应用因子分析与结构方程模型探索膳食模式与高血压的关系*

朱 婷 方志峰 杨 虹 王启淳 赵 琳 刘玄华 陈玉柱 李忠友， 唐振柱，△

应用因子分析与结构方程模型探索膳食模式与高血压的关系*

朱 婷1方志峰2杨 虹2王启淳2赵 琳2刘玄华2陈玉柱2李忠友1，2唐振柱1，2△

目的 了解广西居民膳食模式的特点，初步探索不同膳食模式与高血压的关系。方法 利用2009年“中国健康与营养调查”项目资料，选取广西6市县18岁及以上居民作为调查对象。采用因子分析和结构方程模型相结合的方法研究膳食模式与高血压的关系。结果 高血压患病率为21.9%，其中男性患病率为21.4%，女性患病率为22.4%。因子分析得出5种膳食模式，结构方程模型显示，年龄、BMI及酒肉模式（以瘦猪肉、酒类因子载荷较大）是高血压患病的主要因素（其直接作用分别为0.437、0.196和0.070），现代模式与饮品零食模式，调味品模式与传统模式关系较大。logistic回归模型显示，酒肉模式增加高血压风险1.599倍（OR＝1.599，95%CI：1.053～2.429）；调味品模式为1.585倍（OR＝1.585，95%CI：1.040～2.416）。结论 膳食模式中的酒肉模式与高血压具有密切关系，减少居民膳食中酒精、肉类和油盐的摄入量，对预防和控制高血压具有重要意义。

高血压 膳食模式 因子分析 结构方程模型

高血压是常见的慢性病之一，近50年来我国高血压患病率呈明显上升趋势，按人口数量和结构推算，每10个成年人中有2人患有高血压［1］。研究表明，年龄、吸烟、饮酒、不良饮食习惯等是导致高血压患病的重要危险因素［2］。近几年，膳食模式的研究已经逐渐成为探讨膳食与慢性疾病关系的一个重要方法［3-4］，因子分析划分的膳食模式根据因子得分评价其作用，但只是在同一个膳食模式内部比较，而未能分析各膳食模式间的关系，及对疾病直接和间接的影响。Joreskog等人提出的结构方程模型结合了通径分析和因子分析，通过研究观测变量分析潜在变量间直接和间接的关系，同时还考虑了误差和个体差异［5］。赵铁牛等研究表明验证性因子分析可以弥补探索性因子分析的不足［6］。本研究采用因子分析和结构方程模型相结合的方法，初步探索广西居民的膳食模式与高血压的关系，现将分析报告如下。

对象与方法

1.对象

本研究选取“中国健康与营养调查”项目广西调查点2009年数据，抽样方法详见文献［7］，将1008名18岁及以上有完整膳食调查资料和体测数据的居民纳入为本研究。

2.方法

（1）一般情况调查 采用统一的调查表，收集调查对象基本人口学特征及研究的相关信息，并进行体格检查和血压测量。调查员均经严格培训，测量仪器型号统一，均通过计量部门认证。

（2）膳食调查 结合使用食物频率和油盐称重资料，对摄入量较小的食物进行合并，最后得到21类食物每天的摄入量。

（3）评价及分类标准 高血压诊断标准：收缩压≥140mmHg和／或舒张压≥90mmHg，有高血压病史及服药2周以上者判定为高血压［1］；超重、肥胖的判定标准：根据《中国成人超重和肥胖症预防控制指南》［8］。

3.统计

（1）因子分析

采用统计软件包SPSS19.0对数据进行描述分析、因子分析和logistic回归分析；依据食物因子载荷量和组合的特点划分和命名膳食模式，因子得分按百分位数法分为T1、T2、T3三个水平。

（2）结构方程

运用AMOS17.0软件构建膳食模式与高血压的结构方程模型，将因子分析得出的各膳食模式及调查人群特点作为结构方程的外因潜在变量（ξ）；膳食模式中各种食物作为外观察变量（X）、将体检出的高血压和高血压病史作为内因观察变量（Y）、高血压为内因潜在变量（η）。以拟合配适度评价理论模型与实际数据的一致性程度，分为绝对适配度指数、增值适配度指数和简约适配度指数［5，9］。详见表 3。

