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Oct 06, 2023

1990 年から 2018 年までの 185 か国の世界の食事の質は、国、年齢、教育、都市性によって大きな違いがあることが示されました

Nature Food Volume 3, pagina

Nature Food volume 3、694–702 ページ (2022)この記事を引用

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この記事に対する著者の訂正は 2023 年 1 月 24 日に公開されました

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世界中で人々が何を食べているかに関する証拠は、特に子供や青少年に関するものであるため、範囲と厳密さが限られています。 これにより、健康で持続可能な食生活をサポートするための目標設定や科学的根拠に基づいた活動への投資が損なわれます。 ここでは、世界食事データベース プロジェクトのデータに基づいて、1990 年から 2018 年までの 185 か国の子供と大人の世界的、地域的、国家的な食事パターンを年齢層、性別、教育、都市性ごとに定量化しました。 私たちの主な尺度は、食事の質の検証済みスコアである代替健康食事指数でした。 高血圧を阻止するための食事アプローチと地中海食スコアパターンが二次的に評価されました。 世界的に食事の質は一般に控えめです。 2018年、世界の代替健康食事指数の平均スコアは40.3で、0（最も健康的でない）から100（最も健康的）までの範囲であり、地域平均はラテンアメリカとカリブ海地域の30.3から南アジアの45.7までの範囲でした。 子どもと大人のスコアは、高所得国である中央/東ヨーロッパと中央アジア、子どもの食事の質が低かった中東と北アフリカを除き、地域を問わずほぼ同様でした。 世界的に見ると、食事の質のスコアは男性よりも女性の方が高く、教育水準の低い個人よりも高学歴の方が高かった。 1990 年から 2018 年にかけて、世界的にも、南アジアとサハラ以南のアフリカを除く世界のすべての地域でも、食事の質はわずかに向上しましたが、改善されませんでした。

貧しい食生活は世界中で病気の主な原因であり、世界の予防可能な死亡率の推定 26% の原因となっています1、2、3、4。 個々の食品や栄養素は重要ですが、全体的な食事パターンは健康とより強く関連しています5。 食品と栄養素を一緒に摂取すると相互作用的で相乗的な関係があり6、相補的な効果が得られることが証拠によって裏付けられています5。 最適な食事パターンのさまざまな要素は十分に確立され、検証されています 7 が、そのようなパターンの世界的な分布は十分に特徴づけられていません。 これは、世界的な食事パターンがこれまで報告されていない子供や青少年に特に当てはまります。

これまでの食事研究は、一部の国に限定されており8、9、直接データ入力として国の一人当たりの食料入手可能性または販売データ10、11、12、13、14を使用しており、個人レベルのデータと比較して摂取量を大幅に誤って推定しており15、含まれていなかった。小児、青少年、または若者（25 歳未満）8、9、10、11、12、16。 さらに、年齢、性別、教育、都市性などによる食事パターンの世界的な格差に関する証拠は不足しています。 また、これまでの世界的な研究では、代替健康食事指数（AHEI）、高血圧を阻止するための食事アプローチ（DASH）、地中海食スコア（MED）など、食事の質に関するいくつかの検証済みの指標を共同で評価したことはありません17。

この記事では、これらの知識のギャップに対処するために、1990 年と 2018 年の 185 か国の成人と子供の個人レベルの摂取データに基づいて、世界、地域、国の食事パターンと傾向を特徴付けました。調査結果は年齢別にさらに評価されました。 、各国内のセックス、教育、都市性。 この分析では、世界中の個人レベルの食事調査に基づく、最新の Global Dietary Database (GDD) 2018 データを利用しました18。

GDD は、53 の食品、飲料、栄養素に関する個人レベルの食事データを体系的に特定、編集、標準化するための共同作業です (方法)。 GDD は、ベイジアン モデリング手法を使用して、1990 年から 2018 年までの 185 か国の年齢、性別、教育、レベル、都市性によって共同階層化された食事摂取量を推定します。

2018 年の AHEI スコアの世界平均は 40.3 (95% 不確実性区間 (UI) 39.4、41.3) で、地域平均はラテンアメリカおよびカリブ海地域の 30.3 (28.7、32.2) からインドの 45.7 (43.8、49.3) までの範囲でした。南アジア（図1）。 スコアの構成要素のうち、より健康的な品目の全体的なスコアが最も高かったのは豆類/ナッツ類 (5.0; 4.8、5.3)、次いで全粒穀物 (4.7; 4.5、5.0)、魚介類のオメガ 3 脂肪 (4.2; 3.8、5.1)、およびでんぷん質のない野菜 (3.9; 3.8, 4.0); 不健康な品目の中で最も高いスコア（最低または最も好ましい摂取量）は、砂糖入り飲料（SSB）（5.8、5.7、5.9）と赤身肉/加工肉（4.8、4.5、5.1）でした。 ただし、これらのスコアの構成要素は世界の地域によって大きく異なります。 たとえば、南アジアのトップスコアは全粒穀物の摂取量が多く、赤身肉/加工肉とSSBの摂取量が少ないことでしたが、ラテンアメリカとカリブ海地域のトップスコアはマメ科植物/ナッツ類の摂取量が多く、ナトリウムが少ないことでした。

AHEI スコア: 9 つの成分をそれぞれ 0 ～ 10 でスコア化し、10 成分にスケール化しました (トランス脂肪の補正を示します)。 健康的な成分: 果物、でんぷん質のない野菜、豆類/ナッツ、全粒穀物、PUFA、魚介類のオメガ 3 脂肪。 不健康な成分：赤肉/加工肉、SSB、ナトリウム。

AHEI スコアが 50 以上であったのは、世界人口の 1% 未満に相当する 10 か国のみでした。 世界で最も人口の多い25か国の中で、平均AHEIスコアが最も高かったのはベトナム、イラン、インドネシア、インド(54.5～48.2)で、最も低かったのはブラジル、メキシコ、米国、エジプト(27.1～33.5)でした(図2)。 これらの人口の多い国では、ほとんどのコンポーネントのスコアに大きなばらつきがありました。 たとえば、ナトリウムスコアでは 100 倍の違い、赤身肉/加工肉スコアでは 90 倍の違い、SSB スコアでは 23 倍の違いが見られました。 構成要素の中で、多価不飽和脂肪酸 (PUFA) と非でんぷん質野菜のスコアは、人口の多い国間で最もばらつきが少なかった (それぞれ 2 倍と 3 倍)。

子供: 1 歳以下から 19 歳以下。 大人：20歳以上。 AHEI スコアの範囲は 0 ～ 100 でした。全国平均スコアは階層レベルのコンポーネント スコアの合計として計算され、2018 年の加重人口比率を使用して全国平均に集計されました。

世界的に見て、2018年の平均AHEIスコアは子供（39.2; 38.2、40.3）と成人（40.8; 39.8、42.0）で同様でした（図1）。 しかし、中央/東ヨーロッパおよび中央アジア、高所得国、中東および北アフリカ地域では、成人の平均AHEIスコアが子供に比べて大幅に高かった。 年齢別にみると、ほとんどの地域でJ字型またはU字型の関係があり、最も高いスコアは最年少（5歳以下）および/または最高齢の年齢グループ（75歳以上）で観察されました（図3）。

AHEI スコアの範囲は 0 ～ 100 でした。円は年齢グループの世界平均または地域平均を表し、エラーバーは対応する 95% UI を表します。 平均とその UI は、各年齢グループ (<1、1 ～ 2、3 ～ 4、5 ～ 9、10 ～ 14、15 ～ 19、20 ～ 24、25 ～ 29、30 ～ 34、 35 ～ 39、40 ～ 44、45 ～ 49、50 ～ 54、55 ～ 59、60 ～ 64、65 ～ 69、70 ～ 74、75 ～ 79、80 ～ 84、85 ～ 89、90 ～ 94、95 歳以上年）。

