三种饮食计划对健康指标的影响

限制性与非限制性纯素食饮食计划与限制性杂食饮食计划对特定健康指标的比较

摘要

背景 :此前我们已观察到,当个体按照但以理禁食(DF)进行饮食限制时,可产生有益的健康效果。无论个体完全排除所有动物产品,还是在饮食计划中包含少量肉类和乳制品,该效果均成立。本研究旨在比较遵循传统但以理禁食(即限制性纯素)或改良但以理禁食(即限制性杂食;允许随意摄入肉类和脱脂牛奶)的个体与遵循非限制性纯素食饮食计划的个体在人体测量学和生化指标方面的健康结局。
方法 :35名受试者(六名男性;29名女性;33 ± 2岁;年龄范围:18–67岁)完成了一项为期21天的饮食计划。受试者在10小时空腹状态下前往实验室进行干预前(第1天)和干预后测试(第22天)。采集血样并检测全血细胞计数、代谢指标、血脂检测、胰岛素、HOMA‐IR、C‐反应蛋白以及氧化应激生物标志物(丙二醛、高级氧化蛋白产物和硝酸盐/亚硝酸盐)。测量心率和血压,并通过双能X射线吸收测定法确定身体成分。记录受试者对饮食调整的自我报告依从性、感知的心理和身体健康以及饱腹感。
结果 :在我们的结局指标中未观察到交互效应(p > 0.05)。然而,传统禁食组受试者报告感知的心理和身体健康大约提高了10%,丙二醛水平降低了25%,血胰岛素水平降低了33%。被分配至传统但以理禁食组的受试者收缩压降低了约7毫米汞柱,而改良饮食计划组和无限制纯素食计划组受试者的收缩压分别降低了约5毫米汞柱。在两个DF组的受试者中观察到舒张压有轻微(2毫米汞柱)的降低;而在非限制性纯素食组的受试者中则观察到舒张压略有升高。传统禁食组受试者的总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇大约降低了20%,改良禁食组受试者则大约降低了10%。非限制性纯素食组的受试者未观察到总胆固醇或低密度脂蛋白胆固醇的降低。
结论 :这些数据表明,如果这些结果能在长期维持,传统或改良饮食计划均可能在临床上显著改善血压和血脂。传统饮食计划还可显著降低血胰岛素水平和氧化应激。无限制纯素食饮食可能改善收缩压,但在缺乏严格监测依从性措施的情况下,对本研究中测量的其他健康指标并无有利影响。

1. 说明

限制热量摄入似乎能改善整体健康,已有多种作用机制被提出 [1–3]。虽然膳食能量摄入量对整体健康至关重要,但餐食中宏量营养素的种类和质量也极为重要 [4,5]。我们关于基于限制性纯素的“但以理禁食”计划的已发表研究,强调了营养成分在多种健康相关参数中的重要性 [6–10]。

但以理禁食是一种受圣经启发的(但以理书1:8–14)饮食限制模式,完全排除所有动物产品,类似于纯素食饮食。该计划包括特定食物的随意摄入,同时排除其他食物。例如,该计划包含水果、蔬菜、全谷物、豆类、坚果、种子和油。尽管该计划类似于已被报道具有促进健康作用的典型纯素食饮食[11,12],但但以理禁食更为严格,禁止食用任何加工食品、精制面粉制品、添加剂、防腐剂、甜味剂、香料、咖啡因和酒精。尽管要求严格,我们之前的研究注意到,在几乎所有受试者中,短期(三周)依从性超过95%,许多受试者报告称,与日常膳食摄入相比,他们在该计划下感觉更加饱腹,从而导致千卡摄入量显著减少。

