Kielezo Mchanganyiko cha Antioxidanti za Lishe (Composite Dietary Antioxidant Index, CDAI) ni kiashirio cha lishe kinachounganisha ulaji wa kila siku uliosanifishwa wa antioxidant sita za lishe katika alama moja ya mchanganyiko; Kielezo cha Fitokemikali za Lishe (Dietary Phytochemical Index, DPI) nacho huonyesha asilimia ya jumla ya nishati ya kila siku inayotokana na vyakula vyenye fitokemikali nyingi. Utafiti huu wa mkato ulichunguza uhusiano wa CDAI na DPI na utendaji wa utambuzi na ulemavu mdogo wa utambuzi (MCI) kwa watu wazima 1845 wenye umri wa miaka 60 na zaidi waliopatikana kutoka vituo vya afya ya jamii vya Beijing. Utendaji wa utambuzi ulitathminiwa kwa toleo la Beijing la Montreal Cognitive Assessment (MoCA), na MCI ilibainishwa kwanza kwa uchunguzi wa MoCA kulingana na kiwango cha elimu na kisha kwa tathmini ya daktari wa neva.

Katika uchanganuzi uliorekebishwa kikamilifu, kila ongezeko la 1 katika CDAI lilihusishwa na ongezeko la pointi 0,068 katika alama ya MoCA, na kila ongezeko la 1 katika DPI lilihusishwa na ongezeko la pointi 0,029. CDAI pia ilihusishwa kinyume na MCI: washiriki katika robo ya juu zaidi ya CDAI walikuwa na odds za MCI zilizo chini kuliko wale katika robo ya chini zaidi. Ingawa DPI ilionyesha uhusiano chanya na alama ya MoCA, uhusiano wake huru na MCI haukuwa na umuhimu wa kitakwimu.

Uhusiano wa pamoja ulio wazi zaidi ulionekana wakati CDAI na DPI zote zilikuwa juu. Kwa washiriki ambao fahirisi zote mbili zilikuwa katika robo ya juu zaidi, OR ya MCI ilikuwa 0,537 ikilinganishwa na kundi ambalo fahirisi zote mbili zilikuwa katika robo ya chini zaidi. Hata hivyo, matokeo haya yanaonyesha uhusiano wa uchunguzi wa mkato; hayathibitishi kwamba lishe yenye antioxidant au fitokemikali nyingi huzuia MCI kwa %46,3.

Kiwango cha kimetaboliki ya msingi (BMR) na kielezo cha mfumo wa kinga-uchochezi (SII) vilibainishwa kuwa vigezo vinavyoeleza kwa njia ya upatanishi wa kitakwimu, mtawalia, %8,8 na %5,9 ya uhusiano kati ya CDAI na MoCA. Hata hivyo, kwa kuwa mfiduo, kigezo cha upatanishi na utambuzi vilitathminiwa katika mfumo uleule wa uchanganuzi wa mkato, mpangilio wa muda hauwezi kubainishwa na matokeo haya si ushahidi wa utaratibu wa kisababishi wa kimetaboliki au uchochezi.

Matokeo muhimu ya uchanganuzi wa unyeti yalikuwa kwamba CDAI ilipohesabiwa upya kwa kila 1000 kcal kulingana na jumla ya ulaji wa nishati, uhusiano mkuu na MoCA na MCI ulipoteza umuhimu wake wa kitakwimu. Kwa hiyo, matokeo hayapaswi kutafsiriwa kama athari huru ya msongamano wa antioxidant katika lishe, bali ndani ya ufafanuzi wa awali wa CDAI uliotumiwa katika utafiti.

Tatizo kuu la utafiti

Kadiri umri unavyoongezeka, hatari ya kupungua kwa uwezo wa utambuzi na ya shida ya akili huongezeka, hivyo nafasi ya mambo yanayoweza kubadilishwa ya mtindo wa maisha na lishe ni eneo muhimu la utafiti. Ingawa tafiti za awali zimeonyesha kuwa mifumo ya ulaji yenye antioxidant na fitokemikali nyingi inaweza kuhusishwa na afya ya utambuzi, uhusiano huru na wa pamoja wa CDAI, ambayo hutathmini antioxidant kadhaa za lishe katika alama moja ya mchanganyiko, na DPI, ambayo huonyesha sehemu ya nishati inayotokana na vyanzo vya mimea, umechunguzwa kwa kiwango kidogo zaidi katika idadi ileile ya watu.

