饮食酸负荷、经验性饮食炎症指数以及基于文献的地中海饮食遵循评分与原发性痛经之间的关系

《Food Science & Nutrition》：Dietary Acid Load, Empirical Dietary Inflammatory Index, and Literature-Based Adherence to Mediterranean Diet Score Relationship With Primary Dysmenorrhea

　　**摘要**

原发性痛经是一种普遍存在的健康问题，对女性的生活质量产生负面影响。本研究旨在探讨饮食指数（包括饮食酸负荷（DAL）、经验性饮食炎症指数（eDII）和基于文献的地中海饮食遵循评分（MEDI-LITE）与原发性痛经之间的潜在关联。共有105名大学生参与了这项横断面研究，其中57人患有原发性痛经，48人没有。饮食数据通过117项食物频率问卷（FFQ）收集，饮食指数则使用已开发的公式计算得出。通过预先设计的问卷、视觉模拟量表（VAS）和言语多维评分系统（VMS）来评估痛经的严重程度和副作用。在调整了潜在混杂因素后，使用回归分析评估了饮食指数与原发性痛经之间的关系。在调整后的线性回归模型中，包括eDII、MEDI-LITE和DAL在内的所有饮食指数均未显示出与VAS评分的统计学显著关联。同样，这些饮食指数的不同三分位数之间的原发性痛经发生率也没有显著差异。未观察到任何饮食指数与痛经的严重程度或并发症之间的显著关联。ROC分析的结果表明，上述饮食指数并非痛经状态的显著预测因子。本研究的结果显示，DAL、eDII和MEDI-LITE与原发性痛经之间没有显著关联。因此，需要进一步设计良好的前瞻性研究来验证这些发现，特别关注痛经症状的时间和模式。

