28
PRACA POGLĄDOWA
WZORY ŻYWIENIA A FUNKCJE POZNAWCZE I ZESPÓŁ KRUCHOŚCI U OSÓB STARSZYCH
DIETARY PATTERNS IN RELATION TO COGNITIVE PERFORMANCE AND FRAILTY IN ELDERLY
dr inż. Paulina Nowaczyk
Instytut Żywienia Człowieka i Dietetyki, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu
Streszczenie
Istnienie związku pomiędzy sposobem żywienia a stanem zdrowia jest niezaprzeczalne. Niemniej próby określenia wpływu spożycia pojedynczych ściśle określonych grup produktów spożywczych lub składników odżywczych na występowanie określonych stanów zdrowotnych często nie dają spodziewanych odpowiedzi. Wynika to z faktu, że nie uwzględniają one interakcji jakie zachodzą pomiędzy różnymi składnikami odżywczymi, jak i nieodżywczymi substancjami biologicznie czynnymi pochodzącymi z różnych produktów spożywczych. Stąd w ostatnich latach coraz częściej postuluje się stosowanie analizy wzorów żywienia jako alternatywnego podejścia do oceny związków pomiędzy sposobem żywienia a ryzkiem określonych chorób. W niniejszej pracy przedstawiono definicję wzorów żywienia, krótko zaprezentowano najczęściej stosowane metody wyłaniania wzorów żywienia, a ostatecznie dokonano analizy związku pomiędzy określonymi wzorami żywienia a funkcjami poznawczymi i zespołem kruchości u osób starszych.
Słowa kluczowe: epidemiologia żywieniowa, dieta, funkcje poznawcze, zespół kruchości
Abstract
The existence of a relationship between the diet and the state of health is undeniable. However, the attempts to determine the impact of the intake of individual, strictly specified foods or single nutrients on the occurrence of certain health states often do not give expected answers. The approach does not consider the interactions between various nutrients and biologically active substances from different food products. Hence, in recent years, the use of dietary patterns analysis has been increasingly often proposed as an alternative approach to assess relationships between diet and the risk of certain diseases. The paper presents a definition of dietary patterns, describes the most frequently used methodologies of identifying dietary patterns, and finally analyzes the relationship between specific dietary patterns and cognitive functions and frailty syndrome in older people.
Key words: nutritional epidemiology, diet, cognitive performance, frailty
Wprowadzenie
Istnienie zależności pomiędzy sposobem żywienia a funkcjonowaniem organizmu i stanem zdrowia jest niezaprzeczalne. Już Hipokrates (460 – 377 p.n.e.) miał powiedzieć „Pozwól twojemu pokarmowi (żywności) być lekarstwem, a wtedy jedynym lekarstwem będzie twoja żywność”. Z kolei Marc Lalonde w raporcie z 1974 roku pt. „Nowa perspektywa dla zdrowia Kanadyjczyków”, przedstawił koncepcję „pól (obszarów) zdrowia” [1]. W myśl tej teorii do czynników wpływających na stan zdrowia ludności należą obszary:
biologii i genetyki, zachowań i stylu życia (w tym sposób żywienia), środowiskowy (czynniki ekonomiczne, społeczne, kulturowe i fizyczne) oraz organizacji systemu ochrony zdrowia [1,2]. Autorzy późniejszych opracowań podejmowali próby określenia procentowego udziału poszczególnych pól (obszarów) zdrowia w umieralności z powodu określonych schorzeń. I tak przykładowo, szacowano, że styl życia w 54% wpływa na umieralność z powodu chorób układu krążenia, w 37% na umieralność z powodu nowotworów, a w 50% na umieralność ogólną [2]. Pomimo istnienia tych niewątpliwych zależności, badanie związku pomiędzy spożyciem żywności a ryzykiem wystąpienia określonych stanów zdrowotnych,
jak również sprawnością fizyczną i psychiczną organizmu nadal dostarcza wiele trudności metodologicznych.
Poszukiwania są szczególnie trudne, gdy przedmiotem badań jest związek pomiędzy spożyciem jednej ściśle określonej wąskiej grupy produktów spożywczych lub pojedynczego składnika żywności a stanem zdrowia.
Poszczególne grupy produktów spożywczych i pojedyncze produkty w obrębie tych grup, charakteryzują się odmienną zawartością zarówno składników odżywczych, jak i szerokiej gamy składników biologicznie aktywnych.
Wszystkie te składniki wchodzą we wzajemnie interakcje i oddziałują na matrycę żywności w złożony sposób. Stąd tradycyjne podejście bazujące na badaniu pojedynczych produktów spożywczych lub składników żywności może nie doszacować ogólnego wpływu żywności na zdrowie, przyczyniać się do nieprawidłowej interpretacji wyników, a w konsekwencji do formułowania błędnych zaleceń żywieniowych [3]. Stąd w ostatnich latach obserwuje się znaczący wzrost zainteresowania wykorzystaniem tzw.
wzorów żywienia (ang. dietary patterns lub eating patterns) do oceny sposobu żywienia oraz jego powiązań ze stan zdrowia populacji.
