“引言：西班牙营养和心血管风险研究数据库前瞻性研究设计好文，比例风险检验+Cox比例风险模型+亚组分析+P趋势+P交互+限制性立方样条，全面评估了健康饮料评分与全死因的关联”
总之，作者发现，较高的HBS评分与较低的总死亡率相关。坚持一种健康的饮料模式可以在预防过早死亡方面发挥作用。而最高的HRS评分即满足以下七项内容：
（1）多喝点低脂牛奶、
（2）多喝点咖啡和茶，
（3）少喝点全脂牛奶，
（4）不喝果汁
（5）不喝人工甜味饮料
（6）不喝含糖饮料，
（7）不喝酒或适度饮酒
题目：西班牙成年人健康饮料评分与全因死亡的关联：一项全国性队列研究
背景：尽管有大量证据表明饮食与死亡率之间存在关系，但饮料消费模式的作用尚不清楚。本研究的目的是在西班牙代表性的成年人口中评估健康饮料评分（HBS）与全因死亡率的关联。。
方法：使用西班牙营养和心血管风险研究 （ENRICA） 的数据进行了一项观察性队列研究，其中包括 2008 年至 2010 年招募的 12,161 名 ≥18 岁的社区居民，随访至 2022 年 1 月。在基线时，使用经过验证的饮食史收集食物消耗。HBS 由 7 个项目组成，每个项目都从 1 到 4 分（最高依从性）。HBS 的范围从 7 到 28 分不等，分数越高代表更健康的模式。依从性被定义为低脂牛奶、咖啡和茶的摄入量较高，全脂牛奶的摄入量较低，不摄入果汁、人工甜味饮料或含糖饮料，以及不摄入或适度摄入酒精。总死亡率是通过与西班牙国家死亡指数的联系来确定的。使用Cox模型进行统计分析，并针对主要混杂因素进行调整，包括社会人口统计学、生活方式、饮食变量和发病率。
结果：平均随访12.5年（标准差：1.7;范围：0.5-12.9）后，共有967例死亡。对于全因死亡率，HBS最高与最低性别特异性四分位数的完全调整风险比（HR）为0.72（95%置信区间[0.57,0.91]，p线性趋势= 0.015）。限制性立方样条观察到HBS与死亡存在线性关系。敏感性分析显示结果是稳健的。主要局限性是无法对饮料消费进行重复测量，并且在随访期间饮料消费量可能会发生变化。
结论：在本研究中，我们观察到较高的HBS评分与较低的总死亡率相关。坚持一种健康的饮料模式可以在预防过早死亡方面发挥作用。
1.研究设计
l研究对象（population）P：
ü数据来源于西班牙营养与心血管风险研究（Study on Nutrition and Cardiovascular Risk in Spain，ENRICA）。
ü2008-2010共招募13,105人，944名参与者被排除在外：60名（0.5%）没有饮食信息，884名（6.8%）的总能量摄入值异常（男性为<800 kcal/天或>5,000 kcal/天；女性为<500 kcal/天或>4,000 kcal/天），进一步去除协变量缺失的数据，最终，共有 12,161 名参与者被纳入分析。流程图如下：
l暴露（Exposure）E:
ü健康饮料评分(HBS)：健康饮料评分的具体规则可参考文献“Healthy Beverage Score and Risk of Chronic Kidney Disease Progression, Incident Cardiovascular Disease, and All-Cause Mortality in the Chronic Renal Insufficiency Cohort”。
ü本研究中的HBS，构建了一个包含 7 项的 HBS，修改了其临界点以适应西班牙成年人口代表性样本的饮料消费量。
üHBS 的每个项目的得分从1-4 分。因此，HBS 的范围从7-28分。HBS越高，模式越健康。
ü项目分为两个主要组成部分：饮料摄入充足和适度。
充足部分：分数越高，模式越健康。
低脂牛奶：无低脂牛奶消费得分为1分，而剩余样本在消费者中分为三分位数；
咖啡和茶：被分为四分位数；
适度部分：包括全脂牛奶、果汁、人工甜味饮料、含糖饮料、酒精。对于这 5 个项目，摄入量越高，得分越低，模式越不健康；
全脂牛奶和含糖饮料在不摄入方面得分为4分，其余样本在摄入者中分为三分位数。