Utafiti huu haukuangalia tu uhusiano wa moja kwa moja wa kitakwimu kati ya fahirisi za lishe na utambuzi. Watafiti pia walitathmini ikiwa BMR, inayowakilisha kimetaboliki ya nishati, na SII, inayoakisi hali ya uchochezi wa kimfumo, zinaweza kuwa vigezo vya maelezo katika uhusiano wa CDAI–utambuzi.

CDAI na DPI Hupima Nini Hasa?

CDAI ni alama ya jamaa ya antioxidant inayosanifisha na kujumlisha ulaji wa selenium, zinki, carotenoids, vitamini A, vitamini C na vitamini E kulingana na wastani na mkengeuko sanifu wa sampuli ya utafiti; DPI hupima asilimia ya jumla ya nishati ya kila siku inayotokana na matunda, mboga zisizo viazi, mikunde, bidhaa za soya, karanga, mbegu na nafaka kamili, na haipimi moja kwa moja mkusanyiko wa kibayokemia wa molekuli mahususi za fitokemikali.

CDAI ilihesabiwaje?

Kwa kila antioxidant, ulaji binafsi wa kila siku ulisanifishwa kulingana na wastani na mkengeuko sanifu wa sampuli ya utafiti:

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

Hapa \(x_i\) huwakilisha ulaji wa kila siku wa mtu wa antioxidant husika, \(\bar{x}_i\) wastani wa sampuli, na \(SD_i\) mkengeuko sanifu. Vipengele sita ni selenium, zinki, carotenoids, vitamini A, vitamini C na vitamini E.

Kwa hiyo CDAI si jumla ya kiasi cha antioxidant kilichopimwa moja kwa moja kwa miligramu au mikrogramu. Ni fahirisi ya pamoja iliyosanifishwa ya virutubisho sita vyenye vitengo na migawanyo tofauti.

DPI ilihesabiwaje?

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

Kwenye sehemu ya juu ya uwiano wa DPI zilijumuishwa matunda, mboga zisizo viazi, mikunde na bidhaa za soya, karanga, mbegu na nafaka kamili. Viazi havikujumuishwa katika hesabu kwa sababu vilizingatiwa kuwa na kiwango cha chini cha fitokemikali.

Lishe ilipimwaje?

Ulaji wa kawaida wa washiriki katika mwaka uliopita ulitathminiwa ana kwa ana kwa dodoso la masafa ya chakula lenye vipengele 28. Masafa ya matumizi yaliandikwa kama ya kila siku, kila wiki, kila mwezi au kila mwaka; mifano ya chakula na vielelezo vya picha vilitumika kukadiria ukubwa wa sehemu. Mazao ya msimu yalifanyiwa wastani katika misimu tofauti.

Ulaji wa nishati na virutubisho ulihesabiwa kwa kutumia toleo la 6 la China Food Composition Database. Kwa kuwa virutubisho vya ziada havikurekodiwa, CDAI inawakilisha mfiduo wa antioxidant unaotokana na chakula pekee.

Tathmini ya utambuzi ilifanywaje?

Washiriki walifanyiwa MMSE na toleo la Beijing la MoCA. Watu wenye MMSE <24 waliondolewa kwa sababu ya uwezekano wa shida ya akili. Katika uchunguzi huu wa awali, kizingiti hakikubadilishwa kulingana na kiwango cha elimu na uamuzi ulifanywa na wafanyakazi wa utafiti waliopata mafunzo.

