膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险关联的meta分析*

刘祖望 王玉梅

中国医科大学附属盛京医院宁养病房(110022)

膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险关联的meta分析*

刘祖望 王玉梅△

中国医科大学附属盛京医院宁养病房(110022)

目的 探讨膳食纤维和碳水化合物的摄入量与乳腺癌发生风险的关系。方法 参照Cochrance协作网制定的检索策略进行检索，电子数据库包括：MEDLINE(1966年-2014年)、Web of Science(1945年-2014年)、万方(1998年-2014年)和CNKI(1915年-2014年)。采用STATA 12.0软件进行分析，计算相对危险比(RR)与其95%可信区间(95%CI)评价膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险的具体关联。结果 最终16项队列研究符合纳入标准进入本meta分析，共包括475937例乳腺癌患者。多因素meta回归分析结果表明：膳食纤维摄入量与乳腺癌发生风险呈负相关，摄入越高乳腺癌发生风险越低(RR=0.92，95%CI=0.86～0.98，P< 0.001)；然而，碳水化合物的摄入量与乳腺癌发生风险呈正相关，摄入量越高乳腺癌发生风险亦越高(RR=0.99，95%CI=0.91～1.07，P< 0.001)。结论 膳食纤维摄入量与乳腺癌发生风险呈负相关，而碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险呈正相关。

膳食纤维 碳水化合物 乳腺癌 发生风险 meta分析

乳腺癌是我国女性常见的恶性肿瘤之一，近年其发病率和死亡率逐渐上升，严重威胁着女性的生命健康[1]。流行病学研究结果表明，欧美发达国家乳腺癌的发病率明显高于发展中国家，但近年来我国大城市乳腺癌发病率逐渐接近欧美发达国家的趋势[2]。大量研究表明，饮食中的膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌的发生密切相关。膳食纤维具有离子和有机化合物吸附作用的重要生理功能，通过吸附人体肠道内被微生物酶催化形成的游离型雌激素，降低重新吸入血液中雌激素的量，进而减少激素扩散入组织中而作用在靶器官的几率，降低乳腺癌发生的危险。过多的摄入碳水化合物，会使乳腺癌发生风险增加。碳水化合物通过增加血液中葡萄糖和胰岛素的浓度，从而促使乳腺癌的发生。近年来，越来越多的研究证实了膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险的关联性，但各研究结果仍存争议。因此，本研究采用meta分析方法探讨膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险的具体关联，为乳腺癌的早期预防和控制提供科学依据。

材料和方法

1.资料检索

方法参照Cochrance协作网所建议的检索策略进行检索，电子数据库包括：Web of Science(1945年至2014年)、MEDLINE(1966年至2014年)、中国知网(1915年至2014年)和万方(1998年至2014年)。文献检索策略采用主题词和自由词相结合的方式，中文检索词主要包括：膳食纤维、可溶性膳食纤维、不溶性膳食纤维、碳水化合物、糖类化合物、乳腺肿瘤、乳腺癌等；英文检索词包括：soluble dietary fiber、dietary fiber、insoluble dietary fiber、carbohydrate、carbohydrates、carbohydrate compounds、saccharide compounds、breast neoplasm、breast tumor、breast cancer、breast adenocarcinoma等。同时辅以手工检索相关纳入文献的参考文献。

2.纳入标准与排除标准

纳入标准：(1)关于膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌患者发生风险关联的临床研究；(2)所有入组患者均需符合乳腺癌的诊断标准；(3)纳入的文献需提供完整的数据资料(如膳食纤维摄入量以及碳水化合物摄入量、样本量大小、随访时间等数据)；(4)纳入文献的语言均需为中文或英文。剔除不符合纳入标准的文献。

3.数据提取与质量评价

使用统一制定的数据采集表，由两位研究者根据纳入与排除标准分别独立筛选并提取纳入文献的数据资料，数据信息主要包括：第一作者、发表时间、语言、国家、种族、样本量大小、随访时间、绝经状态、膳食纤维摄入量、碳水化合物摄入量等。对本研究所有纳入文献质量均采用非随机研究的系统评价方法评价，从盲法、分组方法、所有研究的病例纳入分析、诊断标准、研究基线、混杂因素的控制6个方面分别进行评价，每项3分，总分为18分，如大于12分则为高质量文献[3]。

4.统计学方法

使用固定效应模型或随机效应模型计算相对危险比(RR)及其95%可信区间(95%CI)评价膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险的相关性，并对合并效应值的显著性进行Z检验。研究间异质性使用Cochran Q检验进行评价，如P< 0.05则提示异质性显著；同时，采用I2检验定量评价异质性的大小，I2值越大则提示异质性越明显；若异质性检验P< 0.05或I2> 50%，则提示研究间存在异质性，而采用随机效应模型进行分析，反之采用固定效应模型进行分析[4]。使用倒漏斗图与Egger线性回归分析所纳入文献是否有发表偏移以评价分析结果的真实可靠性[5]。本meta分析统计软件采用STATA 12.0(Stata Corp，College Station，TX，USA)。

结 果

1.纳入研究的基线特征

结果最初检索到相关文献78篇，根据题目和摘要剔除29篇，阅读全文并评价数据的完整性后剔除31篇，最后16项队列研究符合标准进入本meta分析[6-21]。文献的纳入筛选流程见图1。

所纳入研究的发表时间为1992年至2012年。16项队列研究被纳入本meta分析，共包括475937例乳腺癌患者。纳入本研究的基线特征与质量评价见表1。

2.meta分析结果

多因素meta回归分析结果显示：膳食纤维摄入量与乳腺癌发生风险呈负相关，摄入越高乳腺癌发生风险越低(RR=0.92，95%CI=0.86～0.98，P< 0.001)(图2).

