一项新型肠道微生物饮食指数与牙周炎的关联：一项横断面研究
背景
肠道微生物群和牙周炎已引起越来越多的研究关注。 肠道微生物饮食指数（DI-GM）是一种评估肠道微生物组多样性的新指标，但尚未在牙周炎研究中得到调查。
方法
这项横断面研究分析了2009-2014年美国国家健康与营养调查（NHANES）的数据，包括9,978名30-80岁且有牙周检查记录的参与者。 参与者被分为两组：无牙周炎组（n = 4,879）和牙周炎组（轻度、中度或重度; n = 5,099)。 DI-GM根据饮食回忆数据计算，包含了对肠道微生物有益和不利的成分。 采用多变数逻辑回归分析DI-GM与牙周炎之间的关联，并将体重指数（BMI）作为潜在仲介变数进行评估。 二次分析包括亚组评估
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、限制性立方样条（RCS）模型和多变数插补。
结果
DI-GM评分越高与牙周炎呈负相关（比值比[OR] = 0.94,95%置信区间[CI]：0.91-0.97）。 同样，对肠道微生物有益的评分越高与牙周炎患病率越低相关（OR = 0.90,95% CI：0.87-0.94）。 调整后，DI-GM仍与中度（OR = 0.94,95% CI：0.91-0.97）和重度牙周炎（OR = 0.89,95% CI：0.85-0.94;均p < 0.001）呈负相关。 同样，较高的有益微生物评分与中度（OR = 0.91,95% CI：0.87-0.95）和重度牙周炎（OR = 0.84,95% CI：0.79-0.90;所有p < 0.001）风险降低相关。 RCS模型显示DI-GM与牙周炎之间存在线性关联。 BMI显示出显著的中介效应（4.9,95% CI：0.96-11.05%; p = 0.014)。
结论
新提出的DI-GM与牙周炎患病率呈负相关，BMI在这一关系中发挥显著的仲介作用。
1 引言
牙周炎是一种主要由菌群失调引起的慢性炎症性疾病。 其进展可导致严重后果，包括牙齿脱落、牙槽骨吸收和最终无牙症（1）。 2021年，全球超过十亿人患有重度牙周炎，年龄标准化患病率为12.5%（2）。 作为全球健康负担的主要贡献者，牙周炎不仅损害口腔健康和生活品质，还与全身性炎症和多种共病密切相关，凸显了有效预防和管理策略的必要性（3）。 因此，迫切需要探索有效的预防和管理策略来应对牙周炎的普遍性。
鉴于此背景，新兴证据表明肠道微生物群与牙周炎之间存在关键联系，强调了口腔-肠道轴在口腔和全身健康中的相互关联（4， 5）。 先前研究表明咀嚼功能在维持口腔和肠道微生物稳态以及支持营养吸收方面发挥着至关重要的作用，特别是在老年营养管理中。 此外，受损的咀嚼功能被证明会直接减少肠道微生物多样性并加剧全身炎症（6）。
飲食攝入、腸道微生物群和宿主生理構成系統穩態的基本三元組。 該三元組通過關鍵機制發揮作用，包括免疫調節和代謝平衡（7）。 不同的飲食模式對腸道微生物群產生不同的影響（8）。 高脂飲食破壞腸道微生物群，減少短鏈脂肪酸（SCFAs）並損害腸道屏障，觸發TLR4/NF-κB介導的炎症，促進肥胖和糖尿病（9）。 相反，植物性飲食模式與微生物多樣性增加和有益菌群富集（如Faecalibacterium， Bifidobacterium）相關，從而促進代謝健康並減少全身炎症（10）。 這些發現表明，針對腸道微生物群的飲食干預代表了一種改善全身健康結果（包括口腔健康）的新穎且有前景的治療策略。
基於此證據，Kase等人對106項成人研究進行了系統回顧，確定了14種影響腸道微生物群組成的關鍵飲食成分。 基於這些發現，研究人員開發了腸道微生物飲食指數（DI-GM），這是一種旨在根據飲食與腸道微生物群健康關聯來評估飲食品質的工具（11）。 值得注意的是，研究表明DI-GM與多種慢性疾病相關，包括抑鬱症（12）、糖尿病（13）和睡眠障礙（14）。 然而，DI-GM與牙周炎之間潛在關聯的研究很少。