话虽如此,许多受试者表示,如果长期采用这种饮食计划,他们偶尔仍希望食用肉类和乳制品。许多受试者还提到他们希望饮用咖啡和茶,这可能会影响长期依从性。基于这一观察,我们最近比较了一种“传统”以纯素食为基础的但以理禁食与一种“改良”版但以理禁食——后者每天包含一份瘦肉和一杯脱脂牛奶[6],并可选择饮用无咖啡因咖啡和茶。这两份动物产品每天额外提供了约30克蛋白质,以及少量胆固醇和饱和脂肪,但结果表明,受试者在测量的结局变量方面对改良版的反应与对传统版的反应同样良好。这些发现使我们相信,食物中所含的蛋白质和胆固醇的量或许并不十分重要,而是加工成分、简单糖、氢化脂肪酸及其他类似“不健康”添加剂的含量可能更为重要。

尽管纯素食饮食通常被视为许多人所遵循的富含动物性食物的“西方饮食”的健康替代方案,但纯素食计划对摄入的膳食碳水化合物或脂肪的类型、形式和数量均无限制。虽然纯素食饮食的健康益处已有充分证实,但在整体饮食中优先选择未精制碳水化合物,同时尽量减少加工食品、简单糖、饱和脂肪和反式脂肪、添加剂以及防腐剂,可能是更合适的做法。

鉴于我们之前对但以理禁食的经验以及对纯素食饮食计划的了解,在本研究中,我们比较了三种饮食计划:一种不含动物产品的传统但以理禁食(限制性纯素)、一种但以理禁食加随意摄入动物产品(限制性杂食),以及一种无限制纯素食饮食,持续21天,观察其对选定的生化和人体测量学健康指标的影响。我们假设所有饮食计划都会在所选结局指标上产生改善,其中但以理禁食计划在某些变量(如血脂、血胰岛素、氧化应激生物标志物)方面比传统的无限制纯素食计划更具益处。

2. 材料与方法

2.1. 受试者与筛选

本研究共招募了36名受试者(6名男性;30名女性),平均年龄为33 ± 2岁,年龄范围为18–70岁。受试者需为非吸烟者,且年龄在18–70岁之间。对受试者的体重指数(BMI)未作限制,因此BMI范围为19–45 kg∙m⁻²。我们之前的研究所包含的样本量与本研究相似;然而,并未进行功效分析以确定当前的样本量。在参与研究之前,每位受试者均完成了健康史、药物和膳食补充剂使用情况以及体力活动问卷。本研究工作已获得大学人类受试者研究机构审查委员会(#2329)批准,受试者均提供了书面知情同意。

在第一次实验室访问期间,受试者完成了所有书面工作,并获得了组别分配。采用随机方法(例如编号系统)将受试者分配到三个组中的一个,组别分配在受试者筛选时于三个饮食组之间交替进行。当某一组已分配了12名个体后,后续的随机化仅在剩下的两个组之间继续。受试者获得了其指定饮食计划的相关说明,并领取了用于饮食记录的食物记录表。受试者在一周至两周内返回实验室,接受基线评估并开始21天饮食计划。以下所有结局指标均在饮食计划前(基线:第1天)和饮食计划后(第22天)进行测量。受试者数据均在早晨时段(例如6:00–10:00)以10小时空腹状态采集。

2.2. 饮食计划(传统但以理禁食,改良但以理禁食,无限制纯素食饮食)

在完成第一周的饮食记录和所有基线评估后,受试者开始执行其饮食计划分配,并持续遵循该计划21天。这一时间段与我们之前关于但以理禁食的研究相一致。分配至所有三个组别的受试者被告知可以随意进食——对食物或饮料的摄入量不作任何限制。

然而,对所摄入的食物和饮料种类进行了限制。具体而言,被分配到两个但以理禁食组的受试者被告知,必须完全消除所有加工食品、精制面粉制品、添加剂、防腐剂、甜味剂、香料、咖啡因和酒精。传统但以理禁食组的受试者还必须排除所有动物产品。而被分配到改良但以理禁食计划的受试者则可以随意食用瘦肉(鱼、鸡肉、火鸡或红肉),并可随意饮用脱脂牛奶。被分配到无限制纯素食计划的受试者不得摄入任何动物产品(例如红肉、禽肉、鱼、鸡蛋、奶酪、牛奶,等)。对于被分配到无限制纯素食饮食计划的受试者,没有其他限制。在研究期间,研究助理通过电子邮件、电话或短信频繁联系受试者(例如每三到四天一次),提醒他们遵守饮食指南,并鼓励他们坚持规定的饮食计划。研究助理每天也可随时解答受试者关于食物选择的任何问题。

