营养研究中的混杂

当一个与饮食和结果都相关的因素扭曲了表观的饮食-疾病关系时，就会发生混杂。在营养流行病学中，这是一个特别严重的问题，因为饮食习惯与许多其他健康行为和社会特征密切相关。

Definition

营养研究中的混杂是指，由一个与饮食相关且是结果的独立原因（但不在饮食与结果的因果路径上）的外来因素，导致饮食暴露与健康结果之间估计关联的扭曲。

Scope

本条目涵盖了饮食背景下的混杂是什么，它所采取的具体形式，例如健康使用者偏倚以及社会经济和生活方式因素造成的混杂，用于控制它的设计和分析策略，以及这些策略的局限性。这是一个方法论主题，不提供任何个体饮食建议。

Core questions

• 哪些因素最常混淆饮食-疾病关联？
• 什么是健康使用者偏倚？为什么它在营养研究中普遍存在？
• 调整、分层和匹配在消除饮食混杂方面有多有效？
• 什么是残余混杂？为什么它不能被完全消除？

Key concepts

• 混杂因素（与暴露和结果相关，不在因果路径上）
• 健康使用者/健康依从者偏倚
• 社会经济地位和生活方式造成的混杂
• 多变量调整、分层、匹配
• 残余混杂和未测量混杂
• 反向因果关系作为相关威胁

Mechanisms

由于饮食方式特定的人群在吸烟、体育活动、体重、教育和收入方面也往往存在差异，这些因素可能会产生或掩盖饮食-疾病关联。研究人员通过设计（限制、匹配）和分析（分层和多变量回归，调整测量的混杂因素）来解决混杂问题。然而，混杂因素本身的测量并不完美，有些仍未被测量，因此残余混杂依然存在；健康使用者现象，即遵循推荐饮食与许多其他健康行为相关联，是偏倚的一个特别顽固的来源。

Clinical relevance

认识混杂对于判断报告的饮食-疾病关联是否可能是因果关系至关重要，它也决定了观察性营养证据在制定指南时应有多谨慎。本主题解释了证据中的一个错误来源，并非个体饮食决策的依据。

Epidemiology

混杂被认为是观察性饮食-疾病关联不可靠以及某些发现在试验中无法重现的主要原因；方法论评论将其与测量误差一起，视为该领域可信度辩论的核心。

History

混杂的一般理论在20世纪的流行病学和生物统计学中发展起来，教科书对其定义和控制进行了规范。营养流行病学继承了这些工具，并增加了特定领域的问题，特别是健康使用者偏倚和由紧密聚集的生活方式因素造成的混杂，这些问题成为后来关于观察性营养研究可靠性辩论的焦点。

Debates

统计调整能否充分消除饮食混杂？

一些人认为，普遍存在且测量不完善的生活方式混杂因素会留下大量的残余偏倚，调整无法解决，从而损害因果主张；另一些人则认为，精心设计、丰富的协变量数据以及与试验的三角验证可以产生可靠的推断。

Key figures

• Walter Willett
• Ambika Satija
• John Ioannidis
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland

Seminal works

• satija-2015
• rothman-2008

Frequently asked questions

什么是健康使用者偏倚？

它是一种混杂形式，指遵循推荐饮食的人也倾向于采取许多其他健康行为，因此饮食可能部分因为这些伴随行为而不是饮食本身而显得有益。

为什么调整混杂因素不能完全解决问题？

混杂因素的测量存在误差，有些根本没有被测量，因此调整会留下残余混杂；这就是为什么观察性关联需要谨慎解释，并需要通过试验和机制证据进行证实。