果汁和人工甜味饮料的摄入量在不摄入方面得分为4分，在任意摄入方面得分为1分
饮酒：不饮酒或适度饮酒者的参与者（男性<40克/天，女性<24克/天）得分为4，重度饮酒者（男性≥40克/天，女性为≥24克/天）得分为1。
具体的赋分详见下表：
l结局（Outcomes）O:
ü全因死亡：参与者从 2008 年至 2010 年的基线到 2022 年 1 月 31 日进行随访。
l研究类型（Study design）S:
ü前瞻性队列研究设计
2.协变量：
ü年龄、性别、教育水平、吸烟状况、血压、体重指数、身体活动、久坐、地中海饮食依从性、高甘油三酯血症、高胆固醇血症、慢性病（慢性阻塞性肺病、冠心病、中风、心力衰竭、骨关节炎、癌症、医生诊断的抑郁症和糖尿病）数量、处方药数量。
ü采用多重插补法对缺失值的自变量进行插补：教育水平（<1%）、吸烟状况（<1%）、BMI（1.5%）、电视小时数（<1%）、高甘油三酯血症（<1%）、高胆固醇血症（<1%）和高血压（1.1%）。对使用包含完整信息的变量进行的分析检查了插补数据的有效性。
ü按HRS四分位数描述研究对象的基线特征，展示年龄调整后的基线连续变量调整均值以及分类变量的调整比例。
ü将 Schoenfeld 残差与时间作图，以评估比例风险假设，通过肉眼观察发现没有违反比例风险假设。
ü Cox 比例风险模型:以HRS最低组作为参照组，构建了 Cox 比例风险回归模型，并考虑复杂加权的抽样设计。研究者拟合了3个Cox 模型。
模型 1 是未经调整的模型。
模型 2 调整年龄、性别、教育水平、吸烟状况、戒酒状况、BMI、闲暇时间的身体活动、总能量摄入、水果和蔬菜摄入量、总纤维摄入量、高甘油三酯血症、高胆固醇血症、高血压、自我报告的慢性病数量和药物数量。
模型 3 通过进一步调整地中海指数。
ü采用限制性三次样条图（在第 10、50 和 90 个百分位数）分析HBS与死亡的剂量-反应关系。
ü交互效应检验：通过在模型 3 中，依次增加HBS与年龄（<65岁 vs ≥65岁）、性别（男性与女性）、BMI（<30 kg/m2 vs ≥30 kg/m2）、体力活动（≤中位数 61.5 METs/周 vs >中位数 61.5 METs/week）、蔬菜消费（≤中位数 183.5 g/d vs >中位数 183.5 g/d）、坚持不含酒精的地中海饮食（≤中位数 4 vs >中位数 4），慢性病（是/否）乘积项，以检验这些因素与HBS是否存在交互作用。
ü敏感性分析，排除了随访前 3 年的死亡，以解释基线时亚临床疾病的影响。
ü这项研究是根据流行病学观察性研究报告（STROBE） 指南报告的。
研究对象的基线特征
ü受试者的中位年龄（N = 12,161）为46岁（四分位距35至61），52.6%为女性。与四分位数1组（健康状况较差）相比，四分位数4组（更健康）年龄更大，女性更多，受教育程度较高，生活方式不那么久坐不动，并且身体活动更多。此外，四分位数 4 组中的人能量摄入较低，摄入更多纤维、水果和蔬菜，对地中海饮食的依从性较高，并且更频繁地出现高胆固醇血症。
HRS的7中饮料摄入的情况
ü与四分位数1（健康状况较差）相比，四分位数4（健康）摄入的低脂牛奶、咖啡和茶以及酒精较多，但摄入的全脂牛奶、果汁、人工甜味饮料和含糖饮料较少
主要研究结果
ü平均随访12.5年（标准差：1.7;范围：0.5至12.9）和151,459人年随访后，共发生967例死亡。在模型3中，与四分位数1组相比，HBS四分位数4组的全因死亡率的HR为0.72（95%CI，0.57至0.91，线性趋势的p=0.015）。
ü交互作用：年龄、性别、BMI、身体活动、蔬菜消费或地中海饮食（不包括酒精）与HBS没有交互。是否至少 1 种慢性病与HBS存在交互作用 （p = 0.030）。在至少患有 1 种慢性病的患者中，HBS与死亡率呈负相关。在没有慢性病的人中没有观察到任何关联。
ü限制性三次样条观察到HBS与全因死亡存在线性关系。
结论
总之，在这项针对西班牙成年人口的代表性研究中，对HBS评分越高，总死亡率就越低。坚持健康的饮料消费模式也可能在预防过早死亡方面发挥重要作用。
