1. 引言

近年来随着社会经济的持续发展与生活方式的转变，我国居民的膳食行为随之发生变化，以谷物、蔬菜等摄入为主的食物消费结构逐步向以蛋奶类、肉类等为核心的食物消费结构转变[1]。膳食健康逐渐成为目前社会关注的重点问题，《国民营养计划(2017~2030年)》中提到，“优化营养健康服务、关注国民生命全周期、健康全过程的营养健康”。膳食结构的转型满足了新时代居民对食物消费的多样化需求，科学的膳食营养已成为预防慢性病的基本保障[2] [3]，但不合理的膳食行为也引发了高血压、高血糖、膳食营养素失衡等诸多健康问题[4]。《2024全球食物政策报告》显示，全球约有20亿至30亿人负担不起健康膳食，而不健康的膳食是非传染性疾病的主要风险因素，全球73%以上的死亡由非传染性疾病造成。因此，了解居民膳食营养状况及其影响因素意义重大。

相较于单一的食物或营养素研究，膳食模式分析是从整体的角度考虑居民饮食的一种方法，在研究饮食与健康关系方面至关重要[5] [6]，且不同地区的膳食模式差异对健康的影响呈现多样化态势[7]。成都市作为西南地区经济发展的重要引擎，其居民的膳食模式具有鲜明的地域特色与代表性，然而目前学术界对成都市成年居民的膳食模式及其影响因素研究相对匮乏。本研究通过因子分析法深入剖析成都市成年居民膳食模式，并利用多因素Logistic模型探究各类膳食模式的影响因素，以期为当地居民改善膳食行为提供科学依据。

2. 数据来源与方法

2.1. 数据来源

本研究以成都市18岁及以上的居民为研究对象进行多阶段抽样，通过实地调查法展开调查。第一阶段采用PPS不等概率抽样，以成都市下辖12个区、5个县级市、3个县为初级抽样单元构建一级抽样框，利用随机数表法抽取10个区市县，以人口数量占比为权重确定各区市县的样本容量。第二阶段采取分层抽样方法，利用简单随机抽样法对10个区市县分别抽取2个街道(镇、乡)，并根据第一阶段确定的各层样本容量，等额分配各层中2个街道(镇、乡)的样本容量。第三阶段采取方便抽样法对居民进行问卷调查。最终回收有效问卷2244份。

本次调查问卷包括研究对象的基础信息与膳食数据。基础信息即个体的年龄、性别、受教育程度、是否吸烟或饮酒、劳动强度、是否参加体育锻炼。通过食物频率表进行膳食调查，收集调查对象近一年内各种食物的食用频率以及次均食用量，主要包括14类食物：奶类、豆类、蛋类、蔬菜、水产品、水果、畜肉、米面类、动物内脏、禽肉、薯物类、其他谷类、酒类、饮料类。

2.2. 研究方法

2.2.1. 因子分析法

使用SPSS 26.0软件将14类食物纳入因子分析模型，确定成都市成年居民膳食模式。通过适用性检验(KMO)与Bartlett球形检验判断数据是否适用于因子分析。根据特征根(>1)、方差贡献率、碎石图确定主要公因子，即居民膳食模式，利用最大方差正交旋转法确定各类食物的因子载荷数。本研究将因子载荷绝对值大于0.35的食物保留在对应的膳食模式中。根据各类膳食模式因子模型计算各研究对象的因子积分，以最大取值确定个体所属膳食模式。

2.2.2. 多因素Logistic回归分析法

利用SPSS 26.0软件进行数据分析，通过方差分析与卡方检验对各类膳食模式在不同因素下的分布进行统计学分析，采取多因素二元logistic回归模型进行影响因素分析。分别以各类膳食模式作为因变量，以研究对象的年龄、性别、受教育程度、是否吸烟或饮酒、劳动强度、是否参加体育锻炼作为自变量，研究各因素对不同膳食模式的影响。P < 0.05表明差异有统计学意义。