Mając powyższe na uwadze celem niniejszej pracy jest przedstawienie idei badania wzorów żywienia, próba
29
PRACA POGLĄDOWA
przedstawienia definicji wzorów żywienia, krótkie omówienie popularnych metod wyłaniania wzorów żywienia, a ostatecznie analiza związku pomiędzy określonymi wzorami żywienia a funkcjami poznawczymi i zespołem kruchości u osób starszych.
Wzory żywienia
Jednoznaczna i kompletna definicja wzorów żywienia nie została do tej pory ustalona. Wzory żywienia definiować można jako różne swoiste kombinacje produktów spożywczych, odzwierciedlające rzeczywisty sposób odżywiania ludzi [4]. Jest to ocena sposobu żywienia, która równolegle i kompleksowo (a nie rozłącznie), bierze pod uwagę wiele cech diety, w tym wielkość i/lub częstość spożycia (grup) produktów spożywczych i/lub podaż składników odżywczych w diecie [5]. Trudności w jednoznacznym zdefiniowaniu wzorów żywienia mogą wynikać z faktu, że istnieje wiele metod wyłaniania wzorów żywienia, a wzory wyłonione z wykorzystaniem poszczególnych metod stanowią odpowiedź na różne pytania. Wyróżnia się trzy główne grupy metod wyłaniania wzorów żywieniowych: 1) wzory (wskaźniki, indeksy) predefiniowane, oparte na wstępnych założeniach (tzw. podejście a priori lub
„hypothesis driven”); 2) wzory żywienia wyłaniane na podstawie cech własnych zbioru danych (tzw. a posteriori lub „data-driven”) oraz 3) metody będące hybrydą dwóch wcześniej wymienionych [5,6].
Wskaźniki jakości żywienia (diety) były pierwszymi narzędziami używanymi w epidemiologii żywieniowej do badania powiązań pomiędzy kombinacją produktów spożywczych i/lub składników odżywczych w diecie a stanem zdrowia. Predefiniowane wskaźniki jakości diety („hypothesis-driven”) konstruowane są na podstawie aktualnych norm żywienia i/lub zaleceń żywieniowych. W pierwszej kolejności ustala się zbiór zmiennych (komponentów wskaźnika), taki który pokryje stosunkowo najszersze spektrum zaleceń żywieniowych.
Następnie każdej kategorii podaży lub częstości spożycia składnika odżywczego lub produktu spożywczego przydzielane są wartości punktowe w zależności od wpływu danego produktu lub składnika żywności na stan zdrowia (zgodnie z aktualnym stanem wiedzy).
Respondent otrzymuje odpowiednią ilość punktów dla każdego z komponentów wskaźnika (indeksu), zależną od indywidualnego poziomu spożycia. Ilość punktów ze wszystkich komponentów wskaźnika jest sumowana [3]. Na podstawie wartości wskaźników (indeksów) respondentów kwalifikuje się do grup o niskich wartościach wskaźnika (najczęściej odpowiada to diecie niewłaściwie zbilansowanej pod wieloma aspektami), o wysokich wartościach wskaźnika (dieta prawidłowo zbilansowana pod wieloma aspektami) lub do grupy o przeciętnych wartościach wskaźnika [7].
Kategoryzowanie respondentów do poszczególnych podgrup wartości wskaźnika może odbywać się z wykorzystaniem wcześniej opracowanej dla danego
wskaźnika skali lub poprzez podział całej grupy na przedziały centylowe według uzyskanej wartości wskaźnika (np. tercyle, kwartyle, kwintyle). Gronowska- Senger [8] klasyfikuje wskaźniki (indeksy) jakości diety do jakościowych punktowych metod oceny sposobu żywienia opartych na spożyciu produktów lub składników pokarmowych odniesionych do zaleceń żywieniowych.
Przykładami predefiniowanych wskaźników jakości diety są: indeks zdrowego jedzenia (ang. Healthy Eating Index, HEI), wskaźnik zdrowej diety (ang. Healthy Diet Index, HDI), wskaźnik jakości diety (ang. Dietary Quality Index, DQI), czy wskaźnik diety śródziemnomorskiej (ang.
Mediterranean Diet Score). Gawęcki i wsp. [9] na podstawie danych zbieranych za pomocą kwestionariusza do badania poglądów i zwyczajów żywieniowych KomPAN, proponują obliczanie „Indeksu prozdrowotnej diety” oraz „Indeksu niezdrowej diety”.
Do najczęściej stosowanych metod wyłaniania wzorów żywienia na podstawie cech własnych zbioru („data-driven”) należą analiza czynnikowa (ang. factor analysis) oraz analiza skupień (ang. cluster analysis).
