[哪一種低碳飲食死亡率最低?]
過去許多碳水比例跟死亡率的爭議,生酮派強調「極低碳 #高動物性脂肪跟蛋白質」,素食者則是「低動物性蛋白質跟脂肪還有高碳水」,而生酮派認為素食者不健康,素食者認為生酮者不健康,究竟 #誰才是低死亡率飲食?
答案可以從今年四月發表在《Clinical Nutrition》的研究揭曉:這個研究是用 #日本人來進行大規模前瞻性研究(prospective cohort study),分析死亡率和低碳水化合物飲食(LCD)之間的關係。
比起過去以歐美國家為對象,此研究 #更適合亞洲人作為參考。其中納入了45-75歲,43008名男性和50646名女性日本人進行長達16.9年的追蹤研究。這個研究將蛋白質、脂肪的比例做積分, 分數越高表示碳水越少,蛋白質跟脂肪越高,分數越低表示碳水越多,蛋白質跟脂肪越少,其中動物性跟植物性的蛋白質/脂肪也有分開來探討。
‼️結果發現:
1️⃣動植物混在一起看,低碳飲食(LCD)與全因死亡率(all-causes morality)、心血管疾病(CVD)和心臟疾病的死亡率相關性呈現U型
➡️表示無論「高碳+低蛋白脂肪」或「低碳+高蛋白質脂肪」都會有較高的死亡率。
2️⃣那我們將 #動植物分開來,若單純看 #動物性蛋白脂肪計算的LCD積分,會發現與全因死亡率的相關性也呈U型
➡️表示不止「高碳+低動物性蛋白脂肪」有高死亡率,低碳水若搭配的是較高的動物性蛋白質跟脂肪,那 #死亡率也會上升。
3️⃣若單純看 #植物蛋白脂肪計算的LCD積分,發現與 #較低的全因死亡率、心臟病和腦血管疾病死因 #呈線性相關。
➡️越低的碳水搭配越高的植物性蛋白質跟脂肪,死亡率越低;高碳水+低植物性蛋白脂肪,死亡率高。
⚠️結論:高動物蛋白/脂肪的LCD飲食方式和低動物蛋白/脂肪的高碳水化合物飲食都與 #較高的死亡率相關,而 #富含植物性蛋白質/脂肪的LCD與 #較低的全因死亡率和心血管疾病等死亡率相關。
所以過去生酮飲食的研究 #會有錯覺好像很健康,是因為過去研究沒把動植物分開來看,若只看到「高碳水+低動物性蛋白脂肪」的結果,就會錯誤解讀成:「碳水越低越好+動物性蛋白質脂肪要多吃」,而事實上,低碳比高碳好是確定的,但是前提是動物性蛋白質跟脂肪不能高,太多死亡率一樣升高,而真正能 #降低死亡率的是高植物性蛋白質跟脂肪。
為何植物性蛋白質/脂肪能夠降低全死亡率呢?
因為豆類食物的蛋白質有較少的甲硫胺酸,減少代謝產物對身體的負擔,也沒有高磷的問題。而且植物的脂肪通常富含「植物固醇」(Phytosterol)可以降低腸道對膽固醇的吸收,降低「低密度膽固醇」而不影響「高密度膽固醇」的量,另外也有 #抑制腫瘤和調節免疫的作用。(所以擔心乳癌的不要再問我豆漿豆腐了,吃肉都不怕了怕吃豆?豆類是抗癌食物第一名!)
而這樣的結果已被2018年《Journal of Functional Foods》期刊證實跟植物固醇可增加一群有益的腸道微生物,進而阻斷身體對膽固醇的吸收有關。
另外 #植物性單元不飽和脂肪酸和 #多元不飽和脂肪酸(如 α-亞麻酸)都跟死亡率和心血管、腦血管疾病的 #風險降低相關。動物性飽和脂肪的壞處就不用贅述了,隨便在Pubmed 搜尋關鍵字都可以跑出一堆有害身體的研究。
所以生酮這種狂吃肉的低碳只會增加全死亡率,但素食者也要注意,如果是吃高碳水或是一堆加工食品(素料、百頁豆腐),這種過度加工的豆類製品的植物性蛋白質很低,一樣高全因性、心血管疾病死亡率。
地球的生態系要維持平衡,草食性動物一定要多於肉食性動物,這是 #食物鏈的自然準則。身體的腸道菌生態系亦然, #植物性來源的食物多於動物性來源的食物,才能維持生生不息。
R2飲食,就是非常典型的高植物性蛋白質/脂肪、低碳水、低動物性蛋白質/脂肪的飲食,還加上了高纖維又杜絕過度加工食品。
這些研究雖然沒有做腸道菌的比對,但是可以發現,能夠有益腸道菌的飲食方式,的確就是最能夠降低全因性死亡率的飲食呢!