Utambuzi wa MCI ulikuwa wa hatua mbili. Katika hatua ya kwanza, vizingiti maalumu kwa kiwango cha elimu vilitumika kwa MoCA: 13/14 kwa wasiojua kusoma na kuandika, 19/20 kwa elimu ya miaka 1–6 na 24/25 kwa elimu ya ≥7 miaka. Katika hatua ya pili, daktari wa neva alitathmini malalamiko ya mabadiliko ya utambuzi yaliyoripotiwa na mhusika, kuharibika katika angalau eneo moja la MoCA, uhifadhi wa shughuli za maisha ya kila siku na kutokuwepo kwa shida ya akili.

Sampuli iliundwaje?

Umri wa wastani wa kati wa washiriki ulikuwa miaka 70, na wanawake walikuwa %57,8. Kwa kuwa sampuli ya urahisi ilifanywa katika vituo vya afya ya jamii vya Beijing, sampuli si mwakilishi wa uwezekano wa watu wote wazee nchini China.

Uchochezi wa kimfumo ulipimwaje?

Baada ya kufunga usiku kwa angalau saa 12, damu ya vena ilichukuliwa. Idadi za chembe sahani, neutrofili, limfositi na monositi, pamoja na RDW, hemoglobini na MCH zilipimwa.

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

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

Hapa \(P\) huwakilisha idadi ya chembe sahani, \(N\) neutrofili, \(M\) monositi na \(L\) limfositi.

BMR ilitathminiwaje?

Kiwango cha kimetaboliki ya msingi kilikadiriwa kwa kichanganuzi cha bioimpedance cha InBody 720. Kifaa kilitoa thamani ya BMR kutokana na muundo wa mwili uliopimwa na algoriti maalumu ya mtengenezaji.

Kabla ya kipimo, washiriki waliombwa kutofanya mazoezi makali kwa angalau saa 12, kutokula mlo mzito kwa angalau saa 4, kutoa mkojo, kuondoa vifaa vya chuma na kusimama wakiwa wametulia kwa dakika 5–10.

Uhusiano mkuu kati ya CDAI, DPI na MoCA

Mgawo β unaonyesha tofauti ya wastani ya alama ya MoCA inayohusishwa na mabadiliko ya kitengo kimoja katika fahirisi huku vigezo vingine vya modeli vikishikiliwa bila kubadilika. Kwa mfano, thamani ya 0,068 kwa CDAI si “faida ya matibabu ya pointi 0,068” ya kliniki; ni mgawo wa regresha wa uchunguzi.

Mikondo ya dozi–mwitikio ilionyesha nini?

Katika uchanganuzi wa restricted cubic spline, kulionekana mwelekeo unaolingana na kuongezeka kwa alama ya MoCA kadiri CDAI na DPI zilivyoongezeka. Kwa kuwa vipimo vya nonlinearity vilikuwa p=0,611 kwa CDAI na p=0,883 kwa DPI, chanzo hakikuripoti ushahidi wa wazi wa uhusiano usio wa mstari.

Katika uchanganuzi wa MCI, thamani za p za nonlinearity zilikuwa 0,927 kwa CDAI na 0,873 kwa DPI. Hata hivyo, fasi ya kujiamini ya mkondo wa DPI ni pana na kwa kiasi kikubwa inajumuisha OR=1; hivyo uhusiano wa DPI–MCI si thabiti kitakwimu kama ule wa CDAI.

Uhusiano kati ya CDAI na MCI

OR kati ya robo ya juu zaidi na ya chini zaidi ya CDAI ni 0,669. Association hii ya uchunguzi si ushahidi kwamba CDAI ya juu huzuia MCI moja kwa moja.

Kwa nini matokeo ya DPI na MCI yanahitaji tahadhari zaidi?

Uchanganuzi endelevu uliorekebishwa kikamilifu wa DPI ulitoa OR=0,990 (95% CI: 0,979–1,001; p=0,088). Thamani ya OR ya robo ya juu zaidi ya DPI ikilinganishwa na Q1 ilikuwa 0,808 (95% CI: 0,612–1,068; p=0,134), na haikuvuka kizingiti cha umuhimu wa kitakwimu.

Kwa hiyo, ingawa utafiti unaunga mkono uhusiano chanya wa DPI na alama ya utambuzi, hautoi ushahidi thabiti wa kutosha wa kitakwimu kwamba DPI pekee ina uhusiano huru na odds ndogo za MCI.

