Kompozit Diyet Antioksidant Indeksi (Composite Dietary Antioxidant Index, CDAI) oltita oziq-ovqat antioksidantining standartlashtirilgan kunlik qabulini bitta birlashtirilgan ballga jamlaydigan parhez ko‘rsatkichidir; Diyet Fitokimyoviy Indeksi (Dietary Phytochemical Index, DPI) esa umumiy kunlik energiyaning fitokimyoviy moddalarga boy oziq-ovqatlardan keladigan foizini ifodalaydi. Ushbu kesimiy tadqiqot Pekindagi jamoat salomatligi markazlaridan olingan 60 yosh va undan katta 1845 nafar kattalarda CDAI va DPI ning kognitiv faoliyat hamda yengil kognitiv buzilish (MCI) bilan bog‘liqligini o‘rgangan. Kognitiv faoliyat Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ning Pekin versiyasi bilan baholangan, MCI esa avval ta’lim darajasiga mos MoCA skriningi, so‘ngra nevrolog baholashi orqali aniqlangan.

To‘liq tuzatilgan tahlilda CDAI dagi har 1 birlik oshish MoCA ballida 0,068 ballik oshish bilan, DPI dagi har 1 birlik oshish esa 0,029 ballik oshish bilan bog‘liq bo‘lgan. CDAI MCI bilan ham teskari yo‘nalishda bog‘liq edi: CDAI ning eng yuqori kvartilidagi ishtirokchilarda eng past kvartildagilarga nisbatan MCI odds-i pastroq edi. DPI MoCA balli bilan ijobiy bog‘liqlik ko‘rsatgan bo‘lsa-da, uning MCI bilan mustaqil bog‘liqligi statistik jihatdan ahamiyatli emas edi.

CDAI va DPI birgalikda yuqori bo‘lganida eng yaqqol umumiy bog‘liqlik kuzatilgan. Har ikkala indeks ham eng yuqori kvartilda bo‘lgan ishtirokchilarda, ikkala indeks ham eng past kvartilda bo‘lgan guruhga nisbatan MCI uchun OR 0,537 deb hisoblangan. Biroq bu natija kesimiy kuzatuv bog‘liqligini ko‘rsatadi; antioksidant yoki fitokimyoviy moddalarga boy ovqatlanish MCI ni %46,3 ga oldini olishini isbotlamaydi.

Bazal metabolizm tezligi (BMR) va tizimli immun-yallig‘lanish indeksi (SII) CDAI bilan MoCA o‘rtasidagi bog‘liqlikning mos ravishda %8,8 va %5,9 qismini statistik vositachilik orqali tushuntiruvchi o‘zgaruvchilar sifatida topilgan. Biroq ta’sirlanish, vositachi o‘zgaruvchi va kognitiv natija bir xil kesimiy analitik doirada baholanganligi sababli vaqt ketma-ketligini aniqlab bo‘lmaydi va bu natijalar sababiy metabolik yoki yallig‘lanish mexanizmi dalili emas.

Tadqiqotning muhim sezgirlik natijasi shundan iboratki, CDAI umumiy energiya iste’moliga nisbatan 1000 kcal ga qayta hisoblanganda MoCA va MCI bilan asosiy bog‘liqliklar statistik ahamiyatini yo‘qotgan. Shu sababli natijalar parhez antioksidant zichligining mustaqil ta’siri sifatida emas, balki tadqiqotda qo‘llangan asl CDAI ta’rifi doirasida talqin qilinishi kerak.

Tadqiqotning asosiy muammosi

Yosh ortishi bilan kognitiv pasayish va demensiya xavfi oshar ekan, o‘zgartirilishi mumkin bo‘lgan turmush tarzi va ovqatlanish omillarining roli muhim tadqiqot yo‘nalishidir. Antioksidant va fitokimyoviy moddalarga boy ovqatlanish namunalarining kognitiv salomatlik bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatgan avvalgi tadqiqotlar mavjud bo‘lsa-da, bir nechta parhez antioksidantini bitta birlashtirilgan ballga jamlaydigan CDAI bilan o‘simlik manbalaridan keladigan energiya ulushini ko‘rsatadigan DPI ning ayni populyatsiyadagi mustaqil va qo‘shma bog‘liqliklari kamroq o‘rganilgan.