2.3. 结果指标和假设

与我们之前关于但以理禁食的研究一样,我们纳入了多种结局指标。其中最重要的包括体重、血压以及某些生化指标,如胰岛素、C‐反应蛋白和血液胆固醇。基于以往的研究,我们假设所有三种饮食组的所有结局指标均会有所改善,并且由于两种但以理禁食计划限制了所有加工食品的摄入,其改善效果可能更为显著。

2.4. 人体测量、心率和血压

到达实验室后,受试者被要求使用洗手间并排空膀胱。女性在进行双能X射线吸收测定法(DXA)扫描前需进行尿妊娠试验(Hologic QDR‐4500W;采用四分钟扇形阵列,测定总体和躯干特定体脂)。测量身高和体重,并计算体重指数。此外,使用张力调节卷尺测量腰围和臀围。

测量心率和血压时,要求受试者坐在椅子上,在左臂佩戴袖带,静息10分钟。采用60秒触诊法测量心率,通过听诊法测量血压。对心率和血压均进行重复测量,取平均值用于数据分析。

2.5. 血液采集和生化变量

血样取自受试者的前臂静脉。样本经处理后获得血浆/血清。用于分析脂质特异性氧化生物标志物丙二醛(MDA;西北生命科学特品公司;华盛顿州温哥华市)的等分试样被分离并储存于−70摄氏度,直至进行检测。用于检测蛋白质氧化标志物高级氧化蛋白产物(AOPP;试剂购自Cell Biolabs公司;美国加利福尼亚州圣地亚哥)的等分试样以及用于一氧化氮标志物硝酸盐/亚硝酸盐(NOx;试剂购自开曼化学公司;密歇根州安娜堡)的等分试样也一并储存。

样本随后被解冻并重复检测。MDA和AOPP均为常用的氧化应激生物标志物。由于氧化应激参与人类疾病的发病机制,而氧化应激的程度似乎与膳食摄入(如饱和脂肪和简单糖含量)有关,因此在本研究中纳入这些变量非常重要。

其余测定在样本采集后24小时内完成。全血细胞计数、全面代谢检测和血脂检测均采用自动化程序进行分析。胰岛素使用免疫化学发光测定法(罗氏Modular E170,罗氏诊断,美国印第安纳州印第安纳波利斯)测定。稳态模型评估(HOMA‐IR)用作胰岛素抵抗指数,计算公式如下:(空腹血糖(mg∙dL⁻¹)×空腹胰岛素(μU∙mL⁻¹))/405。C‐反应蛋白采用高敏颗粒增强浊度免疫测定法(罗氏Integra 800,罗氏诊断,美国印第安纳州印第安纳波利斯)测定。

2.6. 饮食记录和体力活动

所有受试者均被要求在开始指定饮食计划之前维持其日常饮食。他们还被要求记录在开始指定饮食计划前七天内摄入的所有食物和饮料,并在禁食的最后七天内进行同样的记录。收到记录后,研究人员会与受试者一起进行审查,并使用Food Processor SQL(ESHA Research,美国俄勒冈州塞勒姆)进行分析。受试者被要求在整个研究期间保持其正常的体力活动习惯,并在评估日前两天内避免饮酒和剧烈运动。

2.7. 依从性、主观感受和饱腹感

在0–100量表(0=完全不依从,100=完全依从)上,受试者对其在食物选择方面对指定饮食计划的整体依从性进行评分。使用0–10量表(0=尽可能低,10=尽可能高),受试者在遵循指定饮食计划之前和期间,分别对其整体“心理状态和情绪”、“身体健康和活力”以及“饱腹程度”进行评分。