Analiza czynnikowa pozwala odpowiedzieć na pytanie:
„Spożycie, których produktów w diecie jest ze sobą silnie skorelowane i sugeruje istnienie pewnych specyficznych wzorców spożycia żywności?” [7]. Za pomocą analizy czynnikowej możliwe jest wykrycie struktury i ogólnych prawidłowości w związkach między zmiennymi (w tym przypadku grupami produktów spożywczych lub składnikami odżywczymi) oraz zredukowanie liczby zmiennych poprzez zgrupowanie ich w czynniki (w tym przypadku wzory żywienia) [10]. Dane wejściowe do analizy stanowią dane dotyczące wielkości spożycia różnych grup produktów lub dane o podaży poszczególnych składników odżywczych w diecie pozyskane od każdego z uczestników badań. W toku analizy obliczane są tzw. ładunki czynnikowe, które określają stopień skorelowania danej grupy produktów lub składnika odżywczego z nowo wyłonionymi czynnikami (wzorami żywienia). Interpretacja wartości liczbowych ładunków czynnikowych jest podobna jak w przypadku współczynników korelacji – im wyższa wartość bezwzględna ładunku czynnikowego, tym silniej jest on powiązany z danym wzorem żywienia; wartość dodatnia ładunku czynnikowego świadczy, że czynnik (wzór żywienia) jest związany z wysokim spożyciem danej grupy produktów (składnika żywności); wartość ujemna mówi, że czynnik jest związany z niskim spożyciem danej grupy produktów (składnika żywności). Badacz analizując wartości ładunków czynnikowych dla poszczególnych grup produktów spożywczych (lub składników żywności), posiadając wiedzę o ich składzie chemicznym, wartości odżywczej i oddziaływaniu na organizm człowieka i/lub znając tradycje kulinarne badanej populacji nadaje wyłonionym czynnikom (wzorom) nazwy. W dalszych etapach analizy, znając ładunki czynnikowe dla poszczególnych grup produktów w danym wzorze i wielkość spożycia danej grupy produktów przez
30
PRACA POGLĄDOWA
respondenta, oblicza się dla każdego respondenta w obrębie każdego wyłonionego wzoru tzw. wartości czynnikowe. Im wyższa wartość liczbowa wartości czynnikowej dla danego wzoru u danej osoby, tym wyższy stopień spójności pomiędzy zwyczajowym sposobem żywienia danej osoby a analizowanym wzorem. Wartości czynnikowe wyliczone dla poszczególnych osób biorących udział w badaniu, w obrębie poszczególnych wzorów stanowią podstawę do podziału całej grupy na podgrupy różniące się stopniem spójności zwyczajowego sposobu żywienia z wyłonionymi wzorami. Najczęściej wyznacza się przedziały centylowe dla wartości czynnikowych w obrębie poszczególnych wzorów żywienia (np. kwartyle; przynależność do pierwszego kwartyla odpowiada najniższej, a przynależność do czwartego kwartyla najwyższej spójności pomiędzy zwyczajowym sposobem żywienia a wyłonionym wzorem) i analizuje ryzyko wystąpienia określonych stanów zdrowotnych w tychże przedziałach centylowych.
Analiza skupień pozwala odpowiedzieć na pytanie:
„Które osoby w obrębie badanej populacji skupiają się w grupach o zbliżonym sposobie żywienia?” lub „Czy istnieją w populacji podgrupy o odmiennych sposobach żywienia?”. Duże skupienia reprezentują zachowania powszechne wśród wielu osób badanych, z kolei małe skupienia reprezentują zachowania występujące u niewielu osób. Każda osoba badana przypisana jest tylko do jednego skupienia (wzoru).
Analizując związek pomiędzy sposobem żywienia a ryzykiem wystąpienia określonych stanów zdrowotnych, największe skupienie (wzór żywienia) traktowane jest jako kategoria odniesienia [7]. Istnieje również możliwość porównywania przeciętnych wartości wybranych parametrów w poszczególnych skupieniach (wzorach żywienia).
Procedura nazywana z języka angielskiego reduced rank regresssion (RRR) to hybryda łączącą w sobie podejście a priori i a posteriori. W podejściu tym poszukując związku pomiędzy wzorem żywienia a ryzykiem określonej jednostki chorobowej, w pierwszej kolejności wybiera się składniki odżywcze, co do których z danych literaturowych wiadomo, że modyfikują one ryzyko danej jednostki chorobowej. W toku analizy wyłaniany jest jeden wzór żywienia (kombinacja grup produktów), który w badanej grupie wyjaśnia największą część wariancji spożycia predefiniowanych składników odżywczych. Podobnie jak w analizie czynnikowej dla każdej z osób uczestniczących w badaniu oblicza się wartość czynnikową dla zidentyfikowanego wzoru.
Na podstawie wartości czynnikowych cała badana grupa dzielona jest na podgrupy różniące się stopniem spójności zwyczajowego sposobu żywienia z wyłonionym wzorem żywienia [11,12].
W dalszej części pracy analiza powiązań pomiędzy sposobem żywienia a funkcjami poznawczymi oraz występowaniem zespołu kruchości w różnych populacjach osób starszych, omówiona zostanie na
przykładzie wzorów żywienia wyłanianych z wykorzystaniem różnych procedur zaliczanych do grupy a posteriori.