世界中の AHEI 構成要素のうち、4 つの構成要素スコアが成人と比較して子供で低かった: 果物 (それぞれ 2.2 (2.1、2.3) 対 2.5 (2.4、2.5))、非でんぷん質の野菜 (3.1 (3.0、4.5) 対 4.3 (4.2) 、3.2))、SSB (5.3 (5.1、5.5) 対 6.1 (6.0、6.2))、魚介類のオメガ 3 (3.3 (2.9、4.0) 対 4.7 (4.2、5.7))、他の 2 つは子供と子供の間で高かった。成人：PUFA（2.1（2.0、2.2）対1.4（1.3、1.5））およびナトリウム（4.6（4.1、5.1）対3.2（2.9、3.5））（図1）。

男女別に見ると、AHEIスコアの平均値は世界的にも地域的にも男性よりも女性の方が一般的に高く、高所得国（差+4.4、3.8、5.0）と中央/東ヨーロッパおよび中央アジア（+3.6、3.8、5.0）で最も大きな差が見られました。 2.1、5.3) (拡張データ図 1)。 さまざまなAHEIコンポーネントを世界的に評価すると、女性は果物（+0.2; 0.2、0.3）、でんぷん質のない野菜（+0.3; 0.1、0.4）、全粒穀物（+0.4; 0.2、0.5）のスコアが若干高かった。

教育到達度に応じた差異を評価すると、AHEI スコアは、明らかな差異が見られなかった中東および北アフリカとサハラ以南アフリカを除くほとんどの地域において、世界的に高等教育レベルを持つ個人の間でより高かった（図 4）。 世界の地域の中で、教育による差異が最も大きかったのは、中央/東ヨーロッパと中央アジア (+3.6; 2.4, 4.9)、ラテンアメリカおよびカリブ海地域 (+3.5; 0.9, 6.0)、南アジア (+2.9; 1.1, 4.9) でした。 。 世界的に見て、より教育を受けた人は果物（+0.8; 0.7、0.9）、ナトリウム（+0.7; 0.3、1.1）、全粒穀物（+0.6; 0.4、0.8）、およびでんぷん質のない野菜（+0.5; 0.4、 0.6）。 しかし、対照的に、より教育を受けた人は、赤身肉/加工肉 (-0.6; -0.7、-0.5)、SSB (-0.6; -0.8、-0.4)、およびナッツや豆類のスコアが低くなりました (消費レベルがあまり好ましくありません)。 −0.1; −0.2、−0.1) グローバル。

AHEI スコア: 9 つのコンポーネントがそれぞれ 0 ～ 10 でスコア付けされ、10 のコンポーネントにスケール化されました (補正は示されていません)。 教育による絶対差は階層レベルの差として計算され、低教育レベル（6 年未満）と高教育レベル（12 年以上）のみの加重人口割合を使用して世界的および地域的な平均差に集計されました（教育レベル 6 年以上は除きます）。 12 歳未満）。

世界的に見ると、AHEI スコアは都市居住地と地方居住地によって大きく異なりませんでした (図 5)。 ただし、中央/東ヨーロッパおよび中央アジア (差 +2.2; 0.9, 3.5)、東南アジアおよび東アジア (+1.4; 0.6, 2.4) では都市部と農村部の個人の間でスコアが高く、都市部と農村部ではスコアが低いことが明らかでした。中東およびアフリカ北部の個人 (-3.8、-5.5、-2.2)。 世界的に見て、都市部に住む個人は果物 (+0.2; 0.2、0.3) と全粒穀物 (+0.2; 0.1、0.4) のスコアが高かったが、SSB のスコアは低かった (-0.5; -0.7、-0.4)。加工肉 (-0.4、-0.5、-0.1) および豆類/ナッツ類 (-0.1、-0.2、-0.1)。

AHEI スコア: 9 つのコンポーネントがそれぞれ 0 ～ 10 でスコア付けされ、10 のコンポーネントにスケール化されました (補正は示されていません)。 都市性による絶対的な差異は、階層レベルでの差異として計算され、加重人口比率を使用して世界的および地域的な平均差異に集計されました。

1990 年から 2018 年の間に、世界の平均 AHEI スコア (2018 年の人口分布に標準化) は +1.5 (1.0、2.0) 増加しました。 7 つの地域のうち 5 つで増加傾向が見られました: 中央/東ヨーロッパおよび中央アジア (+4.6、4.0、5.3)。 高所得国 (+3.2、2.9、3.5)。 東南アジアおよび東アジア (+2.7、1.7、3.8)。 中東および北アフリカ (+2.2、1.4、3.0)。 ラテンアメリカおよびカリブ海諸国 (+1.3、0.6、2.0)。 南アジアでは大きな変化は見られず（0; -0.9、1.1）、サハラ以南のアフリカでは減少傾向が見られました（-1.1; -1.8、-0.4）（図6）。

AHEI スコア: 9 つのコンポーネントがそれぞれ 0 ～ 10 でスコア付けされ、10 のコンポーネントにスケール化されました (補正は示されていません)。 時間による絶対差は、階層レベルの差として計算され、2018 年の加重人口比率を使用して世界および地域の平均差に集計されました。

世界中の AHEI 成分のうち、非でんぷん質の野菜 (+1.1; 1.0、1.2)、豆類/ナッツ類 (+1.1; 1.0、1.3)、果物 (+0.1; 0.1、0.2) のスコアは時間の経過とともに増加しました。 赤身肉/加工肉（-1.4; -1.5、-1.2）、SSB（-0.6; -0.7、-0.6）、ナトリウム（-0.4; -0.6、-0.2）で減少。 全粒穀物 (+0.1; 0, 0.2)、PUFAs (0; 0, 0.1)、および魚介類のオメガ 3 (0; 0, 0.1) では安定したままでした。

最も人口の多い国の中で、1990年から2018年の間にAHEIスコアの絶対値が最も大きく改善したのはイラン(+12.0; 9.9, 13.9)、米国(+4.6; 4.1, 5.1)、ベトナム(+4.5; 2.4, 7.2)でした。 ）と中国（+4.3; 2.8、5.9）であったが、最も大きな減少が見られたのはタンザニア（−3.7、−5.8、−1.5）、ナイジェリア（−3.0、−5.3、−0.7）、日本（−2.7、−3.1）であった。 、−2.3）とフィリピン（−1.8、−2.7、−0.9）（図7）。

AHEI スコアの範囲は 0 ～ 100 でした。2018 年と 1990 年の絶対差は、階層レベルの差として計算され、2018 年の加重人口比率を使用して全国平均差に集計されました。

DASH および MED スコアの詳細な結果は補足情報に示されています。 簡単に説明すると、2018 年の世界平均 DASH スコアと MED スコアはそれぞれ 22.9 (22.6、23.2) と 4.1 (3.9、4.2) でした (拡張データ図 2 および 3)。 地域別にみると、これらのスコアの平均値は南アジアで一貫して高く、ラテンアメリカとカリブ海地域では低かった(拡張データ図4および5)。 集団サブグループの中で、全体的な DASH および MED スコアは、子供と比較して成人の方が高かった (DASH: 23.2 (22.9、23.4) 対 22.3 (21.9、22.7)、MED: 4.3 (4.1、4.4) 対 3.7 (3.5、3.8))。しかし、性別による違いはあまりありませんでした (拡張データ図 2 および 3)。 全体的な平均スコアは、高学歴の個人と低学歴の個人の間で高かった（差はそれぞれ +2.6 (2.3、2.8) および +0.3 (0.2、0.4)) (拡張データ図 7)、DASH のみについては、都市部と田舎の個人の間で高かった。 (+0.4; 0.2, 0.7) (拡張データ図 8)。 世界的に、DASH および MED の平均スコアは 1990 年から 2018 年の間にわずかに増加し、DASH では +1.0 (0.8、1.1)、MED では +0.3 (0.2、0.4) 増加しました (拡張データ図 6 および 9)。 2018年の階層全体の食事パターンスコアの相互相関は、AHEIとDASHで0.8、AHEIとMEDで0.5、DASHとMEDで0.6でした。