2.8. 统计分析

采用3(组别)× 2 (时间)的方差分析对数据进行分析。根据需要进行图基事后检验和对比分析。在结果部分报告的比较中,我们注明所指的是组间效应(在时间上合并后比较一组与另一组)还是时间效应(在组别上合并后比较干预前和干预后)。涉及特定时间点特定组别的比较均采用事后检验。分析使用JMP统计软件(4.0.3版,SAS研究所,美国北卡罗来纳州凯里)进行。统计显著性设定为p ≤ 0.05。数据以均值±标准误表示。

3. 结果

在最初入组的36名受试者中,有1名被分配到无限制纯素食计划的受试者因个人原因未能完成研究。因此,仅35名受试者有数据(传统饮食方案和改良饮食计划均为n = 12;无限制纯素食为n = 11)。1名被分配到改良饮食计划的受试者血液样本不可用。1名被分配到改良饮食计划的受试者的CRP值改良饮食计划的数据显著升高,被视为异常值,因此未纳入分析。最后,并非所有受试者的血液都可用于氧化应激生物标志物的分析。具体而言,对于丙二醛(MDA),传统饮食计划组有11名受试者、改良饮食计划组有6名受试者、无限制纯素食组有11名受试者提供了血液样本;对于高级氧化蛋白产物(AOPP),传统饮食计划组有10名受试者、改良饮食计划组有6名受试者、无限制纯素食组有8名受试者提供了血液样本;对于一氧化氮代谢物(NOx),传统饮食计划组有11名受试者、改良饮食计划组有7名受试者、无限制纯素食组有10名受试者提供了血液样本。此外,饮食数据在传统饮食计划组中有两名受试者缺失,在无限制纯素食计划组中有一名受试者缺失。

3.1. 依从性、心理状态/情绪、身体健康/活力和饱腹感

研究人员未能检测到受试者对规定的饮食计划的自我报告依从性存在差异(p= 0.47),具体如下:传统DF组为96.5 ± 1.0,改良DF组为93.4 ± 2.2,无限制纯素食计划组为94.1 ± 2.2。尽管被分配至传统禁食组的受试者报告其感知的心理和身体健康大约提高了10%,但未检测到具有统计显著性的组间效应、时间效应或交互效应(p > 0.05)。饱腹感方面存在时间效应,数值随时间推移下降(p= 0.005)。数据见表1。

变量 传统 DF 前 传统 DF 后 改良 DF 前 改良 DF 后 无限制 纯素前 无限制 纯素餐后
依从性(%) NA 96.5 ± 1.0 NA 93.4 ± 2.2 NA 94.1 ± 2.2
心理健康(1‐10) 7.9 ± 0.5 8.7 ± 0.4 8.2 ± 0.5 7.8 ± 0.5 8.5 ± 0.5 8.2 ± 0.7
物理健康(1‐10) 7.4 ± 0.4 8.2 ± 0.2 8.0 ± 0.5 8.3 ± 0.5 7.5 ± 0.5 7.8 ± 0.4
饱腹感 (1–10)† 8.2 ± 0.4 7.3 ± 0.4 8.0 ± 0.5 6.4 ± 0.6 8.5 ± 0.5 6.9 ± 0.8

数值为平均值 ±标准误。†:饱腹感的时间效应(p= 0.005)。未发现其他统计学显著差异(p > 0.05)。

3.2. 血流动力学与人体测量数据

对于任何血流动力学或人体测量变量均未观察到时间或交互作用效应(p> 0.05)。然而,以下变量观察到了组间效应:年龄(p= 0.05),改良饮食计划 < 传统饮食计划;总体脂(p= 0.04),改良饮食计划 < 传统饮食计划和非限制性纯素食;去脂体重(p= 0.05),改良饮食计划 > 传统饮食计划;心率(p= 0.02),改良饮食计划 < 传统饮食计划;收缩压(p= 0.01),改良饮食计划和传统饮食计划 < 无限制性纯素食。此外还观察到收缩压时间效应的趋势(p= 0.06),数值随时间下降(i.e.,干预前到干预后)。分配至传统饮食计划的受试者体重减轻约2公斤,分配至改良饮食计划的受试者体重减轻约1公斤(干预前到干预后)。分配至传统饮食计划的受试者收缩压降低约7毫米汞柱,分配至改良饮食计划和无限制纯素食计划的受试者收缩压降低约5毫米汞柱(干预前到干预后)。数据见表2。