CDAI na DPI Zikiwa Juu Pamoja, Matokeo ya %46,3 ya MCI Ndogo Yatafsiriweje?

Katika kundi ambalo fahirisi zote mbili zilikuwa katika kiwango cha Q4, OR ya MCI ilikuwa 0,537 ikilinganishwa na kundi la marejeo ambalo fahirisi zote mbili zilikuwa katika kiwango cha Q1; matokeo haya ya regresha ya lojistiki ya uchunguzi yanaendana na odds takriban %46,3 zilizo chini, lakini kwa sababu ya muundo wa mkato haiwezi kusemwa kwamba lishe huzuia MCI kwa %46,3 au kwamba tofauti hiyo inatokana moja kwa moja na antioxidant na fitokemikali.

Uainishaji mbili tofauti katika uchanganuzi wa pamoja wa lishe

Katika uchanganuzi wa pamoja wa alama ya MoCA, CDAI na DPI ziligawanywa kuwa “chini” na “juu” kulingana na mediani zao. Mgawo wa MoCA uliorekebishwa kikamilifu kwa kundi ambalo CDAI na DPI zote zilikuwa juu ulikuwa β=0,775 (95% CI: 0,180–1,370) ikilinganishwa na kundi chini–chini.

Ulinganisho wa pamoja katika uchanganuzi wa MCI ulikuwa tofauti: hapa zilitumiwa kategoria tatu, Q1/Q1, Q4/Q4 na mchanganyiko mwingine wote. OR ya kundi Q4/Q4 ilikuwa 0,537; OR ya kundi la mchanganyiko mwingine ilikuwa 0,626.

Kwa hiyo, “juu–juu” katika uchanganuzi wa MoCA si kategoria ileile ya kitakwimu kama “Q4–Q4” katika uchanganuzi wa MCI.

BMR na viashirio vya hematolojia vilihusianaje na utambuzi?

Ukubwa wa migawo hii hutegemea vitengo vya kila kigezo; kwa mfano, thamani ya β ya BMR haiwezi kulinganishwa moja kwa moja na thamani ya β ya SIRI kwa swali la “kipi ni muhimu zaidi?”.

CDAI ilihusishwa na viashirio gani vya kati vinavyowezekana?

Katika Model 3 iliyorekebishwa kikamilifu, CDAI ya juu ilihusishwa na BMR ya juu (β=2,254; 95% CI: 0,608–3,900; p=0,007). Uhusiano wa kinyume ulipatikana kati ya CDAI na SII (β=−3,700; 95% CI: −7,237 – −0,164; p=0,040). Pia kulikuwa na uhusiano chanya wenye umuhimu wa mpakani na MCH (β=0,263; 95% CI: 0,001–0,525; p=0,049).

DPI, kwa upande mwingine, haikuonyesha uhusiano wenye umuhimu wa kitakwimu na BMR, SII, SIRI, RDW, HGB au MCH katika uchanganuzi uliorekebishwa kikamilifu.

Je, BMR na SII Ni Wapatanishi wa Kisababishi Kati ya Lishe na Utambuzi?

Utafiti huu hauthibitishi hivyo; katika modeli za upatanishi, BMR ilieleza kitakwimu %8,8 ya jumla ya uhusiano wa CDAI–MoCA na SII %5,9, lakini kwa sababu muundo wa mkato hauwezi kubainisha mpangilio wa wakati kati ya mfiduo, mpatanishi na matokeo, thamani hizi si asilimia za upatanishi wa kibayolojia wa kisababishi bali ni matokeo ya upatanishi wa kitakwimu ya kiuchunguzi.

Muundo wa kiasi wa modeli ya upatanishi

Umuhimu wa athari za upatanishi ulitathminiwa kwa sampuli 5000 za bootstrap. Modeli zilirekebishwa kwa umri, jinsia, elimu, BMI, uvutaji sigara, pombe, ulaji wa nishati, shinikizo la damu, kisukari, kiharusi na ugonjwa wa moyo wa koronari.