1990年と2018年に185か国のさまざまな食事パターンを世界的に評価したところ、全体的な食事の質はそれほど高くなかったものの、年齢、性別、教育、都市性、時代、世界の地域、さらには食事の構成要素によって重要なばらつきがあることがわかりました。 これらの結果は、世界中で 1,100 以上の個人レベルの食事調査の体系的な収集と標準化に基づいており、教育到達度および都市部と都市部に応じたサブグループに分けた、成人と子供の世界的、地域的、全国的な食事の質に関する最新かつ包括的な推定値を提供します。農村居住者を対象とし、AHEI、DASH、MED17 を含む 3 つの検証済みの食事パターンを比較します。 これらの結果は公衆衛生にとって重要な意味を持ち、栄養安全保障と健康の公平性を改善するための各国および準国家サブグループの優先順位を知らせます。

一例として、私たちの調査結果は、健康食品の不十分な摂取と不健康な食品の過剰摂取との間の地域差を浮き彫りにしています。 例えば、2018年に最も高い食事パターンスコアがあったのは、南アジアとサハラ以南のアフリカの低所得国であったが、SSBや赤身肉/加工肉の消費量が比較的少ないことは、食品や飲料の販売量に関する国家データと一致している19。 しかし、果物、非でんぷん質の野菜、豆類/ナッツ、魚介類のオメガ3脂肪、PUFAなどの健康成分の摂取も、これらの国では最適とは程遠いものでした。 これは、農産物、魚介類、植物油の摂取量を増やすための政策とイノベーションに重点を置くことが、これらの国の食事の質に最大の影響を与えることを示唆しています。

対照的に、高所得国、中央/東ヨーロッパと中央アジア、中東と北アフリカでは、果物、非でんぷん質の野菜、豆類/ナッツ類、全粒穀物の摂取量の増加により、時間の経過とともに食事の質が改善されましたが、赤身肉/加工肉、SSB、ナトリウムの安定した傾向またはわずかな減少によって相殺されました。 我々は、中国、日本、メキシコからの国別の以前の報告書と一致して、アジア、ラテンアメリカ、カリブ海諸国で赤身肉/加工肉とナトリウムがそれぞれ時間の経過とともに大幅に増加していることを発見した20、21、22。 これらの調査結果は、これらの地域、特にアジア、ラテンアメリカ、カリブ海地域の国々では、健康的な食品を増やすことと有害な要因を減らすことの二重の焦点が不可欠であることを示唆しています。

いくつかの研究では、AHEI が非感染性疾患のリスクと関連していることが証明されています 23。 例えば、米国の2つのコホートから得られた結果を統合したところ、AHEIの最も高い五分位（中央値64.5）では、最も低い五分位（中央値）と比較して、心血管疾患、糖尿病、がんの発生率がそれぞれ24％、33％、6％減少していることがわかりました。 36.9; 私たちの研究の世界平均である 40.3 (95% UI 39.4, 41.3)) (参考文献 24) に相当します。 コホートでは、追跡調査中のAHEIスコアの中等度の増加（20パーセンタイルの増加）が、心血管疾患による死亡率およびがんによる死亡率の有意な低下と関連していることも判明した25。 同様の関係は、フランス26、英国27、シンガポール28、29でも観察されています。 このような関連性は、この研究で特定された現在の世界の食事の質が、予防可能な慢性疾患と死亡率につながっていること、そして食事の質の適度な改善が、時間の経過とともに致死的および非致死的な食事関連疾患の減少に貢献できる可能性があることを示唆しています。

乳児、子供、青少年の世界的な食事パターンに関する私たちの調査結果は、子供の栄養と健康に重要な意味を持ちます。 一般的に食事の質は乳児と幼児の間で最も高く、青年期にかけて悪化することがわかった。これは、年長児の食事の質の向上を目指す取り組みの必要性を強調するとともに、幼児期の健康的な食習慣を促進して、子供の食事の質の向上につなげる必要があることを強調した。思春期と成人期。 サハラ以南のアフリカと南アジアの子どもたちの食事の質が最も高かったにもかかわらず、これらの地域では時間の経過とともに食事の質が悪化するか、安定したままであることがわかりました。 より高い教育を受けた両親を持つ子供たちは、南アジア、中東、北アフリカを除くすべての地域で食事の質が高かったが、中央/東ヨーロッパ、中央アジア、東南アジア、東アジアの都市部に住む子供たちの間では食事の質がより高かったことが判明した。中東とアフリカ北部の農村地帯。 子供の食事の質の悪化は、発育阻害、心臓代謝の危険因子（血圧、血中脂質レベル、血糖コントロール、肥満など）、健康関連の生活の質の低下と関連しています30,31,32,33,34,35。人生の早い段階で確立された習慣と食べ物の好みは、幼少期から成人期にかけての後の習慣に影響を与えます36、37、38。

教育または所得レベルによる食事の格差は、特定の、主に高所得国または選択された国家グループで報告されています8、39、40、41が、世界的に報告されているわけではありません。 私たちの調査結果は、すべてではないが世界のほとんどの地域で、より教育を受けた人々の方が全体的な食事の質が高く、教育の影響が最も大きいのは中央/東ヨーロッパと中央アジア、ラテンアメリカとカリブ海諸国、南アジアの国々であることを示している。 また、中東、アフリカ北部、およびサハラ以南のアフリカでは、教育レベルによって食事の質が変わらない主要な例外も特定しました。 注目すべきことに、高等教育は一般的に果物、非でんぷん質の野菜、全粒穀物、植物油の消費量の増加と関連しているが、必ずしも SSB や赤身肉/加工肉の消費量の減少と関連しているわけではない。 興味深いことに、都市性は世界のさまざまな地域で食事の質に異なった影響を及ぼし、中央/東ヨーロッパ、中央アジア、東南アジアおよび東アジアでは都市部住民と農村部居住者の間の食事の質がより良好でしたが、特定の違いに関連して中東と北アフリカでは逆でした。これらの地域の都市住民と農村住民の間で、健康に良い要素と不健康な要素の消費を比較した。

健康的な食事スコアと不健康な食事スコアに関する以前の分析16と一致して、低所得国と比較して、高所得国は健康的な要素（果物や全粒穀物など）のスコアが高いものの、不健康な要素のスコアが低いことがわかりました（例：赤肉/加工肉、ナトリウムなど）。

この調査にはいくつかの利点があります。 私たちのデータと調査結果は、最多の個人レベルの食事調査を含めることによって以前の文献を基礎にして拡張し、世界的な食事の質の傾向のより現代的な推定を提供し、これまで報告されていなかった小児および青少年の世界的な食事の質を推定しています。 。 我々は 1,139 件の食事調査を含めましたが、そのほとんどは国を代表するもので、24 時間のリコールまたは食事頻度アンケート (FFQ) を使用して個人レベルで収集されました。 私たちは、食事因子の定義、単位、年齢別のエネルギー調整を含むすべてのデータ入力を標準化し、不均一性とサンプリングとモデリングの不確実性に対処するために、調査および国の共変量を使用したベイジアン モデリングを組み込みました42。 私たちは、教育到達度および都市部と地方の居住地による食事パターンの世界的な初の推定値を含め、年齢、性別、教育、都市性による地域間の差異を評価しました。 私たちは、食事の質に関する 3 つの確立された指標を特徴付け、それぞれが食事の指標に応じた世界、地域、国の食事の質の類似点と相違点を含む、主要な健康結果に対して検証されました 17。

