The Correlation of Dietary Inflammatory Index with Overweight, Obesity and Abdominal Obesity: a Meta-analysis

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0316

Abstract

Abstract:

Background

Dietary inflammatory index (DII), as a new index for quantitative evaluation of dietary inflammatory potential, has been widely used in various chronic disease studies, but the correlation between DII and different types of obesity has not been uniformly established.

Objective

To systematically evaluate the correlation of DII with overweight, obesity and abdominal obesity to provide reference for the prevention of different types of obesity.

Methods

CNKI, Wanfang Data, VIP, CBM, PubMed, Embase, Cochrane Library and Web of Science were searched by computer for cross-sectional studies of the association of DII with overweight, obesity and abdominal obesity from inception to January 10, 2023. Risk of Bias Rating Scale of AHRQ was used to evaluate the included studies. Meta-analysis was performed using RevMan 5.4.1 to calculate OR and 95%CI of the pooled data to assess the association of DII with overweight, obesity and abdominal obesity. Subgroup analyses were performed based on differences in gender, study geography, survey method, number of DII components, whether the sample population was healthy, diagnostic criteria, and type of DII grouping.

Results

A total of 20 studies from 9 countries with 214 808 subjects were included. Meta-analysis results showed that high levels of DII may be a possible risk factor for overweight 〔OR=1.12, 95%CI (1.03, 1.22), P=0.005〕, obesity 〔OR=1.56, 95%CI (1.34, 1.82), P<0.000 01〕, abdominal obesity 〔OR=1.42, 95%CI (1.14, 1.78), P=0.002〕. Subgroup analysis for differences in gender, study geography, survey method, number of DII components, whether the sample population was healthy, diagnostic criteria, and type of DII grouping in the original studies showed no significant between-group heterogeneity within each subgroup for the correlation between DII and overweight (P>0.05). Among the subgroups for the correlation between DII and obesity, the male population〔OR=1.79, 95%CI (1.13, 2.85) 〕 had a higher proportion of obesity than the other gender groups, the North American population 〔OR=1.57, 95%CI (1.27, 1.83) 〕 had a higher proportion of obesity compared to populations from other geographic regions, and the results of the 24-h recall 〔OR=1.83, 95%CI (1.39, 2.42) 〕 had a higher proportion of obesity compared to studies with other survey methods. Among the subgroups for the correlation between DII and abdominal obesity, the North American population 〔OR=1.87, 95%CI (1.44, 2.44) 〕 had a higher proportion of abdominal obesity compared to populations from other geographic regions, and no significant heterogeneity was found among other groups. The funnel plot distribution in this study had good symmetry, suggesting no significant publication bias.

Conclusion

DII diets may be a risk factor for overweight, obesity and abdominal obesity, and the association is more obvious in North American populations. The association between a high DII diet and obesity was more significant in men. Increasing the intake of anti-inflammatory dietary components is important for the prevention and treatment of overweight, obesity and abdominal obesity.

Key words: Overweight, Obesity, Abdominal obesity, Dietary inflammatory index, Diet records, Risk factors, Meta-analysis

摘要：

背景

膳食炎症指数（DII）作为定量评价膳食炎症潜力的新指标，已广泛应用于各种慢性病研究中，但DII与不同类型肥胖之间的相关性尚无统一定论。

目的

系统评价DII与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性，为不同类型肥胖的预防提供参考。

方法

计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中DII与超重、肥胖及腹型肥胖相关性的横断面研究，检索时限均从建库至2023-01-10；运用美国卫生保健质量及研究机构（AHRQ）的偏倚风险评价表对纳入研究进行评价；运用RevMan 5.4.1进行Meta分析，计算汇总数据的OR值及其95%CI评估DII与超重、肥胖及腹型肥胖的相关性；根据性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析。

结果

本研究共纳入9个国家的20项研究，共214 808例研究对象。Meta分析结果显示，高水平的DII可能是超重〔OR=1.12，95%CI（1.03，1.22），P=0.005〕、肥胖〔OR=1.56，95%CI（1.34，1.82），P<0.000 01〕及腹型肥胖〔OR=1.42，95%CI（1.14，1.78），P=0.002〕的危险因素。针对原始研究的性别、研究地域、调查方式、DII成分数量、样本人群是否健康、诊断标准、DII分组类型的差异进行亚组分析，DII与超重相关性的各亚组内未发现组间异质性存在（P>0.05）；DII与肥胖相关性的各亚组中，男性人群〔OR=1.79，95%CI（1.13，2.85）〕相较于其他性别人群肥胖所占比例更高；北美洲人群〔OR=1.57，95%CI（1.27，1.83）〕相较于其他地域的人群肥胖所占比例更高，24 h回忆的结果〔OR=1.83，95%CI（1.39，2.42）〕相较于其他调查方式的研究结果中肥胖所占比例更高；DII与腹型肥胖相关性的各亚组中，北美洲人群〔OR=1.87，95%CI（1.44，2.44）〕相较于其他地域的人群腹型肥胖所占比例更高，其他组间未发现明显异质性存在。本研究漏斗图分布具有良好的对称性，提示无明显发表偏倚。