Hata hivyo, BMI inaweza kuwa kichanganyaji kinachoathiri BMR na pia sehemu ya mnyororo wa kisababishi unaowezekana. Waandishi wanataja wazi kwamba kurekebisha kwa BMI kunaweza kusababisha overadjustment bias katika baadhi ya hali.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muundo wa utafiti na washiriki

Utafiti huu ni uchanganuzi wa mkato wa washiriki wa awali wa kohorti ya EDNCS wa 2020–2023. Washiriki walichaguliwa kwa sampuli ya urahisi kutoka kwa watu wenye umri wa miaka 60 na zaidi waliokuwa wakihudhuria vituo vya afya ya jamii vya Beijing kwa uchunguzi wa kawaida wa afya au huduma ya magonjwa sugu.

Vigezo vya kujumuishwa vilikuwa ≥60 miaka, uwezo wa kutosha wa mawasiliano ili kukamilisha mahojiano ya kina na ridhaa ya hiari iliyoandikwa. Watu wenye ulemavu wa utambuzi unaohusiana na mfadhaiko, jeraha la kiwewe la ubongo au utendaji mbaya wa viungo; waliokataa kushiriki; na wenye matatizo ya kuona au kusikia yasiyosahihishwa waliondolewa.

Uchanganuzi wa kitakwimu

Vigezo endelevu visivyofuata mgawanyo wa kawaida viliwasilishwa kama mediani na masafa baina ya robo, na vigezo vya kikategoria kama idadi na asilimia. Makundi yalilinganishwa kwa jaribio la Kruskal–Wallis H au jaribio la chi-square.

Regresha ya mstari yenye vigezo vingi ilitumika kwa matokeo ya MoCA, na regresha ya lojistiki yenye vigezo vingi kwa MCI.

Muundo wa dozi–mwitikio ulichunguzwa kwa regresha ya restricted cubic spline. Vifundo viliwekwa katika percentili za 5., 35., 65. na 95. za fahirisi husika. Modeli za RCS zilirekebishwa kwa kovariati zote katika Model 3.

Umuhimu wa kitakwimu ulifafanuliwa kama p<0,05 ya pande mbili. SPSS 25.0 na R 4.5.0 zilitumika katika uchanganuzi.

Uchanganuzi wa upatanishi

Kwa BMR na SII, mediator model moja na outcome model iliyojumuisha mfiduo na kigezo cha upatanishi ziliundwa. Uwiano wa upatanishi ulihesabiwa kama uwiano wa athari isiyo ya moja kwa moja kwa athari ya jumla, na umuhimu ulitathminiwa katika marudio 5000 ya bootstrap.

Modeli ya utabiri wa LASSO ilijengwaje?

Regresha ya Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) ilitumika kupunguza na kuchagua vigezo vinavyotarajiwa. Parameta λ ilitathminiwa kwa uthibitishaji msalaba wa mara 10; kigezo cha kosa 1 la kawaida kilitumika kwa modeli iliyo parsimonious zaidi.

Modeli ya mwisho ilijumuisha vigezo saba:

1. Kiwango cha elimu
2. Uvutaji sigara
3. Jumla ya ulaji wa nishati
4. CDAI
5. SIRI
6. RDW
7. MCH

Vigezo hivi baadaye viliunganishwa katika nomogramu inayowakilisha kwa picha uwezekano wa MCI.

Je, Nomogramu ya LASSO Iko Tayari kwa Matumizi ya Kliniki?

Hapana. Ingawa AUC inayoonekana ya modeli ni 0,731 na optimism-corrected AUC baada ya marudio 200 ya bootstrap ni 0,728, uthibitishaji ulifanywa ndani tu ya sampuli hiyo hiyo ya utafiti; kwa kuwa hakuna uthibitishaji wa nje katika kohorti huru, modeli haiwezi kuchukuliwa kuwa tayari kutumika kama chombo cha uchunguzi au utambuzi wa kliniki.