潜在的な制限を考慮する必要があります。 私たちはバイアスを最小限に抑え、不均一性と不確実性を組み込むために多大な努力を払ってきましたが、個人レベルの食事データは測定誤差の影響を受けやすく、一部の国、食事要因、人口統計グループ、および年については調査の利用可能性が限られているか不完全でした16,42。 たとえば、3 ～ 9 歳の子供と 85 歳以上の成人に関するデータが含まれている調査は 4 分の 1 未満でした。 ベイジアン階層モデルには、これらの制限を説明するために追加の不確実性が組み込まれていますが、サンプリングや情報の偏りは除外できません 16。 集団サブグループ間の比較を可能にするため、食事パターンを計算する前に食事摂取量を 1 日あたり 2,000 kcal に標準化しましたが、エネルギー必要量が低い集団 (乳児や幼児、高齢者など) や、 1 日あたり 2,000 kcal 以上を消費する集団ではより高くなります。 トランス脂肪 (AHEI) やアルコール使用 (AHEI および MED) に関する情報はありませんでした。そして、私たちの調査結果は、これらのスコアの他の要素に基づいた食事の質として解釈されるべきです。 選択された食事パターン (AHEI、MED、および DASH) は、もともと高所得国の成人集団を対象に開発および検証されましたが、子供と高齢者の食事の質を特徴付けるために使用されてきました 33,43,44。 すべての年齢層の食事の微量栄養素の質を評価するための単一または一連の食事指標が開発または検証されておらず、AHEI、MED、および DASH は、特に小児において懸念される栄養素と不適切に相関している可能性があることに注意することが重要です。そして低所得国と中所得国でも。 栄養の適切さに関する調査結果を解釈する場合には注意が必要です。 しかし、栄養失調の二重負担について検証された指標が存在しない場合、AHEI、MED、および DASH は、集団全体の食事の質を評価するための適切な指標となります 17。 私たちは、他のあまり検証されていない食事指標とスコア 16、17、45、46 は考慮しませんでしたが、これらは世界の多様な集団での使用についてより検証されれば評価できるようになります。

結論として、世界の食事の質は現在では控えめであり、世界地域によってばらつきはあるものの、過去 30 年間でわずかな改善が見られるだけであることがわかりました。

これらの結果は、年齢、性別、教育、都市性ごとに、子供と大人の個人レベルの食事パターンに関する包括的な世界的な情報を提供します。 私たちの調査結果は、食事の質の大きなばらつきを浮き彫りにし、栄養の安全保障と栄養の公平性を改善するための特定の国および地方の政策の必要性を知らせています。

食事調査、データ抽出、標準化と調和、モデリングを特定するための私たちの方法と結果が報告されています18、42、47、48。 簡単に言うと、私たちは、個人レベルの食事摂取量およびナトリウム摂取量に関する、全国および地方を代表する調査（または全国および地方が利用できない場合は地域を代表するコミュニティ調査）からのデータ、および追加のバイオマーカー調査のデータを体系的に検索、特定し、照合しました18。 42. 人口の多い国で個人レベルの食事調査が特定されていない場合、家計調査はめったに使用されませんでした18,42。 合計で、188 か国からの 1,248 件の食事調査のデータをまとめました。 これらのうち、175 か国 (2018 年の世界人口の 74 億 6 千万人に相当) からの 1,139 件の調査では、本分析の食事パターン スコアで測定された 9 つの食品、3 つの飲料、および 6 つの栄養素に関するデータが報告されました。 ほとんどの調査は全国または地方を代表するものでした (89.1%)。 FFQ (42.1%) または 24 時間リコール (22.7%) を使用しました。 子供（0～19歳）（73.9％）と成人（20歳以上）（64.5％）のデータが含まれていました。 また、都市および/または地方の居住に関するデータも含まれていました (60.8%) (補足情報表 4)。

GDD の各調査について、調査名、国、実施年、サンプリング方法、回答率、国民代表性、データ収集レベル (個人または世帯)、食生活などの調査の特徴に関連して得られた情報の信頼性を取得し、評価しました。評価方法と検証、サンプルサイズ、人口統計（年齢、性別、教育、都市部/地方居住地、妊娠/授乳状態）、食事因子の定義と単位18。 また、年齢、性別、学歴、都市部/地方居住地ごとに共同階層化された、最大53の食品、飲料、栄養素の個人レベルの食事摂取量に関するデータを調査所有者から抽出または直接入手しました。 私たちは、年齢に応じて標準化されたエネルギー摂取量に調整された食事摂取量を評価し、量とは独立して食事の構成を評価し、推定される年齢固有の平均必要量を考慮し、調査内および調査全体での測定誤差を削減しました（補足情報）42。 標準化されたプロトコルを使用してデータの抽出エラーと妥当性が評価され、選択バイアス、サンプルの代表性、回答率、食事評価方法の妥当性の証拠を評価することで調査の質が評価されました42。

調査方法、代表性、時間傾向、入力データ、不確実性の違いを説明するために、ベイジアン モデルは入れ子の階層構造内で食事摂取量の対数平均 (平均と標準偏差) を推定しました 42。 モデルには、国および地域別、さらには世界規模別のランダム効果が含まれていました。 性別、教育、都市/地方の居住地、および非線形な年齢の影響。 食事評価方法（24 時間リコール、FFQ、人口動態健康調査アンケート、家計調査）および食事指標の種類（最適または準最適の定義）に関する調査レベルの指標データ。 および各食事要因に関連する各国の年固有の共変量データ42。 このモデルには、全国を代表していない調査、または性別、教育、都市性、または小さな年齢グループ（10 歳以下）によって階層化されていない調査の研究レベルの分散の過分散が含まれていました42。

最終モデルには、性別（男性または女性）、年齢層（1 歳未満、1 ～ 2 歳、3 ～ 4 歳、5 ～ 9 歳、10 ～ 14 歳、15 ～ 19 歳）によって共同階層化された 264 のサブグループの各食品または栄養素の摂取量の推定値が含まれていました。 、20～24、25～29、30～34、35～39、40～44、45～49、50～54、55～59、60～64、65～69、70～74、75～79、80 –84歳、85～89歳、90～94歳、95歳以上）、教育（6年未満、6年以上12年未満、または12年以上）、都市居住と地方居住。 2018 年の世界人口の 99.0% をカバーする 185 か国以内42。各層固有の食事因子推定値の不確実性は、4,000 回の反復を使用して定量化され、国、年、年齢、性別、教育および都市性による事後分布が決定されました42。 各層の摂取量中央値と 95% UI を、それぞれ 4,000 回の抽選の 50 パーセンタイル、2.5 パーセンタイル、97.5 パーセンタイルから計算しました42。 妥当性チェックには次のものが含まれます。5 重相互検証 (生の調査データの 20% をランダムに省略し、5 回実行)、予測摂取量と観察摂取量を比較します。 信じられない見積もりの​​評価。 そして世界的なヒートマップを使用した全国平均摂取量の視覚的評価42。 2 番目の時間成分ベースのベイジアン モデルは、対応する食品または栄養素の利用可能性データ (FAO 食品バランスシート 49 および世界の拡大栄養供給 50) 42 を使用して、食事要因の時間傾向推定を強化するために使用されました。 このモデルは一般に変動傾きモデルと呼ばれ、国レベルの切片と傾き、および国全体で推定されるそれらの相関関係を組み込んでいます42、51、52。 最終的な GDD 結果は、補足情報で詳述されているように、これら 2 つのベイジアン モデル 42 に基づいています。

主な分析では、AHEI に焦点を当てました。 各層について、果物、非でんぷん質の野菜、全粒穀物、SSB、豆類/ナッツ、未加工の赤身/加工肉、魚介類のオメガ-3脂肪、PUFA、ナトリウムの9つの成分をスコア付けしました（アルコールとトランス脂肪はGDDでは推定されていません） ) (補足表 6)。 各コンポーネントは 0 ～ 10 でスコア付けされ、0 ～ 90 の範囲の最終スコアは 0 ～ 100 の範囲にスケール化されました。DASH は、性別固有の五分位数を使用して 1 ～ 5 でスコア付けされた 8 つのコンポーネントに基づいて計算されました。最終スコアは 8 ～ 40 の範囲です (補足表 7)。 MEDは8つの成分に基づいて計算され（アルコールは推定されなかった）、各成分は性別固有の中央値を使用して0または1としてスコア付けされ、最終スコアは0から8の範囲でした（補足表8）。 DASH と MED のスコアリング カットポイントは観察された人口分布に基づいているため、分布は 2018 年に計算され、他の年でも一貫して使用されます。 これらのスコアはそれぞれ通常の成人の摂取量に基づいているため、食事パターンスコアを導き出すために、各層の食事要素の消費レベルが 1 日あたり 2,000 kcal に標準化されました。 各食事パターンについて、より健康的な食品または栄養素の摂取量が多いほど高いスコアが与えられ、不健康な食品または栄養素の摂取量が少ないほど、より高いスコアがより健康的な食事であることを表します。