3. 结果与分析

3.1. 样本基本情况

此次调查有效样本量2244人，样本平均年龄为53.34 ± 12.23岁，其他基本情况见表1。

Table 1. The basic information of the sample

表1. 样本基本情况

续表

3.2. 因子分析法确定膳食模式

KMO检验统计量为0.662，Bartlett’s球形检验χ² = 1275.418 (P < 0.01)，满足因子分析的条件。通过因子分析方法，最终提取5种成都市居民膳食模式，特征根均>1，累计方差贡献率为47.195%。参考丁蕾、冯耀清[8] [9]等对膳食模式的命名以及依据本研究中各因子所含食物类别，分别将其命名为钙类模式、健康模式、肉类模式、粮谷模式、酒水模式。其中钙类模式429人(19.12%)、健康模式516人(23.00%)、肉类模式533人(23.75%)、粮谷模式412人(18.36%)、酒水模式354人(15.78%)。各膳食模式中所含食物及其因子载荷见表2，表中仅列出了因子载荷绝对值 > 0.35的食物组。

Table 2. Factor load of dietary pattern for adult residents in Chengdu

表2. 成都市成年居民膳食模式因子载荷

3.3. 不同膳食模式的影响因素分析

本文参考任时、宓伟[10] [11]等的做法，并考虑到数据的可获得性，选取年龄、性别、受教育程度、是否吸烟或饮酒、劳动强度、是否参加体育锻炼作为自变量，分别将钙类模式、健康模式、肉类模式、粮谷模式、酒水模式作为因变量(是 = 1，否 = 0)，进行多因素二元Logistic回归分析，研究各类膳食模式的影响因素。见表3。

结果表明，各类膳食模式的影响因素有所不同。钙类模式的影响因素主要有年龄、性别、受教育程度、吸烟与饮酒状况，女性与大学及以上受教育程度者更偏向于选择钙类模式，年龄较小、吸烟与饮酒人群采取钙类模式的意愿较小。健康模式的影响因素主要有年龄、性别、吸烟与饮酒状况、参加体育锻炼情况，年龄较大者、女性、参加体育锻炼者更倾向于健康模式，吸烟与饮酒者选择本模式的意愿较小。本研究中所有自变量对肉类模式的选择均有一定影响，劳动强度为中或重的居民在饮食上更偏向于肉类模式，年龄较大者、女性、大学及以上受教育程度者、吸烟与饮酒者则是相反倾向。粮谷模式主要受居民年龄与受教育程度的影响，年龄较大、大学及以上受教育程度者显著偏好该模式。酒水模式主要受年龄、受教育程度、吸烟与饮酒状况、劳动强度的影响，吸烟与饮酒人群更倾向于选择该模式，而年龄较大、受教育程度较高、劳动强度为中或重的居民偏好与前者相反。

Table 3. Results of multifactorial binary logistic regression analysis of different dietary patterns [OR (95% CI)

表3. 不同膳食模式的多因素二元logistic回归分析结果[OR (95% CI)]

注：^aP < 0.01；^bP < 0.05。

4. 结论与建议

4.1. 结论与讨论

我国地域辽阔，社会文化丰富多元，各地区的膳食模式呈现多样化的特点。现有研究中提出的膳食模式主要有：以摄入谷类和根茎类等植物性食物为主的中国传统膳食模式，以摄入动物性食物及糖类为主的西方膳食模式，以及均衡膳食模式、健康模式、精明模式等[10] [12]。由于各地饮食习惯、文化风俗等因素对居民膳食行为产生影响，且因子分析法在膳食模式的命名方面具有主观性，因此不同地区的膳食模式研究结果与命名可能存在一定差异。本研究中成都市成年居民膳食模式主要包括钙类模式、健康模式、肉类模式、粮谷模式、酒水模式共5种。其中钙类模式以奶类、豆类、蛋类、水果、饮料类等为主；健康模式以蔬菜、水产品、水果等为主；肉类模式以畜肉、米面类、动物内脏、禽肉等为主；粮谷模式以薯物类、其他谷类、蛋类等为主；酒水模式以酒类及饮料类等为主。

