Kompozit Diyet Antioksidan İndeksi (Composite Dietary Antioxidant Index, CDAI), altı besinsel antioksidanın standartlaştırılmış günlük alımlarını tek bir bileşik puanda birleştiren bir diyet göstergesidir; Diyet Fitokimyasal İndeksi (Dietary Phytochemical Index, DPI) ise toplam günlük enerjinin fitokimyasal açıdan zengin gıdalardan gelen yüzdesini ifade eder. Bu kesitsel çalışma, Pekin'deki toplum sağlığı merkezlerinden alınan 60 yaş ve üzerindeki 1845 yetişkinde CDAI ve DPI'nın bilişsel performans ve hafif bilişsel bozukluk (MCI) ile ilişkilerini araştırmıştır. Bilişsel performans Beijing sürümü Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ile değerlendirilmiş, MCI önce eğitim düzeyine göre MoCA taraması ve ardından nörolog değerlendirmesiyle belirlenmiştir.

Tam düzeltilmiş analizde CDAI'daki her 1 birim artış MoCA puanında 0,068 puanlık artışla, DPI'daki her 1 birim artış ise 0,029 puanlık artışla ilişkili bulunmuştur. CDAI ayrıca MCI ile ters yönde ilişkiliydi: CDAI'nın en yüksek çeyreğindeki katılımcılarda en düşük çeyreğe göre MCI odds'u daha düşüktü. DPI, MoCA puanıyla pozitif ilişki göstermesine rağmen MCI ile bağımsız ilişkisi istatistiksel olarak anlamlı değildi.

CDAI ve DPI'nın birlikte yüksek olduğu durumda en belirgin ortak ilişki gözlenmiştir. Her iki indeks de en yüksek çeyrekte olan katılımcılarda, her ikisi de en düşük çeyrekte olan gruba göre MCI için OR 0,537 olarak hesaplanmıştır. Bununla birlikte bu sonuç kesitsel bir gözlemsel ilişkiyi gösterir; antioksidan veya fitokimyasal açıdan zengin beslenmenin MCI'yi %46,3 oranında önlediğini kanıtlamaz.

Bazal metabolizma hızı (BMR) ve sistemik immün-inflamasyon indeksi (SII), CDAI ile MoCA arasındaki ilişkinin sırasıyla %8,8 ve %5,9'unu istatistiksel aracılık yoluyla açıklayan değişkenler olarak bulunmuştur. Ancak maruziyet, aracı değişken ve biliş aynı kesitsel analitik çerçevede değerlendirildiğinden zaman sırası belirlenemez ve bu sonuçlar nedensel metabolik veya inflamatuvar mekanizma kanıtı değildir.

Çalışmanın önemli duyarlılık bulgusu, CDAI toplam enerji alımına göre 1000 kcal başına yeniden hesaplandığında MoCA ve MCI ile ana ilişkilerin istatistiksel anlamlılığını kaybetmesidir. Bu nedenle sonuçlar diyet antioksidan yoğunluğunun bağımsız etkisi olarak değil, çalışmada kullanılan özgün CDAI tanımı kapsamında yorumlanmalıdır.

Araştırmanın temel problemi

Yaşla birlikte bilişsel gerileme ve demans riski artarken değiştirilebilir yaşam tarzı ve beslenme faktörlerinin rolü önemli bir araştırma alanıdır. Antioksidan ve fitokimyasal açıdan zengin beslenme örüntülerinin bilişsel sağlıkla ilişkili olabileceğini gösteren önceki çalışmalar bulunmakla birlikte, birden fazla diyet antioksidanını aynı bileşik puanda değerlendiren CDAI ile bitkisel kaynaklı enerji payını gösteren DPI'nın aynı popülasyonda bağımsız ve ortak ilişkileri daha az incelenmiştir.

Bu çalışma yalnız diyet indeksleri ile biliş arasındaki doğrudan istatistiksel ilişkiye bakmamıştır. Araştırmacılar aynı zamanda enerji metabolizmasını temsil eden BMR ile sistemik inflamatuvar durumu yansıtan SII'nın CDAI–biliş ilişkisinde olası açıklayıcı değişkenler olup olmadığını değerlendirmiştir.

CDAI ve DPI Tam Olarak Neyi Ölçüyor?