各国 – 年の各人口サブグループ層の人口加重平均食事パターン スコアは、その層の各構成要素に対する 4,000 の事後予測すべてを使用して計算され、世界的、地域的、および全国的なスコアが導出されました42。 年間の人口比重は国連人口部53から得られ、それぞれバロー・リー54および国連55からの教育および都市/農村分布に関するデータが補足されました42。 スピアマン相関は、各食事パターンスコア間の相互関係を評価しました。 1990 年から 2018 年までのスコアの変化は、不確実性の全範囲を考慮して各層の 4,000 の事後予測をすべて使用して計算され、経時的な人口統計の変化を考慮して 2018 年の各層内の個人の割合に標準化されました 42。 分析のベイジアン的な性質を考慮すると、形式的な統計的有意性は適切ではなく、95% UI をガイドとして使用する必要があります42。

1990 年と 2018 年の人口サブグループ、国、地域、世界ごとの個人の食品と栄養素の摂取量のモデル化された推定値は、GDD (https://www.globaldietarydatabase.org/) からダウンロードできます。 すべての公的調査には、調査レベルの情報と元のデータのダウンロード Web リンクも提供されます。 調査レベルのミクロデータまたは階層レベルの集計データは、データ所有者によって公開共有の同意が得られたすべての非公開調査に対して直接ダウンロードできるように提供されます。 モデル化された食事の質のスコアは、(https://github.com/victoriaemiller/GDD-Diet-Quality) からダウンロードできます。

統計コーディングは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

この論文の訂正が公開されました: https://doi.org/10.1038/s43016-023-00705-0

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リファレンスをダウンロードする

GDD に含まれる個々の食事調査を調和させる作業を行った R. Micha に感謝します。 GDD の方法に従って食事調査を共有し、調和させてくれた GDD 対応メンバーに感謝します。 この研究は、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団（OPP1176681; DM）および米国心臓協会（20POST35200069; VM）からの助成金によって支援されました。 ビル・アンド・メリンダ・ゲイツ財団は、助成金申請プロセス中の研究デザインに貢献しました。 それ以外の場合、資金提供者はデータ収集、データ分析、データ解釈、または報告書の作成において何の役割も果たさなかった。

米国マサチューセッツ州ボストン、タフツ大学フリードマン栄養科学政策大学院

ヴィクトリア・ミラー、パトリック・ウェッブ、フレデリック・クディア、ペイリン・シー、ジャン・ジャンイー、ジュリア・リーディ、ジョシュ・アーント＝マリノ、ジェニファー・コーツ、ダリッシュ・モザファリアン

