本文轉載自深圳低碳飲食研究室
自從2018年8月在《柳葉刀公共衛生》（不是《柳葉刀》）雜誌上發表的一項研究：《膳食碳水化合物攝入與死亡率：一項前瞻性隊列研究和薈萃分析》，各國迅速出現了有許多類似的，不負責任的頭條新聞——英國廣播公司（BBC）的某報導標題《研究表明，低碳水化合物飲食會縮短生命》、美國CNN某報導標題《研究發現低碳水化合物和高碳水化合物飲食增加早死風險》、《雪梨先驅晨報》警告到《科學家說低碳水化合物飲食的人會死得更早！》……
一時之間，低碳飲食陷入一片聲討中……
從好的一方面看，是因為近幾年低碳飲食火了！所以圍繞反對低碳的新聞題目越誇張越會吸引讀者，都來蹭低碳飲食的熱點，很多不明所以的讀者也被誤導了。那麼如何做一個聰明的讀者，今天的文章或許對您有幫助。
首先
通常意義上，低碳水化合物飲食是指碳水化合物攝入佔每日總能量的20%以下（＜100g/天）、適量蛋白質，高脂肪的飲食模式，要求食材新鮮並強調蔬菜的攝入；科研圈裡，一般研究人員默認低碳水化合物飲食的定義是＜26%（碳水化合物攝入＜130g/天），而《柳葉刀公共衛生》這邊文章通篇的所謂「低碳飲食」是指碳水≥37%的飲食模式，即使是薈萃分析部分也都＞26%，同樣叫「低碳飲食」，但說得完全不是一回事！
因此，如果你正在進行真正的低碳飲食，別擔心，這篇研究和你沒啥關係！
至此你可以不再往下讀了，該乾嘛乾嘛去。
如果你感興趣，歡迎繼續閱讀，來看看這篇研究中還有哪些重大錯誤……
（文章有些長，閱讀需要15分鐘，懶得讀的小夥伴也可以直接跳到文末結論處。）
1.
>>>研究簡介<<<
研究背景
Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis中的研究分為3個部分，均是基於人群的研究，所以有著固有的缺陷。
研究的第一部分納入了15428個人，年齡範圍在45-65歲，來自美國的4個不同社區，在納入階段完成了膳食調查問卷，研究名稱Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)，年份1987-1989。研究中基本結果關注的是全因死亡率。研究的第二部分聯合了ARIC的數據和七個多國家人群的meta分析研究。最後一部分評價了用動物或植物性脂肪和蛋白質代替碳水化合物會影響死亡率。
研究結果
第一部分：25年的隨訪中，共計6283人死亡。這部分的結論認為碳水化合物攝入在總能量50%~55%時死亡風險最低。ARIC研究中碳水化合物攝入平均為49%。文章提出碳水化合物與死亡風險的關係呈U型曲線，碳水化合物在低於30%和高於65%時都會伴隨較高的死亡風險。
第二部分：對ARIC和其他七個國家人群數據進行meta分析後，發現U型曲線關係仍然存在，碳水化合物攝入小於40%和大於70%的攝入量相較於「適量的」碳水攝入量人群死亡風險較高。
第三部分：研究結果取決於宏量營養素的來源，強調動物性來源的脂肪和蛋白質的低碳水化合物飲食會增加死亡風險，來自於植物則降低死亡風險。
文章的標題源自數理統計結果吸引了大量的媒體關注。文章研究結果強調：我們估計了50歲人群中碳水供能比＜30%的人平均剩餘壽命為29.1年，碳水攝入50-55%的人群平均剩餘壽命33.1年……類似的，在50歲人群中碳水攝入＞65%的人群平均剩餘壽命32年。
文章的標題源自數理統計結果吸引了大量的媒體關注。文章研究結果強調：我們估計了50歲人群中碳水供能比＜30%的人平均剩餘壽命為29.1年，碳水攝入50-55%的人群平均剩餘壽命33.1年……類似的，在50歲人群中碳水攝入＞65%的人群平均剩餘壽命32年。
下面我們就這些結果的產生做以下分析——這也是這篇文章最大的問題。
2.
