本文是一篇系统综述，发表于2024年6月的《The Lancet Planetary Health》期刊，题为“A systematic evaluation of seven different scores representing the EAT–Lancet reference diet and mortality, stroke, and greenhouse gas emissions in three cohorts”。该研究由来自瑞典隆德大学、墨西哥国家公共卫生研究所、瑞典农业与食品研究所、英国剑桥大学、丹麦奥胡斯大学等多个机构的学者共同完成，主要作者包括Anna Stubbendorff、Dalia Stern、Ulrika Ericson等。

研究背景

EAT–Lancet委员会提出的全球参考饮食（EAT–Lancet reference diet）旨在通过以植物性食物为主、适量鱼类、限制乳制品和肉类的饮食模式，既满足营养需求，又减少对环境的负面影响。然而，如何将这一参考饮食转化为可量化的饮食评分（diet score），以评估其对健康和环境的实际影响，仍存在争议。不同的研究采用了不同的评分方法，导致结果的不一致性。因此，本研究旨在系统评估七种不同的EAT–Lancet饮食评分，比较它们的构建方式及其与全因死亡率、中风发病率和温室气体排放的关联。

研究方法

研究首先通过系统综述（注册号：CRD42021286597）识别了七种不同的EAT–Lancet饮食评分，包括Knuppel、Trijsburg、Cacau、Hanley-Cook、Kesse-Guyot、Stubbendorff和Colizzi等人提出的评分。这些评分在食物组分类、评分标准和截断值等方面存在差异。研究随后在三个队列中进行了定量评估：丹麦饮食、癌症与健康队列（DCH，n=52,452）、瑞典马尔默饮食与癌症队列（MDC，n=20,973）和墨西哥教师队列（MTC，n=30,151）。通过食物频率问卷（FFQ）和改良的饮食历史方法，研究者计算了每个队列中的EAT–Lancet饮食评分，并评估了这些评分与全因死亡率、中风发病率和温室气体排放的关联。

主要结果

1. 饮食评分的构建与一致性：七种评分在食物组分类和评分方法上存在显著差异。Stubbendorff和Colizzi评分在将参与者按EAT–Lancet参考饮食建议分组方面表现最为一致。Stubbendorff评分采用序数评分系统，简单易用，而Colizzi评分则采用连续评分系统，保留了更高的统计效力。

2. 健康结果：在DCH和MDC队列中，较高的Stubbendorff、Colizzi和Trijsburg评分与较低的全因死亡率和中风发病率相关。然而，在MTC队列中，这些关联较弱，可能与队列的年龄分布和死亡原因不同有关。

3. 温室气体排放：在MDC队列中，Stubbendorff、Colizzi和Kesse-Guyot评分较高的参与者预测的温室气体排放量较低，而Hanley-Cook评分较高的参与者则表现出较高的温室气体排放量。

讨论与结论

研究表明，七种EAT–Lancet饮食评分在构建方式、解释和与健康及环境结果的关联上存在显著差异。Stubbendorff和Colizzi评分在反映EAT–Lancet参考饮食建议方面表现较好，且与健康和环境结果的关联较为一致。然而，没有一种评分在所有参数上都优于其他评分。因此，未来的研究应谨慎选择饮食评分，并建议使用多种评分来评估健康和环境影响的稳健性。

研究亮点

1. 系统性评估：本研究首次系统评估了七种不同的EAT–Lancet饮食评分，揭示了它们在构建和解释上的差异。
2. 多队列验证：研究在三个不同地理和文化背景的队列中验证了评分的适用性，增强了结果的普适性。
3. 健康与环境双重评估：研究不仅关注饮食评分与健康结果的关联，还评估了其与温室气体排放的关系，为未来的公共健康和环境政策提供了重要参考。

研究意义

本研究为EAT–Lancet参考饮食的量化评估提供了重要依据，强调了在制定饮食评分时需平衡健康和环境影响的复杂性。未来的研究应进一步探索不同评分在不同人群和地理环境中的适用性，并考虑更多的环境指标（如土地利用、水资源利用等），以优化饮食评分的构建和应用。