Ushbu tadqiqot faqat parhez indekslari bilan kognitiv natijalar o‘rtasidagi to‘g‘ridan-to‘g‘ri statistik bog‘liqlikni tekshirmagan. Tadqiqotchilar energiya almashinuvini ifodalovchi BMR va tizimli yallig‘lanish holatini aks ettiruvchi SII CDAI–kognitiv bog‘liqligida mumkin bo‘lgan tushuntiruvchi o‘zgaruvchilar ekanligini ham baholagan.

CDAI va DPI Aynan Nimani O‘lchaydi?

CDAI selen, rux, karotinoidlar, A vitamini, C vitamini va E vitamini iste’molini tadqiqot namunasi o‘rtachasi va standart og‘ishiga ko‘ra standartlashtirib, ularni yig‘adigan nisbiy antioksidant ballidir; DPI esa mevalar, kartoshkadan tashqari sabzavotlar, dukkaklilar, soya mahsulotlari, yong‘oqlar, urug‘lar va butun donlardan keladigan energiyaning umumiy kunlik energiyadagi foizini o‘lchaydi va alohida fitokimyoviy molekulalarning biokimyoviy konsentratsiyasini bevosita o‘lchamaydi.

CDAI qanday hisoblandi?

Har bir antioksidant bo‘yicha kunlik individual iste’mol tadqiqot namunasidagi o‘rtacha va standart og‘ishga ko‘ra standartlashtirilgan:

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

Bu yerda \(x_i\) shaxsning tegishli antioksidant bo‘yicha kunlik iste’molini, \(\bar{x}_i\) namuna o‘rtachasini va \(SD_i\) standart og‘ishni bildiradi. Oltita komponent selen, rux, karotinoidlar, A vitamini, C vitamini va E vitaminidir.

Shu sababli CDAI milligramm yoki mikrogramm birliklaridagi umumiy antioksidant miqdori emas. U turli birlik va taqsimotdagi oltita oziq moddasining standartlashtirilgan birlashtirilgan indeksidir.

DPI qanday hisoblandi?

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

DPI suratiga mevalar, kartoshkadan tashqari sabzavotlar, dukkaklilar va soya mahsulotlari, yong‘oqlar, urug‘lar hamda butun donlar kiritilgan. Kartoshka fitokimyoviy tarkibi pastligi sababli hisobga olinmagan.

Ovqatlanish qanday o‘lchandi?

Ishtirokchilarning so‘nggi bir yildagi odatiy iste’moli 28 bandli oziq-ovqat chastotasi so‘rovnomasi yordamida yuzma-yuz baholangan. Iste’mol chastotalari kunlik, haftalik, oylik yoki yillik tarzda qayd etilgan; porsiya miqdorini baholashda oziq-ovqat modellari va suratli yordamchilardan foydalanilgan. Mavsumiy mahsulotlar mavsumlar bo‘yicha o‘rtachalashtirilgan.

Energiya va oziq modda iste’moli China Food Composition Database ning 6-nashri yordamida hisoblangan. Oziq-ovqat qo‘shimchalari qayd etilmagani uchun CDAI faqat oziq-ovqatdan keladigan antioksidant ta’sirlanishni ifodalaydi.

Kognitiv baholash qanday o‘tkazildi?

Ishtirokchilarga MMSE va MoCA ning Pekin versiyasi qo‘llangan. MMSE <24 bo‘lgan shaxslar ehtimoliy demensiya sababli chiqarib tashlangan. Ushbu dastlabki skriningda chegara ta’lim darajasiga qarab o‘zgartirilmagan va qaror tayyorlangan tadqiqot xodimlari tomonidan qabul qilingan.