然而，碳水化合物的摄入量与乳腺癌发生风险呈正相关，摄入量越高乳腺癌发生风险亦越高(RR=0.99，95%CI=0.91～1.07，P< 0.001)。此外，摄入高量的碳水化合物会引起血糖生成指数(RR=1.07，95%CI=1.00～1.14，P< 0.001)和血糖负荷(RR=1.03，95%CI=0.94～1.12，P< 0.001)增高，从而导致乳腺癌患者的发病率上升。本研究逐一剔除纳入研究进行敏感性分析以衡量单一研究对总体分析结果的影响，结果显示无单一研究对原始分析结果的统计学意义产生显著影响(图3)。

倒漏斗图显示图形对称，表明无明确发表偏移。采用Egger线性回归分析进一步证实了纳入文献无发表偏移(均P> 0.05)(图4)。

讨 论

乳腺癌是威胁全球女性生命与健康的主要疾病之一，中国是乳腺癌的低发地区，但近年来我乳腺癌发病率明显增加并有超越欧美发达国家的趋势。此结果大部分是由于生活饮食习惯不良所致，并非由遗传因素引起。国内外开展了大量的流行病学和病因学调查，对乳腺癌的保护和危险因素的认识不断深入。最新研究显示，膳食纤维和碳水化合物的摄入量与乳腺癌的发病密切相关[19]。

本meta分析结果发现，膳食纤维摄入量与乳腺癌发生风险呈负相关，摄入越高乳腺癌发生风险越低，这与国外文献报道基本一致[15]。高量膳食纤维饮食对乳腺癌有保护作用，并随着摄入量的增加，其保护作用增强，这可能是由于纤维减少了血液中诱导乳腺癌雌性激素的比率，从而降低了乳腺癌发生的危险性。王立群等研究亦表明摄入高膳食纤维能减少脂肪吸收，可抑制激素合成，从而能预防乳腺癌[22]。为进一步证实该结论的真实性与可靠性，研究采用多因素meta回归分析，结果发现，高量摄入蔬菜、水果和谷物中的纤维均可显著降低乳腺癌患者的发病率，提示膳食纤维可能是乳腺癌的保护因素。然而，碳水化合物的摄入量与乳腺癌发生风险呈正相关，摄入量越高乳腺癌发生风险亦越高。相关资料显示，12～49岁女性平均每天摄入357克碳水化合物，约占摄入总能量的64%。女性每天摄入的碳水化合物如占总能量的62%或以上，她们患乳腺癌的危险性是摄入碳水化合物少于53%女性的2.2倍[23]。此外，本研究还发现碳水化合物摄入过高可迅速提高人体血糖生成指数与血糖负荷，从而引致细胞分裂和血雌激素水平增高，最终促使乳腺癌的发生。故推测过多的摄入碳水化合物可能是导致乳腺癌发生风险增加的重要因素之一。

尽管所有研究均有明确的纳入标准，然而由于meta分析本身属于回顾性研究，可能存在选择性偏移，影响结果的可信度。再者由于无法完整获得纳入研究的原始数据，从而限制了本研究对于其他潜在风险与乳腺癌发生的具体关联进行探讨，而这些因素对结果存在着不同程度的影响，因此对膳食纤维和碳水化合物摄入与乳腺癌的发病风险有待于更细致、深入的研究。

综上所述，膳食纤维摄入量与乳腺癌发生风险呈负相关，摄入量越高其发病率越低，碳水化合物摄入量与乳腺癌发病率呈正相关，摄入量越高其发病率越高。由于本研究存在着上述局限性，因此，尚需进一步扩大样本量以及进行亚组分析研究来对膳食纤维和碳水化合物摄入量与乳腺癌发生风险的相关性进行探讨。

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(责任编辑：郭海强)

晚期胃癌预后评估体系的建立及应用研究(L2014314)

发表年限国家病例数年龄(岁)随访时间(月)月经状态质量评分ShikanyJM2012美国611563.6±7.196绝经后13WenW2009中国616-88.2绝经前11ParkY2009美国185598-84绝经后12SuzukiR2008瑞典51823-99.6绝经后12SonestedtE2008瑞典54463(46～81)123.6绝经后12MarutiSS2008美国2858661(50～76)36绝经后14LajousM2008美国181246.0±6.0108绝经前13CadeJE2007英国60744.8±4.5-绝经后10HolmesMD2004美国3786-216绝经前11ChoE2003美国71436.0±5.096绝经后12TerryP2002美国2536-194.4绝经前11SieriS2002美国5658.6±5.466绝经后11Horn-RossPL2002美国111526-23.9绝经后13VerhoevenDT1997荷兰6257355～6951.6绝经后14KushiLH1992美国459-48绝经后10GrahamS1992美国18586-84绝经后11

△通信作者：王玉梅,E-mail:wangym1@sj-hospital.org