較大）是高血壓患病的主要因素（其直接作用分別為0.437、0.196和0.070），現(xiàn)代模式與飲品零食模式，調味品模式與傳統(tǒng)模式關系較大。logistic回歸模型顯示，酒肉模式增加高血壓風險1.599倍（OR＝1.599，95%CI：1.053～2.429）；調味品模式為1.585倍（OR＝1.585，95%CI：1.040～2.416）。結論 膳食模式中的酒肉模式與高血壓具有密切關系，減少居民膳食中酒精、肉類和油鹽的攝入量，對預防和控制高血壓具有重要意義。

高血壓 膳食模式 因子分析 結構方程模型

高血壓是常見的慢性病之一，近50年來我國高血壓患病率呈明顯上升趨勢，按人口數(shù)量和結構推算，每10個成年人中有2人患有高血壓［1］。研究表明，年齡、吸煙、飲酒、不良飲食習慣等是導致高血壓患病的重要危險因素［2］。近幾年，膳食模式的研究已經逐漸成為探討膳食與慢性疾病關系的一個重要方法［3-4］，因子分析劃分的膳食模式根據(jù)因子得分評價其作用，但只是在同一個膳食模式內部比較，而未能分析各膳食模式間的關系，及對疾病直接和間接的影響。Joreskog等人提出的結構方程模型結合了通徑分析和因子分析，通過研究觀測變量分析潛在變量間直接和間接的關系，同時還考慮了誤差和個體差異［5］。趙鐵牛等研究表明驗證性因子分析可以彌補探索性因子分析的不足［6］。本研究采用因子分析和結構方程模型相結合的方法，初步探索廣西居民的膳食模式與高血壓的關系，現(xiàn)將分析報告如下。

對象與方法

1.對象

本研究選取“中國健康與營養(yǎng)調查”項目廣西調查點2009年數(shù)據(jù)，抽樣方法詳見文獻［7］，將1008名18歲及以上有完整膳食調查資料和體測數(shù)據(jù)的居民納入為本研究。

2.方法

（1）一般情況調查 采用統(tǒng)一的調查表，收集調查對象基本人口學特征及研究的相關信息，并進行體格檢查和血壓測量。調查員均經嚴格培訓，測量儀器型號統(tǒng)一，均通過計量部門認證。

（2）膳食調查 結合使用食物頻率和油鹽稱重資料，對攝入量較小的食物進行合并，最后得到21類食物每天的攝入量。

（3）評價及分類標準 高血壓診斷標準：收縮壓≥140mmHg和／或舒張壓≥90mmHg，有高血壓病史及服藥2周以上者判定為高血壓［1］；超重、肥胖的判定標準：根據(jù)《中國成人超重和肥胖癥預防控制指南》［8］。

3.統(tǒng)計

（1）因子分析

采用統(tǒng)計軟件包SPSS19.0對數(shù)據(jù)進行描述分析、因子分析和logistic回歸分析；依據(jù)食物因子載荷量和組合的特點劃分和命名膳食模式，因子得分按百分位數(shù)法分為T1、T2、T3三個水平。

（2）結構方程

運用AMOS17.0軟件構建膳食模式與高血壓的結構方程模型，將因子分析得出的各膳食模式及調查人群特點作為結構方程的外因潛在變量（ξ）；膳食模式中各種食物作為外觀察變量（X）、將體檢出的高血壓和高血壓病史作為內因觀察變量（Y）、高血壓為內因潛在變量（η）。以擬合配適度評價理論模型與實際數(shù)據(jù)的一致性程度，分為絕對適配度指數(shù)、增值適配度指數(shù)和簡約適配度指數(shù)［5，9］。詳見表 3。

結 果

1.人群基本情況

本研究共納入1008名調查對象，其中男性491名（占48.7%），女性517名（占51.3%），平均年齡為（49.11±15.78）歲。檢出高血壓患者221人，患病率為 21.9%，以年齡 65～歲（43.4%）、離異／喪偶（34.2%）、文化水平小學組（27.9%）、職業(yè)類型腦力勞動（30.2%）、BMI為肥胖（35.7%）者患病率較高，差異有統(tǒng)計學意義（p＜0.001），見表1。