3.3. 生化数据

关于全血细胞计数和代谢指标,未观察到时间或交互作用效应(p > 0.05;数据未显示)。在传统DF组受试者中,胰岛素水平从干预前到干预后减少了约33%。关于血脂检测和氧化应激数据,未观察到组间效应、时间效应或交互效应(p > 0.05)。然而,以下变量显示出趋势:胆固醇的时间效应(p= 0.10);甘油三酯的组间效应(p= 0.07),传统DF < 非限制性纯素食;VLDL的组间效应(p= 0.07),传统DF < 非限制性纯素食。传统禁食组受试者的总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇从干预前到干预后降低了约20%,而改良禁食组受试者降低了约10%。非限制性纯素食组受试者在干预前到干预后未观察到总胆固醇或低密度脂蛋白胆固醇的降低。生化数据见表3。

3.4. 饮食数据

正如研究设计所预期的,各组之间以及不同时间点(即从开始饮食计划前一周(干预前)到最后一周(干预后))的膳食摄入存在许多差异。这些差异包括:千卡路里(组间效应:p= 0.04,改良饮食计划 > 传统饮食计划;时间效应:p= 0.0008)、蛋白质克数(组间效应:p < 0.0001,传统饮食计划和非限制性纯素食 < 改良饮食计划;时间效应:p= 0.004;交互效应:p= 0.03)、蛋白质百分比(组间效应:p < 0.0001,传统饮食计划和非限制性纯素食 < 改良饮食计划;交互效应:p < 0.0001)、碳水化合物百分比(时间效应:p < 0.0001;交互效应:p= 0.05)、纤维素(时间效应:p= 0.0004)、糖(组间效应:p= 0.02,改良饮食计划 > 非限制性纯素食)、脂肪克数、脂肪百分比、饱和脂肪克数、反式脂肪克数(时间效应:p < 0.0001)、胆固醇(组间效应:p= 0.004,改良饮食计划 > 传统饮食计划 和 非限制性纯素食;时间效应:p < 0.0001;交互效应:p= 0.02)、维生素C(组间效应:p= 0.004,改良饮食计划 > 非限制性纯素食;时间效应:p= 0.006)、维生素E(组间效应:p= 0.05,改良饮食计划 > 非限制性纯素食)、维生素A(时间效应:p= 0.01)、硒(组间效应:p= 0.005)。未发现其他具有统计显著性的效应(p > 0.05)。数据见表4。