**1 引言**

大约四分之三的女性在月经周期期间会经历严重的下腹部疼痛，这被称为原发性痛经（Armour等人，2019年）。痛经在学生中非常普遍，估计发生率为70%，并且过去十年的发病率呈上升趋势。至少有一半的受影响者报告症状较轻（Wang等人，2022年；Liu等人，2024年）。这种情况会对女性的生活质量产生负面影响，导致工作效率下降、缺课以及止痛药使用增加，从而造成经济损失（Barcikowska, Rajkowska-Labon等人，2020年；Dawood，2006年）。虽然妇科因素（如月经流量特征和家族史）被认为是导致痛经的原因，但越来越多的证据表明可改变的生活方式因素在痛经的发生和加剧中起着重要作用（Wang等人，2022年）。在这些因素中，饮食习惯是一个核心且可改变的因素，它与其他行为（如睡眠质量、持续时间和心理健康）相互作用，尤其是在月经期间。饮食成分，包括咖啡因摄入、冷食或辛辣食物的消费以及不规律的饮食模式（如不吃早餐），都与痛经症状的强度和进展密切相关（Wang等人，2022年；Liu等人，2024年）。最近的研究强调了营养在痛经中的重要作用，特别是黄体期前列腺素（F2a和E2）的分泌增加，这会加剧子宫收缩，导致血管收缩、缺血和疼痛（Barcikowska, Rajkowska-Labon等人，2020年；Kanauchi等人，2019年；Tabung等人，2016年）。尽管多项研究探讨了单个饮食成分对炎症的影响，无论是从食物组层面（Tadese等人，2021年；Monday等人，2019年；Kartal和Akyuz，2018a；Najafi等人，2018年；Bajalan等人，2019年；Hailemeskel等人，2016年）还是从营养素层面（Fitrianingsih和Santanu，2021年；Naz等人，2020年；Abdi等人，2021年；Amirkhizi等人，2023年），但关于习惯性饮食模式对炎症或抗炎症潜力的研究仍然有限（Najafi等人，2018年；Mucuk和Onur，2021年；Onieva-Zafra等人，2020年）。在一项针对土耳其大学生的研究中，较高的饮食炎症指数（DII）遵循程度与原发性痛经没有显著关联，这可能是由于各组参与者特征的同质性（Mucuk和Onur，2021年）。相比之下，另一项研究发现，高盐、高咖啡因和高糖食物的摄入与年轻女性月经期间痛经风险增加有关，而遵循素食或乳制品为主的饮食模式则没有显著关联；乳制品的潜在促炎作用可能解释了这一中性结果（Najafi等人，2018年）。此外，较低的地中海饮食遵循程度与较长的月经周期相关，尽管与月经疼痛或出血无关；而较高的水果摄入量与较低的疼痛严重程度相关，更多的鱼类和鸡蛋摄入量与较低的痛经发生率相关（Onieva-Zafra等人，2020年；Balbi等人，2000年）。此外，一项为期三个月的干预措施，结合抗炎的地中海风格饮食和标准医学治疗，减少了月经疼痛和不适，尽管其效果与单独的医学治疗没有显著差异（Mohamed等人，2024年）。此外，研究表明，患有痛经的女性表现出较高的氧化应激和代谢性酸中毒相关因素水平（Mucuk和Onur，2021年；Ma等人，2021年），这可能通过促进炎症反应和神经损伤来加剧疼痛感知（Wu等人，2019年）。高饮食酸负荷会进一步扰乱酸碱平衡，导致轻度慢性代谢性酸中毒，从而加剧组织损伤和全身炎症（Wu等人，2019年；Williams等人，2016年；Jafari等人，2021年）。在之前的一项横断面研究中，较高的DAL（表明较少的疼痛保护营养素）与更剧烈的肌肉骨骼疼痛相关（Bahrampour和Clark，2022年）。鉴于之前的研究没有全面探讨饮食的炎症潜力和酸度与痛经相关疼痛的关系，也没有充分评估地中海饮食的遵循程度，本研究旨在通过评估三个基于文献的饮食指数来解决这些空白：经验性饮食炎症指数（eDII），其中包括八种促炎食物和八种抗炎食物，并与炎症生物标志物相关（Kanauchi等人，2019年）；饮食酸负荷（DAL），它反映了基于酸性食物和碱性食物摄入平衡的饮食的净产酸潜力（Scialla和Anderson，2013年）；以及基于文献的地中海饮食遵循评分（MEDI-LITE评分），这是一个经过验证且一致的工具，用于评估个人对地中海饮食的遵循程度（Sofi等人，2014年）。本研究旨在探讨上述饮食指数与痛经相关疼痛严重程度之间的可能关联。

**2 材料与方法**

**2.1 研究对象**

本横断面研究在伊朗德黑兰的伊朗医科大学（IUMS）的女学生中进行，包括患有或没有痛经的学生。样本通过简单连续抽样方法从可用学生中抽取，直到达到最终样本量。样本量使用Mucuk等人（Mucuk和Onur，2021年）之前研究中报告的DII的平均值和标准差的标准公式计算得出，分别为5.01±1.23（痛经组）和3.68±1.30（非痛经组），考虑了95%的置信区间（α=0.05）、90%的统计功效以及25%的样本丢失概率，最终获得80个样本（每组40个样本）。为了提高研究功效，尝试纳入更多样本，最终在应用排除标准后，有57名痛经学生和48名非痛经学生被纳入最终分析。计算样本量的公式如下：

**2.2 纳入和排除标准**

参与者要求是18至25岁的IUMS女性学生，BMI正常（18.5–24.9），愿意参与研究，并通过填写预先设计的问卷、视觉模拟量表（VAS）和其他预定义的问卷由妇科医生确定其原发性痛经状态。排除标准包括性活跃的学生、正在特殊饮食的学生、吸烟者、有盆腔病理（如子宫肌瘤、盆腔肿瘤、子宫内膜异位症和盆腔感染）的人、任何慢性疾病患者，或经常使用药物、补充剂或抗生素的人，以及有继发性妇科疾病诊断史的人。