CDAI, selenyum, çinko, karotenoidler, A vitamini, C vitamini ve E vitamini alımlarını çalışma örneklemindeki ortalama ve standart sapmaya göre standartlaştırıp toplayan göreli bir antioksidan puanıdır; DPI ise meyve, patates dışındaki sebzeler, baklagiller, soya ürünleri, kuruyemişler, tohumlar ve tam tahıllardan gelen enerjinin toplam günlük enerji içindeki yüzdesini ölçer ve tek tek fitokimyasal moleküllerin biyokimyasal konsantrasyonunu doğrudan ölçmez.

CDAI nasıl hesaplandı?

Her antioksidan için günlük bireysel alım, çalışma örneklemindeki ortalamaya ve standart sapmaya göre standartlaştırılmıştır:

CDAI: \( \mathrm{CDAI}=\sum_{i=1}^{6}\frac{x_i-\bar{x}_i}{SD_i} \)

Burada \(x_i\) bireyin ilgili antioksidan için günlük alımını, \(\bar{x}_i\) örneklem ortalamasını ve \(SD_i\) standart sapmayı ifade eder. Altı bileşen selenyum, çinko, karotenoidler, A vitamini, C vitamini ve E vitaminidir.

CDAI bu nedenle doğrudan miligram veya mikrogram birimindeki toplam antioksidan miktarı değildir. Farklı birim ve dağılımlardaki altı besin öğesinin standartlaştırılmış ortak indeksidir.

DPI nasıl hesaplandı?

DPI: \( \mathrm{DPI}=\frac{\text{fitokimyasal açıdan zengin gıdalardan gelen günlük enerji}}{\text{toplam günlük enerji}}\times100 \)

DPI'nin payına meyveler, patates dışındaki sebzeler, baklagiller ve soya ürünleri, kuruyemişler, tohumlar ve tam tahıllar dahil edilmiştir. Patates düşük fitokimyasal içeriği gerekçesiyle hesaplamaya alınmamıştır.

Beslenme nasıl ölçüldü?

Katılımcıların son bir yıldaki olağan tüketimi 28 maddelik bir gıda sıklığı anketiyle yüz yüze değerlendirilmiştir. Tüketim sıklıkları günlük, haftalık, aylık veya yıllık olarak kaydedilmiş; porsiyon tahmininde gıda modelleri ve fotoğraf yardımcıları kullanılmıştır. Mevsimsel ürünler mevsimler arasında ortalanmıştır.

Enerji ve besin alımları China Food Composition Database'in 6. baskısı kullanılarak hesaplanmıştır. Besin takviyeleri kaydedilmediği için CDAI yalnız gıdadan gelen antioksidan maruziyetini temsil etmektedir.

Bilişsel değerlendirme nasıl yapıldı?

Katılımcılara MMSE ve Beijing sürümü MoCA uygulanmıştır. MMSE <24 olan kişiler olası demans açısından dışlanmıştır. Bu ilk taramada eşik eğitim düzeyine göre değiştirilmemiş ve karar eğitimli araştırma personeli tarafından verilmiştir.

MCI tanısı iki aşamalıdır. İlk aşamada MoCA için eğitim düzeyine özgü eşikler kullanılmıştır: okuma yazma bilmeyenlerde 13/14, 1–6 yıllık eğitimde 19/20 ve ≥7 yıllık eğitimde 24/25. İkinci aşamada nörolog; öznel bilişsel değişiklik yakınması, MoCA alanlarından en az birinde bozulma, günlük yaşam aktivitelerinin korunması ve demans bulunmaması ölçütlerini değerlendirmiştir.

Örneklem nasıl oluşturuldu?

Katılımcıların medyan yaşı 70 yıl, kadınların oranı %57,8'dir. Kolayda örnekleme Pekin'deki toplum sağlığı merkezlerinde gerçekleştirildiği için örneklem Çin'in bütün yaşlı nüfusunun olasılıklı temsilcisi değildir.

Sistemik inflamasyon nasıl ölçüldü?

En az 12 saatlik gece açlığından sonra venöz kan alınmıştır. Trombosit, nötrofil, lenfosit ve monosit sayıları ile RDW, hemoglobin ve MCH ölçülmüştür.