Wzory żywienia a funkcje poznawcze
Zastosowanie procedury analizy czynnikowej pozwoliło Okubo i wsp. [13] na wyłonienie w grupie ponad 600 kobiet i mężczyzn w wieku 69 – 71 lat zamieszkujących różne regiony Japonii (w tym tereny wiejskie i miejskie), trzech wzorów żywienia: „żywność pochodzenia roślinnego i ryby” (dodatnio skorelowany ze spożyciem zielonych i ciemnożółtych warzyw, innych warzyw, produktów sojowych, glonów, grzybów, ziemniaków, owoców, sałatek warzywnych, ryb, zielonej herbaty i warzyw marynowanych), „ryż i zupa miso”
(dodatnio związany ze spożyciem ryżu i zupy miso i ujemnie powiązany ze spożyciem chleba, tłuszczów i olejów, lodów), „produkty pochodzenia zwierzęcego”
(dodatnio powiązany ze spożyciem przypraw, skorupiaków, mięsa drobiowego, mięsa czerwonego, ryb, produktów zwierzęcych pochodzenia morskiego i wysoko przetworzonych produktów mięsnych). Dalsze analizy wykazały istnienie silnej dodatniej zależności pomiędzy stopniem spójności zwyczajowego sposobu żywienia osób badanych ze wzorem „żywność pochodzenia roślinnego i ryby” (mierzonym za pomocą wartości czynnikowych obliczonych dla każdej z osób badanych) a wynikiem w ocenie funkcji poznawczych przeprowadzonej za pomocą japońskiej wersji Montrealskiej Skali Oceny Funkcji Poznawczych (MoCA-J). Z kolei w przypadku wzoru
„ryż i zupa miso” zależność ta była odwrotna – osoby, których dieta w wyższym stopniu odpowiadała wzorowi
„ryż i zupa miso” charakteryzowały się niższym wynikiem w teście MoCA-J. W badaniach Chan i wsp. [14]
przeprowadzonych w grupie 3670 kobiet i mężczyzn mieszkańców Hong Kongu w wieku > 65 lat, analiza czynnikowa pozwoliła na wyłonienie trzech wzorów żywienia: „warzywa-owoce” (dodatnio skorelowany ze spożyciem innych warzyw, pomidorów, warzyw ciemnozielonych i liściastych, warzyw krzyżowych, warzyw skrobiowych, soi, owoców, nasion roślin strączkowych, grzybów, a ujemnie skorelowany ze spożyciem tłuszczów i olejów), „przekąski-napoje- produkty mleczne” (dodatnio skorelowany ze spożyciem przypraw, kawy, produktów typu fast-food, orzechów, frytek i czipsów ziemniaczanych, mleka i przetworów mlecznych, produktów zbożowych pełnoziarnistych, słodyczy i deserów oraz napojów) oraz „mięso-ryby”
(dodatnio skorelowany ze spożyciem pierożków dim sum, czerwonego mięsa i wysoko przetworzonych produktów mięsnych, drobiu, ryb i innych produktów zwierzęcych pochodzenia morskiego, wina, a ujemnie skorelowany ze spożyciem wysoko oczyszczonych produktów zbożowych).
W przypadku mężczyzn nie odnotowano zależności pomiędzy stopniem spójności zwyczajowej diety z którymkolwiek ze zidentyfikowanych wzorów żywienia a wynikiem oceny funkcji poznawczych. Z kolei
31
PRACA POGLĄDOWA
w przypadku kobiet, przynależność do najwyższego kwartyla wartości czynnikowych dla wzoru „warzywa- owoce” była związana z istotnie niższym ryzykiem (o 27%) wystąpienia upośledzenia funkcji poznawczych w porównaniu do przynależności do najniższego kwartyla.
W odniesieniu do wzoru „przekąski-napoje-przetwory mleczne”, notowano istotnie wyższe (o 35%) ryzyko wystąpienia upośledzenia funkcji poznawczych wśród kobiet kwalifikujących się do najwyższego kwartyla wartości czynnikowych w porównaniu z kobietami kwalifikującymi się do najniższego kwartyla. Samieri i wsp.
[15] w grupie ponad 1700 kobiet i mężczyzn w wieku ≥ 65 lat, mieszkańców Bordeaux we Francji, z wykorzystaniem analizy skupień wyodrębnili po 5 wzorów (skupień) żywienia u każdej z płci. Kobiety zgrupowane były w następujących wzorach żywienia: „zjadacze małych porcji” (niższa średnia liczba porcji zjadanych produktów w porównaniu do całej grupy badanej i niższa dzienna podaż energii), „herbatniki i podjadanie” (częstsze spożywanie przekąsek w porównaniu do całej grupy, częstsze spożycie biszkoptów i ciast oraz wyższa wartość energetyczna diety), „zdrowy” (wysokie spożycie owoców i warzyw), „wędliny, produkty skrobiowe” (najwyższa wartość energetyczna spośród wszystkich wyłonionych skupień) oraz „pizza, kanapki”. Nieco inaczej kształtowały się wzory skupiające mężczyzn: „zjadacze małych porcji”,
„herbatniki i podjadanie”, „zdrowy” (wysokie spożycie ryb), „wędliny, mięso, alkohol” oraz „makarony”.
