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Oct 03, 2023

Nutri による食品栄養プロファイルの共同協会

Preoccupazioni per gli alimenti ultra trasformati Associazione degli alimenti ultra trasformati

超加工食品の悩み

超加工食品の摂取と男女の結腸直腸がんリスクとの関連性

客観的食品の 2 つの側面、ニュートリスコアのパッケージ前面ラベルの導出に使用される食品基準局栄養プロファイリング システム (FSAm-NPS) と、死亡率に関連する NOVA 分類を共同分析します。

デザイン前向きコホート研究。

設定モリサニ研究、イタリア、2005-10。

参加者参加者は22,895名（平均年齢55（SD 12）歳、男性48％）。

主な成果指標既知の危険因子について制御された多変数原因別コックス比例ハザードモデルを使用して評価された、食事による曝露と死亡リスクとの関連性。

結果 272,960人年の追跡期間中に合計2,205人が死亡した。 FSAm-NPS 指数の最も高い四半期と最も低い四半期では、全死因および心血管死亡率の多変量調整ハザード比は 1.19 (95% 信頼区間 1.04 ～ 1.35、絶対リスク差 4.3%、95% 信頼区間 1.4% ～ 7.2%) と 1.32 (1.06 ～ 1.64; 2.6%、0.3% ～ 4.9%)。 この 2 つを組み合わせた場合の全死因および心血管死亡率のハザード比は、それぞれ 1.19 (1.05 ～ 1.36、絶対リスク差 9.7%、5.0% ～ 14.3%) および 1.27 (1.02 ～ 1.58、5.0%、1.2% ～ 8.8%) でした。超加工食品の摂取量の極端なカテゴリーが比較されました。 これら 2 つの指標を一緒に分析したところ、FSAm-NPS 食事指標と全原因および心血管系死亡率との関連の大きさは、それぞれ 22.3% および 15.4% 減少しましたが、超加工食品の多量摂取に関連する死亡リスクは減少しませんでした。変更されました。

結論 FSAm-NPS食事指数（ニュートリスコアの基礎となる）を使用して測定したとおり、最も質の低い食事を摂取し、超加工食品の摂取量（NOVA分類）が最も多かった成人は、全死因および心血管系死亡のリスクが最も高かった。 栄養価の低い食品の摂取量の増加に伴う死亡リスクの上昇のかなりの部分は、高度な食品加工によって説明されています。 対照的に、超加工食品の高い摂取量と死亡率との関係は、これらの食品の品質の悪さでは説明できませんでした。

不適切な食事は世界的に他のどの危険因子よりも多くの死亡原因となっており、肥満や非感染性疾患の主な原因となっています。12 栄養と健康を改善するための従来のアプローチは、健康的な食事の重要な決定要因としての栄養素に焦点を当ててきました。 この栄養素ベースのアプローチは、世界中の食品ベースの食事ガイドラインや教育プログラムの大部分の基礎となっており、繊維、ビタミン、ミネラルの天然源であり、飽和脂肪、コレステロール、ナトリウムが少ない食品の摂取を強調しています。対照的に、NOVA 分類は、栄養素含有量ではなく加工の程度に基づいて食品を評価する新しい方法として提案されています。 食品の加工は、化粧品添加物、食品と接触する材料、新形成化合物、食品マトリックスの分解などの非栄養成分によって引き起こされるさまざまなメカニズムを通じて、その栄養組成を超えて健康に役割を果たしている可能性があります45。実施されたコホート研究では、食料供給における超加工食品の量の増加が、肥満や死亡を含む非感染性疾患のリスクの増加と関連していることが示されており678、食品加工の役割は依然としてほとんど無視または最小限に抑えられている59。

非感染性疾患の負担を軽減するために食事の質を改善するための政府の戦略には、食品のパッケージの前面に印刷するためのラベルシステムの導入が含まれます。 さまざまなパッケージ前面表示システムが存在します。これには、栄養素固有の警告ラベル（たとえば、特定の食品に、食事での摂取量を減らす必要がある過剰な量の栄養素が含まれている場合に消費者に警告するためのもの）と、栄養素を評価する概要指標の両方が含まれます。食品の栄養成分のポジティブな特性とネガティブな特性の両方を考慮したアルゴリズムに基づく、製品の全体的な栄養品質。1011 どのような表示システムが使用されるにせよ、パッケージ前面ラベルの主な目的は、消費者に全体的な栄養成分を知らせることです。食品の価値を評価して、より健康的な食事の選択を支援し、場合によっては、食品会社が製品の栄養成分を再配合するよう奨励することもできます。それらの使用は、より健康的な食品の購入を促進することが判明しました。1213

2020 年 5 月、欧州委員会は、農場からフォークまでの戦略の一環として、2022 年末までに EU レベルで調和のとれた必須のパッケージ前面栄養表示スキームを導入する予定であると発表しました。1014 ニュートリスコア、15フランスの学術研究者によって開発され、ヨーロッパ 7 か国で承認されている、おそらく最もよく研​​究されている栄養表示システムです。 いくつかの調査により、食事の質の改善と健康結果との関連におけるその有効性が裏付けられています。1016171819 ニュートリスコアは、A から E までの文字に関連付けられた、濃い緑から濃いオレンジまでの 5 色で色分けされたスキームであり、ロゴのアクセシビリティと理解を最適化します。食品の消費者。 その主な目的は、同じカテゴリの製品または同じ目的で消費される製品の栄養品質を比較するために必要な情報を消費者に提供することです。10

これらは EU 当局から多くの注目を集めていますが、パッケージ前面栄養表示制度が人々の食事の質を改善する上での有効性については懸念があります。 議論の中には、ニュートリスコア システム、および理論的には栄養成分のみに焦点を当てたすべてのシステムは、食品のすべての側面をカバーしているわけではなく、栄養バランスに限定することはできないという事実が含まれます。2021 一部の食品は栄養学的に考慮することができます。高度に加工されており、多くの添加物のほか、一般的に家庭料理のレシピでは使用されない他の物質（加工デンプン、硬化油、穀物から得られるシロップ、香料など）が含まれているにもかかわらず、十分である45。最近、全国的に代表的なサンプルを分析したところ、食品加工の程度による分類が栄養の質と相関していることが判明し、これら 2 つの側面が人間の健康に及ぼす影響についての全体的な理解をさらに複雑にしています 22。