SII: \( \mathrm{SII}=\frac{P\times N}{L} \)

SIRI: \( \mathrm{SIRI}=\frac{N\times M}{L} \)

Burada \(P\) trombosit, \(N\) nötrofil, \(M\) monosit ve \(L\) lenfosit sayısını temsil eder.

BMR nasıl değerlendirildi?

Bazal metabolizma hızı InBody 720 biyoelektrik empedans analizörüyle tahmin edilmiştir. Cihaz, ölçülen vücut kompozisyonu ve üreticiye ait özel algoritma üzerinden BMR değeri üretmiştir.

Ölçüm öncesinde katılımcılardan en az 12 saat yoğun egzersiz yapmamaları, en az 4 saat ağır yemek yememeleri, mesanelerini boşaltmaları, metal aksesuarlarını çıkarmaları ve 5–10 dakika ayakta dinlenmeleri istenmiştir.

CDAI ve DPI ile MoCA arasındaki ana ilişki

β katsayısı, diğer model değişkenleri sabit tutulduğunda indeksin bir birimlik değişimiyle ilişkili ortalama MoCA puanı farkını gösterir. Örneğin CDAI için 0,068 değeri klinik olarak “0,068 puanlık tedavi kazanımı” değildir; gözlemsel regresyon katsayısıdır.

Doz–yanıt eğrileri ne gösterdi?

Restricted cubic spline analizlerinde CDAI ve DPI yükseldikçe MoCA puanının artmasıyla uyumlu eğilim görülmüştür. Nonlinearity testleri CDAI için p=0,611, DPI için p=0,883 olduğundan kaynak belirgin doğrusal olmayan ilişki kanıtı bildirmemiştir.

MCI analizinde de nonlinearity p değerleri CDAI için 0,927 ve DPI için 0,873'tür. Bununla birlikte DPI eğrisinin güven aralığı geniştir ve OR=1'i büyük ölçüde kapsamaktadır; dolayısıyla DPI–MCI ilişkisi CDAI kadar istatistiksel olarak sağlam değildir.

CDAI ile MCI arasındaki ilişki

En yüksek ve en düşük CDAI çeyrekleri arasındaki OR 0,669'dur. Bu gözlemsel association, yüksek CDAI'nın MCI'yi doğrudan önlediğinin kanıtı değildir.

DPI ile MCI arasındaki sonuç neden daha ihtiyatlı?

DPI'nın tam düzeltilmiş sürekli analizi OR=0,990 (95% CI: 0,979–1,001; p=0,088) vermiştir. En yüksek DPI çeyreğinin Q1'e göre OR değeri 0,808 (95% CI: 0,612–1,068; p=0,134) olup istatistiksel anlamlılık sınırını geçmemiştir.

Dolayısıyla çalışma DPI'nın bilişsel puanla pozitif ilişkisini desteklerken, DPI'nın tek başına daha düşük MCI odds'u ile bağımsız ilişkisi için yeterince sağlam istatistiksel kanıt sunmamaktadır.

CDAI ve DPI Birlikte Yüksek Olduğunda %46,3 Daha Düşük MCI Sonucu Nasıl Yorumlanmalıdır?

Her iki indeksin de Q4 düzeyinde olduğu grubun, her iki indeksin Q1 düzeyinde olduğu referans grubuna göre MCI için OR değeri 0,537'dir; bu gözlemsel lojistik regresyon sonucu yaklaşık %46,3 daha düşük odds ile uyumludur, fakat kesitsel tasarım nedeniyle diyetin MCI'yi %46,3 oranında önlediği veya bu farkın doğrudan antioksidan ve fitokimyasallardan kaynaklandığı söylenemez.

Ortak diyet analizindeki iki farklı sınıflandırma

MoCA puanı için ortak analizde CDAI ve DPI medyanlarına göre “düşük” ve “yüksek” olarak ayrılmıştır. Hem CDAI hem DPI yüksek olan grubun tam düzeltilmiş MoCA katsayısı düşük–düşük gruba göre β=0,775 (95% CI: 0,180–1,370) olarak bulunmuştur.

MCI analizindeki ortak karşılaştırma farklıdır: burada Q1/Q1, Q4/Q4 ve geri kalan kombinasyonlardan oluşan üç kategori kullanılmıştır. Q4/Q4 grubunun OR değeri 0,537; diğer kombinasyonlardan oluşan grubun OR değeri 0,626'dır.