结 果

1.人群基本情况

本研究共纳入1008名调查对象，其中男性491名（占48.7%），女性517名（占51.3%），平均年龄为（49.11±15.78）岁。检出高血压患者221人，患病率为 21.9%，以年龄 65～岁（43.4%）、离异／丧偶（34.2%）、文化水平小学组（27.9%）、职业类型脑力劳动（30.2%）、BMI为肥胖（35.7%）者患病率较高，差异有统计学意义（p＜0.001），见表1。

2.膳食模式

（1）因子分析 KMO检验为0.686，Bartlett球形度检验为0.000，膳食模式的因子分析具有统计学意义，特征值均大于 1，分别为 2.918、1.700、1.475、1.290、1.180，5个因子方差贡献率 40.777%，分别为13.897%、8.095%、7.023%、6.142%、5.620%。因子1命名为现代模式，以蛋类、水产类、禽肉类、大豆类、面食糕点、水果及其他肉类的载荷较高；因子2命名为传统模式，主要以淀粉类、新鲜蔬菜、咸菜和肥猪肉载荷较高；因子3命名为调味品模式，油脂和盐载荷量最高；因子4命名为饮品零食模式，以奶及制品、咖啡和零食小吃载荷较高，饮料的载荷仅在因子4显示；因子5命名为酒肉模式，酒类和瘦猪肉的载荷较高，见表2。

（2）膳食模式的人群特征 性别分布显示，传统模式、调味品模式和酒肉模式的T3中男性居民比例较高，饮品零食模式T3中女性占比较高。年龄分布显示，传统模式和调味品模式T1的平均年龄均比T3高。职业分布显示，现代模式和调味品模式T3中从事服务业者占的比例较高；传统模式T3中体力劳动者占比较高；饮品零食模式的T3中脑力劳动者占的比最高；酒肉模式T3中服务行业和脑力劳动者较高。经济收入分布显示，现代模式、饮品零食模式和酒肉模式T3中家庭年收入大于10000元者占的比例较大。文化水平分布显示，现代模式、饮品模式和酒肉模式T3中高中学历占比例较大。以上差异均有统计学意义（p＜0.05）。

表1 广西调查点居民高血压患病情

3.结构方程模型

（1）模型的配适度 经过修正后的膳食模式与高血压关系的理论模型与实际数据具有一致性，拟合度较好，各配适度指数较优。见表3。

表2 5种膳食模式的因子负荷

表3 整体模型适配度检验摘要表

（2）膳食模式与高血压的关系 修正后的结构方程模型显示，年龄因素对高血压的作用较大，直接作用为0.437，间接作用为0.350和0.252；其次为BMI因素，直接作用为0.196，间接作用为0.158和0.113；酒肉模式直接作用为 0.070，间接作用为 0.056和0.040；人群特征因素和调味品模式对高血压的作用较小。其他膳食模式与高血压的路径系数检验结果不显著（P＞0.05），不符合结构方程。膳食结构间的关系显示，除调味品模式外，现代模式与其他3种膳食模式均有关系，与饮品零食模式间的参数最大为0.6；而调味品模式与传统模式的关系较大，参数为0.25，见表4。图1为膳食结构与高血压关系的结构方程的最终模型图。

（3）多因素logistic回归 调整年龄、BMI及其他人口学因素的logistic回归模型显示，酒肉模式增加高血压风险 1.599倍（OR＝1.599，95%CI：1.053～2.429）；调味品模式则为1.585倍（OR＝1.585，95%CI：1.040～2.416）。结果与结构方程模型一致。

图1 膳食模式与高血压关系结构方程模型图

表4 膳食模式间的关系

讨 论

本研究结果显示调查对象的高血压患病率为21.9%，低于全国同等经济水平省份的患病率23.59%［10］。其中65岁以上、离异或丧偶、小学文化水平、从事脑力劳动、超重肥胖的人群患病率较高。

通过因子分析发现广西成年居民的膳食模式主要有现代模式、传统模式、调味品模式、饮品零食模式和酒肉模式，结构方程模型的结果显示其中的酒肉模式和调味品模式与人群患高血压有关，与多因素logistic回归分析结果一致。酒肉模式的人群为文化和收入较高的男性服务业和脑力劳动者，其猪肉和酒精的摄入量较大。有研究表明饮酒模式是男性居民高血压发生的危险因素，以摄入大量红肉、加工肉制品及高脂肪食品的西方模式增加心血管疾病风险［11］。调味品模式人群油脂和盐的摄入量较大，但对高血压作用相对较小，可能与其和传统模式存在联系有关。美国高血压防治推荐干预膳食模式（DASH）将每天钠的膳食摄入量控制在2300mg以内，以降低高血压的发病风险［12］。因此，减少居民膳食中酒精、红肉和油盐摄入量，对预防和控制高血压具有重要意义。