集団レベルでの健康リスクを定義する際に、食品のどの側面が主要な役割を果たしているかについてのより良い理解に貢献するために、私たちは、大規模なサンプルにおけるすべての原因と原因による特定の死亡率に関連した 2 つの食品分類システムの個別および共同関連を分析しました。モリ・サニ研究コホートのイタリア人成人。 第 2 の目的として、これら 2 つの食事指標を調査対象の健康結果に結びつける可能性のあるいくつかの生物学的メカニズムを分析しました。 この研究の目的のために、私たちは、栄養価に基づいて食品をランク付けするニュートリスコア 23 と、食品の程度を評価する NOVA 分類 4 を計算するために使用される食品基準局栄養プロファイリング システム (FSAm-NPS) を分析しました。処理。

我々は、イタリア南部モリーゼ地域の一般住民から無作為に集めた24,325人の男女（年齢35歳以上）を登録して2005年から2010年に確立された集団ベースのコホート研究であるモリ・サニ研究のデータを分析した。 主な目的は、心血管疾患、脳血管疾患、がん疾患の発症と進行における遺伝的および環境的危険因子を調査することでした。 除外基準は、募集時の妊娠、精神能力の障害または意思決定障害、現在の多発性外傷または昏睡、またはインフォームド・コンセントの拒否であった。 研究の詳細は他の場所で入手できます24。

この研究の目的のため、食事に関するデータが欠落している参加者、信じられないほどのエネルギー摂取量（男性では 1 日あたり 800 kcal 未満または 4,000 kcal を超える、女性では 1 日あたり 500 kcal 未満または 3,500 kcal を超える）、食事または医療に関する質問票が不完全である参加者を除外しました。死因別のデータが欠落している。 最終的に 22,895 人の参加者を分析しました。 補足図Aは、研究参加者を選択するためのフローチャートを示しています。

私たちは、イタリア人人口に合わせて検証され、適応された半定量的ヨーロッパがんと栄養に関する前向き調査（EPIC）の食物頻度質問票（FFQ）を実施した面接官によって、登録前の 1 年間の食物摂取量を評価しました25。FFQ には 14 のセクション（パスタ/米、スープ）が含まれています。 、肉（サラミおよびその他の塩漬け肉を除く）、魚、生野菜、調理済み野菜、卵、サンドイッチ、サラミおよびその他の塩漬け肉、チーズ、果物、パン/ワイン、牛乳/コーヒー/ケーキ、およびハーブ/スパイス）、 188種類の食品に関する248の質問。 参加者に特定の食品を摂取した回数（1日、1週間、1ヶ月、または1年あたり）を記入してもらい、そこから各食品の絶対摂取頻度を計算しました。 画像が利用できない場合は、参加者に食品の一部の画像、または事前に定義された標準部分の画像を選択するよう依頼することで、摂取した食品の量を評価しました。 我々は 17 セットの写真を使用し、それぞれが小、中、大の部分のサイズを示し、追加の数量詞 (たとえば、「小部分より小さい」または「小部分と中部分の間」) を付けました。26

私たちは、特別に設計されたソフトウェアを使用して、各食品の頻度と量をイタリアの食卓に関連付け、多量栄養素と微量栄養素とエネルギーの毎日の摂取量の推定値を取得しました26。開発された地中海食事スコアを使用して、伝統的な地中海食の遵守を評価しました。 Trichopoulou らによる。27

FSAm-NPS は、栄養プロファイリング システム (FSA-NPS) の修正バージョンであり、当初は子供向けのテレビ食品広告を規制するために英国で開発されました。1015 他の母集団コホートで以前に行われたのと同じように、FSAm-NPS スコアを計算しました。 .181923 FFQ に含まれるすべての食品および飲料について、内容量 100 g ごとの組成に基づいて、制限量で摂取すべき栄養素に 0 ～ 40 ポイント（A ポイント、つまり総糖質量（g））を割り当てました。 ）、飽和脂肪（g）、ナトリウム（mg）、エネルギー（kJ））と、促進すべき栄養素または成分（Cポイント、すなわち食物繊維（g）、タンパク質（g）、および果物、野菜、豆類、ナッツ類 (%))。 A ポイントの合計から C ポイントの合計を差し引いて、製品の合計スコアを計算しました。 したがって、各食品/飲料の最終的な FSAm-NPS スコアは、理論的には -15 (最も健康的な食品) から 40 (最も健康的ではない食品) の範囲のスケールに基づいていました。 この全体的な FSAm-NPS スコアに基づいて、ニュートリスコア表示システムは食品を 5 つの色に分類し、それぞれの色は栄養価を反映する A (濃い緑色) から E (濃いオレンジ色) までの文字に関連付けられています (補足表 A)。 15

次の式を使用して、各参加者が消費したすべての食品および飲料の FSAm-NPS スコアのエネルギー加重平均として、個人レベルでの FSAm-NPS 食事指数を計算しました。FSi は食品/飲料 i のスコアを表します。 i は各参加者に固有の食品/飲料からのエネルギー摂取量、n は消費された食品/飲料の総数です。 したがって、FSAm-NPS 食事指数の値の増加は、全体的な食事の質の低下を反映しています。