Bu nedenle MoCA'daki “yüksek–yüksek” ile MCI analizindeki “Q4–Q4” aynı istatistiksel kategori değildir.

BMR ve hematolojik göstergeler bilişle nasıl ilişkiliydi?

Bu katsayıların büyüklükleri değişkenlerin kendi birimlerine bağlıdır; örneğin BMR β değeriyle SIRI β değeri doğrudan “hangisi daha önemli?” şeklinde karşılaştırılamaz.

CDAI hangi potansiyel ara göstergelerle ilişkiliydi?

Tam düzeltilmiş Model 3'te daha yüksek CDAI; daha yüksek BMR ile ilişkiliydi (β=2,254; 95% CI: 0,608–3,900; p=0,007). CDAI ile SII arasında ters ilişki bulundu (β=−3,700; 95% CI: −7,237 – −0,164; p=0,040). MCH ile de pozitif ve sınırda anlamlı bir ilişki vardı (β=0,263; 95% CI: 0,001–0,525; p=0,049).

DPI ise BMR, SII, SIRI, RDW, HGB veya MCH ile tam düzeltilmiş analizlerde istatistiksel olarak anlamlı ilişki göstermedi.

BMR ve SII Gerçekten Diyet ile Biliş Arasında Nedensel Aracılar mı?

Bu çalışma bunu kanıtlamaz; aracılık modellerinde BMR toplam CDAI–MoCA ilişkisinin %8,8'ini, SII %5,9'unu istatistiksel olarak açıklamıştır, ancak kesitsel tasarım maruziyet, aracı ve sonucun zaman sırasını belirleyemediği için bu değerler nedensel biyolojik aracılık yüzdeleri değil, keşifsel istatistiksel aracılık sonuçlarıdır.

Aracılık modelinin nicel yapısı

Aracılık etkilerinin anlamlılığı 5000 bootstrap örneklemesiyle değerlendirilmiştir. Modeller yaş, cinsiyet, eğitim, BMI, sigara, alkol, enerji alımı, hipertansiyon, diyabet, inme ve koroner kalp hastalığı için düzeltilmiştir.

Bununla birlikte BMI hem BMR'yi etkileyen bir karıştırıcı hem de olası nedensel zincirin bir bileşeni olabilir. Yazarlar BMI ayarlamasının bazı senaryolarda overadjustment bias oluşturabileceğini özellikle belirtmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma tasarımı ve katılımcılar

Araştırma, EDNCS kohortunun 2020–2023 başlangıç katılımcılarının kesitsel analizidir. Katılımcılar Pekin'deki toplum sağlığı merkezlerinde düzenli sağlık kontrolüne veya kronik hastalık bakımına gelen 60 yaş ve üzerindeki kişiler arasından kolayda örnekleme ile alınmıştır.

Dahil edilme ölçütleri ≥60 yaş, kapsamlı görüşmeyi tamamlamaya yeterli iletişim yeteneği ve gönüllü yazılı onamdır. Depresyon, travmatik beyin hasarı veya ağır organ işlev bozukluğuna bağlı bilişsel bozukluğu bulunanlar; katılmayı reddedenler ve düzeltilmemiş görme veya işitme bozukluğu bulunanlar dışlanmıştır.

İstatistiksel analiz

Normal dağılmayan sürekli değişkenler medyan ve çeyrekler arası aralık, kategorik değişkenler sayı ve yüzde olarak sunulmuştur. Gruplar Kruskal–Wallis H testi veya ki-kare testiyle karşılaştırılmıştır.

MoCA sonuçları için çok değişkenli doğrusal regresyon, MCI için çok değişkenli lojistik regresyon kullanılmıştır.

Doz–yanıt yapısı restricted cubic spline regresyonuyla incelenmiştir. Düğümler ilgili indekslerin 5., 35., 65. ve 95. persentillerine yerleştirilmiştir. RCS modelleri Model 3'teki bütün kovaryatlar için düzeltilmiştir.

İstatistiksel anlamlılık iki yönlü p<0,05 olarak tanımlanmıştır. Analizlerde SPSS 25.0 ve R 4.5.0 kullanılmıştır.