2.膳食模式

（1）因子分析 KMO檢驗為0.686，Bartlett球形度檢驗為0.000，膳食模式的因子分析具有統(tǒng)計學意義，特征值均大于 1，分別為 2.918、1.700、1.475、1.290、1.180，5個因子方差貢獻率 40.777%，分別為13.897%、8.095%、7.023%、6.142%、5.620%。因子1命名為現(xiàn)代模式，以蛋類、水產類、禽肉類、大豆類、面食糕點、水果及其他肉類的載荷較高；因子2命名為傳統(tǒng)模式，主要以淀粉類、新鮮蔬菜、咸菜和肥豬肉載荷較高；因子3命名為調味品模式，油脂和鹽載荷量最高；因子4命名為飲品零食模式，以奶及制品、咖啡和零食小吃載荷較高，飲料的載荷僅在因子4顯示；因子5命名為酒肉模式，酒類和瘦豬肉的載荷較高，見表2。

（2）膳食模式的人群特征 性別分布顯示，傳統(tǒng)模式、調味品模式和酒肉模式的T3中男性居民比例較高，飲品零食模式T3中女性占比較高。年齡分布顯示，傳統(tǒng)模式和調味品模式T1的平均年齡均比T3高。職業(yè)分布顯示，現(xiàn)代模式和調味品模式T3中從事服務業(yè)者占的比例較高；傳統(tǒng)模式T3中體力勞動者占比較高；飲品零食模式的T3中腦力勞動者占的比最高；酒肉模式T3中服務行業(yè)和腦力勞動者較高。經濟收入分布顯示，現(xiàn)代模式、飲品零食模式和酒肉模式T3中家庭年收入大于10000元者占的比例較大。文化水平分布顯示，現(xiàn)代模式、飲品模式和酒肉模式T3中高中學歷占比例較大。以上差異均有統(tǒng)計學意義（p＜0.05）。

表1 廣西調查點居民高血壓患病情

3.結構方程模型

（1）模型的配適度 經過修正后的膳食模式與高血壓關系的理論模型與實際數(shù)據(jù)具有一致性，擬合度較好，各配適度指數(shù)較優(yōu)。見表3。

表2 5種膳食模式的因子負荷

表3 整體模型適配度檢驗摘要表

（2）膳食模式與高血壓的關系 修正后的結構方程模型顯示，年齡因素對高血壓的作用較大，直接作用為0.437，間接作用為0.350和0.252；其次為BMI因素，直接作用為0.196，間接作用為0.158和0.113；酒肉模式直接作用為 0.070，間接作用為 0.056和0.040；人群特征因素和調味品模式對高血壓的作用較小。其他膳食模式與高血壓的路徑系數(shù)檢驗結果不顯著（P＞0.05），不符合結構方程。膳食結構間的關系顯示，除調味品模式外，現(xiàn)代模式與其他3種膳食模式均有關系，與飲品零食模式間的參數(shù)最大為0.6；而調味品模式與傳統(tǒng)模式的關系較大，參數(shù)為0.25，見表4。圖1為膳食結構與高血壓關系的結構方程的最終模型圖。

（3）多因素logistic回歸 調整年齡、BMI及其他人口學因素的logistic回歸模型顯示，酒肉模式增加高血壓風險 1.599倍（OR＝1.599，95%CI：1.053～2.429）；調味品模式則為1.585倍（OR＝1.585，95%CI：1.040～2.416）。結果與結構方程模型一致。

圖1 膳食模式與高血壓關系結構方程模型圖

表4 膳食模式間的關系

討 論

本研究結果顯示調查對象的高血壓患病率為21.9%，低于全國同等經濟水平省份的患病率23.59%［10］。其中65歲以上、離異或喪偶、小學文化水平、從事腦力勞動、超重肥胖的人群患病率較高。