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超加工食品の摂取量を推定するために、さまざまな加工レベルを反映して食品を 4 つのカテゴリにグループ化する NOVA 分類を使用しました。 (a) 生鮮食品または最小限の加工食品 (果物、肉、牛乳など)、つまり加工のみを施した食品食用に適さない部分や不要な部分の除去、乾燥、破砕、粉砕、分別、焙煎、煮沸、低温殺菌、冷蔵、冷凍、容器への充填、真空包装、または塩、砂糖、油を添加しないノンアルコール発酵などのプロセスによってまたは脂肪、または他の食品物質を元の食品に加えます。 (b) 加工された料理材料（例えば、油、バター、砂糖）。 (c) 最小限に加工された食品に塩、砂糖、油、またはその他の加工された料理材料を添加することによって製造される加工食品（例えば、魚の缶詰、包装されていない焼きたてのパン）。 または (d) 超加工食品は、食品から抽出された物質または食品成分に由来する物質から大部分または完全に作られた工業用配合物として定義され、多くの場合、添加された香料、着色料、乳化剤、その他の化粧品添加物を含み、ホールフード（例えば、炭酸飲料など）はほとんどまたはまったく含まれていません。 428 これらの分析の目的のために、我々は 4 番目の超加工食品カテゴリーを使用しました。 NOVAの第4カテゴリー（計22食品・飲料）の各食品群の摂取量（g/日）を合計し、食品・飲料の総重量に占める超加工食品の割合（％）を算出しました。重量比を作成することで消費量 (g/d) を算出します。 このようなアプローチは、食品加工に関連する非栄養因子（たとえば、新生汚染物質、添加物、生の食品の構造の変化など）をより適切に説明できるため、エネルギー比よりも適切です。29

次に、総食物摂取量に対する超加工食品の消費割合に基づいて、参加者を 4 分の 1 に分けました。 NOVA 分類に従って分類された食品の完全なリストは、補足表 B として入手できます。

私たちは、2005年3月から2019年12月31日まで、モリ・サニ研究コホートの死亡率を追跡調査しました。イタリアの死亡証明書（ISTAT形式）によって検証され、ICD-9（国際分類）に従ってコード化されたイタリアの死亡率登録を使用して、原因別死亡率を評価しました。疾患の改訂版 9)。 心血管系死亡には、根本的な死因に ICD-9 コード 390-459 が含まれる場合、循環器系疾患による死亡が含まれていました。 脳血管疾患の特定の死因を定義するために ICD-9 コード 430 ～ 438 を使用し、虚血性心疾患については ICD-9 コード 410 ～ 414 および 429 を使用しました。 がんによる死亡は、根本的な死因に ICD-9 コード 140 ～ 208 が含まれる場合でした。 非心血管/非癌による死因を「その他の死因による死亡」グループに含めました。

心血管疾患（狭心症、心筋梗塞、血行再建術、末梢動脈疾患、脳血管イベント）の個人歴は自己申告され、医療記録と治療によって確認されました。 がんの個人歴は自己申告され、医療記録によって確認されました。 参加者が疾患別の薬を服用している場合、ベースラインで糖尿病、高血圧、または高脂血症を患っていると考えられました。

余暇の身体活動を、スポーツ、ウォーキング、ガーデニングなどの代謝等価作業時間 (MET-h/d) での毎日のエネルギー消費量として表しました。 身長と体重を測定し、BMI を kg/m2 として計算しました。 血圧は自動装置（OMRON-HEM-705CP）にて非利き腕で3回測定し、最後の2回の平均値を血圧とした。 測定は、快適な温度の静かな部屋で、参加者は少なくとも 5 分間横になって行われました。

参加者を非喫煙者、現在喫煙者、または元喫煙者（過去 12 か月以上まったく喫煙していないと報告）に分類しました。 教育レベルは取得した最高の資格に基づき、中学校まで（学習期間約 8 年以下）、高等学校（8 年以上 13 年以下）、中等教育以上（13 年以上）に分類されました。 私たちは、住宅の所有権を賃貸、1 つの住宅の所有権、および複数の住宅の所有権に分類しました。

栄養の乏しい食事や超加工食品が健康に悪影響を与える可能性がある主な生物学的メカニズムには、血清脂質濃度の変化、炎症、酸化ストレス、血糖異常、インスリン抵抗性、高血圧などが含まれます30。食事と死亡率の関連性の潜在的メディエーターとしての心血管疾患の進行と心血管疾患の進行3132を、以下の基準に従った主題分野の知識によって分析する: 心血管疾患の素因となる経路との関連性について以前に研究されており、心血管疾患に関連することが疫学研究で示されているまたは死亡率であり、モリサニ研究コホートですでに調査されています。 Moli-sani 研究コホートにおける心血管疾患リスクの血液バイオマーカーの評価は補足資料に記載されています。

我々は、FSAm-NPS 食事指数（性別別）と超加工食品摂取量の四半期にわたる分析サンプルのベースライン特性を、それぞれ連続形質とカテゴリ形質の平均値（標準偏差）またはパーセンテージとして報告します。 年齢、性別、エネルギー摂取量を調整した一般化線形モデル（SAS ソフトウェアのカテゴリ変数については GENMOD 手順、連続変数については GLM 手順）を使用して、食事曝露の四半期にわたるベースライン共変量の分布の差を計算しました（表 1 および表 1）。 2)。

モリサニ研究コホート（n=22,895）全体および食品基準庁栄養素プロファイリングシステム（FSAm-NPS）食事指数の四半期全体の参加者のベースライン特性。 特に明記されていない限り、値は数値 (パーセンテージ) です

超加工食品摂取量の四半期にわたるモリサニ研究コホート（n=22,895）の参加者のベースライン特性（重量比）。 特に明記されていない限り、値は数値 (パーセンテージ) です

私たちは、FSAm-NPSの食事指数と超加工食品の摂取量（四半期および1標準偏差増分当たり）と、研究期間をタイムスケールとし、ベースライン年齢を調整した多変数原因別コックス比例ハザードを用いて、全原因および原因別死亡率との関連性を検討した。モデル内の共変量として。 比例ハザードの仮定（生存曲線の対数（−対数）プロット）を視覚的に評価し、違反は確認されませんでした。 私たちは、性別、年齢（継続的）、エネルギー摂取量（継続的）、教育レベル（中学校まで、高等学校、中等教育後）、住居を含めて、両方の食事曝露の四半期（第 1 四半期を参照）にわたる多変数調整ハザード比を計算しました。居住期間 (賃貸、1 つの住居の所有権、複数の住居の所有権)、喫煙 (一度も喫煙していない、現在喫煙している、元喫煙者)、BMI (継続的)、余暇の身体活動 (継続的)、がんの病歴 (いいえ/はい)、病歴心血管疾患（いいえ/はい）、糖尿病（いいえ/はい）、高血圧（いいえ/はい）、高脂血症（いいえ/はい）、居住地（都市部、地方）。 参加者は、死亡日、出国日、喪失日の追跡調査、または追跡調査終了のいずれか早い方までの時間を提供した。 研究対象以外の原因で死亡した参加者も含め、競合する死亡イベントの日に検閲を行った。 私たちは潜在的な交絡因子をアプリオリに定義し、統計的基準に従うのではなく、既存の文献に基づいて特定しました。33