Aracılık analizi

BMR ve SII için bir mediator model ve hem maruziyet hem aracı değişkeni içeren bir outcome model kurulmuştur. Aracılık oranı dolaylı etkinin toplam etkiye oranı olarak hesaplanmış ve anlamlılık 5000 bootstrap tekrarında değerlendirilmiştir.

LASSO tahmin modeli nasıl kuruldu?

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regresyonu aday değişkenleri küçültme ve değişken seçimi amacıyla kullanılmıştır. λ parametresi 10 katlı çapraz doğrulamayla değerlendirilmiş; daha parsimonious model için 1 standart hata kriteri kullanılmıştır.

Son model yedi değişken içermiştir:

1. Eğitim düzeyi
2. Sigara kullanımı
3. Toplam enerji alımı
4. CDAI
5. SIRI
6. RDW
7. MCH

Bu değişkenler daha sonra MCI olasılığını görsel olarak temsil eden bir nomogram içinde birleştirilmiştir.

LASSO Nomogramı Klinik Kullanıma Hazır mı?

Hayır. Modelin görünen AUC'si 0,731 ve 200 bootstrap tekrarı sonrasındaki optimism-corrected AUC'si 0,728 olsa da doğrulama yalnız aynı çalışma örnekleminde içsel olarak yapılmıştır; bağımsız dış kohort doğrulaması olmadığı için model klinik tarama veya tanı aracı olarak kullanıma hazır kabul edilemez.

ROC analizinde görünen AUC için %95 güven aralığı 0,706–0,756'dır. Decision curve analysis yaklaşık %20–80 eşik olasılığı aralığında model için pozitif net benefit göstermiştir. Bu sonuç yalnız çalışma örneklemindeki karar analizi performansını ifade eder.

Duyarlılık analizleri

Eksik veriler multiple imputation ile ele alındığında CDAI, DPI, BMR ve SII'nın bilişsel sonuçlarla ilişkileri complete-case analizine büyük ölçüde benzer kalmıştır.

Buna karşılık CDAI antioksidan alımlarının toplam enerjiye göre 1000 kcal başına düzeltilmiş biçimiyle yeniden hesaplandığında CDAI–MoCA ve CDAI–MCI ilişkileri artık istatistiksel anlamlı değildi.

Yazarlar özgün CDAI'nın antioksidan alımının hem mutlak miktarını hem de diyet içindeki yoğunluk bileşenini yansıttığını; enerjiye göre düzeltilmiş CDAI'nın ise daha çok yoğunluğu izole ettiğini belirtmektedir. Bununla birlikte bu duyarlılık sonucu, ana CDAI bulgusunun kullanılan indeks tanımına duyarlı olduğunu göstermektedir.

Çalışmanın güçlü yönleri

Araştırma CDAI ile DPI'yı aynı örneklemde hem ayrı hem ortak biçimde değerlendirmiş, bilişsel puan ve MCI sonuçlarını birbirinden ayırmış, olası metabolik ve inflamatuvar açıklayıcı değişkenleri incelemiş ve diyet verisini hematolojik göstergelerle birlikte ele almıştır.

MCI'nin yalnız tek bir MoCA puanına dayanmayıp tarama sonrasında nörolog tarafından değerlendirilmesi de sonuç ölçümünün önemli bir özelliğidir.

İstatistiksel analiz yalnız tek regresyon modeliyle sınırlı değildir; kademeli kovaryat düzeltmesi, RCS, bootstrap aracılık analizi, multiple imputation, LASSO, bootstrap optimism correction, kalibrasyon ve DCA birlikte kullanılmıştır.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

• Kesitsel tasarım neden–sonuç veya zaman sırası kuramaz.
• Kolayda örnekleme sonuçların daha geniş nüfusa genellenebilirliğini sınırlar.
• 28 maddelik FFQ hatırlama yanlılığına ve diyet ölçüm hatasına açıktır.
• Besin takviyeleri kaydedilmediğinden toplam antioksidan maruziyeti eksik tahmin edilmiş olabilir.
• Muhtemel demans MMSE <24 ile, eğitim düzeyine göre düzeltme yapılmadan dışlanmıştır.
• DPI'nın MCI ile bağımsız ilişkisi istatistiksel olarak sağlam değildir.
• BMR doğrudan indirekt kalorimetriyle ölçülmemiş, InBody 720 BIA cihazının özel algoritmasıyla tahmin edilmiştir.
• Fiziksel aktivite, sosyoekonomik durum, depresyon, uyku kalitesi, APOE genotipi ve ilaç kullanımı gibi potansiyel karıştırıcılar bulunmamaktadır.
• BMI'nin aracılık modellerinde ayarlanması bazı nedensel yapılarda overadjustment bias oluşturabilir.
• Enerjiye göre düzeltilmiş CDAI analizinde ana ilişkilerin anlamlılığını kaybetmesi sonuçların indeks hesaplama yöntemine duyarlı olabileceğini göstermektedir.
• LASSO tahmin modeli yalnız iç doğrulama görmüştür; bağımsız dış doğrulaması yoktur.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