成都市居民的膳食模式在一定程度上体现了该地区独特的饮食偏好与社会发展状况。研究显示成都市成年居民选择肉类模式的占比最高，为23.75%，倾向该模式与酒水模式的人群总占比为39.53%。赵文华等指出四川居民多食用腊肉香肠等肉类，动物油脂摄入量显著高于推荐量[13]，廖欣怡等同样提出近年来成都市某农村地区居民存在酒、糖等纯能量食物摄入超过推荐量，以及动物性食物摄入量过多的现象[14]。现有研究表明这两种模式是引发超重肥胖、糖尿病等慢性病的重要危险因素[15]。此外，偏向钙类模式与健康模式的人群总占比高达42.09%，这与魏瑶瑶等在四川地区中老年人膳食模式研究中所提到的豆类蔬果模式接近，该模式主要包括蔬果类、水产类、豆类及豆制品等，膳食摄入较均衡，其蛋白质、能量以及碳水化合物摄入均高于其他膳食模式[16]。马志敏等学者提出西南地区普遍存在蔬菜、水产类、蛋类等食物摄入有限的问题[4]，但成都市的经济发展水平在西南地区处于领先地位，且居民文化程度较高，因此个体对高营养价值类食物的摄入量可能更高，在钙类模式、健康模式类食物摄入方面表现较好。粮谷模式与郑艳敏等提出的面食模式类似，以面类、薯类、杂豆等摄入为主[15]，可为人体提供膳食纤维和碳水化合物等，为机体提供能量[17]。结果表明成都市成年居民选择健康饮食类膳食模式的比例较大，但仍存在部分居民偏好可能导致各种疾病风险的膳食模式，居民的膳食行为亟需科学宣传与指导。

成都市成年居民对膳食模式的偏好受到多种因素的影响。显著表现在女性和大学及以上受教育程度者更偏向钙类模式，年龄较大者、女性、参加体育锻炼者倾向于健康模式，这与宓伟[11]等人的调查结果一致。可能是由于女性更加注重保持身材、控制体重[18]，而肉类模式、零食饮料模式等膳食偏好对居民超重与肥胖影响重大[15]；文化程度较高与参加体育锻炼的居民更加了解健康行为理念，关注膳食平衡与健康生活方式[11]；年龄较大者则更加关注自身健康状况，因此同样偏好营养价值相对较高的钙类模式与健康模式。此外，肉类模式与居民劳动强度关系密切，动物性食物以提供高热量、高脂肪、高蛋白为显著特征[12]，劳动强度为中或重的居民体力消耗较大，偏好摄入此类食物以补充自身消耗的能量与营养。年龄对粮谷模式的选择影响较为显著，年龄越大者倾向于选择粮谷模式，可能由于此类居民更注重防治高血糖、高血压等慢性病，而已有研究表明增加谷物食物的摄入有助于提升人体内碳水化合物的水平，进而限制含糖量较高的饮品与食物摄入[19]。吸烟与饮酒人群对健康饮食的重视程度较低，在日常生活中对酒水类产品有较高的消费需求，因此更倾向于选择酒水模式。

4.2. 建议

居民膳食模式的优化升级是一个持续且复杂的过程，成都地区独特的饮食文化对居民健康的影响优劣并存，需要将膳食营养指导从国家、政府拓展到社区层面，同时需要居民个体积极参与健康饮食。国家与政府需高度重视居民膳食健康，进一步推进全民健康生活行动，完善营养立法与健康饮食指导体系，促进整体健康水平提升。建议各社区以成都市主要存在的膳食模式为主题，组织开展专题讲座，深化居民对各类膳食模式的认知，尤其是肉类模式、酒水模式对人体健康的不利影响。居民需加强膳食模式相关理论的学习，提升健康饮食的主动性与积极性，根据自身膳食状况优化饮食结构，男性、吸烟与饮酒人群、受教育程度较低的居民更应重视饮食习惯，偏好酒水模式和肉类模式的居民尤其需要注意慢性病防治，适当增加蔬果类、水产类、蛋奶类等食物的摄入，控制高脂肪高热量食物的摄入。

基金项目

四川省大学生创新训练计划项目(项目编号：S202410621095)，项目名称：《基于大数据的成都市居民膳食行为分析与个性化营养指导研究》。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献