マクマスター大学医学部、ハミルトン、オンタリオ州、カナダ

ヴィクトリア・ミラー

人口健康研究所、カナダ、オンタリオ州ハミルトン

ヴィクトリア・ミラー

米国マサチューセッツ州ボストンのブリガム アンド ウィメンズ病院、一般内科およびプライマリ ケア部門

ジャン・ジャンイー

アジバデム大学、イスタンブール、トルコ

ムラット・バス

アディスアベバ大学、アディスアベバ、エチオピア

ジャマル・ハイダー・アリ

アル・アイン大学、アブダビ、UAE

スハド・アブムワイス

全インド医科学研究所、ニューデリー、インド

アナンド・クリシュナン & プニート・ミスラ

ベイルート・アメリカン大学、ベイルート、レバノン

ナーラ・チャウカット・ファラ

アムリタ歯学部、エルナクラム、インド

チャンドラシェカール・ジャナキラム

アンダラス大学、パダン、インドネシア

ヌール・インドラワティ・リプト

アラブ栄養センター、マナマ、バーレーン

アブドゥラフマン・ムサイガー

アルダビール医科大学、アルダビール、イラン・イスラム共和国

ファルハド・プルファルジ

バチャ・カーン大学、チャルサダ、パキスタン

イフティハル アラム

ベルギー公衆衛生研究所、ベルギー、ブリュッセル

カリン・デリダー

バイオダイバーシティ インターナショナル、イタリア、マッカレーゼ

セリーヌ・テルモテ

ブライトン・アンド・サセックス医科大学、ブライトン、イギリス

アンジュルムモン

CREA-食品と栄養、ローマ、イタリア

アイーダ・トゥリーニ、エリザベッタ・ルポット、ラファエラ・ピッチネッリ、ステファニア・セッテ

カディ・アイヤド大学、ベン・ゲリール、モロッコ

カリム・アンジッド

感覚障害、老化、代謝研究センター (CeSSIAM)、グアテマラシティ、グアテマラ

マリケ・ヴォッセナール

メディア研究センター、ニューデリー、インド

パラミタ マズムダル

アンチハンド栄養ケアセンター (CANIA)、米国フロリダ州マイアミ

イングリッド・ラチェド

児童栄養研究センター (CESNI)、ブエノスアイレス、アルゼンチン

アリシア・ロビロサ & マリア・エリサ・サパタ

アディスアベバ科学技術大学、応用科学部食品科学および応用栄養学科、アディスアベバ、エチオピア

タメン・タイエ・アサエフ

国際農業研究諮問グループ (CGIAR)、モンペリエ、フランス

フランシス・オドゥオール、ジュリア・ボーデッカー、リリアン・アルソ

クエンカ大学、クエンカ、エクアドル

ジョハナ・オルティス＝ウジョア

デリー大学デリー経済学部、デリー、インド

JV ミーナクシ

ブラジル、サンパウロの学校給食局

ミシェル・カストロ

イタリア、カターニアのカトニア大学生物医学・生物工学科学部

ジュゼッペ・グロッソ

ポーランド、ワルシャワの心臓病研究所、CVD疫学、予防および健康増進部門

アンナ・ワスキウィッツ

パキスタン、カラチ、アガ カーン大学地域保健科学部

アンバー・S・カーン

アテネ大学第 2 内科糖尿病センター（アテネ、ギリシャ）

アナスタシア・タノプロウ

イラン・イスラム共和国、テヘラン医科大学消化器疾患研究所

レザ・マレクザデ

医療情報・研究総局、マルタ、タルシーン

ネビル・カレハ

オランダ国立公衆衛生環境研究所 (RIVM)、ビルトホーフェン、オランダ

マーガ・オッケ & ゾーレ・エテマド

東地中海公衆衛生ネットワーク (EMPHNET)、アンマン、ヨルダン

モハナド・アル・ヌスール

エガートン大学、ンジョロ、ケニア

リディア・M・ワワ

エストニア国立健康開発研究所、エストニア、タリン

エハコーナー

FHI ソリューションズ、米国ワシントン DC

ジョアン・アーセノー

FOSCAL および UDES、ブカラマンガ、コロンビア

パトリシオ・ロペス・ハラミージョ

ベイルート・アメリカン大学健康科学部、ベイルート、レバノン

アブラ メヒオ シバイ

エドゥアルド・モンドラーネ大学医学部、マプト、モザンビーク

アルベルティーノ・ダマセーノ

コロンボ大学医学部、コロンボ 5、スリランカ

カルクシ アランベポラ

医学部 – 公衆衛生研究所、ポルト大学、ポルトガル、ポルト

カーラ・ロペス、ミルトン・セヴェロ、ヌーノ・ルネット

ポルト大学栄養食品科学部（ポルトガル、ポルト）

ドゥアルテ・トーレス

フィンランド健康福祉研究所、ヘルシンキ、フィンランド

ヘリ・タパナイネン、ヤアナ・リンドストローム、スヴィ・ヴィルタネン

フロリダ国際大学、マイアミ、フロリダ州、米国

クリスティーナ・パラシオス

フォルケルサン研究センター、ヘルシンキ、フィンランド

エヴァ・ルース

食品栄養研究所 (DOST-FNRI)、マニラ、フィリピン

イメルダ・アンヘレス・アグデッパ & ジョシー・アンノウン

食品栄養研究所 (DOST-FNRI)、タギッグ市、フィリピン

マリオ・カパンツァーナ

Fortis CDOC Center for Excellence for Diabetes、ニューデリー、インド

アヌープ・ミスラ

フリースラントカンピナ、アメルスフォールト、オランダ

イルセ・クー & スウィー・アイ・ン

コロンビア心臓血管財団（コロンビア、ブカラマンガ）

エドナ・ガンボア・デルガド

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マウリシオ・カバレロ

サンタンデール眼科財団 (FOSCAL)、フロリダブランカ、コロンビア

ヨハンナ・オテロ

嘉泉大学校、韓国城南市

イ・ヘジョン

ガジ大学、アンカラ、トルコ

コクサル夫人

ジュネーブ大学病院、ジュネーブ、スイス

イドリス・ゲスス

ゲント大学、ゲント、ベルギー

カール・ラシャ & ステファン・デ・ヘナウ

グローバル食事データベース コンソーシアム、米国マサチューセッツ州ボストン

アリ・レザー・ラーバー、アリソン・テッドストーン、アンドロニキ・ナスカ、アンジー・マシー、アニー・リン、ベムネット・テドラ、ベス・ホッピング、ブラフマーム・ギンネラ、カトリーヌ・ルクレール、シャルメイン・デュアンテ、クリスチャン・ハープファー、クリスティーン・ホッツ、クリストス・ピツァボス、コリン・レーム、コリーヌ・ヴァン・オーステルハウト、コラソン・セルデナ、デビー・ブラッドショー、ディミトリオス・トリコプロス、ドロシー・ガウシ、ドゥリタ・フェルナンド、エルズビエタ・シグノフスカ、エルキ・ヴァルティアイネン、ファルシャド・ファルザドファル、ガボール・ザイカス、ジリアン・スワン、グアンシェン・マー、グルデン・ペカン、ハジャ・マスニ・イブラヒム、ハリ・シンコ、ヘレン・エンハルト・バルビエリ、イザベル・シオエン、ヤニッケマイレ、ジャン=ミシェル・ガスポズ、ジリアン・オーデンカーク、カニッタ・バンダムチャロン、ケイウ・ネリス、ハイル・ザリナ、ラホス・ビロ、ラース・ヨハンソン、ラウフェイ・シュタイングリムスドッティル、リアン・ライリー、メイベル・ヤップ、井上愛美、マリア・サボ、マージャ＝リーナ・オヴァスカイネン、メイ・シュアン・リー、メイ・フェンチャン、メラニー・コーワン、ミルナリーニ・カンディア、オラ・カリー、オロフ・ヨンスドッティル、パム・パーマー、ピーター・フォーレンヴァイダー、フィリポス・オルファノス、レンゾ・アシアク、ロバート・テンプルトン、ロキア・ドン、ロゼヤティ・ヤアクブ、ルシダ・セラマット、サフィア・ユソフ、サミール・アルゼンキ、シューイー・ハン、シグリッド・ビア＝ボルスト、スー・ウー、ウィジャジャ・ルキト、ウィルバー・ハッデン、ウルフ・ベッカー、シア・カオ、イー・マー、ユエン・ライ、ザイトン・ハイダウド

カナダ政府、カナダ統計局、オタワ、オンタリオ州、カナダ

ディディエ・ガリゲ、ジェニファー・アリ、ロン・グラベル、ティナ・タオ

グリフィス大学、ゴールドコースト、クイーンズランド州、オーストラリア

ジェイコブ・レナート・ヴィアマン

HC ジェハンギル医学研究所、プネ、インド

シャシ・チップロンカー

ハジェッテペ大学医学部、アンカラ、トルコ

ムスタファ・アリシ

ハノイ医科大学、ハノイ、ベトナム

ル・トラン・ゴアン

ハロコピオ大学、アテネ、ギリシャ

デモステネス・パナギオタコス

ハーバード公衆衛生大学院、ケンブリッジ、マサチューセッツ州、米国

李延平

Hellenic Health Foundation およびアテネ大学（ギリシャ、アテネ）

アントニア・トリコポウロウ

ハーバート・ウェトハイム医科大学、マイアミ、フロリダ州、米国

ノエル・バレンゴ

ヒラバイ・コワジ・ジェハンギル医学研究所、プネ、インド

アヌラーダ・カディルカール & ヴィーナ・エクボテ

エスファハーン医科大学、高血圧研究センター、心臓血管研究センター、イスファハーン、イラン

ヌーシン・モハマディファルド

ICCAS (環境と健康に関する科学協力研究所)、ブエノスアイレス、アルゼンチン

イリーナ・コヴァルスキー

ICMR-国立栄養研究所、ハイデラバード、インド

アヴラ・ラクシュマイア、ハリクマール・ラチャクラ、ヘマラタ・ラジクマール、インドラパル・メシュラム、ラクシュマイア・アヴラ、ニマトータ・アルラッパ、ラジクマール・ヘマラータ

IRCCS Neuromed、ポッツィッリ、イタリア

リシア・ラコヴィエッロ、マリアラウラ・ボナッチョ、シモナ・コスタンツォ

開発研究所、モンペリエ、フランス

イヴ・マルタン＝プレーベル

健康監視研究所、ボビニ、フランス

カティア・カステボン

国際捜査研究所、NDRI-USA、ニューヨーク州ニューヨーク州、米国

ナッティニー・ジトナリン

台湾中華人民共和国台北市中央研究院生物医科学研究所

ヤオ・テ・シェ

チリ大学栄養食品技術研究所 (INTA)、サンティアゴ、チリ

ソニア・オリバレス

中米・パナマ栄養研究所 (INCAP)、グアテマラシティ、グアテマラ

ガブリエラ・テヘダ

ボスニア・ヘルツェゴビナ連邦公衆衛生研究所、サラエボ、ボスニア・ヘルツェゴビナ

アイーダ・ハジオメラジック

リオデジャネイロ連邦大学公衆衛生研究所（UFRJ）、リオデジャネイロ、ブラジル

アマンダ・デ・モウラ・ソウザ

台湾中華民国台北市中央研究院生物医科学研究所

ウェンハーン・パン

国際がん研究機関、リヨン、フランス

インゲ・ホイブレヒト

国際食糧政策研究所 (IFPRI)、米国ワシントン DC

アラン・デ・ブロー & ムラド・ムルシ

インターベンション心臓学研究センター、心臓血管研究センター、イスファハン医科大学、イスファハン、イラン

マリアム・マグローン

健康科学研究所、ボボ・ディウラッソ、ブルキナファソ

オーギュスティン・ナウィディンバスバ・ゼバ

イスファハン医科大学心臓血管研究センター、イスファハン心臓血管研究センター、イスファハン、イラン

ニザル・サラフザデガン

イスラエル疾病管理センター、ラマトガン、イスラエル

リトル・ケイナン・ボーカー、レベッカ・ゴールドスミス、タル・シモニー

ユストゥス リービッヒ大学ギーセン、ギーセン、ドイツ

イルムガルド ヨルダン

KLE 高等教育研究アカデミー (大学とみなされている) ジャワハルラール ネルー医科大学、ベラガヴィ、インド

シヴァナンド・C・マスティホリ

ケニア医学研究所、ナイロビ、ケニア

モーゼス・ムワンギ、イェリ・コンベ、ジッポラ・ブカニア

キング・アブドゥルアズィズ大学、ジェッダ、サウジアラビア

フェイス・アリッサ

キング・サウド大学、リヤド、サウジアラビア

ナセル・アル・ダグリ & ショーン・サビコ

キングス・カレッジ・ロンドン、ロンドン、イギリス

マーティン・ガリフォード

キンシャサ公衆衛生学校、コンゴ民主共和国キンシャサ

ツィレンゲ S. ディバ

韓国疾病管理予防庁 (KDCA)、韓国清州市

オ・ギョンウォン、クォン・サンヒ、パク・シヒョン

高麗大学、ソウル、韓国

チョ・ユンス

クウェート科学研究所、クウェート市、クウェート

スアド・アル・フーティ

ラオス熱帯公衆衛生研究所、ラオス人民民主共和国ビエンチャン

[ダウンロード] をクリックして Chanthaly Luangphaxay - Chanthaly Luangphaxay mp3 youtube com を保存します