此外，肥胖——其特徵是慢性能量失衡和脂肪組織重塑——被認為是全身炎症和代謝失調的主要貢獻者（15）。 先前研究已建立了肥胖與牙周炎（16）以及肥胖與腸道微生物群失衡（17）之間的關聯。 因此，可以合理推測，支援健康腸道微生物群的飲食模式可能通過緩解與肥胖相關的炎症和代謝功能障礙來降低牙周炎風險。
基於這些觀察，本研究調查了NHANES參與者中DI-GM指數與牙周炎患病率之間的關聯，特夜色春藥網官網 夜色春藥網線上網店 夜色春藥熱銷商品推薦 關於夜色春藥網 夜色春藥網獨家資訊 夜色春藥網半價購買 夜色春藥網配送方式別關注體重指數（BMI）的潛在仲介作用。 通過闡明這些關係，本研究旨在增強對口腔-腸道軸的理解及其對預防牙周炎的飲食策略的影響。
2 方法
2.1 數據來源
本橫斷面研究的數據來自三個連續的NHANES週期（2009-2014）。 NHANES由國家衛生統計中心（NCHS）進行，採用複雜的分層多階段概率整群抽樣設計，評估美國平民非機構化人口的健康和營養狀況。 調查方案獲得了NCHS研究倫理審查委員會的批准，所有參與者在數據收集前均提供了書面知情同意。 本二次分析符合機構審查委員會豁免資格。 詳細的抽樣方法和數據訪問程式可在
2.2 研究設計和人群
最初從2009-2014年NHANES數據週期中納入30,468名參與者，因為牙周炎數據僅在這些週期中可用。 排除了孕婦（n = 190）。 進一步排除了缺失牙周炎數據（n = 19,631）、DI-GM成分數據不完整（n = 614）和缺失BMI數據（n = 55）的參與者。 最終橫斷面分析包括9,978名參與者。 入選過程如圖1所示。
2.3 牙周炎診斷
在2009-2014年NHANES週期中，根據標準牙周評估協定，對最多28顆牙齒的六個位點（近中頰側、頰側中點、遠中頰側、近中舌側、舌側中點和遠中舌側）進行了牙周檢查。 記錄了兩個參數：臨床附著喪失（AL）和探診深度（PD）（18）。 牙周炎根據疾病控制和預防中心與美國牙周病學會聯合制定的分類標準進行定義。 輕度牙周炎定義為≥2個鄰面位點AL≥3mm且≥2個鄰面位點PD≥4mm（不在同一顆牙齒上），或≥1個位點PD≥5mm。 中度牙周炎定義為≥2個鄰面位點AL≥4mm（不在同一顆牙齒上），或≥2個鄰面位點PD≥5mm（不在同一顆牙齒上）。 重度牙周炎定義為≥2個鄰面位點AL≥6mm（不在同一顆牙齒上）且≥1個鄰面位點PD≥5mm（19）。 如果參與者符合上述任何嚴重程度標準（輕度、中度或重度），則被歸類為患有牙周炎（“是”）; 如果不滿足任何標準，則歸類為牙周健康（“否”）。
2.4 DI-GM的開發
根據Kase等人提出的標準化評分標準，確定了14種特定食物和營養素作為DI-GM的核心成分。 有益成分包括牛油果、西蘭花、鷹嘴豆、咖啡、蔓越莓、發酵乳製品、膳食纖維、綠茶（NHANES未指定茶類，因此數據不可用）、大豆和全穀物。 不利成分包括紅肉、加工肉類、精製穀物和高脂飲食（11）。 DI-GM使用2009-2014年NHANES週期的飲食回憶數據計算。 對於有益飲食成分，如果攝入量大於或等於性別特異性中位數，則參與者得分為1，低於中位數則為0。 對於不利成分，如果消費量大於或等於性別特異性中位數（或高脂飲食≥總能量攝入的40%），則得分為0，低於相應閾值則為1。 DI-GM總分計算為所有成分得分的算術和，範圍從0（最低）到13（最高），分數越高表示越接近有益飲食模式。 該總分由兩部分組成：有益成分（分數範圍：0-9）和不利成分（分數範圍：0-4）。 在分析中，DI-GM分數基於人群分佈分為四分位數（0-3、4、5和≥6）。