**2.3 数据测量**

盆腔病理通过研究团队根据先前研究创建的问卷，在产科医生和妇科医生的监督下确定。数据通过面对面访谈的方式收集，问卷内容包括社会人口统计特征、产科/妇科病史、日常生活活动、视觉模拟量表（VAS）和言语多维评分系统（VMS），以确定原发性痛经状态。使用预先设计的问卷收集一般和人口统计信息。所有参与者都获得了书面知情同意，研究方案经过了IUMS伦理研究委员会的审查和批准，符合IR.IUMS.REC.1400.213伦理准则。

**2.4 结果测量**

根据视觉模拟量表（VAS）的结果，参与者被分为有或没有原发性痛经的两组。VAS允许人们在0到100的范围内指定他们感受到的疼痛强度，该范围在页面上的10厘米线上标出（Couper等人，2006年）。得分高于4的被确定为原发性痛经。得分在5到44、45到74和75到100之间的分别定义为轻度、中度和重度疼痛。此外，还使用了言语多维评分系统（VMS），这是一个经过验证的工具，用于评估原发性痛经的严重程度及其对日常活动的影响（Shah等人，2016年）。它将痛经分为四个等级：得分0表示无疼痛或活动不受影响；得分1表示轻度疼痛，干扰最小，很少需要止痛药；得分2表示中度疼痛，影响日常功能但对药物反应良好；得分3表示重度疼痛，活动受限明显，对止痛药反应差，并伴有头痛、疲劳或胃肠道不适等植物性症状。

**2.5 体力活动**

体力活动使用Baecke问卷的验证版本在伊朗人群中进行测量（Sadeghisani等人，2016年）。Baecke问卷包含16个问题，涵盖三个主要领域（职业、运动和娱乐）的个人体力活动，评估过去12个月的习惯性体力活动（Baecke等人，1982年）。总体力活动是通过计算职业、运动和娱乐类别得分之和得出的。

**2.6 饮食测量**

在与训练有素的营养师的面对面访谈中，使用有效的半定量食物频率问卷（FFQ）收集了过去一年的常规食物摄入量，该问卷包含117项伊朗食物（Malekshah等人，2006年）。询问了每种食物项目的常规和标准份量摄入量。根据这份问卷，每个人被要求根据9个选项的回答分组（从不或每月少于一次到每天6次或更多）报告其饮食摄入情况。食物频率的份量被输入Excel表格，然后转换为克数。通过Nutritionist IV软件使用美国农业部（USDA）的食物成分表（FCT）以及一些未列入USDA FCT的当地食物（Azar和Sarkisian，1980年）计算每日能量和营养素摄入量，特别是蛋白质、磷、钾和钙。

**2.7 暴露评估**

**2.7.1 eDII**

该指数使用Kanauchi等人（Kanauchi等人，2019年）开发的方法计算得出，包括8种促炎食物（红肉、加工肉类、内脏肉、其他鱼类、鸡蛋、含糖饮料、番茄和精制谷物）和8种抗炎食物（绿叶蔬菜、深黄色蔬菜、果汁、油性鱼类、咖啡、茶、葡萄酒和啤酒或其他酒精饮料）。根据Kanauchi等人确定的 serving 数量切点，高、中和低摄入量的促炎食物组分别得分为+2、+1和0。同样，抗炎食物组的得分分别为?2、?1和0。所有16个成分的得分总和范围从?16到+16，得分越高表示炎症潜力越大。值得注意的是，eDII同时包括了与全身炎症有明确关联的促炎和抗炎食物组，提供了一种简化的、基于食物的方法，减少了对复杂营养数据库的依赖，并最小化了与营养估计相关的潜在误差。