ローザンヌ大学病院 (CHUV) およびローザンヌ大学、スイス、ローザンヌ

ペドロ・マルケス・ビダル

ライプニッツ農業景観研究センター、ミュンヒベルク、ドイツ

コンスタンス・ライバク

ロヨラ大学シカゴ、シカゴ、イリノイ州、米国

エイミー・ルーク

マヒドン大学、ナコーンパトム、タイ

ロジュロンワシンクル著

マヒドン大学、バンコク、タイ

Noppawan Piaseu

マレーシアパーム油協議会 (MPOC)、マレーシア、ペタリンジャヤ

カリヤナ・スンダラム

医療センター マルコフス、ソフィア、ブルガリア

ドンカ・バイコバ

イラン・イスラム共和国アフヴァーズ、アフヴァーズ・ジュンディシャープール医科大学更年期男性更年期研究センター

パルビン・アベディ

マレーシア、クアラルンプール保健省

ファリザ・ファジル

マレーシア、サバク・ベルナム保健省

ノリクリル・ブハーリ イスマイル・ブハーリー

セーシェル、ビクトリア州保健省

パスカル・ボヴェ

インドネシア、ジャカルタ保健省

サンジャジャ サンジャジャ

ニューヨーク大学医学部、ニューヨーク州ニューヨーク州、米国

ユウ・チェン

国立がん研究センターがん対策研究所、東京、日本

Norie Sawada & Shoichiro Tsugane

国立公衆衛生分析センター (NCPHA)、ソフィア、ブルガリア

ラルカ・ランゲロワ、ステフカ・ペトロワ、​​ベッセルカ・デュレバ

国立食糧庁、ウプサラ、スウェーデン

アンナ・カリン・リンドロス、ジェシカ・ペトレリウス・シピネン、ロッタ・モレウス、パー・バーグマン

国家食糧栄養委員会、ルサカ、ザンビア

ウォード・シャムサントゥ

国立食品栄養研究所、ワルシャワ、ポーランド

ルクジャン・シュポナール

台湾中華民国竹南鎮国立衛生研究所

シンイー・チャン

国立環境研究所健康・環境リスク部門、つくば市

Makiko Sekiyama

国立栄養研究所、ハイデラバード、インド

バラクリシュナ ナガラ、カルパガム ファーム & セトルメント ボインダラ

国立栄養研究所、ハノイ、ベトナム

カイン・レ・グエン・バオ

国立栄養食品技術研究所およびSURVEN RL、チュニス、チュニジア

ジャリラ エル アティ

国立公衆衛生研究所 (INSP)、メキシコ、メキシコシティ

ダニエル・イレスカス・サラテ & ルス・マリア・サンチェス・ロメロ

国立公衆衛生研究所 (INSP)、メキシコ、クエルナバカ

イボンヌ・ラミレス・シルバ、フアン・リベラ・ドンマルコ、シモン・バルケラ、ソニア・ロドリゲス・ラミレス

国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所、東京

Nayu Ikeda

国立栄養研究所、カイロ、エジプト

サハル・ザグルル

国立栄養食品技術研究所 (NNFTRI): SBMU、テヘラン、イラン・イスラム共和国

アナヒタ・フーシアラド、ファテメ・モハマディ・ナスラバディ、モルテザ・アブドラヒ

マレーシア国立大学 (UKM)、クアラルンプール、マレーシア

[ダウンロード] をクリックして、Khun-Aik Chuah & Zaleha Abdullah Mahdy mp3 youtube com を保存します

ネスレリサーチ、スイス、ローザンヌ

アリソン・エルドリッジ

ニューイングランド複雑システム研究所、ケンブリッジ、マサチューセッツ州、米国

エリック・L・ディン

ノースウェスト大学、ポチェフストルーム、南アフリカ

ハークリナ・クルーガー

オスロ首都大学 (OsloMet)、オスロ、ノルウェー

シグルーン・ヘンジュム

ペルダナ大学、プチョン、マレーシア

アン・フェルナンデス

アイルランド王立外科医大学（アイルランド、ダブリン）

アン・フェルナンデス

教皇ハベリアナ分科大学、カリ、コロンビア

ミルトン・ファビアン・スアレス・オルテゴン

クウェート、サバ・アル・サレム、食品栄養公的機関

ナワル・アル・ハマド

スロバキア共和国公衆衛生局、ブラチスラヴァ、スロバキア共和国

ベロニカ・ジャンスカ

カタール大学およびヨルダン大学、ドーハ、カタール

リーマ・タイエム

イラン・イスラム共和国、テヘラン、シャヒード・ベヘシュティ医科大学内分泌科学研究所

パルビンミラー

イスファハン医科大学、NCD 原始予防研究所、イスファハン、イラン・イスラム共和国

ロヤが来る

スウェーデン食品庁、リスクおよび利益評価局、ウプサラ、スウェーデン

エヴァ・ワレンショー・レミング

ロベルト・コッホ研究所、ベルリン、ドイツ

アルムット・リヒター、ゲルト・メンシンク、ローター・ヴィーラー

ラトガース大学、ニューブランズウィック、ニュージャージー州、米国

ダニエル・ホフマン

フランス公衆衛生局、フランス公衆衛生局、サン モーリス、フランス

ブノワ・サラナヴ

ソウル国立大学、ソウル、韓国

キム・チョイル

セント・ジョンズ研究所、バンガロール、インド

レベッカ・クリヤン・ラージ & スマティ・スワミナサン

タブリーズ医科大学、タブリーズ、イラン・イスラム共和国

サイード・ダストギリ

タリン大学、タリン、エストニア

サージェ・ヴァースク

テイラーズ大学、スバン・ジャヤ、マレーシア

ティラカヴァティ カルパイア

ティーサイド大学、ミドルズブラ、英国

ファテメ ヴィダ ゾホーリ

テヘラン医科大学、イラン・イスラム共和国、テヘラン

アリレザ・エステガマティ & シーナ・ノシャド

テヘラン医科大学およびユティカ大学、テヘラン、イラン・イスラム共和国

マリアム・ハシェミアン

ケニア工科大学、ナイロビ、ケニア

エリザベス・ムワニキ

ニューメキシコ大学、米国ニューメキシコ州アルバカーキ

エリザベス・ヤクス＝ヒメネス

熱帯病研究センター、ンドラ、ザンビア

ジャスティン・チリシェ & シドニー・ムワンザ

公衆栄養ユニット、マクル、チリ

リディア・レラ・マルケス

プエルトリコ大学生化学学部 - プエルトリコ、サンフアンの医科学キャンパス

アラン・マーティン・プレストン

サンセバスティアン大学、サンティアゴ、チリ

サミュエル・デュラン・アグエロ

北工科大学、イバラ、エクアドル

マリアナ・オレアス

アンティオキア大学、メデリン、コロンビア

ルス・ポサダ

クエンカ大学、クエンカ、エクアドル

アンジェリカ・オチョア

マレーシア国立大学医療センター、クアラルンプール、マレーシア

カディジャ・シャムスディン

マレーシア・プトラ大学、セルダン、マレーシア

ザリラ・モハド・シャリフ

マレーシア科学大学、クバン・ケリアン、マレーシア

ハミド・ジャン・ビン・ジャン・モハメド＆ワン・マナン

プライマリケアおよび公衆衛生大学センター (Unisanté)、ローザンヌ、スイス

パスカル・ボヴェ

下ドナウ大学、ガラツィ、ルーマニア

アンカ・ニコラウ & コーネリア・トゥドリー

マレーシア国立大学、バンギ、マレーシア

ビー・クーン・ポー

アバディーン大学、アバディーン、英国

パメラ・アボット

アルバータ大学、エドモントン、アルバータ州、カナダ

モハマドレザ・パクセレシュト & サンギタ・シャルマ

ベルゲン大学、ベルゲン、ノルウェー

トア・ストランド

ボン大学、栄養食品科学部、ボン、ドイツ

ユート・アレクシー & ユート・ネスリングス

カリフォルニア大学デイビス校、デイビス、カリフォルニア州、米国

ヤン・カーミクル & ケン・ブラウン

シンシナティ大学、米国オハイオ州シンシナティ

ジェレミー・コスター

コロンボ大学、コロンボ、スリランカ

インドゥ・ワイディヤティラカ、プラニ・ラネロール、ラニル・ジャヤワルデナ

コロラド大学医学部、米国コロラド州オーロラ

ジュリー・M・ロング、K・マイケル・ハンビッジ、ナンシー・F・クレブス

ダッカ大学、ダッカ、バングラデシュ

アミヌル・ハク

ゲッティンゲン大学、ゲッティンゲン、ドイツ

グドルン・B・ケディング

ヘルシンキ大学、食物栄養学部、ヘルシンキ、フィンランド