>>>研究缺陷<<<
1 過度解讀統計數據結果
強調一下，相關關係不代表因果關係，這是在統計上經常出現的一種謬誤。
例如：我長高了，窗外的小樹也長高了，經過統計數據分析，我的身高和窗外小樹的高度有相關關係，但僅限於此，並不能說明我的身高和小樹的高度有因果關係，即因為我長高了，所以小樹長高了……
人群研究也是一樣，我們觀察到吃花菜的人比不吃花菜的人活的更久，並不能得出「吃花菜能使人活得更久」這樣的錯誤結論。《柳葉刀公共衛生》這篇研究的相關關係，並不能說明人群死亡率增加確實由低碳飲食引起的。
2 飲食數據來源重大缺陷
該研究中膳食相關數據是通過專門的「食物頻率問卷（FFQ）」獲得的，所以問題來了：
第一：該研究利用1987年到1995年間的膳食數據，把這個數據和25年後，即2013年的全因死亡率聯合起來，分析兩者的相關性；請問：20多年來這群人的飲食不會發生改變嗎？
第二：既然收集的80年代的人的飲食數據，研究者所謂的「低碳飲食組」中那些人到底是怎麼樣的低碳？80年代、美國，十有八九是快餐了，炸雞、漢堡……和我們現在推崇的健康低碳（來源於新鮮食材的優質蛋白+綠葉蔬菜+優質脂肪）相差甚遠。
第三：根據研究中基本信息表，低碳組能量攝入每天1558千卡，中等碳水組1660千卡，25年來在這項美國研究中，沒有任何一個組能量攝入超過平均能量1660千卡，真的嗎？（目前我國成年人能量每日推薦量：女性1800千卡/天；男性2250千卡/天）
第四：低碳組
患者較多，更傾向於去找營養師諮詢，那時的營養師肯定會建議他們吃全穀物等，使碳水化合物達到糖尿病膳食指南的55%左右，實際上這部分人已經不屬於低碳組了卻仍然掛名在低碳組裡，而且日後死亡的可能性更大，且這個死亡事件記在了低碳組，增加了低碳組的死亡率，非常不公平。
3 數據分析過程的明顯失誤
數據不完全調整，未考慮BMI、酒精攝入等。
文章稱數據調整了年齡、種族、性別、參與研究的中心、總能量攝入、糖尿病、吸煙、體力活動、收入和教育水準。
BMI沒有包括進來，似乎是一個調整遺漏，這是本文的一個缺陷。
George Henderson（推特帳號puddleg）發現這項研究未提到酒精的問題，這意味著在調整混雜因素的時候也沒有考慮到酒精，這也意味著研究無視了ARIC研究中使用的FFQ中關於酒精的條目（啤酒、葡萄酒、烈性酒等），這是一個重大錯誤。我們知道在文章基本信息列表中發現低碳組中吸煙者較多。而吸煙和飲酒具有較強的相關性，吸煙者很可能會喝酒或咖啡，這個未解釋的疏漏非常可能對低碳組不利。
4 比較組樣本量過小的問題
下面我們會馬上討論該研究中最大的一個問題——事實上，公平起見應該稱之為「manipulation」，就是我們說的所謂「比較組樣本量過小的問題」。我解釋過這個問題，在這裡再總結一下：
從該研究中基本信息表可以看出，研究將15428人平均分成5組，每組3085人~3086人，一端為低碳飲食，一端為高碳飲食。這是較為客觀的分析數據的方法，這樣畫出的曲線沒有偏移。
但那個抓住媒體眼球的U型曲線是怎麼產生的，正文中並沒有說明，在附錄裡我們找到了，數值都是從表1中得到的。
表1 按碳水化合物攝入量的組別劃分情況表
我們可以看到，比較組樣本量過小，組別的劃分主觀性較強，甚至碳水化合物攝入情況分布並不均勻。大部分是以10%為組距，例如40-50%，但是所謂「最佳碳水化合物組」則人為選定為50-55%，組距僅為5%，人數最多的一組有6079人，低碳組只有315人。這種主觀分組就導致了我講到的「比較組樣本量過小的問題」。
怎樣理解「比較組樣本量過小」帶來的偏倚呢？
如果有20個孩子去滑雪，其中2個孩子有自閉症。後來有2個孩子在雪崩中死亡了，1個是自閉症另一個不是，那對於非自閉症組的死亡率則是1/18（5.5%），而自閉症組孩子的死亡率則是1/2（50%），你明白了比較組過小後問題的嚴重性了嗎？
經過這種統計學計算後的結果稱：我們預計50歲的人群中碳水化合物攝入量＜30%的人群平均剩餘壽命為29.1年，與碳水化合攝入在50-55%的人群平均剩餘壽命為33.1年相比。同樣，與碳水化合攝入在50-55%的人群平均剩餘壽命為33.1年相比，50歲組人群碳水攝入＞66%時，平均剩餘壽命為32年。