Katika uchanganuzi wa ROC, fasi ya kujiamini ya %95 ya AUC inayoonekana ilikuwa 0,706–0,756. Decision curve analysis ilionyesha net benefit chanya kwa modeli katika takribani kiwango cha uwezekano wa kizingiti cha %20–80. Matokeo haya yanaonyesha tu utendaji wa uchanganuzi wa uamuzi katika sampuli ya utafiti.

Uchanganuzi wa unyeti

Data iliyokosekana iliposhughulikiwa kwa multiple imputation, uhusiano wa CDAI, DPI, BMR na SII na matokeo ya utambuzi uliendelea kuwa kwa kiasi kikubwa sawa na uchanganuzi wa complete-case.

Kinyume chake, CDAI ilipohesabiwa upya kwa kutumia ulaji wa antioxidant uliorekebishwa kwa jumla ya nishati kwa kila 1000 kcal, uhusiano wa CDAI–MoCA na CDAI–MCI haukuwa tena na umuhimu wa kitakwimu.

Waandishi wanaeleza kwamba CDAI ya awali huakisi kiasi halisi cha ulaji wa antioxidant pamoja na sehemu ya msongamano ndani ya lishe, huku CDAI iliyorekebishwa kwa nishati ikitenganisha zaidi msongamano. Hata hivyo, matokeo haya ya unyeti yanaonyesha kwamba ugunduzi mkuu wa CDAI ni nyeti kwa ufafanuzi wa fahirisi uliotumiwa.

Nguvu za utafiti

Utafiti ulitathmini CDAI na DPI katika sampuli moja, kila moja peke yake na pamoja, ukatenganisha alama ya utambuzi na matokeo ya MCI, ukachunguza vigezo vinavyoweza kueleza upande wa kimetaboliki na uchochezi, na ukazingatia data ya lishe pamoja na viashirio vya hematolojia.

Kwamba MCI haikutegemea alama moja tu ya MoCA bali ilitathminiwa na daktari wa neva baada ya uchunguzi ni sifa muhimu ya kipimo cha matokeo.

Uchanganuzi wa kitakwimu haukuishia katika modeli moja ya regresha; marekebisho ya hatua kwa hatua ya kovariati, RCS, uchanganuzi wa upatanishi wa bootstrap, multiple imputation, LASSO, bootstrap optimism correction, kalibrasha na DCA vilitumika pamoja.

Vikwazo vikuu vya utafiti

• Muundo wa mkato hauwezi kuanzisha sababu–matokeo au mpangilio wa muda.
• Sampuli ya urahisi inapunguza uwezo wa kujumlisha matokeo kwa idadi pana zaidi ya watu.
• FFQ ya vipengele 28 inaweza kuathiriwa na upendeleo wa kukumbuka na kosa la upimaji wa lishe.
• Kwa kuwa virutubisho vya ziada havikurekodiwa, jumla ya mfiduo wa antioxidant huenda ulikadiriwa kwa kiwango cha chini.
• Uwezekano wa shida ya akili uliondolewa kwa MMSE <24 bila kurekebisha kwa kiwango cha elimu.
• Uhusiano huru wa DPI na MCI si thabiti kitakwimu.
• BMR haikupimwa moja kwa moja kwa kalorimetri isiyo ya moja kwa moja, bali ilikadiriwa kwa algoriti maalumu ya kifaa cha InBody 720 BIA.
• Vichanganyaji vinavyowezekana kama shughuli za mwili, hali ya kijamii na kiuchumi, mfadhaiko, ubora wa usingizi, jenotipu ya APOE na matumizi ya dawa havikuwepo.
• Kurekebisha BMI katika modeli za upatanishi kunaweza kusababisha overadjustment bias katika baadhi ya miundo ya kisababishi.
• Kupotea kwa umuhimu wa uhusiano mkuu katika uchanganuzi wa CDAI uliorekebishwa kwa nishati kunaonyesha kwamba matokeo yanaweza kuwa nyeti kwa njia ya kukokotoa fahirisi.
• Modeli ya utabiri wa LASSO ilipitia uthibitishaji wa ndani pekee; haina uthibitishaji huru wa nje.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

Utafiti unaunga mkono kwamba katika sampuli iliyochunguzwa ya vituo vya afya ya jamii vya Beijing, CDAI na DPI za juu zilihusishwa na alama za juu za MoCA.