W przypadku obu płci średni wynik w teście Krótkiej Skali Oceny Stanu Psychicznego (ang. Mini Mental State Examination, MMSE) był istotnie wyższy wśród osób zakwalifikowanych do wzoru „zdrowy” w porównaniu do średniego wyniku uzyskiwanego przez osoby skupione we wzorze „biszkopty i podjadanie”. Kesse-Guyot i wsp. [16]
w próbie liczącej 3054 kobiet i mężczyzn (wyodrębnionej z francuskiej kohorty uczestniczącej w projekcie Supplementation en Vitamines et Mineraux Antioxydants, SU.VI.MAX), o średniej wieku w momencie włączenia badania wynoszącej 52 lat, z wykorzystaniem analizy czynnikowej zidentyfikowali dwa główne wzory żywienia –
„zdrowy” (dodatnio powiązany ze spożyciem owoców, produktów zbożowych pełnoziarnistych, świeżych produktów mlecznych, warzyw, płatków śniadaniowych, herbaty, owoców suszonych, tłuszczów roślinnych, orzechów i ryb, a ujemnie powiązany ze spożyciem tłuszczów zwierzęcych, wysoko przetworzonych produktów mięsnych, mięsa i drobiu, wysoko oczyszczonych produktów zbożowych) i „tradycyjny”
(dodatnio powiązany ze spożyciem warzyw, tłuszczów roślinnych, mięsa i drobiu, a ujemnie powiązany ze spożyciem produktów cukierniczych i czekolady, croissant’ów, pizzy, deserów, napojów bezalkoholowych, mleka i ziemniaków). Odnotowano istotny statystycznie dodatni trend liniowy pomiędzy stopniem spójności zwyczajowego sposobu żywienia ze „zdrowym” wzorem żywienia a wynikiem globalnej oceny funkcji poznawczych oraz wynikami testu pamięci słownej po upływie 13 lat.
Dalsze analizy wykazały, że opisane zależności pozostawały istotne statystycznie jedynie w podgrupie osób o niskiej wartości energetycznej diety (niższej niż mediana pobrania energii wśród kobiet i wśród mężczyzn z całej grupy badanej). Wynikało to z faktu, że wyższej wartości energetycznej diety (powyżej mediany pobrania energii wśród kobiet i wśród mężczyzn z całej grupy badanej) towarzyszyło wyższe spożycie przetworzonych produktów mięsnych, tłuszczów zwierzęcych, słonych przekąsek, sera i alkoholu. Inna analiza przeprowadzona na próbie pobranej z kohorty uczestniczącej w badaniu SU.VI.MAX [17] wykazała, że wyższy stopień spójności zwyczajowego sposobu żywienia z „bogatym w karotenoidy” wzorem żywienia (pozytywnie skorelowany ze spożyciem warzyw i owoców o zielonej barwie, olejów roślinnych, pomarańczowych owoców i warzyw i zup, a ujemnie skorelowany ze spożyciem piwa, cydru i wina) w wieku średnim wiązało się z uzyskiwaniem lepszych rezultatów w globalnej ocenie funkcji pozawczych, jak również w testach przypominania z podpowiedzią (RI-48 cued recall test), powtarzania cyfr wspak, łączenia punktów oraz fluencji słownej w wieku starszym. Z kolei Gu i wsp. [11] w kohorcie mieszkańców Północnego Manhattanu w wieku ≥65 lat, z wykorzystaniem analizy RRR zidentyfikowali wzór żywienia powiązany z ryzykiem wystąpienia choroby Alzheimera. Wzór charakteryzowany był wysokim spożyciem dressingów sałatkowych, orzechów, ryb, pomidorów, drobiu, warzyw krzyżowych, owoców oraz ciemnych i zielonych liściastych warzyw, a jednocześnie z niskim spożyciem wysokotłuszczowych produktów mlecznych, czerwonego mięsa, podrobów i masła. Wśród osób zakwalifikowanych do najwyższego tercyla wartości czynnikowych dla omawianego wzoru, ryzyko rozwoju choroby Alzheimera w 4-letnim okresie obserwacji było o 38% niższe w porównaniu do osób, które znajdowały się w najniższym tercylu. Ta sama procedura statystyczna pozwoliła Ozawie i wsp. 2013 [12] w japońskiej kohorcie kobiet i mężczyzn w wieku 60 – 79 lat (Hisayama Study) zidentyfikować wzór żywienia powiązany z ryzykiem wystąpienia demencji. Wzór ten powiązany był dodatnio z wysokim spożyciem soi i produktów sojowych, zielonych warzyw, innych warzyw, alg, mleka i produktów mlecznych, a ujemnie powiązany ze spożyciem ryżu.
Wśród osób kwalifikujących się do najwyższego kwartyla wartości czynnikowych omawianego wzoru, ryzyko wystąpienia demencji bez względu na pochodzenie w 15- letnim okresie obserwacji było o 34% niższe, ryzyko choroby Alzheimera o 32% niższe, a ryzyko demencji naczyniopochodnej o 52% niższe w porównaniu do osób znajdujących się w najniższym kwartylu wartości czynnikowych zidentyfikowanego wzoru.