**2.7.2 MEDI-LITE**

MEDI-LITE指数由Sofi等人（Sofi等人，2014年）开发的方法计算得出，包括九种不同的食物类别：水果、蔬菜、谷物、豆类、鱼类和鱼类产品、肉类和肉类产品、乳制品、酒精和橄榄油。每种传统上属于地中海饮食的食物类别，如水果、蔬菜、谷物、豆类和鱼类，根据研究开发中建议的摄入量，被赋予一个分数，分数范围从最高摄入量的2分到最低摄入量的0分。对于肉类和乳制品，根据Sofi等人（Sofi等人，2014年）的研究，低摄入量得分为2分，中等摄入量为1分，高摄入量为0分。对于橄榄油的摄入量，每日摄入量得分为2分，频繁使用得分为1分，偶尔摄入得分为0分。由于文化和宗教原因，酒精消费非常罕见，尤其是在伊朗女性中，另一方面，消费者通常避免报告他们的消费情况，因此我们没有记录酒精消费，并在Medi-Lite评分中将其排除。因此，Medi-Lite的最高可能分数是16分而不是18分。更高的Medi-Lite分数表示更严格地遵循地中海饮食。

2.7.3 DAL
DAL指数是使用以下公式计算的：DAL（毫当量/天）= PRAL + [(体表面积（平方米）× 41（毫当量/天）] / 1/73 平方米]。潜在的肾脏酸负荷（PRAL）和体表面积（BSA）的计算方法如下：PRAL（毫当量/天）= (0.49 × 蛋白质（克/天）+ (0.037 × 磷（毫克/天）- (0.021 × 钾（毫克/天）- (0.026 × 镁（毫克/天）- (0.013 × 钙（毫克/天）)。BSA（平方米）= 0.007184 × 身高（厘米）^0.725 × 体重（千克）^0.425（Scialla和Anderson 2013）。更高的DAL分数表示饮食的酸性潜力更高。

2.8 统计分析
数据分析使用了社会科学统计软件包（SPSS）25版本。数据的正态性通过直方图和Kolmogorov–Smirnov分析进行评估。连续变量和分类变量的群体特征分别以平均值±标准差（SD）和数量（百分比）表示。通过独立样本t检验和卡方检验分别比较有痛经和无痛经的学生之间的变量平均值和分布。使用皮尔逊相关系数（r）计算饮食指数与VAS分数之间的相关性。线性回归分析用于评估饮食指数每个单位增加与VAS分数之间的关联，并调整了潜在的基于文献的混杂因素，包括年龄、初潮年龄、教育水平、体力活动、BMI和能量摄入。为了研究饮食指数的遵守情况与痛经相关结果之间的关联，我们将每个饮食指数分为代表低、中、高三个遵守水平的三分位数。在原始模型和调整模型中进行了逻辑回归分析（考虑了相关混杂因素），以估计这些遵守水平下原发性痛经、严重痛经和严重痛经相关并发症的比值比。最低三分位数作为参考组，计算第二和第三三分位数的比值比（OR）以评估关联强度。报告了95%置信区间（CI）的OR，p值<0.05被认为具有统计学意义。为了补充回归分析，我们使用ROC曲线分析评估了饮食指数区分痛经状态的判别能力。计算了曲线下面积（AUC）以评估模型的准确性，AUC大于0.7的模型被认为具有可接受的准确性。此外，在适用的情况下，确定了完全敏感性和特异性的截止点。

3 结果
研究参与者的群体特征在表1中呈现。与没有痛经的人相比，有痛经的人在VAS、VMS以及碳水化合物、纤维和维生素C的饮食摄入量方面得分显著更高（p值<0.05）。两组在参与者年龄、初潮年龄、BMI、体力活动、教育水平以及能量、蛋白质、脂肪、维生素E、钙的饮食摄入量以及包括DAL、eDII和MEDI-LITE在内的饮食指数方面没有显著差异（所有p值>0.05）。