MCI tashxisi ikki bosqichdan iborat. Birinchi bosqichda MoCA uchun ta’lim darajasiga xos chegaralar qo‘llangan: savodsizlarda 13/14, 1–6 yillik ta’limda 19/20 va ≥7 yillik ta’limda 24/25. Ikkinchi bosqichda nevrolog subyektiv kognitiv o‘zgarish shikoyati, MoCA sohalaridan kamida birida buzilish, kundalik hayot faoliyatlarining saqlanishi va demensiyaning yo‘qligi mezonlarini baholagan.

Namuna qanday shakllantirildi?

Ishtirokchilarning median yoshi 70 yil, ayollar ulushi %57,8 bo‘lgan. Qulaylik asosidagi tanlov Pekindagi jamoat salomatligi markazlarida o‘tkazilgani sababli namuna Xitoyning barcha keksa aholisi uchun ehtimollik asosidagi vakil emas.

Tizimli yallig‘lanish qanday o‘lchandi?

Kamida 12 soatlik tungi ochlikdan keyin venoz qon olingan. Trombotsit, neytrofil, limfotsit va monotsit sonlari, shuningdek RDW, gemoglobin va MCH o‘lchangan.

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

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

Bu yerda \(P\) trombotsit, \(N\) neytrofil, \(M\) monotsit va \(L\) limfotsit sonini bildiradi.

BMR qanday baholandi?

Bazal metabolizm tezligi InBody 720 bioelektrik impedans analizatori yordamida taxmin qilingan. Qurilma o‘lchangan tana tarkibi va ishlab chiqaruvchiga tegishli xususiy algoritm asosida BMR qiymatini hisoblagan.

O‘lchashdan oldin ishtirokchilardan kamida 12 soat intensiv mashq qilmaslik, kamida 4 soat og‘ir ovqat yemaslik, siydik pufagini bo‘shatish, metall aksessuarlarni yechish va 5–10 daqiqa tik turgan holda dam olish so‘ralgan.

CDAI va DPI bilan MoCA o‘rtasidagi asosiy bog‘liqlik

β koeffitsienti boshqa model o‘zgaruvchilari o‘zgarmas turganda indeksning bir birlik o‘zgarishi bilan bog‘liq o‘rtacha MoCA balli farqini ko‘rsatadi. Masalan, CDAI uchun 0,068 qiymati klinik jihatdan “0,068 ballik davolash yutug‘i” emas; bu kuzatuv regressiya koeffitsientidir.

Doza–javob egri chiziqlari nimani ko‘rsatdi?

Restricted cubic spline tahlillarida CDAI va DPI oshishi bilan MoCA ballining oshishiga mos yo‘nalish kuzatilgan. Nonlinearity testlari CDAI uchun p=0,611, DPI uchun p=0,883 bo‘lgani sababli manba aniq nochiziqli bog‘liqlik dalilini bildirmagan.

MCI tahlilida ham nonlinearity p qiymatlari CDAI uchun 0,927 va DPI uchun 0,873 bo‘lgan. Biroq DPI egri chizig‘ining ishonch oralig‘i keng va OR=1 ni katta darajada qamrab oladi; shuning uchun DPI–MCI bog‘liqligi CDAI dagidek statistik jihatdan mustahkam emas.

CDAI bilan MCI o‘rtasidagi bog‘liqlik

Eng yuqori va eng past CDAI kvartillari o‘rtasidagi OR 0,669 dir. Ushbu kuzatuv bog‘liqligi yuqori CDAI MCI ni bevosita oldini olishini isbotlamaydi.

DPI bilan MCI o‘rtasidagi natija nega ehtiyotkorroq talqin qilinadi?

DPI ning to‘liq tuzatilgan uzluksiz tahlili OR=0,990 (95% CI: 0,979–1,001; p=0,088) natijasini bergan. Eng yuqori DPI kvartilining Q1 ga nisbatan OR qiymati 0,808 (95% CI: 0,612–1,068; p=0,134) bo‘lib, statistik ahamiyat chegarasidan o‘tmagan.