我々は、前述のモデルから導出されたハザード比の絶対リスク差を計算しました34。含まれる共変量の平均値を使用し、最大追跡時間での絶対リスクの差を計算しました。 ブートストラップ法を適用して、500 個のブートストラップ サンプルに基づいて絶対リスク差の 95% 信頼区間を導き出しました。 データの可用性を最大化するために、多重代入 (SAS PROC MI、続いて PROC MIANALYZE; n=10 の代入データセット) を使用して、共変量の欠損データを処理しました (補足図 A のフローチャートを参照)。

我々は、バイオマーカーがこれらの関連性の因果経路上にあり、かつ暴露と死亡の両方に関連している場合、FSAm-NPS 食事指数または超加工食品摂取と全原因および特定死亡率との関連性を媒介する可能性があると考えた。我々は、これらの基準を、潜在的なメディエーターごとに個別の多変量回帰モデルでテストし（補足表 C および D）、超加工食品の消費（連続）または FSAm を含む原因固有の Cox モデルを通じてテストしました。共変量としての NPS 食事指数 (連続) (補足表 E および F)。

FSAm-NPS 食事指数 (または超加工食品摂取) と健康結果との関連性が、超加工食品摂取 (または FSAm-NPS 食事指数) によってどの程度説明されるかを定量化するために、従来の変更に依存しました。 -in-estimate 法—つまり、超加工食品摂取量 (または FSAm-NPS を含めた後の FSAm-NPS 食事指数 (または超加工食品摂取量; β0) の β 係数の減少率の定量化)食事指数; β1) を多変数モデルに適用します。 次の式に従って減衰 (%) を計算しました: 100 × (β0 – β1)/(β0)、ここで、β0 = 自然対数 (HR0) および β1 = 自然対数 (HR1)。 HR0 は、一方の食事暴露 (FSAm-NPS 食事指数など) について、もう一方 (超加工食品摂取など) に対して調整されていない場合の多変数ハザード比であり、HR1 は、同じ食事暴露に対する多変数ハザード比であり、次の結果から生じます。多変数モデルには、さらに他の食事曝露も含まれます。 負の減衰は、媒介効果がないことを示します (つまり、HR1 > HR0)。 各代入データセットに対して 1000 回の再サンプリングを行うブートストラップ法を使用して、減衰率に関する 95% 信頼区間を計算しました。

多変量モデルは、選択された心血管危険因子が、FSAm-NPS 食事指数または超加工食品摂取と全原因および原因特定死亡率との関連性をどの程度説明するかを推定するために使用される分析の参照としても機能しました。 このため、各マーカーは交互に、最後には同時に多変数調整モデルに組み込まれました。 媒介分析には、SAS で公開されている %MEDIATE マクロ 36 を使用しました。このマクロは、95% 信頼区間と P 値を使用して、1 つ以上の中間変数によって説明される曝露効果のパーセンテージの点推定値と区間推定値を計算します。

関連性の堅牢性をテストするために、がん、心血管疾患、糖尿病の既往歴のある参加者を除外して感度分析を行いました。 ベースラインの糖尿病、高血圧、高脂血症の参加者を除外する（したがって、より健康的な食事への切り替えの適応など、病気による習慣的な食事摂取の変更に起因する潜在的な偏りを評価する）。 超加工食品をエネルギー比率（毎日の総消費カロリーに占める超加工食品のカロリーの割合）としてエクスポージャーと説明要因の両方として使用します。 データ分析には SAS/STAT ソフトウェア バージョン 9.4 を使用しました。

研究課題や結果の尺度の設定に患者は関与していませんでした。 彼らは、研究の採用、設計、実施に関する計画の策定にも関与していませんでした。 患者は結果の解釈や結果の書き方についてアドバイスを求められなかった。 コミュニケーションと科学普及の専門家は、当初、公衆普及のための効果的な戦略を開発するために、研究の設計に関与していました。 すべての参加者は、研究に関連する研究活動に関する情報が含まれる年次カレンダー、および参加者に定期的に送信されるかモリサニ研究の Web サイトで公開されるニュースレターを通じて、研究の進捗状況について定期的に通知されます (http ://www.moli-sani.org/）。 研究結果を共有するために、コホート内で無作為に集められたモリーゼ地方の 30 の町や村のそれぞれからの参加者による定期的な会議も開催されます。

分析サンプルは女性 11,973 名 (52.3%) と男性 10,922 名 (47.7%) で構成され、登録時の平均年齢は 55.4 (SD 11.7) 歳、平均 FSAm-NPS 食事指数は 7.4 (1.4)、超加工食品の平均重量比率は10.8％（6.7％）。 超加工食品から得られる平均エネルギーは、1 日に消費される総カロリーの 18.3% (8.4%、範囲は 8.4 ～ 70.0%) でした。 両方の食事指数の平均値はほぼ同じですが（単位は異なりますが）、標準偏差は大きく異なり、超加工食品の標準偏差は FSAm-NPS 食事指数の標準偏差の 4 倍以上です。 その結果、4 四半期の平均値は表 1 よりも表 2 で大きく異なります。FSAm-NPS 食事指数と超加工食品摂取量の相関は低から中程度でした (スピアマン相関係数 = 0.34)。