变量 传统 DF 前 传统 DF 后 改良 DF 前 改良 DF 后 无限制 纯素前 无限制 纯素餐后
C‐反应蛋白 (mg·L⁻¹) 1.6 ± 0.5 1.8 ± 0.7 1.9 ± 0.6 1.5 ± 0.4 1.8 ± 0.3 1.9 ± 0.7
胰岛素 (μU·mL⁻¹) 10.1 ± 2.5 6.7 ± 1.2 9.1 ± 1.5 9.8 ± 2.2 8.1 ± 1.0 8.5 ± 1.4
HOMA‐IR 2.2 ± 0.6 1.5 ± 0.3 1.9 ± 0.3 2.3 ± 0.6 1.8 ± 0.3 1.9 ± 0.4
葡萄糖(mg·dL⁻¹) 86.4 ± 4.0 86.9 ± 2.2 87.3 ± 2.7 92.1 ± 2.2 88.7 ± 3.8 86.3 ± 4.5
胆固醇 (mg·dL⁻¹) † 179.2 ± 8.7 146.5 ± 7.1 187.8 ± 13.1 169.3 ± 13.7 165.5 ± 12.4 168.3 ± 13.5
HDL‐C(mg·dL⁻¹) 64.9 ± 3.5 55.9 ± 2.7 68.9 ± 5.5 61.0 ± 5.0 64.9 ± 5.5 61.5 ± 4.0
VLDL‐C(毫克·分升⁻¹)* 13.0 ± 1.4 12.2 ± 1.8 16.2 ± 2.0 15.5 ± 1.7 17.8 ± 3.3 17.6 ± 3.1
LDL‐C(mg·dL⁻¹) 101.3 ± 6.8 78.4 ± 5.2 102.7 ± 9.2 92.8 ± 9.6 82.8 ± 10.8 89.2 ± 11.0
总高密度脂蛋白胆固醇 2.8 ± 0.1 2.6 ± 0.1 2.8 ± 0.2 2.8 ± 0.1 2.7 ± 0.3 2.8 ± 0.3
硝酸盐/亚硝酸盐 (μmol·L⁻¹) 22.3 ± 5.2 23.9 ± 4.7 23.7 ± 8.2 33.6 ± 9.7 25.2 ± 5.7 39.0 ± 12.9
丙二醛 (μmol·L⁻¹) 0.8 ± 0.1 0.6 ± 0.1 0.7 ± 0.1 0.7 ± 0.1 0.8 ± 0.2 0.7 ± 0.1
高级氧化蛋白产物 产物 (μmol·L⁻¹) 65.9 ± 5.6 61.6 ± 7.5 70.2 ± 9.7 70.0 ± 13.3 61.4 ± 7.3 61.1 ± 5.1

数值为平均值 ± SEM。 †:胆固醇的时间效应趋势(p= 0.10)。 *:甘油三酯的组间效应趋势(p = 0.07);传统饮食计划 < 纯素食。 *:VLDL的组间效应趋势(p= 0.07);传统饮食计划 < 纯素食。未发现其他统计学显著差异(p > 0.05)。

变量 传统 DF 前 传统 DF 后 改良 DF 前 改良 DF 后 无限制 纯素前 无限制 纯素餐后
千卡路里 * † 1753 ± 133 1147 ± 93 2049 ± 159 1636 ± 253 1743 ± 122 1335 ± 118
蛋白质(克) * † , ‡ 68 ± 6 34 ± 4 82 ± 6 86 ± 13 69 ± 6 40 ± 6
蛋白质(%) * ‡ 15 ± 1 12 ± 1 16 ± 1 22 ± 1 16 ± 1 11 ± 1
碳水化合物(克) 218 ± 17 189 ± 15 259 ± 23 226 ± 34 218 ± 15 207 ± 14
碳水化合物(%) †,‡ 49 ± 1 67 ± 2 50 ± 1 56 ± 3 50 ± 3 64 ± 3
纤维素(克) † 16 ± 2 29 ± 3 19 ± 3 29 ± 5 15 ± 2 20 ± 2
糖(克) * 82 ± 9 65 ± 9 97 ± 11 95 ± 11 64 ± 10 68 ± 6
脂肪(克) † 66 ± 6 32 ± 4 74 ± 7 47 ± 11 68 ± 9 40 ± 6
脂肪(%) † 34 ± 1 25 ± 2 32 ± 1 24 ± 2 34 ± 2 26 ± 3
饱和脂肪(克) † 20 ± 2 4 ± 1 24 ± 2 9 ± 2 21 ± 3 10 ± 2
单不饱和脂肪(克) 11 ± 3 7 ± 2 12 ± 2 16 ± 6 9 ± 1 5 ± 1
多不饱和脂肪(克) 6 ± 1 5 ± 0 6 ± 1 8 ± 2 7 ± 1 4 ± 1
反式脂肪(克) † 0.7 ± 0 0.0 ± 0 1.0 ± 0 0.2 ± 0 0.8 ± 0 0.4 ± 0
欧米伽3(毫克) 0.4 ± 0 0.5 ± 0 0.6 ± 0 0.8 ± 0 0.6 ± 0 0.3 ± 0
欧米伽‐6(毫克) 4 ± 1 3 ± 1 4 ± 1 6 ± 2 4 ± 1 3 ± 1
胆固醇(毫克)* †,‡ 240 ± 41 3 ± 2 236 ± 26 153 ± 33 171 ± 27 43 ± 18
维生素C(毫克)* † 59 ± 11 110 ± 12 87 ± 23 143 ± 25 41 ± 8 61 ± 17
维生素E(毫克)* 4 ± 1 5 ± 2 4 ± 1 7 ± 2 3 ± 0 2 ± 1
维生素A(RE) † 263 ± 50 467 ± 89 263 ± 45 481 ± 123 231 ± 52 350 ± 90
硒(微克)* 31 ± 7 14 ± 3 49 ± 8 60 ± 17 38 ± 6 32 ± 6