Shu bois tadqiqot DPI ning kognitiv ball bilan ijobiy bog‘liqligini qo‘llab-quvvatlasa-da, DPI ning o‘zi pastroq MCI odds-i bilan mustaqil bog‘liq ekaniga yetarlicha mustahkam statistik dalil bermaydi.

CDAI va DPI Birgalikda Yuqori Bo‘lganda %46,3 Pastroq MCI Natijasini Qanday Talqin Qilish Kerak?

Har ikkala indeks ham Q4 darajasida bo‘lgan guruhning, har ikkala indeks ham Q1 darajasida bo‘lgan referent guruhga nisbatan MCI uchun OR qiymati 0,537 dir; bu kuzatuv logistik regressiya natijasi taxminan %46,3 pastroq odds bilan mos keladi, ammo kesimiy dizayn sabab parhez MCI ni %46,3 ga oldini oladi yoki bu farq bevosita antioksidant va fitokimyoviy moddalardan kelib chiqadi, deb aytib bo‘lmaydi.

Qo‘shma parhez tahlilidagi ikki xil tasnif

MoCA balli uchun qo‘shma tahlilda CDAI va DPI medianlariga ko‘ra “past” va “yuqori” deb ajratilgan. CDAI ham, DPI ham yuqori bo‘lgan guruhning to‘liq tuzatilgan MoCA koeffitsienti past–past guruhga nisbatan β=0,775 (95% CI: 0,180–1,370) bo‘lgan.

MCI tahlilidagi qo‘shma taqqoslash boshqacha: bunda Q1/Q1, Q4/Q4 va qolgan kombinatsiyalardan iborat uchta toifa qo‘llangan. Q4/Q4 guruhining OR qiymati 0,537; boshqa kombinatsiyalardan iborat guruhning OR qiymati 0,626 dir.

Shuning uchun MoCA dagi “yuqori–yuqori” bilan MCI tahlilidagi “Q4–Q4” bir xil statistik toifa emas.

BMR va gematologik ko‘rsatkichlar kognitiv natijalar bilan qanday bog‘liq edi?

Bu koeffitsientlarning kattaligi o‘zgaruvchilarning o‘z birliklariga bog‘liq; masalan, BMR β qiymati bilan SIRI β qiymatini bevosita “qaysi biri muhimroq?” deb taqqoslab bo‘lmaydi.

CDAI qaysi potensial oraliq ko‘rsatkichlar bilan bog‘liq edi?

To‘liq tuzatilgan Model 3 da yuqoriroq CDAI yuqoriroq BMR bilan bog‘liq edi (β=2,254; 95% CI: 0,608–3,900; p=0,007). CDAI bilan SII o‘rtasida teskari bog‘liqlik topildi (β=−3,700; 95% CI: −7,237 – −0,164; p=0,040). MCH bilan ham ijobiy va chegaraviy ahamiyatli bog‘liqlik mavjud edi (β=0,263; 95% CI: 0,001–0,525; p=0,049).

DPI esa BMR, SII, SIRI, RDW, HGB yoki MCH bilan to‘liq tuzatilgan tahlillarda statistik jihatdan ahamiyatli bog‘liqlik ko‘rsatmagan.

BMR va SII Haqiqatan Ham Parhez bilan Kognitiv Faoliyat O‘rtasida Sababiy Vositachilarmi?

Ushbu tadqiqot buni isbotlamaydi; vositachilik modellarida BMR umumiy CDAI–MoCA bog‘liqligining %8,8 ini, SII esa %5,9 ini statistik jihatdan tushuntirgan, biroq kesimiy dizayn ta’sirlanish, vositachi va natijaning vaqt tartibini aniqlay olmagani sababli bu qiymatlar sababiy biologik vositachilik foizlari emas, balki izlanish xarakteridagi statistik vositachilik natijalaridir.

Vositachilik modelining miqdoriy tuzilishi

Vositachilik ta’sirlarining ahamiyati 5000 bootstrap namunalash orqali baholangan. Modellar yosh, jins, ta’lim, BMI, chekish, alkogol, energiya iste’moli, gipertoniya, diabet, insult va koronar yurak kasalligi uchun tuzatilgan.