下位四半期の参加者と比較して、FSAm-NPS 食事指数（第 4 四半期）のスコアが高かった参加者は若く、教育を受けており、主に都市部に住んでおり、BMI が低く、身体活動の習慣が少なく、肥満の有病率が低かった。がんを除く、ベースライン時の慢性疾患（表 1）。 超加工食品の摂取量が最も少ない四半期と最も多い四半期の比較では、性別（男性は女性よりも超加工食品の摂取量が少ない傾向にあった）、喫煙状況（現在の喫煙者は最も多い四半期に多く含まれていた）などの違いはあるものの、同様の結果が得られた。超加工食品摂取量の最低値よりも高い）、およびベースライン心血管疾患の分布（FSAm-NPS 食事指数の四半期全体で観察されたが、超加工食品摂取量の四半期全体では観察されなかった）（表 2）。

栄養因子に関しては、2 つのスコアには多くの類似点がありました。 FSAm-NPS食事指数または超加工食品の摂取量が高いほど、地中海食の遵守、一価不飽和脂肪と飽和脂肪の比率、および果物とナッツ、野菜、シリアル、豆類、魚、アルコール、デンプンの摂取と逆相関があった。 、食物繊維、タンパク質。 両方のスコアの増加は、エネルギー摂取量、総脂肪、飽和脂肪、多価不飽和脂肪、食事コレステロールと正の相関がありました (表 3)。

食品基準協会の栄養プロファイリングシステム (FSAm-NPS) によるモリサニ研究コホートにおける栄養因子を含む食事指数と超加工食品 (重量比) (n=22,895)

我々は、肉については、超加工食品摂取量と逆相関するが、FSAm-NPS食事指数とは逆相関し、牛乳および乳製品については、超加工食品摂取量とのみ直接相関する、異なる関連性を観察した。 炭水化物からのエネルギーは、FSAm-NPS 食事指数に従って減少しましたが、超加工食品の摂取とともに増加しました。砂糖は、超加工食品の摂取と直接関連していましたが、FSAm-NPS 食事指数とは直接関連していませんでした。 一価不飽和脂肪酸は超加工食品の摂取とともに増加し、ナトリウムは FSAm-NPS 食事指数と正の相関があり、超加工食品の摂取とは逆の相関がありました (表 3)。

FSAm-NPS 食事指数の増加は、C 反応性タンパク質、白血球数、顆粒球対リンパ球の比率、インスリン、C ペプチド、アポリポタンパク質 B100、シスタチン C、および拡張期血圧の高濃度と直接関連していました。血糖濃度、高密度リポタンパク質コレステロール、トリグリセリド、リポタンパク質 (a)、および血清ビタミン D と逆相関しています (補足表 G)。 食事中の超加工食品の割合が高いと、顆粒球対リンパ球の比率、インスリン、シスタチンC、クレアチニン、心拍数と正の相関があり、血糖、血中コレステロール、高密度リポタンパク質コレステロール、トリグリセリド、アポリポタンパク質A、アポリポタンパク質 B100、リポタンパク質 (a)、収縮期血圧および拡張期血圧 (補足表 G)。 これらの関連性のほとんどは、FSAm-NPS 食事指数と逆相関するようになった総血中コレステロールなどの一部の例外を除き、多変量調整回帰分析に耐えました (補足表 C および D)。

10 の危険因子（インスリン、C ペプチド、総血中コレステロール、トリグリセリド、リポタンパク質 (a)、C 反応性タンパク質、白血球数、顆粒球とリンパ球の比率、拡張期血圧、血清ビタミン D）のうち、断面分析における FSAm-NPS 食事指数、8 つ (インスリン、C ペプチド、総血中コレステロール、C 反応性タンパク質、白血球数、顆粒球対リンパ球比、拡張期血圧、血清ビタミン D) と 5 つ ( C反応性タンパク質、白血球数、顆粒球対リンパ球比、拡張期血圧、血清ビタミンDも、FSAm-NPS食事療法についても調整された多変量モデルにおいて、それぞれ全死因死亡率および心血管疾患死亡率と関連していた。インデックス (補足テーブル E); したがって、それらを調停分析に含めました。 超加工食品の摂取に関連する18の危険因子（血清ビタミンDを除くすべてのマーカー）のうち17について、12は全死因死亡率（シスタチンC、クレアチニン、血糖、インスリン、Cペプチド、総血中コレステロール）と関連していた。 、C反応性タンパク質、白血球数、顆粒球対リンパ球比、拡張期および収縮期血圧、心拍数）、および心血管疾患による死亡率が8件（シスタチンC、クレアチニン、C反応性タンパク質、白血球数、顆粒球）超加工食品摂取量も含む多変数調整モデルにおけるリンパ球比、拡張期および収縮期血圧、心拍数）（補足表F）。

追跡期間中央値12.2（四分位範囲11.2～13.2）年（272,960人年）で発生した何らかの原因による死亡2,205人のうち、792人が心血管疾患に起因し、そのうち426人が虚血性心疾患/脳血管疾患によるものであった、820人が癌、593人がその他の原因です。 社会人口学的要因と臨床的要因を調整した多変量調整モデルでは、FSAm-NPS 食事指数の最も高い四半期に関連するハザード比は 1.19 (95% 信頼区間 1.04 ～ 1.35、絶対リスク差 4.3%、95% 信頼区間 1.4%) でした。全死因死亡率は 1.32 (1.06 ～ 1.64; 2.6%、0.3% ～ 4.9%) でした (図 1; 補足表 H)。 他の死因との関連性は見つかりませんでした (図 1)。

多重代入から得られたデータを使用した、モリサニ研究コホート（n=22,895）における食品基準庁栄養素プロファイリングシステム（FSAm-NPS）の食事指数の四半期にわたるすべての原因と原因による特定死亡率の推定値。 多変量原因別のコックス比例ハザード回帰モデルから得られた 95% 信頼区間のハザード比 (性別、年齢 (連続)、エネルギー摂取量 (連続)、教育レベル (中学校まで、高等学校、中等教育後)、住宅在職期間 (家賃、1 つの住宅所有権、1 つ以上の住宅所有権）、喫煙（喫煙なし、現在、元喫煙者）、BMI（継続的）、余暇の身体活動（継続的）、がんの病歴（いいえ/はい）、心血管疾患の病歴(いいえ/はい)、糖尿病 (いいえ/はい)、高血圧 (いいえ/はい)、高脂血症 (いいえ/はい)、居住地 (都市部、地方)。 IHD=虚血性心疾患