表1. 研究参与者的群体特征。
| 组别 | 痛经（n=57） | 无痛经（n=48） |
|------|-----------|-----------|
| 年龄（岁）| 22.6±2.12 | 23.0±2.06 |
| 初潮年龄（岁）| 12.8±1.31 | 13.0±1.25 |
| BMI（kg/m2）| 21.6±1.91 | 22.0±1.83 |
| 体力活动 | 7.5±1.14 | 7.4±0.87 |
| 教育水平 | 0.200 | 0.200 |
| 本科生（%）| 80.0 | 71.4 |
| 硕士及以上（%）| 20.0 | 28.2 |
| VAS | 71.1±11.99 | 1.6±1.27 |
| VMS | <0.001 | <0.001 |
| 0级 | 48（100%） | — |
| 轻度（1级） | 7（12.3%） | — |
| 中度（2级） | 37（64.9%） | — |
| 饮食摄入量 |
| 能量（Kcal/天）| 1968±482 | 2135±503 |
| 碳水化合物（g/天）| 375±177 | 309±132 |
| 蛋白质（g/天）| 88.3±36.0 | 80.0±37.0 |
| 脂肪（g/天）| 89.2±23.4 | 55.3±25.1 |
| 纤维（g/天）| 22.3±12.3 | 15.7±6.1 |
| 维生素C（mg/天）| 131.5±65.0 | 71.5±35.6 |
| 维生素E（mg/天）| 19.7±7.1 | 18.9±6.3 |
| 钙（mg/天）| 857±323 | 807±327 |
| 饮食指数 |
| eDII | 1.2±1.65 | 1.4±1.23 |
| MEDI-LITE | 6.5±1.81 | 6.9±1.54 |
| DAL（毫当量/天）| 37.9±32.0 | 46.1±28.6 |

表2显示了研究参与者中饮食指数与VAS分数之间的相关系数。饮食指数与VAS没有相关性，eDII、MEDI-LITE和DAL与VAS分数的相关系数分别为-0.027、-0.098和-0.116。

表3展示了饮食指数与VAS分数之间线性回归分析的结果。研究发现，每个饮食指数的一个单位增加（包括eDII（β=-0.39，95% CI (-5.17, 4.39)，p值=0.871）、MEDI-LITE（β=-1.80，95% CI (-5.89, 2.29)，p值=0.385）和DAL（β=-0.13，95% CI (-0.36, 0.10），在最终调整后的模型中与VAS分数没有显著关联。

表4显示了饮食指数各三分位数与痛经的比值比（OR）和95%置信区间（CI）。在逻辑回归的原始模型中，没有一个饮食指数与痛经相关。在考虑了潜在混杂因素的调整模型中，也没有观察到饮食指数与痛经之间的显著关联。