Biroq BMI BMR ga ta’sir qiluvchi chalg‘ituvchi omil ham, ehtimoliy sababiy zanjirning bir qismi ham bo‘lishi mumkin. Mualliflar BMI ga tuzatish ayrim ssenariylarda overadjustment bias keltirib chiqarishi mumkinligini alohida ta’kidlaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni va ishtirokchilar

Tadqiqot EDNCS kohortining 2020–2023 boshlang‘ich ishtirokchilarini kesimiy tahlil qiladi. Ishtirokchilar Pekindagi jamoat salomatligi markazlariga muntazam tibbiy ko‘rik yoki surunkali kasallik parvarishi uchun kelgan 60 yosh va undan katta shaxslar orasidan qulaylik asosida tanlangan.

Kiritish mezonlari ≥60 yosh, batafsil suhbatni yakunlash uchun yetarli muloqot qobiliyati va ixtiyoriy yozma rozilik edi. Depressiya, travmatik miya shikastlanishi yoki og‘ir organ disfunksiyasiga bog‘liq kognitiv buzilishi bo‘lganlar; qatnashishni rad etganlar va tuzatilmagan ko‘rish yoki eshitish buzilishi bo‘lganlar chiqarib tashlangan.

Statistik tahlil

Normal taqsimlanmagan uzluksiz o‘zgaruvchilar median va kvartillar oralig‘i, kategorik o‘zgaruvchilar son va foiz ko‘rinishida taqdim etilgan. Guruhlar Kruskal–Wallis H testi yoki xi-kvadrat testi bilan taqqoslangan.

MoCA natijalari uchun ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya, MCI uchun ko‘p o‘zgaruvchili logistik regressiya qo‘llangan.

Doza–javob tuzilishi restricted cubic spline regressiyasi yordamida tekshirilgan. Tugunlar tegishli indekslarning 5., 35., 65. va 95. percentillariga joylashtirilgan. RCS modellari Model 3 dagi barcha kovariatlar bo‘yicha tuzatilgan.

Statistik ahamiyat ikki tomonlama p<0,05 sifatida belgilangan. Tahlillarda SPSS 25.0 va R 4.5.0 qo‘llangan.

Vositachilik tahlili

BMR va SII uchun bitta mediator model hamda ta’sirlanish va vositachi o‘zgaruvchini o‘z ichiga olgan outcome model tuzilgan. Vositachilik ulushi bilvosita ta’sirning umumiy ta’sirga nisbati sifatida hisoblangan va ahamiyati 5000 bootstrap takrorida baholangan.

LASSO bashorat modeli qanday qurildi?

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regressiyasi nomzod o‘zgaruvchilarni kichraytirish va o‘zgaruvchi tanlash maqsadida qo‘llangan. λ parametri 10 karra kross-validatsiya bilan baholangan; yanada parsimonious model uchun 1 standart xato mezoni qo‘llangan.

Yakuniy model yettita o‘zgaruvchini o‘z ichiga olgan:

1. Ta’lim darajasi
2. Chekish
3. Umumiy energiya iste’moli
4. CDAI
5. SIRI
6. RDW
7. MCH

Ushbu o‘zgaruvchilar keyinchalik MCI ehtimolini vizual tarzda ko‘rsatuvchi nomogrammada birlashtirilgan.

LASSO Nomogrammasi Klinik Foydalanishga Tayyormi?

Yo‘q. Modelning ko‘rinadigan AUC si 0,731 va 200 bootstrap takroridan keyingi optimism-corrected AUC si 0,728 bo‘lsa-da, validatsiya faqat shu tadqiqot namunasi ichida ichki tarzda o‘tkazilgan; mustaqil tashqi kohort validatsiyasi bo‘lmagani uchun model klinik skrining yoki tashxis vositasi sifatida foydalanishga tayyor deb hisoblanmaydi.