Çalışma, incelenen Pekin toplum sağlığı merkezi örnekleminde daha yüksek CDAI ve DPI'nın daha yüksek MoCA puanlarıyla ilişkili olduğunu desteklemektedir.

Daha yüksek CDAI, daha düşük MCI odds'u ile ilişkili bulunmuştur. En yüksek CDAI ve DPI çeyreklerinin birlikte bulunduğu grupta, her iki indeksin de en düşük olduğu referans grubuna göre daha düşük MCI odds'u gözlenmiştir.

BMR ve SII'nın CDAI–MoCA ilişkisinde istatistiksel dolaylı etkileri bulunmaktadır. Bu bulgu enerji metabolizması ve sistemik inflamasyonun gelecekte daha güçlü tasarımlarla araştırılması için hipotez sağlar.

Çalışma ayrıca diyet, inflamasyon, eritrosit parametreleri ve demografik değişkenlerin birlikte kullanıldığı LASSO nomogramının çalışma örnekleminde orta düzey ayırt etme performansına sahip olduğunu göstermektedir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

Çalışma antioksidan veya fitokimyasal açıdan zengin beslenmenin bilişsel gerilemeyi kesin olarak önlediğini göstermez.

CDAI ile biliş arasındaki ilişkinin BMR artışı veya SII azalması üzerinden nedensel olarak gerçekleştiğini kanıtlamaz.

DPI'nın tek başına MCI riskini anlamlı ölçüde azalttığını göstermemektedir.

Her iki indeksin yüksek olduğu grupta görülen OR=0,537 sonucu, beslenmenin MCI oluşumunu %46,3 oranında tedavi veya önleme etkisiyle azalttığı anlamına gelmez.

LASSO nomogramı klinik MCI tanısı koyan doğrulanmış bir araç değildir.

Çalışma belirli bir vitamin, mineral, fitokimyasal, gıda veya takviyenin tek başına bilişsel koruma sağladığını test etmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Associations of Dietary Antioxidant and Phytochemical Indices with Cognitive Function: Mediating Roles of Basal Metabolic Rate and Systemic Inflammation

Yazarlar: Yuebao Fu; Wenjing Wang; Junqiao You; Zijian Cheng; Yuhui Sun; Yijia Liu; Yongye Sun; Yuandi Xi.

Sorumlu yazarlar: Yongye Sun ve Yuandi Xi.

Kurumlar: School of Public Health, Qingdao University, Qingdao, China; School of Public Health, Capital Medical University, Beijing, China.

Dergi: Antioxidants.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Yayın bilgisi: 2026; cilt 15; sayı 5; makale 573. Yayın tarihi: 1 Mayıs 2026.

DOI: 10.3390/antiox15050573

Kaynak türü: Hakemli, açık erişimli kesitsel gözlemsel araştırma makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Çalışma kaynağı: Effect of Dietary Nutrition on the Cognitive Function and Sarcopenia in Middle-Aged and Elderly People (EDNCS) kohortu; kayıt numarası ChiCTR2100054969.

Analiz dönemi: 2020–2023 başlangıç katılımcıları.

Örneklem: Pekin toplum sağlığı merkezlerinden kolayda örneklemeyle alınan 60 yaş ve üzeri 1845 kişi.

Beslenme değerlendirmesi: 28 maddelik FFQ; son bir yıllık olağan tüketim; China Food Composition Database 6th Edition. Besin takviyeleri dahil edilmemiştir.

CDAI: Selenyum, çinko, karotenoidler, A vitamini, C vitamini ve E vitamininin standartlaştırılmış günlük alımlarının toplamı.