3年前我review腸道菌跟所有營養學的期刊研究結果,而創立了4+2R代謝飲食法,這幾年來陸陸續續出來的國際研究,也越來越證實我當初的假說跟推論完全就是走在正確的道路上呢☺️
#低碳低飽和脂肪高植物性蛋白質脂肪才是王道
Reference: AKTER, Shamima, et al. Low carbohydrate diet and all cause and cause-specific mortality. Clinical Nutrition, 2021, 40.4: 2016-2024.
cohort分析 在 劉漢文醫師 Facebook 的最佳貼文
『日前在一場血脂演討會上,Q&A 的時間,一位資深的醫界前輩,醫學中心的主任醫師舉手提問,說:『你們一直說要把血脂降低』,要很小心啊,總膽固醇過低有害健康的。還有啊,高齡化的社會來臨了,對於老人,75歲以上的老人,要不要把低密度膽固醇(LDL-c)降到那麼低,也要慎重考慮!』
『這裡要鄭重釐清的,就是連主任級的醫師都會搞混的:世代研究(cohort study)發現的相關性,不能夠馬上就跳到『因果關係』這樣的結論。』
『世代研究另外一個問題就是:倒果為因或因果倒置(Reverse causation)。擔任水泥工的人肌肉較發達,可見肌肉較發達的人比較喜歡擔任水泥工。事實是:為了生活不得已擔任水泥工人才練就了發達肌肉。這點,就需要仔細的去分析可能狀況,然後再做二次分析。例如下面這個日本的類似研究:總膽固醇低於 160mg/dL 的人,追蹤17年之後,比總膽固醇介於 160-180 mg/dL 的人,總死亡率高出 21%。但是,當我們把去掉罹患有肝病的人再做分析之後,就發現沒有總膽固醇低於 160mg/dL 的人死亡率高這回事。因為85%的膽固醇是由肝臟製造的,總膽固醇低於 160mg/dL 的人可能是肝臟有問題,才低的。』
『所以,最重要的是,不要弄混了。某個時間抽血總膽固醇低於 100mg/dL 的人,跟接受藥物治療,把總膽固醇降到低於 100mg/dL 的人,他們的風險,不可以混為一談。』
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謝謝曹醫師精彩的整理。
http://icareheart.blogspot.com/2021/09/blog-post.html
cohort分析 在 Facebook 的最佳貼文
< 試管嬰兒補助下:單一胚胎植入的新時代 >
各位好
我是威廉氏後人 – 李毅評醫師
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自從試管嬰兒補助案上路以來
已經有兩個多月的時間
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陸陸續續的
在試管嬰兒補助案的引導之下
我們過去的行醫模式備受挑戰
必須做出諸多因應措施
以面對全新的新時代。
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最大的變化
就是植入顆數的嚴格限制
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依照國健署規範:
35歲(含)以下:最多植入1個胚胎。
36歲至44歲(含)以下:最多植入2個胚胎。
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這樣的顆數限制
當然多胞胎率一定是下降的這我們知道
但下修的植入顆數
究竟對我們的懷孕率有著多大的影響呢?
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這是一位33歲的患者,小焞
備孕超過五年
卵巢功能正常,AMH = 4
精子在及格邊緣,但還算正常
子宮腔正常
但輸卵管攝影顯示:雙側輸卵管水腫。
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由於雙側輸卵管嚴重水腫,
小焞於今年六月下旬,
在疫情逐漸解封的時候
於本院接受腹腔鏡雙側輸卵管切除手術
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完成腹腔鏡手術後
並完成試管嬰兒補助案的申請之後
小焞於今年7月中找我接受試管嬰兒療程
共取卵15顆,共10顆受精。
培養到囊胚的有6顆。
品質分別是:4BB, 4BB, 4BB, 4BC, 4BC, 4CC
品質算是還不錯。
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後來小焞接受一次自然週期解凍植入
當時解凍一顆未切片的4BB
就順利懷孕,
真是可喜可賀、可喜可賀。
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針對第幾天的胚胎植入比較好
以及針對胚胎植入顆數的研究
實在是有如天上星辰一樣多
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為了解決台灣目前因為補助案
導致極度徬徨迷茫的患者們
我找了一篇超大型的單一生殖中心分析研究做為說明
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如此巨型的生殖中心
三年多共收集了2萬4千多例的植入療程
平均每年進行將近八千例的解凍植入
大概也只有中國大陸才有辦法了。
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根據北京大學醫學部附設生殖醫學中心的報告指出
2015年初到2018年中,
一共收集了24,422的植入療程
回歸分析分成四組:
1. D3植1顆,共763人
2. D3植2顆,共13004人
3. D5植1顆,共7913人
4. D5植2顆,共2046人
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根據這個超大規模的回歸分析
我們發現
不分年齡的總懷孕率的結果是這樣的
最好的當然是D5植2顆,平均懷孕率有53%
其次是D5植1顆,平均懷孕率有44.3%
再其次是D3植2顆,平均懷孕率有42.1%
最差的是D3植1顆,平均懷孕率是21.5%
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也就是說
其實D5植一顆,跟D3植兩顆
似乎是差不多的成功率
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根據同一篇論文的各年齡分層的懷孕率報告中顯示
在30-34歲這一個族群
也就是補助案限制只能植一顆的年紀中
D5植一顆,跟D3植兩顆的懷孕率
都是44%
但雙胞胎的比例是20%跟2%。
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也就是說呢
這就是國健署的植入顆數限制的由來
針對年紀不算大的試管嬰兒族群
D5植入一顆,
相對於D3植入兩顆
都可以得到還不錯的懷孕率。
但當然不能跟D5植入兩顆相提並論就是了。
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參考資料:Reprod Sci. 2020 Dec;27(12):2271-2278. Pregnancy Outcomes of Single/Double Blastocysts and Cleavage Embryo Transfers: a Retrospective Cohort Study of 24,422 Frozen-Thawed Cycles
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“我們過去總是習慣了D5植兩顆,懷孕率都有到6成左右。”
“但現在變成D5植一顆,懷孕率始終是得掉到4成左右”
“對於習慣考一百分的我來說,實在是很不適應懷孕率必然得下降這件事。”
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~ 威廉氏後人 – 李毅評醫師 ~
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