Wzory żywienia a zespół kruchości
Zespół kruchości, inaczej zespół słabości, wątłości lub wyczerpania rezerw, jest następstwem obniżenia się fizjologicznych rezerw wielu narządów. Zespół kruchości
32
PRACA POGLĄDOWA
wiąże się z gorszym funkcjonowaniem w sferze biopsychospołecznej, przekładającym się na gorszą odpowiedź na działanie stresorów fizycznych i psychicznych. Jego następstwem jest zwiększone ryzyko zachorowań, hospitalizacji, instytucjonalizacji, a nawet zgonu [18]. Najczęściej rekomendowanym sposobem rozpoznania zespołu kruchości są kryteria Friedy oparte o model fenotypowy. Do kryteriów tych zalicza się: 1) niezamierzoną utratę masy ciała (co najmniej 5 kg w ciągu roku), 2) wyczerpanie, 3) zmniejszenie szybkości chodu, 4) osłabienie (mierzone najczęściej za pomocą dynanometrycznego pomiaru siły uścisku dłoni) oraz 5) spadek poziomu aktywności fizycznej. Zespół kruchości rozpoznaje się przy stwierdzeniu obecności co najmniej 3 spośród 5 wymienionych wyżej objawów. O dużym ryzyku wystąpienia zespołu kruchości w przyszłości świadczy obecność 1 lub 2 objawów [19].
Lo i wsp. [20] wśród mieszkańców Tajwanu w wieku ≥65 lat, wykorzystując procedurę analizy RRR, zidentyfikowali wzór żywienia korespondujący z ryzykiem wystąpienia zespołu kruchości. Wzór ten charakteryzował się wysokim spożyciem owoców, orzechów i nasion, herbaty, warzyw, produktów zbożowych pełnoziarnistych, owoców morza, mleka i ryb. Odnotowano istnienie ujemnego liniowego trendu pomiędzy stopniem zbieżności zwyczajowego sposobu żywienia z wyłonionym wzorem żywienia a ryzykiem wystąpienia zarówno zespołu kruchości (wg kryteriów Friedy), jak i stanu predysponującego do wystąpienia zespołu kruchości (obecność 1 lub 2 objawów wg kryteriów Friedy). Pilleron i wsp. [21] w próbie pobranej z kohorty wspominanego już badania Bordeaux Three-City Study [15], odnotowali, że mężczyźni zakwalifikowani do wzoru (skupienia)
„makarony” oraz kobiety kwalifikujące się do wzoru
„biszkopty i podjadanie” obarczeni byli istotnie wyższym ryzykiem rozwoju zespołu kruchości w porównaniu do osób kwalifikujących się do wzoru (skupienia) „zdrowy”.
Dodatkowo, wśród mężczyzn przynależność do skupienia
„biszkopty i podjadanie” oraz „makarony” związane było z istotnie wyższym ryzykiem wystąpienia osłabienia siły mięśni (mierzonego w odniesieniu do mięśni dolnej partii ciała z wykorzystaniem 30-sekundowego testu „wstań i siądź”, a w przypadku mięśni górnej części ciała z wykorzystaniem dynanometrycznego pomiaru siły uścisku dłoni). Bibiloni i wsp. [22] w grupie 380 Hiszpanek (60 – 80 lat) i Hiszpanów (55 – 80 lat) z wykorzystaniem procedury analizy czynnikowej zidentyfikowali występowanie dwóch wzorów żywienia: „zachodniego”
(pozytywnie skorelowany z częstym spożyciem pełnotłustych produktów mlecznych, mięsa, w tym czerwonego mięsa, podrobów, nisko- i wysokotłuszczowych przetworów mięsnych, produktów pochodzenia morskiego, ziemniaków, chleba z mąki wysokooczyszczonej, ryżu, makaronu, oliwy z oliwek nie extra virgin, tłuszczów innych niż oleje roślinne, produktów cukierniczych, czekolady, cukru, wysoko przetworzonych dań gotowych, sosów, przypraw, soli
i soków kupnych, a ujemnie skorelowany ze spożyciem niskotłuszczowych produktów mlecznych, białych ryb, oliwek i oliwy z oliwy extra virgin) i „śródziemnomorskiego” (dodatnio skorelowany z częstym spożyciem ryb, konserw rybnych i owoców morza, owoców świeżych, owoców suszonych i konserwowych, dżemów, warzyw, ziemniaków, orzechów, nasion roślin strączkowych, chleba pełnoziarnistego, ryżu, oliwek i oliwy z oliwek extra virigin, miodu i przypraw). Odnotowano, iż wśród mężczyzn i kobiet wyższy stopień podobieństwa zwyczajowego sposobu żywienia do „zachodniego” wzoru żywienia związany był z wolniejszym tempem chodzenia oraz gorszą wydolnością tlenową, a wśród kobiet dodatkowo z gorszym wynikiem w testach „wstań i usiądź” oraz „wstań i idź”. Z kolei im zwyczajowy sposób żywienia wśród mężczyzn bliższy był