ROC tahlilida ko‘rinadigan AUC uchun %95 ishonch oralig‘i 0,706–0,756 bo‘lgan. Decision curve analysis taxminan %20–80 chegara ehtimoli oralig‘ida model uchun ijobiy net benefit ko‘rsatgan. Bu natija faqat tadqiqot namunasidagi qaror tahlili samaradorligini ifodalaydi.

Sezgirlik tahlillari

Yetishmaydigan ma’lumotlar multiple imputation bilan ishlanganda CDAI, DPI, BMR va SII ning kognitiv natijalar bilan bog‘liqligi complete-case tahliliga katta darajada o‘xshash bo‘lib qolgan.

Aksincha, CDAI antioksidant iste’moli umumiy energiyaga nisbatan 1000 kcal ga tuzatilgan shaklda qayta hisoblanganda CDAI–MoCA va CDAI–MCI bog‘liqliklari endi statistik jihatdan ahamiyatli bo‘lmagan.

Mualliflar asl CDAI antioksidant iste’molining ham mutlaq miqdorini, ham parhez ichidagi zichlik komponentini aks ettirishini; energiyaga nisbatan tuzatilgan CDAI esa ko‘proq zichlikni ajratib ko‘rsatishini bildiradi. Biroq ushbu sezgirlik natijasi asosiy CDAI topilmasi qo‘llangan indeks ta’rifiga sezgir ekanini ko‘rsatadi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqot CDAI va DPI ni bir xil namunada alohida ham, birgalikda ham baholagan, kognitiv ball va MCI natijalarini bir-biridan ajratgan, mumkin bo‘lgan metabolik va yallig‘lanish tushuntiruvchi o‘zgaruvchilarni tekshirgan hamda parhez ma’lumotlarini gematologik ko‘rsatkichlar bilan birga ko‘rib chiqqan.

MCI faqat bitta MoCA balliga asoslanmay, skriningdan keyin nevrolog tomonidan baholanganligi ham natija o‘lchovining muhim xususiyatidir.

Statistik tahlil faqat bitta regressiya modeli bilan cheklanmagan; bosqichma-bosqich kovariat tuzatishi, RCS, bootstrap vositachilik tahlili, multiple imputation, LASSO, bootstrap optimism correction, kalibratsiya va DCA birgalikda qo‘llangan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari

• Kesimiy dizayn sabab–oqibat yoki vaqt ketma-ketligini aniqlay olmaydi.
• Qulaylik asosidagi tanlov natijalarni kengroq aholiga umumlashtirishni cheklaydi.
• 28 bandli FFQ eslab qolish xatosi va parhezni o‘lchash xatosiga moyil.
• Oziq-ovqat qo‘shimchalari qayd etilmagani sababli umumiy antioksidant ta’sirlanish kam baholangan bo‘lishi mumkin.
• Ehtimoliy demensiya MMSE <24 bilan, ta’lim darajasiga tuzatmasdan chiqarib tashlangan.
• DPI ning MCI bilan mustaqil bog‘liqligi statistik jihatdan mustahkam emas.
• BMR to‘g‘ridan-to‘g‘ri bilvosita kalorimetriya bilan o‘lchanmagan, InBody 720 BIA qurilmasining xususiy algoritmi bilan taxmin qilingan.
• Jismoniy faollik, ijtimoiy-iqtisodiy holat, depressiya, uyqu sifati, APOE genotipi va dori iste’moli kabi potensial chalg‘ituvchi omillar mavjud emas.
• Vositachilik modellarida BMI ga tuzatish ayrim sababiy tuzilmalarda overadjustment bias keltirib chiqarishi mumkin.
• Energiyaga tuzatilgan CDAI tahlilida asosiy bog‘liqliklarning ahamiyatini yo‘qotishi natijalar indeksni hisoblash usuliga sezgir bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi.
• LASSO bashorat modeli faqat ichki validatsiyadan o‘tgan; mustaqil tashqi validatsiyasi yo‘q.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

Tadqiqot o‘rganilgan Pekin jamoat salomatligi markazi namunasida yuqoriroq CDAI va DPI yuqoriroq MoCA ballari bilan bog‘liq ekanini qo‘llab-quvvatlaydi.