2.5 協變數
混雜變數的選擇由先前發表的證據和臨床相關性指導。 協變數包括年齡、性別、種族/民族、婚姻狀況、教育水準、貧困收入比（PIR）、體力活動水準、吸煙狀況、酒精消費、糖尿病和高血壓（16， 20， 21）。 在邏輯回歸分析和描述性統計中，年齡作為連續變數處理，但在亞組分析中分為三組：30-44歲、45-59歲和60-80歲。 種族/民族分為非西班牙裔白人、非西班牙裔黑人、墨西哥裔美國人或其他種族。 婚姻狀況分為已婚、與伴侶同居或獨居。 教育水平分為三類：少於9年、9-12年和超過12年。 根據美國政府指南，家庭收入根據PIR分為三組：低（PIR ≤ 1.3）、中（PIR > 1.3-3.5）和高（PIR > 3.5）。 體力活動通過自我報告的運動強度、持續時間和頻率計算每周代謝當量（MET）分鐘。 根據國際體力活動問卷評分標準分為三個水準：低（<600 MET-min/周）、中（600-3,000 MET-min/周）和高（≥3,000 MET-min/周）（22）。 吸煙狀況根據對兩個問題的回答分為從不吸煙、前吸煙者或當前吸煙者：“您一生中是否至少吸過100支香菸？ “和”您現在吸煙嗎？ “酒精消費分為三類：從不飲酒者——一生中飲酒少於12次者; 前飲酒者——報告在單一年份中飲酒至少12次但過去一年未飲酒者，或儘管過去一年戒酒但一生中飲酒≥12次者; 當前飲酒者——每年飲酒至少12次者。 流行疾病（糖尿病和高血壓）基於問卷中自我報告的醫生診斷確定。 BMI計算為體重（千克）除以身高（米）的平方。
2.6 統計分析
本研究涉及对NHANES公开可用数据集的二次分析。 连续变数表示为平均值±标准差（SD），分类变数表示为比例（%）。 根据分布正态性，使用独立样本t检验（参数）或Mann-Whitney U检验（非参数）进行连续变数的组间比较。 根据需要使用卡方（χ2）检验或Fisher精确检验分析分类变数。
对于所有分析，协变数缺失数据少于8%。 为解决缺失问题，同时保留统计功效并最小化偏差，使用R中的mice包通过链式方程进行多重插补，采用五次插补。 所有后续分析均使用插补数据集进行。
构建多变数逻辑回归模型，检验DI-GM与牙周炎之间的关联，包括按疾病严重程度分层的分析。 结果表示为调整后的比值比（ORs）及相应的95%置信区间（CIs）。 模型I未经调整。 模型II调整了年龄、性别、种族/民族、婚姻状况、教育水准和PIR。 模型III额外调整了吸烟状况、酒精消费和体力活动。 模型IV完全调整，纳入模型III协变数以及糖尿病和高血压。
使用四个结点（位于DI-GM值的第5、35、65和95百分位）的限制性立方样条（RCS）回归，评估DI-GM与牙周炎之间潜在的非线性关联。 为进一步探索潜在机制，检验了BMI在DI-GM与牙周炎关系中的潜在仲介作用。 通过三种互补方法评估中介效应：用于参数显著性检验的Sobel检验; 使用1,000次重抽样的非参数自助法估计置信区间; 以及具有正态近似的拟贝叶斯蒙特卡罗方法（1,000次类比），以进行稳健推断。
2.7 敏感性分析：亚组和多模型逻辑回归
根据年龄、性别、种族/民族、婚姻状况、教育水准、PIR、吸烟状况、酒精消费、体力活动、糖尿病状态和高血压状态进行亚组分析。 此外，使用排除缺失值观察后的原始数据集进行多模型逻辑回归分析。
所有统计分析均使用R软体4.2.2版（ The R Foundation for Statistical Computing， Vienna， Austria; ）和Free Statistics软体2.1.1版（Beijing， China; ）进行。 双尾p值<0.05被认为具有统计学意义。