通過因子分析發(fā)現(xiàn)廣西成年居民的膳食模式主要有現(xiàn)代模式、傳統(tǒng)模式、調味品模式、飲品零食模式和酒肉模式，結構方程模型的結果顯示其中的酒肉模式和調味品模式與人群患高血壓有關，與多因素logistic回歸分析結果一致。酒肉模式的人群為文化和收入較高的男性服務業(yè)和腦力勞動者，其豬肉和酒精的攝入量較大。有研究表明飲酒模式是男性居民高血壓發(fā)生的危險因素，以攝入大量紅肉、加工肉制品及高脂肪食品的西方模式增加心血管疾病風險［11］。調味品模式人群油脂和鹽的攝入量較大，但對高血壓作用相對較小，可能與其和傳統(tǒng)模式存在聯(lián)系有關。美國高血壓防治推薦干預膳食模式（DASH）將每天鈉的膳食攝入量控制在2300mg以內，以降低高血壓的發(fā)病風險［12］。因此，減少居民膳食中酒精、紅肉和油鹽攝入量，對預防和控制高血壓具有重要意義。

本研究未發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代模式與高血壓有顯著關系，現(xiàn)代模式與羅亞洲等［13］研究發(fā)現(xiàn)的健康模式相似（均包含面食、牛羊、禽肉、水產品、蛋類、豆類），但健康模式對高血壓有保護作用，與其不一致的原因可能是現(xiàn)代模式的蔬菜載荷較小。本研究的傳統(tǒng)模式雖攝入大量蔬菜，但同時咸菜和肥肉的載荷也很高，未發(fā)現(xiàn)與高血壓有顯著關系，這與Young Ok Kim等［14］研究未發(fā)現(xiàn)東方傳統(tǒng)膳食模式對患高血壓有保護作用的結果一致。飲品零食模式人群為文化和收入較高的女性腦力勞動者，相關研究表明收入水平、受教育程度、居住地區(qū)及體力活動水平是影響零食消費的主要因素［15］，而中國對含糖飲料的消費率女性顯著高于男性［16］。

本研究仍存在一定的局限性。因子分析的方差累積貢獻率偏低，對總體食物的代表性有一定影響。再者研究證實，一個配適度良好的模型通常是不穩(wěn)定的，模型無法復制于其他樣本，即與本研究的樣本觀察數(shù)據(jù)契合度好，但與其他樣本的觀察數(shù)據(jù)配適度可能不佳［17］。本研究的數(shù)據(jù)只截取了“中國健康與營養(yǎng)”項目2009年廣西的數(shù)據(jù)，屬于橫斷面調查，還需結合歷年隨訪的數(shù)據(jù)做進一步驗證。

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Application of Factor Analysis and Structural Equation Model in the Relationship Between Dietary Patterns and Hypertension

Zhu Ting，F(xiàn)ang Zhifeng，Yang Hong，et a
l（Department of Nutrition and Food Hygiene，School of Public Health，Guangxi Medical University（530000），Nanning）

Objective To understand the characteristics of the dietary patterns and explore the association between hypertension and dietary patterns among the residents of Guangxi.Methods 1008 adults in six cities（counties）in Guangxi were enrolled in the study.The analysis date was from the China Health and Nutrition Survey in 2009.The association between hypertension and dietary patterns were analyzed by Factor Analysis and Structural Equation Model.Results The total prevalence of hypertension was 21.9%，male and female were 21.4%and 22.4%respectively.Five major dietary patterns were identified.In structural equation model，age，BMIand meat and alcohol pattern（characterized by higher factor loading of pork and alcohol）are the main factors influencing the hypertension（direct effects were 0.437，0.196 and 0.07）；Modern pattern have relation with beverage and snacks pattern，also in traditional pattern and seasoning pattern.In logistic regression meat and alcohol patterns and seasoning pattern had higher risks of hypertension（OR＝1.599，95%CI：1.040～2.416；OR＝1.585，95%CI：1.040～2.416）.Conclusion Meat and alcohol dietary patterns were related to the hypertension.We should reduce intake of alcohol，meat，oil，and salt.Healthy dietary patterns may play important roles in the prevention of hypertension.

Hypertension；Dietary patterns；Factor analysis；Structural equation model

*：美國國立衛(wèi)生研究院科研項目（R01-HD30880，DK056350，R01-HD38700）

1.廣西醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院營養(yǎng)與食品衛(wèi)生教研室（530000）

2.廣西壯族自治區(qū)疾病預防控制中心

△通信作者：唐振柱，E-mail：tangzhzh＠163.com

郭海強）