Yuqoriroq CDAI pastroq MCI odds-i bilan bog‘liq bo‘lgan. CDAI va DPI ning eng yuqori kvartillari birgalikda bo‘lgan guruhda, har ikki indeks ham eng past bo‘lgan referent guruhga nisbatan MCI odds-i pastroq kuzatilgan.

BMR va SII ning CDAI–MoCA bog‘liqligida statistik bilvosita ta’sirlari mavjud. Bu topilma energiya almashinuvi va tizimli yallig‘lanishni kelajakda kuchliroq dizaynlar bilan o‘rganish uchun gipoteza yaratadi.

Tadqiqot shuningdek parhez, yallig‘lanish, eritrotsit parametrlari va demografik o‘zgaruvchilar birgalikda qo‘llangan LASSO nomogrammasi tadqiqot namunasida o‘rtacha darajadagi ajratuvchanlik samaradorligiga ega ekanini ko‘rsatadi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

Tadqiqot antioksidant yoki fitokimyoviy moddalarga boy ovqatlanish kognitiv pasayishni aniq oldini olishini ko‘rsatmaydi.

CDAI bilan kognitiv faoliyat o‘rtasidagi bog‘liqlik BMR oshishi yoki SII kamayishi orqali sababiy tarzda yuz berishini isbotlamaydi.

DPI ning o‘zi MCI xavfini sezilarli darajada kamaytirishini ko‘rsatmaydi.

Har ikki indeks yuqori bo‘lgan guruhdagi OR=0,537 natijasi ovqatlanish MCI paydo bo‘lishini %46,3 ga davolash yoki profilaktik ta’sir bilan kamaytiradi degani emas.

LASSO nomogrammasi klinik MCI tashxisini qo‘yadigan tasdiqlangan vosita emas.

Tadqiqot ma’lum bir vitamin, mineral, fitokimyoviy modda, oziq-ovqat yoki qo‘shimchaning o‘zi kognitiv himoya berishini sinab ko‘rmagan.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

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

Mas’ul mualliflar: Yongye Sun va Yuandi Xi.

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

Jurnal: Antioxidants.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Nashr ma’lumoti: 2026; jild 15; son 5; maqola 573. Nashr sanasi: 1 May 2026.

DOI: 10.3390/antiox15050573

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan, ochiq kirishli kesimiy kuzatuv tadqiqoti maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tadqiqot manbasi: Effect of Dietary Nutrition on the Cognitive Function and Sarcopenia in Middle-Aged and Elderly People (EDNCS) kohorti; ro‘yxatga olish raqami ChiCTR2100054969.

Tahlil davri: 2020–2023 boshlang‘ich ishtirokchilari.

Namuna: Pekin jamoat salomatligi markazlaridan qulaylik asosida tanlangan 60 yosh va undan katta 1845 kishi.

Ovqatlanishni baholash: 28 bandli FFQ; so‘nggi bir yildagi odatiy iste’mol; China Food Composition Database 6th Edition. Oziq-ovqat qo‘shimchalari kiritilmagan.

CDAI: Selen, rux, karotinoidlar, A vitamini, C vitamini va E vitaminining standartlashtirilgan kunlik iste’mollari yig‘indisi.

DPI: Fitokimyoviy moddalarga boy oziq-ovqatlardan olinadigan kunlik energiyaning umumiy kunlik energiyaga nisbati ×100.

Kognitiv baholash: MMSE va MoCA ning Pekin versiyasi. Ehtimoliy demensiya uchun MMSE <24 skriningi; MCI uchun ta’lim darajasiga qarab MoCA skriningi va so‘ngra nevrolog tasdig‘i.

BMR: InBody 720 bioelektrik impedans analizatori va ishlab chiqaruvchiga tegishli xususiy algoritm bilan taxmin qilingan.