リーサ・コルカロ、マイジャリーサ・エルッコラ、リーッタ・フリーズ

ホーエンハイム大学、シュトゥットガルト、ドイツ

ライラ・エレラキー & ヴォルフガング・シュテュッツ

アイスランド大学、レイキャビク、アイスランド

インガ・ソルスドッティル & インギビョルグ・グンナルスドッティル

インスブリア大学、ヴァレーゼ、イタリア

リシア・ラコヴィエロ

ラス パルマス デ グラン カナリア大学 (ULPGC)、ラス パルマス、スペイン

ルイス・セラ・マジェム

マラヤ大学、クアラルンプール、マレーシア

フォン・ミン・モイ

マンチェスター大学、マンチェスター、英国

サイモン・アンダーソン

モーリシャス大学、モーリシャス、モカ

ラジェシュ・ジウォン

キャロル・ダビラ医科薬科大学、ブカレスト、ルーマニア

コリーナ・アウレリア・ズグラヴ

ノースカロライナ大学チャペルヒル校、チャペルヒル、ノースカロライナ州、米国

リンダ・アデア & シュ・ウェン・ン

オタゴ大学、ダニーデン、ニュージーランド

シーラ・スキーフ

サンパウロ大学、サンパウロ、ブラジル

ディルチェ・マルキオーニ & レジーナ・フィスベルグ

サスカチュワン大学、サスカトゥーン、サスカチュワン州、カナダ

キャロル・ヘンリー、ゲタフン・エルシーノ、ゴードン・ゼロ

ウィーン大学、ウィーン、オーストリア

アレクサ・マイヤー & イブラヒム・エルマファ

南カリビアン大学、ポートオブスペイン、トリニダード・トバゴ

クローデット・ミッチェル & デヴィッド・バルフォア

ヴァーヘニンゲン大学、ヴァーヘニンゲン、オランダ

ヨハンナ・M・ゲラインセ

ワシントン大学（米国ミズーリ州セントルイス、セントルイス）

マーク・マナリ

世界保健機関 (WHO)、ジュネーブ、スイス

レティシア・ニキエマ

世界保健機関 (WHO)、アンマン、ヨルダン

タチアナ・エルクール

イラン・イスラム共和国ヤズド、シャヒード・サドゥイ医科大学ヤズド心臓血管研究センター

マスード・ミルザイ

ジアウディン大学カラチ、カラチ、パキスタン

ルビーナ・ハキーム

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VM、PW、DM が研究を概念化し、設計しました。 VM、RM、JR、JC がデータ収集に関与しました。 VM、FC、JZ、PS、JE-M。 研究のための分析を実施しました。 VM、PW、DM が原稿を作成しました。 著者全員がデータを解釈し、最終原稿を読み、重要な知的内容についてレビューし、投稿を承認しました。 VMとDMはこの作品の保証人です。

ヴィクトリア・ミラーへの手紙。

VM は、提出された研究以外で、カナダ保健研究所からの研究資金を報告しています。 PW は、提出された研究以外に、米国国際開発庁からの研究助成金と契約、および栄養のための農業と食料システムに関するグローバルパネルからの個人料金を報告します。 JR、JZ、および PS は、提出された研究以外で、ネスレからの研究資金提供を報告しています。 JC は、提出された作品以外に、ビル・アンド・メリンダ・ゲイツ財団および米国国際開発庁からの研究資金と、ユニセフ/WHO からの個人料金を報告します。 DMは、国立衛生研究所とビル・アンド・メリンダ・ゲイツ財団からの研究資金提供を報告しています。 GOED、Bunge、Indigo Agriculture、Motif FoodWorks、Amarin、Acasti Pharma、Cleveland Clinic Foundation、America's Test Kitchen、Danone からの個人料金。 Brightseed、DayTwo、Elysium Health、Filtricine、HumanCo、Tiny Organics の科学諮問委員会メンバー。 および UpToDate からの章の著作権料はすべて投稿作品の外にあります。 他の著者には宣言すべき開示情報はありません。

Nature Food は、この研究の査読に貢献してくれた Inge Tetens と他の匿名の査読者に感謝します。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

データは平均スコア (95% 不確実性区間) です。 AHEI スコアの範囲は 0 ～ 100 です。6 年未満: 教育期間 6 年未満。 6 年以上 12 年未満: 教育歴 6 年以上 12 年未満。 12 年以上: 教育歴 12 年以上。 田舎: 田舎の住居。 アーバン：都市部の住居。

データは平均スコア (95% 不確実性区間) です。 DASH スコアの範囲は 5 ～ 40 でした。6 年未満: 教育期間 6 年未満。 6 年以上 12 年未満: 教育歴 6 年以上 12 年未満。 12 年以上: 教育歴 12 年以上。 田舎: 田舎の住居。 アーバン：都市部の住居。

データは平均スコア (95% 不確実性区間) です。 MED スコアの範囲は 0 ～ 8 でした。6 年未満: 教育期間 6 年未満。 6 年以上 12 年未満: 教育歴 6 年以上 12 年未満。 12 年以上: 教育歴 12 年以上。 田舎: 田舎の住居。 アーバン：都市部の住居。

DASH スコアの範囲は 5 ～ 40、MED スコアの範囲は 0 ～ 8 でした。

DASH スコアの範囲は 5 ～ 40、MED スコアの範囲は 0 ～ 8 でした。

DASH スコアの範囲は 5 ～ 40、MED スコアの範囲は 0 ～ 8 でした。2018 年と 1990 年の絶対差は層レベルの差として計算され、加重人口比率を使用して世界平均と地域平均の差に集計されました。 2018年。

学歴別の絶対差は階層レベルの差として計算され、低教育レベル（6 年未満）と高教育レベル（12 年以上）のみの加重人口割合を使用して世界的および地域的平均差に集計されました（教育レベルを除く = 6 歳以上 12 歳未満）。

都市性による絶対的な差異は、階層レベルでの差異として計算され、加重人口比率を使用して世界的および地域的な平均差異に集計されました。

時間による絶対差は、階層レベルの差として計算され、2018 年の加重人口比率を使用して世界および地域の平均差に集計されました。

補足的な方法、表 1 ～ 8、および考察。

オープン アクセス この記事はクリエイティブ コモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブ コモンズ ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。 この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれています。 素材が記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。 このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

Miller, V.、Webb, P.、Cudhea, F. 他。 1990 年から 2018 年までの 185 か国の世界の食事の質は、国、年齢、教育、都市性によって大きな違いがあることが示されています。 Nat Food 3、694–702 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s43016-022-00594-9

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受信日: 2022 年 3 月 23 日

受理日: 2022 年 8 月 12 日

公開日: 2022 年 9 月 19 日

発行日：2022年9月

DOI: https://doi.org/10.1038/s43016-022-00594-9

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