饮食炎症指数与眼部疾病的关联：探索关键联系，守护眼健康

《European Journal of Medical Research》：Association of dietary inflammatory index with ocular diseases: a population-based cross-sectional study

为探究饮食炎症指数（DII）与青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性（ARMD）和糖尿病视网膜病变等眼部疾病的关系，研究人员分析 2005 - 2008 年美国国家健康和营养检查调查（NHANES）数据。结果显示二者呈 U 型关联，减少促炎食物摄入或可预防眼部疾病，为临床决策提供参考。

　　在我们的日常生活中，饮食与健康的关系紧密相连，而眼睛作为人体极为重要的感觉器官，其健康状况直接影响着我们对世界的感知。近年来，炎症在多种眼部疾病发病过程中的关键作用逐渐被揭示，比如黄斑变性、青光眼等都与炎症反应密切相关。然而，饮食的炎症属性与眼部疾病之间究竟有着怎样具体的联系，一直以来却并不十分明确。在此背景下，为了深入探究这一关系，来自南京医科大学康达学院第一附属医院（连云港市第一人民医院）眼科的研究人员开展了一项重要研究，该研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上。

这项研究聚焦于饮食炎症指数（Dietary Inflammatory Index，DII）与眼部疾病，包括青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性（Age - related Macular Degeneration，ARMD）和糖尿病视网膜病变之间的关联。研究人员意识到，此前在美国成年人中，DII 与这些眼部疾病的关系尚未得到充分研究，因此开展此项研究意义重大，有望为临床预防和治疗相关眼部疾病提供关键的指导依据。

研究人员在此次研究中运用了多种技术方法。他们以美国国家健康和营养检查调查（NHANES）为样本队列来源，该调查具有全国代表性。在分析过程中，使用了加权多变量逻辑回归分析，以此探究 DII 与眼部疾病之间的潜在关联；还利用了受限立方样条（Restricted Cubic Spline，RCS）图，来展示二者之间可能存在的非线性关系；同时进行了亚组分析，进一步明确不同因素影响下二者的关联差异。

研究结果如下：

• 基线特征：研究最终纳入了 2885 名参与者，并将 DII 得分分为 Q1（?4.438–0.386）、Q2（0.387–1.848）、Q3（1.849–3.073）和 Q4（3.074–4.970）四组。不同组间在性别、种族、家庭贫困收入比、教育水平等多个方面存在显著差异。例如，Q1 组参与者的 BMI、腰围、空腹血糖（FBG）等指标相对较低，而家庭贫困收入比（PIR）、血尿素氮（BUN）等指标较高；Q4 组则呈现出相反的趋势，且该组中高血压、糖尿病的比例较高1。
• DII 与眼部疾病的关联：RCS 图表明，DII 与青光眼、白内障、ARMD 和糖尿病视网膜病变的患病率之间呈 U 型曲线关联。经过对潜在混杂变量的调整后，对比 Q1 组，其他各组在不同眼部疾病上的优势比（Odd Ratios，ORs）有所不同。以青光眼为例，各四分位数组的 ORs 及其 95% 置信区间（Confidence Intervals，CIs）分别为 [0.97 (0.54, 1.75), 1.20 (0.68, 2.11), 1.29 (0.73, 2.30)]2。
• 亚组分析：研究人员按年龄、性别、高血压、糖尿病和 BMI 进行分层亚组分析，结果进一步证实了 DII 与眼部疾病之间的非线性关联。在不同亚组中，U 型关联的表现各有特点。比如，在年龄 < 60 岁、男性、患有高血压、无糖尿病且 BMI<30 kg/m2 的参与者中，DII 与青光眼之间呈现 U 型关联3。

在研究结论和讨论部分，研究揭示的 DII 与眼部疾病之间的 U 型关联意义重大。这意味着无论是低 DII 得分（代表抗炎饮食为主）还是高 DII 得分（代表促炎饮食为主），都可能与眼部疾病风险的增加相关。对于青光眼，炎症不仅会影响眼内压，还会导致神经元变性，进而影响视力。在白内障方面，虽然手术是主要治疗方式，但术后并发症限制了其效果，而研究发现饮食中的硒、维生素 C 等成分对其发病风险有影响，此次研究通过 DII 指数进一步验证了饮食与白内障的关系。ARMD 作为老年人不可逆视力丧失的主要原因，目前对食物干预的研究尚不充分，此次研究基于美国人群进一步证实了高 DII 水平会加速其发病和进展。糖尿病视网膜病变作为糖尿病常见并发症，饮食调整不仅能调节血糖，还对控制病情发展至关重要，本研究表明 DII 可作为评估指标，为高危肥胖患者提供指导456。

不过，该研究也存在一定的局限性。研究采用的是横断面设计，无法明确 DII 与眼部疾病之间的因果关系；样本选取可能存在选择偏倚，且依赖 24 小时饮食回忆可能导致回忆偏倚，自我报告的眼部疾病诊断也可能引发错误分类偏倚；由于数据库限制，DII 计算仅基于 28 种营养素，且计算方法存在潜在局限性；模型和调整因素也可能存在残余混杂或共线性问题。尽管如此，这项研究首次利用大规模、具有全国代表性的样本探讨了 DII 与眼部疾病的关系，为后续进一步研究提供了重要的基础和方向，有助于推动眼部疾病预防和治疗领域的发展，让我们在守护眼健康的道路上迈出了重要一步。