结论

高DII膳食可能为超重、肥胖及腹型肥胖的危险因素，该影响在北美洲人群中更为显著；高DII膳食与肥胖的相关性在男性中更为显著；增加抗炎膳食成分摄入对于超重、肥胖及腹型肥胖的防治具有重要意义。

关键词: 超重, 肥胖, 腹型肥胖, 膳食炎症指数, 膳食记录, 危险因素, Meta分析

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Figures/Tables 10

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序号	检索式
#1	（（（（（（（（（（（（（（（obesity[MeSH Terms]） OR （overweight[MeSH Terms]）） OR （Abdominal Obesity[MeSH Terms]）） OR （Obesities，Abdominal[Title/Abstract]）） OR （Central Obesity[Title/Abstract]）） OR （Central Obesities[Title/Abstract]）） OR （Obesities，Central[Title/Abstract]）） OR （Obesity，Central[Title/Abstract]）） OR （Abdominal Obesities[Title/Abstract]）） OR （Obesity，Visceral[Title/Abstract]）） OR （Visceral Obesity[Title/Abstract]）） OR （Obesities，Visceral[Title/Abstract]）） OR （Visceral Obesities[Title/Abstract]）） OR （obesity[Title/Abstract]）） OR （overweight[Title/Abstract]）） OR （Abdominal Obesity[Title/Abstract]）
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#3	#1 AND #2

序号	检索式
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#2	（（（（（Dietary inflammatory index[Title/Abstract]） OR （Dietary inflammation potential[Title/Abstract]）） OR （inflammatory potential of diet[Title/Abstract]）） OR （antiinflammatory diet[Title/Abstract]）） OR （pro-inflammatory diet[Title/Abstract]）） OR （DII[Title/Abstract]）
#3	#1 AND #2

第一作者	发表时间（年）	样本量（例）	性别（男/女）	年龄（岁）	调查方式	DII成分数量（个）	国家	结局指标	AHRQ评分（分）
MORA-URDA^[18]	2022	365	190/175	9.60±1.10	24 h回忆	NA	西班牙	①②	7
HODGE^[19]	2021	39 185	23 394/15 791	54.80±8.50	FFQ	121	澳大利亚	①②	8
DA COSTA SILVA^[20]	2018	134	0/134	19.00~64.00	24 h回忆	NA	巴西	③	6
ZHANG^[21]	2021	4 151	4 151/0	47.03±16.87	24 h回忆	45	美国	①②	9
CAMARGO-RAMOS^[22]	2017	80	0/80	39.70±6.90	24 h回忆	28	哥伦比亚	①②	7
DENOVA-GUTIÉRREZ^[23]	2018	1 174	569/605	39.9±0.48	SQFFQ	140	墨西哥	①②	9
TABUNG^[24]	2016	122 788	0/122 788	63.5±7.10	FFQ	122	美国	①②	8
JIA^[25]	2022	5 656	2 937/2 719	15.49	24 h回忆	26	美国	③	8
BAZYAR^[26]	2021	249	0/249	23.88±3.81	FFQ	147	伊朗	③	8
BAVI BEHBAHANI^[12]	2022	320	171/149	56.68±8.15	FFQ	168	伊朗	②③	8
KIM^[11]	2018	9 291	3 682/5 609	41.30±0.20	24 h回忆	NA	韩国	③	6
GUINTER^[27]	2019	6 016	6 016/0	20.00~84.00	24 h回忆	45	美国	②③	8
DEHGHAN^[13]	2022	350	0/350	15.40±1.10	24 h回忆	45	伊朗	①	6
LI^[28]	2022	1 936	736/1 200	NA	FFQ	81	中国	①②	7
SHU^[29]	2022	7 926	3 772/4 154	NA	24 h回忆	45	美国	②	6
开比努尔·再比布力^[9]	2022	538	179/359	46.14±12.51	FFQ	93	中国	①②③	9
王敏娟^[10]	2020	468	181/287	68.70±5.70	24 h回忆	45	中国	①②	8
符文慧^[30]	2020	2 241	1 098/1 143	NA	SQFFQ	127	中国	①②	7
穆凯丽^[31]	2022	5 363	2 889/2 474	51.70±10.10	FFQ	126	中国	③	7
罗涛^[32]	2021	6 577	3 079/3 498	51.17±9.93	SQFFQ	97	中国	①②③	8