超加工食品の摂取量（重量比、連続）を多変量モデルに含めると、FSAm-NPS 食事指数と全死因死亡率との関連性が 22.3%（95% 信頼区間 16.4% ～ 30.2%）減少し、それが緩和されました。心血管疾患による死亡率は15.4%（10.5%から22.6%）減少しました（表4）。 一貫して、絶対リスクの差も減少しました (補足表 H)。

全原因および心血管疾患死亡率とのそれぞれの関連性の説明因子としての超加工食品 (重量比) および食品基準庁栄養素プロファイリング システム (FSAm-NPS) の食事指標

最下位の四半期と比較して、超加工食品の摂取量の増加は、全死因死亡率のより高いハザードと関連していた（第4四半期と第1四半期のハザード比は1.19、1.05～1.36、絶対リスク差は9.7％、5.0％～14.3％） ）、心血管疾患死亡率（1.27、1.02～1.58; 5.0%、1.2%～8.8%）（図2;補足表H）、虚血性心疾患/脳血管疾患死亡率（1.39、1.03～1.88; 3.0%、0.1%～8.8%） 5.9%）、その他の原因による死亡率（1.37、1.07 ～ 1.70、7.3%、-2.7% ～ 17.4%）（図 2）。 過剰リスクが最も高い四半期に限定されていた FSAm-NPS 食事指数とは対照的に、これらのハザード比は四半期全体でほぼ単調に増加しました。

多重代入から得られたデータを使用した、Moli-sani 研究コホート (n=22,895) の NOVA 分類によって定義された、超加工食品摂取の四半期にわたるすべての原因と原因による特定死亡率の推定値 (重量比)。 多変量原因別のコックス比例ハザード回帰モデルから得られた 95% 信頼区間のハザード比 (性別、年齢 (連続)、エネルギー摂取量 (連続)、教育レベル (中学校まで、高等学校、中等教育後)、住宅在職期間 (家賃、1 つの住宅所有権、1 つ以上の住宅所有権）、喫煙（喫煙なし、現在、元喫煙者）、BMI（継続的）、余暇の身体活動（継続的）、がんの病歴（いいえ/はい）、心血管疾患の病歴(いいえ/はい)、糖尿病 (いいえ/はい)、高血圧 (いいえ/はい)、高脂血症 (いいえ/はい)、居住地 (都市部、地方)。 IHD=虚血性心疾患

FSAm-NPS 食事指数（連続）を多変量モデルに含めても、超加工食品摂取と死亡リスクとの関連の強さは、ハザード比（表 4）または絶対リスク差（補足表 H）とし​​て実質的に変化しませんでした。 ）。 超加工食品の摂取量をエネルギー比として、暴露および説明因子として使用した分析でも、同様の結果が得られました（補足表 I）。

結果は感度分析では実質的に変化せず、より高いFSAm-NPS食事指数に関連する全原因および心血管疾患による死亡率の過剰リスクは、少なくとも部分的には食品加工の程度の上昇によって説明される一方、これは説明できないことを示した。超加工食品と死亡率の関連の場合（補足表 J および K）。

FSAm-NPS 食事指数の上昇に伴う全死因死亡の過剰リスクは、グルコース代謝マーカーと血清コレステロールの変化によって部分的に説明され、この関連性の 8.9% と 4.2% が説明されました。 すべてのマーカーは 18.6% で説明されました (P<0.001) (表 5)。 超加工食品摂取の場合、最高四半期における全死因死亡率の超過は、腎機能を反映するバイオマーカーのレベルの変化（26.0%; P<0.001）、続いて炎症マーカー（10.0%; P=0.007）によって主に説明されました。血中コレステロール (8.5%; P<0.001)、およびグルコース代謝マーカー (5.8%; P=0.02)。 合計すると、これらの要因は、超加工食品の大量摂取と全死因死亡との関連性の最大 32.7% (P<0.001) を説明します。 超加工食品の高い摂取量と心血管疾患死亡率との関連性は、腎機能および炎症のバイオマーカーによって媒介された（表5）。

食品基準庁の栄養素プロファイリングシステム（FSAm-NPS）の食事指数または超加工食品の摂取量（重量比）と全原因およびモリからの参加者22,895人の心血管疾患死亡率との関連性を媒介する血液バイオマーカーと確立された心血管疾患危険因子sani 研究コホート (2005-10)

イタリア成人22,895人からなる大規模な前向きコホートでは、貧弱な栄養プロファイルを反映するFSAm-NPSの高い食品を主に含む食事と、超加工食品の食事割合が大きい食事の両方が、あらゆる原因による危険性の高さと関連していた。そして心血管疾患による死亡率。 FSAm-NPS食事指数ではなく、超加工食品の消費量の増加も、虚血性心疾患/脳血管疾患およびその他の原因による死亡の独立した危険因子でした。 これら 2 つの食品の側面 (つまり、栄養バランスと食品加工) を同時に分析したところ、FSAm-NPS 食事指数と全原因および心血管疾患死亡率との関連性が大幅に減衰するのに対し、超加工食品摂取量の推定値は減少することが観察されました。研究中のすべての結果についてほとんど変化しませんでした。 これらの発見は、高度に加工された食品は、栄養成分の低さとは関係なく、健康状態の悪化と関連しているが、その逆ではないことを示唆しています。

これは、栄養価の高い食品と非栄養価の高い食品の側面が死亡リスクとどのように関連しているかについて的を絞った分析を提供した最初の研究です。 これまでにこれを具体的に調査した研究はありませんでしたが、他の研究では栄養の質と食品加工の両方をさまざまな健康結果と関連させて間接的に検討しています。 20件以上の前向きコホート研究で報告されている超加工食品摂取量と健康関連アウトカムとの関連性に対する食事の質やパターンの調整の相対的な影響を分析した文献のレビューでは、これらの調整では超加工食品摂取量と健康関連アウトカムとの関連性を説明できないことが判明した。逆に、FSAm-NPS 食事指標の健康への影響を評価した大規模コホート研究では、食品加工の程度を潜在的な共変量として考慮していなかった 1838。これらの研究における偏見の源。