本研究未发现现代模式与高血压有显著关系，现代模式与罗亚洲等［13］研究发现的健康模式相似（均包含面食、牛羊、禽肉、水产品、蛋类、豆类），但健康模式对高血压有保护作用，与其不一致的原因可能是现代模式的蔬菜载荷较小。本研究的传统模式虽摄入大量蔬菜，但同时咸菜和肥肉的载荷也很高，未发现与高血压有显著关系，这与Young Ok Kim等［14］研究未发现东方传统膳食模式对患高血压有保护作用的结果一致。饮品零食模式人群为文化和收入较高的女性脑力劳动者，相关研究表明收入水平、受教育程度、居住地区及体力活动水平是影响零食消费的主要因素［15］，而中国对含糖饮料的消费率女性显著高于男性［16］。

本研究仍存在一定的局限性。因子分析的方差累积贡献率偏低，对总体食物的代表性有一定影响。再者研究证实，一个配适度良好的模型通常是不稳定的，模型无法复制于其他样本，即与本研究的样本观察数据契合度好，但与其他样本的观察数据配适度可能不佳［17］。本研究的数据只截取了“中国健康与营养”项目2009年广西的数据，属于横断面调查，还需结合历年随访的数据做进一步验证。

［1］刘力生.中国高血压防治指南2010.中华高血压杂志，2011，19（8）：701-708.

［2］刘红艳，彭辉，刘奥博，等.中国人原发性高血压危险因素Meta分析.中国心血管杂志，2009，14（3）：205-209.

［3］朱谦让，袁宝君，戴月，等.膳食模式与高血压关系的研究进展.江苏预防医学，2013，24（2）：41-43.

［4］Tucker KL.Dietary patterns，approaches，and multicultural perspective.Applied Physiology，Nutrition，and Metabolism，2010，35（2）：211-218.

［5］吴明隆主编.结构方程模型AMOS的操作与应用.重庆：重庆大学出版社，2010：12-15.

［6］赵铁牛，王泓午，刘桂芬.验证性因子分析及应用.中国卫生统计，2010，27（6）：608-609.

［7］翟凤英主编.中国居民膳食结构域营养状况变迁的追踪研究.北京：科学出版社，2009：4-5.

［8］卫生部疾控司编著.中国成人超重和肥胖症预防控制指南.北京：人民卫生出版社，2006：11-12.

［9］张岩波.应用结构方程模型须注意的若干问题.中国卫生统计，2009，26（3）：308-310.

［10］田野，陈娟，王海鹏，等.1991-2009年我国成人高血压流行趋势分析.中国预防医学，2014，15（2）：138-142.

［11］Zumin Shi，Taylor AW，Atlantis E，et al.Empirically Derived Dietary Patterns and Hypertension.Curr Nutr Rep，2012，1：73-86.

［12］Mandy WK，Martin CW，Harry HW，et al.Compliance with the Dietary Approaches to Stop Hypertension（DASH）Diet：A Systematic Review.PLOS ONE，2013，8（10）：1-8.

［13］罗亚洲，陈显文，廖国忠，等.江阴市居民膳食模型与高血压的关系.中国公共卫生，2009，25（3）：314-316.

［14］Young Ok Kim.Dietary patterns associated with hypertension among Korean males.Nutrition Research and Practice，2009，3（2）：162-166.

［15］王志宏，王惠君，于文涛，等.中国中老年人1991-2006年零食消费率变化及影响因素研究.中国食物与营养，2010（1）：43-46.

［16］李冬华，于冬梅，赵丽云.中国九省成人含糖饮料消费及添加糖摄入量的趋势分析.卫生研究，2014，43（1）：70-72.

［17］MacCallum RC，Roznowski M，Necowitz LB.Model modifications in covariance structure analysis：The problem of capitalization on chance.Psychological Bulletin，1992，111（3）：490-504.

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

Zhu Ting，Fang 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

*：美国国立卫生研究院科研项目（R01-HD30880，DK056350，R01-HD38700）

1.广西医科大学公共卫生学院营养与食品卫生教研室（530000）

2.广西壮族自治区疾病预防控制中心

△通信作者：唐振柱，E-mail：tangzhzh＠163.com

郭海强）