数值为平均值 ± SEM。 *:千卡路里的组间效应(p = 0.04);改良饮食计划 > 传统饮食计划。 †:千卡路里的时间效应(p = 0.0008)。 *:蛋白质克数的组间效应(p < 0.0001);传统饮食计划和纯素食 < 改良饮食计划。 †:蛋白质克数的时间效应(p = 0.004)。 ‡:蛋白质克数的交互效应(p = 0.03)。 *:蛋白质百分比的组间效应(p < 0.0001);传统饮食计划和纯素食 < 改良饮食计划。 ‡:蛋白质百分比的交互效应(p < 0.0001)。 †:碳水化合物百分比的时间效应(p < 0.0001)。 ‡:碳水化合物百分比的交互效应(p = 0.05)。 †:纤维素的时间效应(p = 0.0004)。 * 糖的组间效应(p = 0.02);改良饮食计划 > 纯素食。 †:脂肪克数、脂肪百分比、饱和脂肪克数、反式脂肪克数的时间效应(p < 0.0001)。 *:胆固醇的组间效应(p = 0.004);改良饮食计划 > 传统饮食计划和纯素食。 †:胆固醇的时间效应(p < 0.0001)。 ‡:胆固醇的交互效应(p = 0.02)。 *:维生素C的组间效应(p = 0.004);改良饮食计划 > 纯素食。 †:维生素C的时间效应(p = 0.006)。 *:维生素E的组间效应(p = 0.05);改良饮食计划 > 纯素食。 †:维生素A的时间效应(p = 0.01)。 *:硒的组间效应(p = 0.005)。无其他统计学显著差异(p > 0.05)。

4. 讨论

我们的研究结果表明,这三种饮食计划在改善与人类健康相关的某些选定指标方面可能均具有健康益处。传统和改良饮食计划若能在较长时间内持续实施,均可能在临床上显著改善血压和血脂。此外,传统饮食计划还能有效降低血胰岛素水平和氧化应激生物标志物。然而,仍需开展更多长期研究,以进一步了解但以理禁食饮食计划的健康益处。还应注意的是,本研究的样本量相对较小,未来需要纳入更大样本量的研究来验证和扩展这些发现。

本研究中的数据涉及范围较广的相对健康个体,主要为女性,除两人外(均在非限制性纯素食组)均表示定期进行锻炼(传统饮食计划 = 5.6 小时/周;改良饮食计划 = 4.6 小时/周;非限制性纯素食 = 4.4 小时/周)。此外,这些结果是在遵循指定饮食计划21天后获得的。如上所述,尚需开展长期研究以进一步验证这些发现。

与我们之前关于饮食计划(DF)的研究一样,各组对饮食计划的自我报告依从性极佳,接近100%。尽管该计划仅持续三周,但高依从率表明,这些饮食计划可能被有决心的个体合理地长期坚持。事实上,我们最近关于传统和改良饮食计划为期六个月的研究证实了这一点 [13];尽管传统和改良饮食计划的平均千卡摄入量分别更接近每日1400–1500,这比本研究中提到的~1150数值更为现实。

还应注意的是,由于依从性为自我报告,参与者可能存在高估其依从性的可能性。例如,尽管非限制性纯素食组报告了94%的依从性,但饮食分析显示其干预后平均胆固醇摄入量为43 mg。虽然这相较于干预前平均171 mg的摄入量已有显著下降,但如果严格遵循该饮食计划,胆固醇摄入量应更低。