這些結論都是在「比較組過小」的特殊情況下進行比較分析，從而使得對照組的結果看起來更好。回到小孩滑雪的例子，如果我們用目前得到的數據，即自閉兒童組死亡率50%，非自閉組兒童死亡率5.5%，來推算自閉兒童的生存率和預期壽命則是災難性的。這和該研究中碳水攝入＜30%組合＞65%組的情況是一樣的。
5 Meta分析
文章第二部分稱，聯合ARIC的研究數據和其他7個人群進行meta分析，其中3個人群來自歐洲（Lagiou等—瑞典女性、Nilsson等—瑞典男性和女性、Trichopoulou等—希臘男性和女性）；2個來自美國，是哈佛最常用的，即女性護士健康研究和男性健康專業人員隨訪研究，兩項研究的作者均為Fung等。最後2項研究是日本的Nippon研究和多國PURE研究。
文章的第二部分的目的主要是證實第一部分強調的U型曲線，研究者想要去這麼做，且並非沒有用一些魔法手段…
研究者決定把meta分析分成兩部分：A部分包括3個歐洲的研究、Fung等合併數據後的研究和美國ARIC研究；B部分僅包含日本和PURE研究。這麼做的原因，作者寫道：因為與亞洲國家、低收入國家以及多國家隊列研究相比歐洲和北美碳水化合物攝入明顯較低，研究分為2個部分：北美和歐洲研究（平均碳水化合物攝入在50%），與適量碳水攝入組為參照屬於較低的碳水化合物攝入組；亞洲和多國家研究數據（平均碳水化合物攝入在61%）與適量碳水化合物攝入組相比屬於較高碳水攝入組。
翻譯一下這個原因：如果我們把這些研究放在一起進行分析是得不到有意義的結果，但是如果我們把歐洲和美國放在一組，把日本和多國家研究放在一組，那麼我麽會得到兩個有意義的結果。
PURE研究中包括亞洲、非洲、北美和南美洲、中東、歐洲的人群。如果研究者堅持要把歐洲和北美洲分在一組，那麼PURE中的數據中歐洲和北美洲的數據也應該放在A組去進行meta分析！
本文小結
這篇研究的幾大錯誤之處：
1. 過度解讀統計數據結果：相關關係不代表因果關係
2. 飲食數據來源重大缺陷：飲食數據來源於20多年前，與結局間隔過長
3. 數據分析過程的明顯失誤：數據的不完全調整，未考慮BMI、酒精攝入等
4. 比較組過小，組別劃分主觀性強
5. Meta分析中PURE研究劃分組別有誤
此研究引起人們恐低碳最最最大的原因在於，通過不恰當分組繪製U型曲線，說低碳導致死亡率增加，壽命縮短等，但是但是但是，此「低碳」並非彼「低碳」，如果有正在執行現代健康低碳飲食的朋友看到，大可放心，繼續安安心心低碳就是了~
參考資料
[1]http://www.zoeharcombe.com/2018/08/low-carb-diets-could-shorten-life-really.
[2]https://www.bbc.co.uk/news/health-45195474.
[3]https://edition.cnn.com/2018/08/17/health/low-carb-high-carbohydrate-diet-risk-of-death-intl/index.html.
[4]Sara B Seidelmann,Brian Claggett,et al. Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis[J]. The Lancet Public Health,2018,3(9).
[5]https://www.smh.com.au/lifestyle/health-and-wellness/people-on-low-carb-diets-die-younger-says-science-20180819-p4zye3.html.
[6]https://jandonline.org/article/S2212-2672(17)31238-8/pdf.
[7]Dehghan M.,Mente A. ,et al.Associations of fats and carbohydrate intake with cardiovascular disease and mortality in 18 countries from five continents (PURE): a prospective cohort study. Lancet, 2017. 390(10107).
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