„śródziemnomorskiemu” wzorowi żywienia, tym wyniki w testach „wstań i usiądź” oraz „wstań i idź” były lepsze, a tempo chodzenia szybsze. W odniesieniu do kobiet podobna zależność występowała jedynie w przypadku tempa chodzenia. León-Muñoz i wsp. [23] w hiszpańskiej kohorcie osób w wieku ≥ 60 lat, z wykorzystaniem analizy czynnikowej zidentyfikowali dwa wzory żywienia:
„zdrowy” (dodatnio powiązany ze spożyciem oliwy z oliwek i warzyw) i „zachodni” (dodatnio powiązany ze spożyciem wysoko przetworzonych produktów zbożowych, pełnotłustych produktów mlecznych, czerwonego mięsa i wysoko przetworzonych produktów mięsnych, a ujemnie powiązany ze spożyciem owoców i warzyw). Odnotowano odwrotną liniową zależność pomiędzy stopniem spójności zwyczajowego sposobu żywienia ze „zdrowym” wzorem żywienia a ryzykiem wystąpienia zespołu kruchości (wg. kryteriów Friedy) po upływie 3,5 lat. Z kolei wyższy stopień spójności zwyczajowego sposobu żywienia z „zachodnim” wzorem żywienia związany był z wyższym ryzykiem spowolnienia chodu i niezamierzonej utraty masy ciała. Analiza [24]
przeprowadzona we wspomnianej już kohorcie opisanej przez Chan i wsp. [14] nie wykazała zależności pomiędzy wyłonionymi na podstawie analizy czynnikowej wzorami żywienia („warzywa-owoce”, „przekąski-napoje-produkty mleczne”, „mięso-ryby”) a ryzykiem wystąpienia zespołu kruchości. Warto jednak zauważyć, że w 4-letnim okresie obserwacji współczynnik zapadalności na zespół kruchości w badanej grupie wyniósł 1,1% (zachorowało 31 osób na 2724 badanych).
Podsumowanie
Zaprezentowane dane wskazują, że sposób komponowania diety, a zatem wzory żywienia wyraźnie różnią się pomiędzy osobami starszymi pochodzącymi z różnych populacji, co wynika m.in. z odmiennych tradycji kulinarnych i dostępności określonych produktów spożywczych. Jednocześnie na podstawie przeprowadzonego przeglądu literatury można stwierdzić, że bardziej trafne zdaje się być nadawanie wyłanianym
33
PRACA POGLĄDOWA
z wykorzystaniem procedur a posteriori wzorom żywienia, nazw pochodzących od grup produktów istotnie wpływających na ich ukształtowanie (o ile taka możliwość istnieje), niż stosowanie określeń typu „zdrowy” czy
„tradycyjny”. Przykładowo w badaniach Samieri i wsp.
[Samieri i wsp.] „zdrowy” wzór żywienia w przypadku kobiet był powiązany z wysokim spożyciem owoców i warzyw, a w przypadku mężczyzn z wysokim spożyciem ryb. Nie zmienia to jednak faktu, że wzory żywienia identyfikowane z wykorzystaniem procedur a posteriori stanowią przydatne narzędzie do oceny związku pomiędzy sposobem żywienia a ryzykiem zaburzeń funkcji poznawczych i zespołu kruchości u osób starszych. Wyniki badań prowadzonych z wykorzystaniem omawianych procedur mogą stanowić podstawę do formułowania rekomendacji żywieniowych dla poszczególnych populacji.
Na podstawie wyników omówionych w niniejszej pracy badań przekrojowych i kohortowych, przeprowadzonych w populacjach o różnym podłożu kulturowym można stwierdzić, że wzór żywienia przydatny w prewencji zmian otępiennych i zespołu słabości powinien charakteryzować się wysokim udziałem produktów pochodzenia roślinnego - przede wszystkim warzyw (w populacjach azjatyckich
również soi i produktów sojowych) owoców i pełnoziarnistych produktów zbożowych; ryb i orzechów, a jednocześnie możliwie jak najniższym udziałem mięsa czerwonego i jego przetworów, wysoko przetworzonych produktów zbożowych, pełnotłustych przetworów mlecznych, przekąsek i słodyczy.
Dane do korespondencji dr inż. Paulina Nowaczyk
Instytut Żywienia Człowieka i Dietetyki Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Ul. Wojska Polskiego 31
60-624 Poznań 61 848 7335
paulina.nowaczyk@up.poznan.pl
Konflikt interesów/ Conflict of interest Brak/None
Piśmiennictwo:
1. Lalonde M: A new perspective on the health of Canadians. Government of Canada, Ottawa 1974
2. Wysoki JM, Miller M: Paradygmat Lalonde’a, Światowa Organizacja Zdrowia i Nowe Zdrowie Publiczne. Przegl Epidemiol 2003;57:505-12
3. Wirfält E, Drake I, Wallström P: What do review papers conclude about food and dietary patterns? Food Nutr Res 2013;57 doi:
10.3402/fnr.v57i0.20523. Epub 2013 Mar 4.