1 つの例外は、スペイン卒業生の SUN コホートからの縦断的分析で、超加工食品の摂取量が多い参加者では、より高い FSAm-NPS 食事指数と全死因死亡率との関連性がより強かったことが示されています 19。したがって、これは過小評価されている可能性があります。健康に対するニュートリスコアの影響を評価した大規模な前向きコホート研究のほとんどに共通する因子。 この分野の研究の多くは、食品加工と栄養品質が部分的に相関していることを考慮していないため、人間の健康に対するそれらの独立した影響を解明することが困難になっています。 興味深いことに、Open Food Facts データベース内の食品の栄養品質 (ニュートリスコアで評価) と加工度 (NOVA 分類で評価) を比較した研究では、超加工食品は世界全体で異なる程度で表現されていることが報告されました。栄養カテゴリー A (最高の栄養品質) の 26.1% から栄養カテゴリー E (最低の栄養品質) の 83.7% までのすべてのニュートリスコアカテゴリー。人々の食生活を真に改善するために、ニュートリスコア以外の詳細情報や、食品加工レベルに関する警告などの栄養素含有量に関する情報を活用する必要があります20。この立場は、超健康食品に対する警告ラベルの組み込みを求める他の専門家からも支持されています。 - 人々をより健康的な食生活に導くための追加手段としての加工食品。39

私たちの研究では、超加工食品の消費は、FSAm-NPS食事指標よりも、死亡リスクに対する影響の背後にある生物学的メカニズムを潜在的に反映するバイオマーカーとより明らかに関連していた。 さらに、我々は、FSAm-NPS スコアが高い食品の摂取に反映されるように、栄養的に劣った食事が、食事によって影響を受けることが知られている経路（たとえば、グルコースのマーカーなど）の好ましくない調節を通じて死亡リスクに影響を与える可能性があることを観察しました。代謝）、超加工食品が豊富な食事に関連する高い死亡率の危険は、腎機能の変化に起因し、程度は低いが炎症マーカーの増加に起因すると考えられます。

心血管疾患の十分に確立された危険因子である腎機能のバイオマーカーに対する食事全体の質の潜在的な影響に関する証拠は強力ではなく、関連性を裏付けるコホート研究はわずか数件しかありません4041。しかし、超加工食品を多く含む食事は、腎機能の変化や炎症の進行と関連することがますます明らかになりつつあり、7424344、これはおそらく高度に加工された食品に含まれる食品添加物や汚染物質などの食事の非栄養成分によって引き起こされるメカニズムや、影響を与える食品加工そのものによって引き起こされる可能性がある。たとえば、超加工食品の包装は、いわゆる内分泌かく乱化学物質の 1 つであるフタル酸エステル類やビスフェノール類などの合成化学物質の主要な供給源であり、これらは悪影響を及ぼす可能性があります 46。 474849 一貫して、食品が高温に加熱されたときに生成される最も関連性の高い汚染物質の 1 つであるアクリルアミドが、生涯にわたって進行性の累積腎損傷に寄与する可能性があることが証拠によって示されています (たとえば、フライドポテトやポテトチップス、シリアル製品、焙煎コーヒーなど）は、腎毒性の影響が実証されており、酸化ストレスや炎症の増加と関連している5051。また、食品業界で主に使用されている一部の食品添加物も同様です。52

食用で安全で健康的な食品へのアクセスは不可欠ですが、高レベルの食品加工の有用性には強い疑問があり 21、それは人間の健康にいくつかの影響を及ぼします。 加工中に食品マトリックスを変更すると、栄養素の生体へのアクセス性や吸収動態が変化する可能性があり、これにより炎症性の腸内細菌叢が促進され、その結果、いくつかの心臓代謝状態に関連する可能性があります30。食品加工により、一部の保護微量栄養素や植物化学物質が自然に失われる可能性もあります。 21 栄養の質と食品加工が生物学的経路に及ぼす影響の違いは、これら 2 つの食品の側面を人間の健康にとって同等に重要であると考えるさらなる貴重な理由を表しています。

これは、Nutri-Score のパッケージ前面ラベルの基礎となっている栄養プロファイルシステムに従って、栄養価の低い食品と、次のような加工度の上昇を特徴とする食品への共同曝露による健康への影響の可能性を調査した最初の研究です。 NOVA 分類。 この分析の強みには、交絡を最小限に抑えるために多数の共変量を慎重に考慮した、前向きな設計、長期にわたる追跡調査、大規模なデータセットの使用が含まれます。 ただし、この研究にはいくつかの限界もあります。 第一に、観察計画のため、未測定の要因による残留交絡の潜在的な役割を完全に排除することはできません。 食事データは自己申告であり、これが想起バイアスにつながる可能性があります。 また、社会的望ましさのバイアスが超加工食品の消費の過小報告につながる可能性があり、研究された関連性が無効に偏る可能性があります。 さらに、この研究で使用された FFQ は、大規模な前向きコホート研究で使用されたほとんどの FFQ と同様に、1819 もともと食品加工の程度を評価するために開発されたものではないため、多くの食品が含まれていませんでした（たとえば、調理済みの料理、エネルギー）バー、痩身製品）。

NOVA 分類を適用するための唯一のゴールドスタンダードは存在しませんが 53、事前に定義された食品リストの数が限られていることと、調理に関するサポート情報が不足しているため、FFQ は超加工食品を含む消費される食品の全範囲をカバーしていない可能性があることを認識しています。加工食品の製法、原材料、食べる場所、ブランド名など5354は、超加工食品を特定するのに非常に役立ちます。 しかし、超加工食品の消費と死亡リスクとの関係を調査するために実施された既存の大規模コホート研究のほとんどは、これまでのところ FFQ を使用しています。555657 さらに、超加工食品の特定における不正確さは、24 時間の食事リコールや食事記録にも関係している可能性があります。 .53 最後に、超加工食品を FFQ で分類することは、絶対摂取量の推定にはあまり適切ではないものの、定性的比較の目的には有効である可能性があることを証拠が示唆しています。非差分測定誤差につながり、研究された関連性が過小評価される可能性があります。