Qon ko‘rsatkichlari: RDW, HGB, MCH, neytrofil, trombotsit, limfotsit va monotsit. SII=(P×N)/L; SIRI=(N×M)/L.

Statistika: Kruskal–Wallis H testi, xi-kvadrat, ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya, logistik regressiya, restricted cubic spline, bootstrap vositachilik tahlili, LASSO, ROC/AUC, kalibratsiya, decision curve analysis va multiple imputation. Statistik ahamiyat ikki tomonlama p<0,05.

Dasturiy ta’minot: SPSS 25.0 va R 4.5.0.

LASSO: 10 karra kross-validatsiya; model samaradorligidagi optimism uchun 200 bootstrap takroriga asoslangan ichki validatsiya.

Qo‘shimcha materiallar: Table S1 fitokimyoviy oziq-ovqat bandlari; S2 LASSO koeffitsientlari va OR lar; S3 yetishmaydigan ma’lumotlar soni; S4–S6 multiple imputation tahlillari; S7 energiyaga tuzatilgan CDAI natijalari.

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

Etik tasdiq: Capital Medical University Ethics Committee; Z2019SY052, 15 October 2019 va 2022SY044, 9 March 2022.

Ma’lumotli rozilik: Barcha ishtirokchilardan yozma ma’lumotli rozilik olingan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Maxfiylik va etik sabablar tufayli ma’lumotlar mas’ul mualliflardan so‘rov asosida olinishi mumkin.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Muallif hissalari: Konseptualizatsiya Yuebao Fu, Yongye Sun va Yuandi Xi; metodologiya Yuebao Fu, Wenjing Wang, Zijian Cheng, Yongye Sun va Yuandi Xi; formal tahlil Yuebao Fu va Wenjing Wang; ma’lumotlar kuratsiyasi Yuebao Fu, Junqiao You va Yuandi Xi; dastlabki qoralama Yuebao Fu; superviziya Yongye Sun va Yuandi Xi; loyiha boshqaruvi va moliyalashtirishni ta’minlash Yuandi Xi tomonidan bajarilgan.

Asosiy metodologik cheklov: Kesimiy dizayn sababli parhez, BMR/SII va kognitiv natija o‘rtasidagi vaqt ketma-ketligini aniqlab bo‘lmaydi. Natijalar bog‘liqlikni ko‘rsatadi, sababiy yo‘lni isbotlamaydi.

Muhim sezgirlik eslatmasi: Energiyaga tuzatilgan CDAI qo‘llanganda CDAI ning MoCA va MCI bilan bog‘liqligi statistik ahamiyatini yo‘qotgan. Asosiy natijalar faqat asl CDAI ta’rifiga asoslanganligi aniq saqlanishi kerak.

Bashorat modeli chegarasi: Nomogramma faqat ichki validatsiyadan o‘tgan. Mustaqil populyatsiyada tashqi validatsiyasiz klinik skrining yoki qaror vositasi sifatida qabul qilinmasligi kerak.

Verianla bayon usuli: Ushbu mazmun faqat abstract yoki conclusion bo‘limining tarjimasi emas. Namuna tanlash, CDAI va DPI hisoblari, MCI baholashi, BMR va yallig‘lanish o‘lchovlari, barcha regressiya qatlamlari, RCS natijalari, Figure 4 vositachilik tuzilmasi, LASSO–nomogramma ishlab chiqish jarayoni, ROC/kalibratsiya/DCA natijalari, sezgirlik tahlillari va cheklovlar alohida ilmiy qatlamlarga ajratilib, o‘rgatuvchi o‘zbekcha tuzilma ichida qayta tashkil etilgan.

Klinik/ovqatlanish talqin chegarasi: Tadqiqot alohida shaxs uchun vitamin, antioksidant qo‘shimchasi yoki muayyan parhez davolashini tavsiya etmaydi. Topilmalar jamoat asosidagi kesimiy namunada parhez indekslari bilan kognitiv natijalar o‘rtasidagi statistik bog‘liqliklardir.