4. Newby PK, Tucker KL: Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: a review. Nutr Rev 2004;62(5):177-203 5. Kant AK: Dietary patterns: biomarkers and chronic disease risk. Appl Physiol Nutr Metab 2010;35(2):199-206
6. Hoffmann K, Schulze MB, Schienkiewitz Anja, Nöthlings U, Boeing H: Application of a new statistical method to derive dietary patterns in nutritional epidemiology. Am J Epidemiol 2004;159(10):935-944
7. Reedy J, Wirfält E, Flood A, Mitrou PN, Krebs-Smith SM, Kipnis V, Midthune D, Leitzmann M, Hollenbeck A, Schatzkin A, Subar AF:
Comparing 3 dietary pattern methods – cluster analysis, factor analysis, and index analysis – with colorectal cancer risk: The NIH- AARP diet and Health Study. Am J Epidemiol 2010;171(4):479-487
8. Gronowska-Senger A: Zarys oceny żywienia. Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2009
9. Zespół Behawioralnych Uwarunkowań Żywienia, Komitet Nauki o Żywieniu Człowieka Polskiej Akademii Nauk: Kwestionariusz do
badania poglądów i zwyczajów żywieniowych oraz procedura opracowania danych.
http://www.knozc.pan.pl/index.php?option=com_content&view=article&id=100:kwestionariusz-do-badania-pogladow-i-zwyczajow- zywieniowych-oraz-procedura-opracowania-danych-kompan&catid=36&Itemid=129 Data wejścia: 14.01.2018
10. Stanisz A: Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. StatSoft Polska, Kraków 2007 11. Gu Y, Nieves JW, Stern Y, Luchsinger JA, Scarmeas N: Food combination and Alzheimer disease risk: a protective diet. Arch Neurol 2010;67:699-706
12. Ozawa M, Ninomiya T, Ohara T, Doi Y, Uchida K, Shirota T, Yonemoto K, Kitazono T, Kiyohara Y: Dietary patterns and risk of dementia in an elderly Japanese population: the Hisayama Study. Am J Clin Nutr 2013;97:1076-1082
13. Okubo H, Inagaki H, Gondo Y, Kamide K, Ikebe K, Masui Y, Arai Y, Ishizaki T, Sasaki S, Nakagawa T, Kabayama M, Sugimoto K, Rakugi H, Maeda Y, Sonic Study Group: Association between dietary patterns and cognitive function among 70-year-old Japanese elderly: a corss-sectional analysis of the SONIC study. Nutrition Journal 2017;16:56 https://doi.org/10.1186/s12937-017-0273-2 14. Chan R, Chan D, Woo J: A cross-sectional study to examine the association between dietary patterns and cognitive impairment in older Chinese people in Hong Kong. J Nutr Health Aging 2013;17(9):757-765
15. Samieri C, Jutand MA, Feart C, Capuron L, Letenneur L, Barberger-Gateau P: Dietary patterns derived by hybrid clustering method in older people: association with cognition, mood, and self-rated health. J Am Diet Assoc 2008;108:1461-1471
16. Kesse-Guyot E, Andreeva VA, Jeandel C, Ferry M, Hercberg S, Galan P: A healthy dietary pattern at midlife is associated with subsequent cognitive performance. J Nutr 2012;142:909-915.
17. Kesse-Guyot E, Andreeva VA, Ducros V, Jeandel C, Julia Ch, Hercberg S, Galan P: Carotenoid-rich dietary patterns during midlife and subsequent cognitive function. Br J Nutr 2014;111:915-923
34
PRACA POGLĄDOWA
18. Uchmanowicz I, Lisiak M, Jankowska-Polańska B: Narzędzie badawcze stosowane w ocenie zespołu kruchości. Gerontol Pol 2014;22(1):1-8
19. Piejko L, Nawrat-Szołtysik A: Zespół kruchości – wyzwanie w starzejącym się społeczeństwie. Hygeia Public Health 2016;51(4):329-334.
20. Lo Y-L, Hsieh Y-T, Hsu L-L, Chuang Sh-Y, Chang H-Y, Hsu Ch-Ch, Chen Ch-Y, Pan W-H: Dietary pattern associates with frailty: results from Nutrition and Health Survey in Taiwan. J Am Geriatr Soc 2017;65:2009-2015
21. Pilleron S, Ajana S, Jutand MA, Helmer C, Dartigues JF, Samieri C, Féart C: Dietary patterns and 12-year risk of frailty: results from the Three-city Bordeaux Study. J Am Med Dir Assoc 2017;18(2):169-175
22. del Mar Bibiloni M, Julibert A, Argelich E, Aparicio-Ugarriza R, Palacios G, Pons A, Gonzalez-Gross M, Tur JA: Western and Mediteranean dietary patterns and physical activity and fitness among Spanish older adults. Nutrients 2017;9(7):704 doi:
10.3390/nu9070704
23. León-Muñoz LM, Garcia-Esquinas E, López-Garcia E, Banegas JR, Rodríguez-Artalejo F: Major dietary patterns and risk of frailty in older adults: a prospective cohort study. BMC Medicine 2016;13:11 https://doi.org/10.1186/s12916-014-0255-6
24. Chan R, Leung J, Woo J: Dietary patterns and risk of frailty in Chinese community-dwelling older people in Hong Kong: a prospective cohort study: Nutrients 2015;7:7070-7084