CDAI ya juu ilihusishwa na odds ndogo za MCI. Katika kundi ambalo robo za juu zaidi za CDAI na DPI zilikuwepo pamoja, odds ndogo za MCI zilionekana ikilinganishwa na kundi la marejeo ambalo fahirisi zote mbili zilikuwa za chini zaidi.

BMR na SII zilikuwa na athari zisizo za moja kwa moja za kitakwimu katika uhusiano wa CDAI–MoCA. Ugunduzi huu unatoa dhana ya kuchunguza kimetaboliki ya nishati na uchochezi wa kimfumo kwa miundo imara zaidi siku zijazo.

Utafiti pia unaonyesha kwamba nomogramu ya LASSO inayotumia kwa pamoja lishe, uchochezi, vigezo vya erithrosaiti na vigezo vya kidemografia ilikuwa na uwezo wa wastani wa kutofautisha katika sampuli ya utafiti.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

Utafiti hauonyeshi kwamba lishe yenye antioxidant au fitokemikali nyingi huzuia kwa uhakika kupungua kwa utambuzi.

Hauthibitishi kwamba uhusiano kati ya CDAI na utambuzi hutokea kisababishi kupitia kuongezeka kwa BMR au kupungua kwa SII.

Hauonyeshi kwamba DPI pekee hupunguza kwa kiasi kikubwa hatari ya MCI.

Matokeo ya OR=0,537 katika kundi ambalo fahirisi zote mbili zilikuwa juu hayamaanishi kwamba lishe hupunguza kutokea kwa MCI kwa %46,3 kama athari ya matibabu au kinga.

Nomogramu ya LASSO si chombo kilichothibitishwa cha kufanya utambuzi wa kliniki wa MCI.

Utafiti haukupima ikiwa vitamini, madini, fitokemikali, chakula au kirutubisho maalumu peke yake hutoa ulinzi wa utambuzi.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

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

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

Waandishi wanaowajibika: Yongye Sun na Yuandi Xi.

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

Jarida: Antioxidants.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Taarifa ya uchapishaji: 2026; juzuu 15; toleo 5; makala 573. Tarehe ya uchapishaji: 1 May 2026.

DOI: 10.3390/antiox15050573

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti wa uchunguzi wa mkato, iliyopitiwa na wataalamu na yenye ufikiaji wazi.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Chanzo cha utafiti: Kohorti ya Effect of Dietary Nutrition on the Cognitive Function and Sarcopenia in Middle-Aged and Elderly People (EDNCS); namba ya usajili ChiCTR2100054969.

Kipindi cha uchanganuzi: Washiriki wa awali wa 2020–2023.

Sampuli: Watu 1845 wenye umri wa miaka 60 na zaidi waliopatikana kwa sampuli ya urahisi kutoka vituo vya afya ya jamii vya Beijing.

Tathmini ya lishe: FFQ ya vipengele 28; ulaji wa kawaida wa mwaka mmoja uliopita; China Food Composition Database 6th Edition. Virutubisho vya ziada havikujumuishwa.

CDAI: Jumla ya ulaji wa kila siku uliosanifishwa wa selenium, zinki, carotenoids, vitamini A, vitamini C na vitamini E.

DPI: Uwiano wa nishati ya kila siku kutoka vyakula vyenye fitokemikali nyingi kwa jumla ya nishati ya kila siku ×100.

Tathmini ya utambuzi: MMSE na toleo la Beijing la MoCA. Uchunguzi wa MMSE <24 kwa uwezekano wa shida ya akili; uchunguzi wa MoCA kulingana na kiwango cha elimu kwa MCI, kisha uthibitisho wa daktari wa neva.

BMR: Ilikadiriwa kwa kichanganuzi cha bioimpedance cha InBody 720 na algoriti maalumu ya mtengenezaji.