注：分析调整了年龄、初潮年龄、教育水平、体力活动、BMI和能量摄入。缩写：DAL，饮食酸负荷；eDII，经验性饮食炎症指数；MEDI-LITE，基于文献的地中海饮食遵守得分；VAS，视觉模拟量表；VMS，语言多维评分系统。图1和表S1、S2显示了饮食指数与痛经严重程度和并发症之间的关联。如图1A和B（表S1）所示，在饮食指数最高三分位数与最低三分位数之间的调整后OR没有统计学意义。具体来说，eDII的OR（95% CI）为0.75（0.26–3.59；p=0.927），MEDI-LITE的OR为0.69（0.17–2.73；p=0.598），DAL的OR为1.69（0.57–4.98；p=0.340）。ROC曲线分析用于评估饮食指数在区分痛经状态方面的敏感性和特异性。ROC曲线下面积（AUC）用于评估模型的准确性，AUC大于0.7的模型被认为具有可接受的准确性。然而，一些先前的研究表明，不健康的饮食习惯与痛经的发生率较高有关（Sundari等人，2020年）。某些食物，如含咖啡因的饮料（Monday等人，2019年）、即食餐和零食（Najafi等人，2018年）、每天饮用超过4杯茶和可乐（Hailemeskel等人，2016年），以及谷物和海鲜摄入量低（Alammar等人，2020年），都与痛经及其严重程度呈正相关。另一方面，关于饮食摄入，至少有两项研究报道了每天吃早餐与痛经之间的保护性关系（Tadese等人，2021年；Fitrianingsih和Santanu，2021年）。然而，在我们的研究中，我们无法调查早餐摄入与痛经之间的关系，因为饮食摄入并未被纳入任何eDII、MED-LITE和DAL指数的计算中。此外，也有研究报道了维生素D、E和K以及钙、镁、锌和溴等微量营养素对痛经的有益作用（Naz等人，2020年；Kartal和Akyuz，2018年）。由于我们将饮食作为炎症指数和DAL的一部分进行考察，因此与痛经相关的潜在有益和有害的营养成分的总体效应可能在这些指数内部相互抵消，这可能导致我们在研究中观察到的指数与痛经之间的关联不显著。不同研究结果之间的差异可能归因于研究设计、样本大小、社区间的饮食习惯和模式、食物摄入测量方法、痛经症状评估方法的不同，以及研究中未能正确区分原发性和继发性痛经。另一方面，由于痛经是由月经引起的一种短暂且持续时间较短的现象，通常只持续几天，因此在痛经期间及之前的营养评估比年度食物摄入量和总体饮食指标的评估更为有效。因此，这也可能是我们研究中饮食指数与痛经之间缺乏统计显著性的原因之一。一些草药饮料，如洋甘菊（Niazi和Moradi，2021年）和茴香（Shahrahmani等人，2021年），在先前的系统评价中显示出对痛经疼痛的有益作用。一个人在痛经期间的饮食影响可能比他们过去一个月或一年的饮食更为重要。这突显了通过明智的食物选择来帮助管理痛经的潜力。我们的研究有几个优点：首先，我们研究了包括eDII、MED-LITE和DAL在内的各种饮食指数与大学生痛经发生几率之间的关联。饮食摄入量由受过培训的营养师通过面对面访谈并使用经过验证的FFQ（食物频率问卷）进行评估。此外，还采用了多种分析方法，包括相关性分析、多变量回归和ROC曲线分析来探讨潜在的关联。然而，这项研究也存在一些局限性：其横断面设计排除了因果关系的推断，相对较小的样本大小可能限制了检测微弱关联的统计能力。尽管使用经过验证的FFQ可能减少了饮食摄入量的测量误差，但仍然存在回忆偏差等固有局限性。此外，由于痛经是一种偶发性状况，年度饮食评估可能无法充分反映影响疼痛程度的短期饮食变化或经前饮食模式。另外，由于文化和宗教因素导致酒精摄入量极少且报告不足，我们在MEDI-LITE评分中排除了这一因素，这可能会影响其有效性和与其他非伊朗研究的可比性。即使调整了一些潜在的混杂因素，未测量和未知的混杂因素仍可能造成混杂效应。此外，由于我们的研究对象仅限于大学生，因此缺乏显著发现可能部分归因于他们饮食摄入的同质性。此外，我们的结果对于更广泛的女性群体（特别是接受痛经临床治疗的女性）的普遍性也可能有限。未来的研究应采用前瞻性设计，跟踪多个周期内的饮食摄入和月经症状，以明确时间关系。每日食物日记或在经前和月经期间的重复24小时回忆可能比FFQ提供更敏感的数据。总之，本研究未发现包括eDII、MED-LITE和DAL在内的饮食指数与原发性痛经之间存在显著关联。需要进一步的研究来明确这种关系，并识别其他潜在的饮食风险因素。我们建议未来的研究还应关注痛经疼痛期间及之前的饮食摄入与痛经症状之间的关系，可以使用详细的食物记录问卷或24小时回忆方法。