もう 1 つの弱点は、食事と健康のデータがベースラインでのみ測定されたため、ライフ コース全体で発生する潜在的な変化により、結果の強度が変化する可能性があることです。 それにもかかわらず、成人期の食事は時間の経過とともに安定する傾向があることが証拠によって示されており 58、我々がテストしたバイオマーカーのほとんどは時間の経過とともに大幅に変化することは見出されませんでした 59 最後に、これらの発見を他の集団に一般化するには注意が必要です。

食事と健康の関係は、伝統的にほぼ独占的に栄養成分によって探求され説明されてきました。そのため、避けるべき栄養素（砂糖、塩分、脂肪など）を制限し、予防するために他の栄養素（繊維など）を優先するという推奨がなされてきました。イタリアの一般人口を対象としたこの大規模コホートからの調査結果は、栄養バランスの悪い食事に関連する死亡リスクの一部は、通常、低栄養食品の特徴である加工度の上昇によるものであることを示唆しています。 私たちの調査結果は、食品加工と食品の栄養品質は異なるが補完的な側面をカバーしており、食事と病気の関係を分析する際には両方を考慮する必要があることを示唆しています。 これは、食品の健康の可能性はその栄養成分のみに関連しているわけではないという仮定と一致しています。21

公衆衛生の観点から、この研究は、栄養素に基づいた推奨事項とともに食品の加工度にさらに注意を払うことにより、世界中で食事ガイドラインを再策定する機会を強化します。 私たちは、この分野である程度の進歩があったことを認めます。 米国心臓協会が発表した心臓血管の健康を改善するための食事ガイドラインの最新版では、一部の国ですでに行われていることに準じて、超加工食品の代わりに最小限の加工食品を選択することを推奨しています60。最後に、私たちの調査結果が貢献することが期待されます。欧州連合レベルでの栄養表示システムの導入の可能性に関する進行中の議論に参加。1014

Nutri-Score は、食品の栄養品質を評価する解釈的なパッケージ前面表示システムであり、EU レベルで統一されたパッケージ前面栄養表示を可能にする候補です。

NOVA 分類では、栄養素ではなく加工の程度に基づいて食品を評価します。

両方のシステムは、世界中の集団コホートにおいて健康状態の悪化と関連していることが別々に報告されているが、関節の健康への影響は大規模なコホートでは評価されていない。

イタリアの大規模な人口コホートでは、ニュートリスコアとNOVA分類がすべての原因と心血管系死亡率と独立して関連していた

ニュートリスコアの値の上昇に反映されるように、栄養の乏しい食事に関連する超過死亡リスクの一部は、高度な食品加工によって大幅に説明される

対照的に、超加工食品の摂取は、食事の栄養価の低さが説明された後でも依然として死亡率と関連していた。

モリ・サニ研究は、イタリア、ローマのカトリック大学の倫理委員会によって承認されました (ID Prot. pdc. P.99 (A.931/03-138-04)/CE/2004)。 すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを受け取りました。

この記事の基礎となるデータは、合理的な要求に応じて責任著者に共有されます。 データは機関リポジトリ (https://repository.neuromed.it) に保存され、アクセスは欧州連合の倫理的承認と法律によって制限されています。

私たちは、この研究に熱心に参加してくれたモリ・サニ研究の参加者と、私たちの研究コミュニケーション活動を支援してくれた Associazione Cuore Saga ONLUS (イタリア、カンポバッソ) に感謝します。 ER はウンベルト ヴェロネージ財団の支援を受けており、感謝の意を表します。

貢献者: MB、LI、ADiC、GdG、および GG がこの研究を考案し、設計しました。 ADeC はモリサニ バイオバンクを担当し、臨床検査を実施しました。 SC はデータを保存および管理しました。 MB、ER、ADiC がデータを分析しました。 MB と GG が原稿を書きました。 CC、MBD、GdG、および LI は当初、Moli-sani 研究を推進し、この原稿を批判的に改訂しました。 すべての著者は最終承認を与え、完全性と正確性を確保するために作業のあらゆる側面について責任を負うことに同意します。 MBとLIが保証人です。 責任著者は、リストされているすべての著者が著者資格基準を満たしており、基準を満たす他の著者が省略されていないことを証明します。

資金提供: モリ・サニ研究の登録段階は、ファイザー財団 (イタリア、ローマ)、イタリア大学研究省 (MIUR、イタリア、ローマ) – Programma Triennale di Ricerca、decreto No1588、および Instrumentation からの研究助成金によって支援されました。イタリア、ミラノの研究所。 ここで報告された分析は、LI への助成金 (AIRC 個人助成金 - プロジェクト コード: 25942) およびイタリア保健省 (Ricerca Corrente 2022-2024) によって部分的に支援されました。 資金提供者は、研究計画の検討、データの収集、分析、解釈、報告書の執筆、出版のための論文の提出の決定には何の役割もありませんでした。 すべての著者は、資金提供者から独立していましたし、現在も独立しています。

競合する利益: すべての著者は、https://www.icmje.org/disclosure-of-interest/ にある ICMJE 統一開示フォームに記入し、次のことを宣言します。 過去 3 年間に、提出された作品に利害関係を持つ可能性のあるいかなる組織とも金銭的関係がないこと。 提出された作品に影響を与えたと思われる他の関係や活動はありません。

筆頭著者（原稿の保証人）は、原稿が報告されている研究についての正直、正確、透明性のある説明であることを断言します。 研究の重要な側面が省略されていないこと。 そして、計画どおり（および関連する場合は記録された）研究との矛盾が説明されていること。

参加者および関連する患者コミュニティおよび公共コミュニティへの普及：この論文で実施された分析結果と、それらが現実世界の生活に及ぼす可能性のある影響は、プレスリリースやソーシャルメディアを通じて、また、プレスリリースやソーシャルメディアを通じて、モリサニ研究コホート参加者と公共コミュニティの両方に広められます。ニュースレターと定期的な社内ミーティング。

来歴とピアレビュー: 委託されていません。 外部のピアレビューを受けています。

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