尽管未达到统计显著性,但分配到传统DF组的受试者报告其感知的心理和身体健康大约提高了10%。分配到传统DF组的受试者收缩压也降低了约7毫米汞柱,而在改良DF组和无限制纯素食计划组中,收缩压分别降低了约5毫米汞柱。植物性饮食对血压的降低作用此前已有讨论[14],可能与饮食中的多种成分有关,包括膳食脂肪的数量和类型、水果和蔬菜的摄入量、膳食蛋白质的含量以及总体千卡摄入量[15]。

关于生化指标结果,采用饮食计划后血脂降低,且传统饮食计划的降低幅度更大。在我们之前比较这两种饮食计划的研究中,两种饮食计划的结果相对相似[6]。从临床角度来看,这两种饮食计划在改善血脂方面均可被视为有益健康。有趣的是,遵循非限制性纯素食计划的受试者其总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇均有所升高;尽管非限制性纯素食组的胆固醇摄入量低于改良饮食计划组。这可能是由于饮食中的脂肪酸组成(饱和、单不饱和、多不饱和脂肪)以及纤维摄入量的不同所致。

除了血脂外,传统DF组的胰岛素也有所降低,同时丙二醛水平也下降。我们在之前使用传统DF [8,9]的研究中也观察到了同样的现象。改良DF组和非限制性纯素食组在这两项指标上均未观察到变化。传统DF组千卡摄入量减少更多(表4),这可能是导致差异的原因,因为饮食能量的减少已知可改善氧化还原状态[16],并可能对提高胰岛素敏感性[17]产生影响。例如,分配至传统DF组的受试者千卡路里摄入减少了约35%,而改良DF组和无限制纯素食计划组的受试者仅分别减少了约20%和23%。很可能需要更大样本量的受试者才能更好地解释这些膳食方案对代谢和氧化应激生物标志物的影响。未来的研究应致力于招募更多的参与者,并可能对其进行更长时间的监测。

尽管测量并记录了多个饮食变量,并注意到这些变量在不同饮食组之间以及随时间的变化存在差异,但目前尚不清楚哪些变量对观察到的效果贡献最大。然而,总千卡摄入量的减少可能是导致结果的最重要变量,同时膳食纤维、胆固醇和脂肪也可能对我们的研究发现起到作用——特别是与血脂相关的结果。当然,被分配到无限制纯素食饮食的人所摄入的食物中可能含有的碳水化合物类型以及各种添加剂和防腐剂等变量,也可能影响了本研究中测量的各项指标。例如,非限制性纯素食组的千卡摄入量低于改良禁食组在干预后时间点。然而,总体结果对改良禁食组更有利。此外,我们实验室最近的一项动物研究数据显示,尽管每日食物配给量(千卡摄入量)相似,但与含有大量饱和脂肪和简单糖的典型美国饮食相比,动物在摄取一种类似于传统饮食计划的配方饮食时获益更多 [18]。

需要注意的是,传统禁食组在干预后时间的平均千卡摄入量相当低。许多受试者报告称,在遵循传统饮食计划时饱腹感显著增加,从而导致能量摄入减少。本研究中可能存在这种情况,此外还可能存在膳食摄入报告不足的情况。

5. 结论

本研究的数据表明,包括正常体重、超重和肥胖个体在内的健康男性和女性,通过采用传统或改良饮食计划,可以改善某些健康指标。所有饮食计划均受到受试者的良好耐受,许多遵循饮食计划的受试者仅在三周内就报告了营养知识的增加(例如,理解食品标签、识别常见消费食品中的成分)。后续研究应纳入更大的样本量,并延长饮食依从性的时间段,以评估这些饮食计划在男性和女性中的可行性及潜在健康益处。此外,还可针对已知患有心血管疾病或代谢性疾病的个体开展研究,因为这些饮食计划可能带来临床相关结果。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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