队列建立与基线数据收集
建立研究队列并收集基线人口学、生活方式和饮食数据，以评估超加工产品摄入与肝癌风险的关系。
南方社区队列研究共招募84,735名40-79岁参与者，排除无效数据后纳入73,119名。通过结构化问卷收集人口学、生活方式和病史信息；使用89个项目的食物频率问卷评估饮食摄入；通过州癌症登记处和国家死亡指数确定肝癌结局。
关于丁香通
公司信息
个人用户
企业机构
无忧采购 轻松科研
- 移动端
超加工产品与肝癌风险：一项前瞻性队列研究
Ultra-processed products and risk of liver cancer: A prospective cohort study
实验完整度
中该研究为前瞻性队列研究，包括基线风险评估、饮食评估、结局确定和统计分析，但缺乏功能验证或机制验证实验。
主要模型
Southern Community Cohort Study队列
重点核对
74,119名参与者（22,431名白人，47,837名黑人，2851名其他种族） 食物频率问卷包含89个食物项目，根据Nova分类定义超加工产品 超加工食品摄入量以每日食物重量百分比表示 肝癌结局通过州癌症登记处和国家死亡指数确定（截至2019年12月31日） Cox比例风险模型调整了年龄、性别、种族、收入、教育、吸烟、饮酒、体力活动等协变量
摘要
背景与目的：多项研究表明超加工食品和饮料与癌症风险呈正相关，但关于肝癌的证据仍然有限。我们旨在评估超加工食品和饮料与肝癌风险的关联。方法：我们纳入了来自南方社区队列研究的73,119名参与者（22,431名白人，47,837名黑人，2851名其他种族）。根据Nova分类，使用经过验证的食物频率问卷的数据定义超加工产品，并计算为每日食物重量的百分比。通过关联州癌症登记处和国家死亡指数，截至2019年12月31日确定肝癌事件和生命状况。结果：在中位随访13.9年期间，我们记录了453例肝癌新发病例。超加工食品摄入量较高的参与者肝癌风险升高（风险比[T3 vs. T1] 1.69，95%置信区间：1.28-2.22；趋势P<0.001）。超加工食品的亚类，如超加工谷物和油炸土豆（HR T3 vs. T1 1.29，95% CI：1.01-1.65；趋势P=0.03）、加工蛋白食品（HR T3 vs. T1 1.49，95% CI：1.14-1.94；趋势P=0.007）和混合菜肴（HR T3 vs. T1 1.39，95% CI：1.09-1.77；趋势P=0.01），与肝癌风险呈正相关。未发现超加工饮料与肝癌风险显著相关（HR T3 vs. T1 0.85，95% CI：0.67-1.07；趋势P=0.16）。讨论：在一项以美国南部低收入成年人为主的前瞻性队列中，我们发现某些超加工食品与较高的肝癌风险相关。需要进一步的研究来证实我们的发现。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 超加工食品和饮料的摄入与肝癌风险是否相关？
- 核心机制
- 超加工食品可能通过较低的营养质量、潜在致癌成分（如添加剂）和高血糖反应等机制影响肝癌风险，但具体机制尚未明确。
- 主要证据
- 基于73,119名参与者的前瞻性队列研究，中位随访13.9年，记录453例肝癌病例；超加工食品摄入量最高三分位组肝癌风险升高（HR=1.69，95% CI：1.28-2.22），且超加工谷物和油炸土豆、加工蛋白食品和混合菜肴亚类呈正相关。
- 研究意义
- 研究提示超加工食品摄入可能与肝癌风险升高相关，但需进一步研究证实，并为饮食指导提供依据。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
饮食评估
基于Nova分类定义超加工产品摄入，并计算每日食物重量百分比作为暴露变量。
使用经验证的半定量食物频率问卷，将食物项目分为四个Nova组，其中44个食物项目归类为超加工产品，并划分为六个亚组；根据食物项目被视为超加工产品的可能性，分配100%、30%、50%或70%的权重。
结局确定
确定肝癌事件和生命状况，以评估超加工产品摄入与肝癌风险的关联。
通过与12个州癌症登记处和国家死亡指数的链接，确定肝癌事件（ICD-10：C22.0，C22.4，22.7，22.8，22.9）和生命状况，并作为次要结局评估肝细胞癌（C22.0）。
统计分析
评估超加工产品摄入与肝癌风险之间的关联，并进行敏感性分析和亚组分析。
使用Cox比例风险回归模型，以随访年数为时间尺度，计算风险比和95%置信区间；使用中位数作为连续变量进行趋势检验；调整预先选择的协变量；进行多个敏感性分析（排除早期病例、额外调整咖啡摄入等）和亚组分析。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 统计分析 | SAS软件 | SAS Institute Inc. | version |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 队列建立 | 纳入标准：年龄40-79岁，来自南方社区队列研究；排除标准：FFQ无效、能量摄入不合理、基线肝癌、随访缺失或协变量缺失。 阅读提示：Methods部分，Study design and participants |
| 饮食评估 | FFQ包含89个食物项目，根据Nova分类将44个食物项目归类为超加工产品，并对12个食物项目分配30%、50%或70%的权重。 阅读提示：Methods部分，Dietary assessment |
| 结局确定 | 肝癌通过链接州癌症登记处和国家死亡指数确定，ICD-10代码C22.0，C22.4，22.7，22.8，22.9；随访截止2019年12月31日。 阅读提示：Methods部分，Liver cancer assessment |
| 统计分析 | Cox比例风险回归模型调整年龄、性别、种族、收入、教育、吸烟、饮酒、体力活动、阿司匹林使用、他汀使用、肝癌家族史、肝炎感染、糖尿病、总能量摄入和BMI。 阅读提示：Methods部分，Statistical analyses |