第一作者	发表时间（年）	样本量（例）	性别（男/女）	年龄（岁）	调查方式	DII成分数量（个）	国家	结局指标	AHRQ评分（分）
MORA-URDA^[18]	2022	365	190/175	9.60±1.10	24 h回忆	NA	西班牙	①②	7
HODGE^[19]	2021	39 185	23 394/15 791	54.80±8.50	FFQ	121	澳大利亚	①②	8
DA COSTA SILVA^[20]	2018	134	0/134	19.00~64.00	24 h回忆	NA	巴西	③	6
ZHANG^[21]	2021	4 151	4 151/0	47.03±16.87	24 h回忆	45	美国	①②	9
CAMARGO-RAMOS^[22]	2017	80	0/80	39.70±6.90	24 h回忆	28	哥伦比亚	①②	7
DENOVA-GUTIÉRREZ^[23]	2018	1 174	569/605	39.9±0.48	SQFFQ	140	墨西哥	①②	9
TABUNG^[24]	2016	122 788	0/122 788	63.5±7.10	FFQ	122	美国	①②	8
JIA^[25]	2022	5 656	2 937/2 719	15.49	24 h回忆	26	美国	③	8
BAZYAR^[26]	2021	249	0/249	23.88±3.81	FFQ	147	伊朗	③	8
BAVI BEHBAHANI^[12]	2022	320	171/149	56.68±8.15	FFQ	168	伊朗	②③	8
KIM^[11]	2018	9 291	3 682/5 609	41.30±0.20	24 h回忆	NA	韩国	③	6
GUINTER^[27]	2019	6 016	6 016/0	20.00~84.00	24 h回忆	45	美国	②③	8
DEHGHAN^[13]	2022	350	0/350	15.40±1.10	24 h回忆	45	伊朗	①	6
LI^[28]	2022	1 936	736/1 200	NA	FFQ	81	中国	①②	7
SHU^[29]	2022	7 926	3 772/4 154	NA	24 h回忆	45	美国	②	6
开比努尔·再比布力^[9]	2022	538	179/359	46.14±12.51	FFQ	93	中国	①②③	9
王敏娟^[10]	2020	468	181/287	68.70±5.70	24 h回忆	45	中国	①②	8
符文慧^[30]	2020	2 241	1 098/1 143	NA	SQFFQ	127	中国	①②	7
穆凯丽^[31]	2022	5 363	2 889/2 474	51.70±10.10	FFQ	126	中国	③	7
罗涛^[32]	2021	6 577	3 079/3 498	51.17±9.93	SQFFQ	97	中国	①②③	8

亚组	研究数量（篇）	Meta分析结果		异质性检验		效应模型	组间异质性（P值）
亚组	研究数量（篇）	P值	OR（95%CI）	P值	I²值（%）	效应模型	组间异质性（P值）
性别							0.19
男	2^[9，21]	0.25	1.44（0.78，2.68）	0.13	57	随机效应模型
女	3^{[9，13，24]}	0.002	1.06（1.02，1.10）	0.60	0	固定效应模型
混合	8^{[9，10，18，19，23，28，30，32]}	0.000 06	1.22（1.03，1.45）	<0.000 1	77	随机效应模型
研究地域							0.15
亚洲	6^{[9，10，13，28，30，32]}	0.04	1.28（1.01，1.62）	0.005	70	随机效应模型
北美洲	3^{[21，23，24]}	0.03	1.07（0.53，1.97）	0.31	14	固定效应模型
南美洲	1^[22]	0.58	0.71（0.21，2.37）
大洋洲	1^[19]	0.75	0.99（0.93，1.05）
欧洲	1^[18]	0.81	0.94（0.59，1.51）
调查方式							0.59
FFQ	4^{[9，19，24，28]}	0.02	1.06（1.01，1.12）	0.22	32	固定效应模型
SQFFQ	3^{[23，30，32]}	0.23	1.14（0.92，1.40）	0.10	57	随机效应模型
24 h回忆	5^{[10，13，21，22]}	0.23	1.24（0.87，1.78）	0.03	62	随机效应模型
DII成分数量							0.41
<80个	4^{[10，13，21，22]}	0.02	1.10（1.02，1.18）	0.03	56	随机效应模型
≥80个	7^{[9，19，23，24，28，30，32]}	0.23	1.34（0.83，2.16）	0.005	68	随机效应模型
样本人群是否健康							0.26
是	10^{[9，10，13，18，19，21，23，28，30，32]}	0.05	1.15（1.00，1.33）	0.000 3	65	随机效应模型
否	2^[22，24]	0.003	1.10（1.02，1.10）	0.52	0	固定效应模型
诊断标准							0.11
24 kg/m²≤BMI<28 kg/m²	5^{[9，10，28，30，32]}	0.04	1.32（1.02，1.70）	0.003	75	随机效应模型
25 kg/m²≤BMI<30 kg/m²	5^{[19，21，22，23，24]}	<0.000 1	1.06（1.03，1.10）	0.59	0	固定效应模型
DII分组类型							0.17
Q1与Q2	2^[18，22]	0.84	0.96（0.62，1.48）	0.61	0	固定效应模型
Q1与Q4	6^{[9，10，21，28，30，32]}	0.01	1.26（1.05，1.51）	0.005	70	随机效应模型
Q1与Q5	3^{[19，23，24]}	0.000 3	1.06（1.03，1.09）	0.72	0	固定效应模型