DPI: Fitokimyasal açıdan zengin gıdalardan sağlanan günlük enerjinin toplam günlük enerjiye oranı ×100.

Bilişsel değerlendirme: MMSE ve Beijing sürümü MoCA. Olası demans için MMSE <24 taraması; MCI için eğitim düzeyine göre MoCA taraması ve ardından nörolog doğrulaması.

BMR: InBody 720 biyoelektrik empedans analizörü ve üreticiye ait özel algoritmayla tahmin edilmiştir.

Kan göstergeleri: RDW, HGB, MCH, nötrofil, trombosit, lenfosit ve monosit. SII=(P×N)/L; SIRI=(N×M)/L.

İstatistik: Kruskal–Wallis H testi, ki-kare, çok değişkenli doğrusal regresyon, lojistik regresyon, restricted cubic spline, bootstrap aracılık analizi, LASSO, ROC/AUC, kalibrasyon, decision curve analysis ve multiple imputation. İstatistiksel anlamlılık iki yönlü p<0,05.

Yazılım: SPSS 25.0 ve R 4.5.0.

LASSO: 10 katlı çapraz doğrulama; model performansındaki optimism için 200 bootstrap tekrarına dayalı iç doğrulama.

Ek materyaller: Table S1 fitokimyasal gıda maddeleri; S2 LASSO katsayıları ve OR'lar; S3 eksik veri sayıları; S4–S6 multiple imputation analizleri; S7 enerjiye göre düzeltilmiş CDAI sonuçları.

Finansman: National Natural Science Foundation of China, Grant No. 82273620.

Etik onay: Capital Medical University Ethics Committee; Z2019SY052, 15 Ekim 2019 ve 2022SY044, 9 Mart 2022.

Bilgilendirilmiş onam: Bütün katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

Veri erişilebilirliği: Gizlilik ve etik gerekçeler nedeniyle veriler sorumlu yazarlardan talep üzerine alınabilir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Yuebao Fu, Yongye Sun ve Yuandi Xi; metodoloji Yuebao Fu, Wenjing Wang, Zijian Cheng, Yongye Sun ve Yuandi Xi; formal analiz Yuebao Fu ve Wenjing Wang; veri kürasyonu Yuebao Fu, Junqiao You ve Yuandi Xi; ilk taslak Yuebao Fu; süpervizyon Yongye Sun ve Yuandi Xi; proje yönetimi ve finansman temini Yuandi Xi tarafından yürütülmüştür.

Temel yöntemsel sınırlılık: Kesitsel tasarım nedeniyle diyet, BMR/SII ve biliş arasındaki zaman sırası belirlenemez. Sonuçlar ilişki gösterir, nedensel yol kanıtlamaz.

Önemli duyarlılık notu: Enerjiye göre düzeltilmiş CDAI kullanıldığında CDAI'nın MoCA ve MCI ile ilişkileri istatistiksel anlamlılığını kaybetmiştir. Ana sonuçların yalnız özgün CDAI tanımına dayandığı açık biçimde korunmalıdır.

Tahmin modeli sınırı: Nomogramın yalnız iç doğrulaması yapılmıştır. Bağımsız popülasyonda dış doğrulama olmadan klinik tarama veya karar aracı olarak kabul edilmemelidir.

Verianla anlatım yöntemi: Bu içerik yalnız abstract veya conclusion bölümünün çevirisi değildir. Örneklem seçimi, CDAI ve DPI hesaplamaları, MCI değerlendirmesi, BMR ve inflamasyon ölçümleri, bütün regresyon katmanları, RCS sonuçları, Figure 4 aracılık yapısı, LASSO–nomogram geliştirme süreci, ROC/kalibrasyon/DCA sonuçları, duyarlılık analizleri ve sınırlılıklar ayrı bilimsel katmanlara ayrılarak öğretici Türkçe bir yapı içinde yeniden düzenlenmiştir.

Klinik/beslenme yorum sınırı: Çalışma bireysel kişi için vitamin, antioksidan takviyesi veya belirli bir diyet tedavisi önermemektedir. Bulgular toplum tabanlı bir kesitsel örneklemdeki diyet indeksleri ile biliş arasındaki istatistiksel ilişkilerdir.