Viashirio vya damu: RDW, HGB, MCH, neutrofili, chembe sahani, limfositi na monositi. SII=(P×N)/L; SIRI=(N×M)/L.

Takwimu: Jaribio la Kruskal–Wallis H, chi-square, regresha ya mstari yenye vigezo vingi, regresha ya lojistiki, restricted cubic spline, uchanganuzi wa upatanishi wa bootstrap, LASSO, ROC/AUC, kalibrasha, decision curve analysis na multiple imputation. Umuhimu wa kitakwimu p<0,05 ya pande mbili.

Programu: SPSS 25.0 na R 4.5.0.

LASSO: Uthibitishaji msalaba wa mara 10; uthibitishaji wa ndani unaotegemea marudio 200 ya bootstrap kwa optimism katika utendaji wa modeli.

Nyenzo za ziada: Table S1 vyakula vyenye fitokemikali; S2 migawo ya LASSO na OR; S3 idadi ya data iliyokosekana; S4–S6 uchanganuzi wa multiple imputation; S7 matokeo ya CDAI yaliyorekebishwa kwa nishati.

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

Idhini ya maadili: Capital Medical University Ethics Committee; Z2019SY052, 15 October 2019 na 2022SY044, 9 March 2022.

Ridhaa yenye taarifa: Ridhaa iliyoandikwa na yenye taarifa ilipatikana kutoka kwa washiriki wote.

Upatikanaji wa data: Kwa sababu za faragha na maadili, data inaweza kupatikana kutoka kwa waandishi wanaowajibika kwa ombi.

Mgongano wa maslahi: Waandishi hawakuripoti mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana Yuebao Fu, Yongye Sun na Yuandi Xi; metodolojia Yuebao Fu, Wenjing Wang, Zijian Cheng, Yongye Sun na Yuandi Xi; uchanganuzi rasmi Yuebao Fu na Wenjing Wang; usimamizi wa data Yuebao Fu, Junqiao You na Yuandi Xi; rasimu ya kwanza Yuebao Fu; usimamizi wa kisayansi Yongye Sun na Yuandi Xi; usimamizi wa mradi na upatikanaji wa ufadhili ulifanywa na Yuandi Xi.

Kizuizi kikuu cha kimetodolojia: Kwa sababu ya muundo wa mkato, mpangilio wa muda kati ya lishe, BMR/SII na utambuzi hauwezi kubainishwa. Matokeo yanaonyesha uhusiano, hayathibitishi njia ya kisababishi.

Dokezo muhimu la unyeti: CDAI iliyorekebishwa kwa nishati ilipotumiwa, uhusiano wa CDAI na MoCA na MCI ulipoteza umuhimu wa kitakwimu. Ni lazima ihifadhiwe wazi kwamba matokeo makuu yanategemea tu ufafanuzi wa awali wa CDAI.

Kikomo cha modeli ya utabiri: Nomogramu imefanyiwa uthibitishaji wa ndani pekee. Bila uthibitishaji wa nje katika idadi huru ya watu, haipaswi kukubaliwa kama chombo cha uchunguzi au maamuzi ya kliniki.

Mbinu ya uwasilishaji ya Verianla: Maudhui haya si tafsiri tu ya sehemu ya abstract au conclusion ya makala asilia. Uteuzi wa sampuli, hesabu za CDAI na DPI, tathmini ya MCI, vipimo vya BMR na uchochezi, tabaka zote za regresha, matokeo ya RCS, muundo wa upatanishi wa Figure 4, mchakato wa kuendeleza LASSO–nomogramu, matokeo ya ROC/kalibrasha/DCA, uchanganuzi wa unyeti na vikwazo vimetenganishwa katika tabaka tofauti za kisayansi na kupangwa upya katika muundo wa Kiswahili wa kielimu.

Kikomo cha tafsiri ya kliniki/lishe: Utafiti haupendekezi vitamini, kirutubisho cha antioxidant au matibabu maalumu ya lishe kwa mtu binafsi. Matokeo ni uhusiano wa kitakwimu kati ya fahirisi za lishe na utambuzi katika sampuli ya jamii ya mkato.