本文转载自深圳低碳饮食研究室
自从2018年8月在《柳叶刀公共卫生》（不是《柳叶刀》）杂志上发表的一项研究：《膳食碳水化合物摄入与死亡率：一项前瞻性队列研究和荟萃分析》，各国迅速出现了有许多类似的，不负责任的头条新闻——英国广播公司（BBC）的某报道标题《研究表明，低碳水化合物饮食会缩短生命》、美国CNN某报道标题《研究发现低碳水化合物和高碳水化合物饮食增加早死风险》、《悉尼先驱晨报》警告到《科学家说低碳水化合物饮食的人会死得更早！》……
一时之间，低碳饮食陷入一片声讨中……
从好的一方面看，是因为近几年低碳饮食火了！所以围绕反对低碳的新闻题目越夸张越会吸引读者，都来蹭低碳饮食的热点，很多不明所以的读者也被误导了。那么如何做一个聪明的读者，今天的文章或许对您有帮助。
首先
通常意义上，低碳水化合物饮食是指碳水化合物摄入占每日总能量的20%以下（＜100g/天）、适量蛋白质，高脂肪的饮食模式，要求食材新鲜并强调蔬菜的摄入；科研圈里，一般研究人员默认低碳水化合物饮食的定义是＜26%（碳水化合物摄入＜130g/天），而《柳叶刀公共卫生》这边文章通篇的所谓“低碳饮食”是指碳水≥37%的饮食模式，即使是荟萃分析部分也都＞26%，同样叫“低碳饮食”，但说得完全不是一回事！
因此，如果你正在进行真正的低碳饮食，别担心，这篇研究和你没啥关系！
至此你可以不再往下读了，该干嘛干嘛去。
如果你感兴趣，欢迎继续阅读，来看看这篇研究中还有哪些重大错误……
（文章有些长，阅读需要15分钟，懒得读的小伙伴也可以直接跳到文末结论处。）
1.
>>>研究简介
研究背景
Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis中的研究分为3个部分，均是基于人群的研究，所以有着固有的缺陷。
研究的第一部分纳入了15428个人，年龄范围在45-65岁，来自美国的4个不同社区，在纳入阶段完成了膳食调查问卷，研究名称Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)，年份1987-1989。研究中基本结果关注的是全因死亡率。研究的第二部分联合了ARIC的数据和七个多国家人群的meta分析研究。最后一部分评价了用动物或植物性脂肪和蛋白质代替碳水化合物会影响死亡率。
研究结果
第一部分：25年的随访中，共计6283人死亡。这部分的结论认为碳水化合物摄入在总能量50%~55%时死亡风险最低。ARIC研究中碳水化合物摄入平均为49%。文章提出碳水化合物与死亡风险的关系呈U型曲线，碳水化合物在低于30%和高于65%时都会伴随较高的死亡风险。
第二部分：对ARIC和其他七个国家人群数据进行meta分析后，发现U型曲线关系仍然存在，碳水化合物摄入小于40%和大于70%的摄入量相较于“适量的”碳水摄入量人群死亡风险较高。
第三部分：研究结果取决于宏量营养素的来源，强调动物性来源的脂肪和蛋白质的低碳水化合物饮食会增加死亡风险，来自于植物则降低死亡风险。
文章的标题源自数理统计结果吸引了大量的媒体关注。文章研究结果强调：我们估计了50岁人群中碳水供能比＜30%的人平均剩余寿命为29.1年，碳水摄入50-55%的人群平均剩余寿命33.1年……类似的，在50岁人群中碳水摄入＞65%的人群平均剩余寿命32年。
文章的标题源自数理统计结果吸引了大量的媒体关注。文章研究结果强调：我们估计了50岁人群中碳水供能比＜30%的人平均剩余寿命为29.1年，碳水摄入50-55%的人群平均剩余寿命33.1年……类似的，在50岁人群中碳水摄入＞65%的人群平均剩余寿命32年。
下面我们就这些结果的产生做以下分析——这也是这篇文章最大的问题。
2.
>>>研究缺陷
1 过度解读统计数据结果
强调一下，相关关系不代表因果关系，这是在统计上经常出现的一种谬误。
例如：我长高了，窗外的小树也长高了，经过统计数据分析，我的身高和窗外小树的高度有相关关系，但仅限于此，并不能说明我的身高和小树的高度有因果关系，即因为我长高了，所以小树长高了……
人群研究也是一样，我们观察到吃花菜的人比不吃花菜的人活的更久，并不能得出“吃花菜能使人活得更久”这样的错误结论。《柳叶刀公共卫生》这篇研究的相关关系，并不能说明人群死亡率增加确实由低碳饮食引起的。
2 饮食数据来源重大缺陷
该研究中膳食相关数据是通过专门的“食物频率问卷（FFQ）”获得的，所以问题来了：
第一：该研究利用1987年到1995年间的膳食数据，把这个数据和25年后，即2013年的全因死亡率联合起来，分析两者的相关性；请问：20多年来这群人的饮食不会发生改变吗？
第二：既然收集的80年代的人的饮食数据，研究者所谓的“低碳饮食组”中那些人到底是怎么样的低碳？80年代、美国，十有八九是快餐了，炸鸡、汉堡……和我们现在推崇的健康低碳（来源于新鲜食材的优质蛋白+绿叶蔬菜+优质脂肪）相差甚远。
第三：根据研究中基本信息表，低碳组能量摄入每天1558千卡，中等碳水组1660千卡，25年来在这项美国研究中，没有任何一个组能量摄入超过平均能量1660千卡，真的吗？（目前我国成年人能量每日推荐量：女性1800千卡/天；男性2250千卡/天）
第四：低碳组
患者较多，更倾向于去找营养师咨询，那时的营养师肯定会建议他们吃全谷物等，使碳水化合物达到糖尿病膳食指南的55%左右，实际上这部分人已经不属于低碳组了却仍然挂名在低碳组里，而且日后死亡的可能性更大，且这个死亡事件记在了低碳组，增加了低碳组的死亡率，非常不公平。
3 数据分析过程的明显失误
数据不完全调整，未考虑BMI、酒精摄入等。
文章称数据调整了年龄、种族、性别、参与研究的中心、总能量摄入、糖尿病、吸烟、体力活动、收入和教育水平。
BMI没有包括进来，似乎是一个调整遗漏，这是本文的一个缺陷。
George Henderson（推特账号puddleg）发现这项研究未提到酒精的问题，这意味着在调整混杂因素的时候也没有考虑到酒精，这也意味着研究无视了ARIC研究中使用的FFQ中关于酒精的条目（啤酒、葡萄酒、烈性酒等），这是一个重大错误。我们知道在文章基本信息列表中发现低碳组中吸烟者较多。而吸烟和饮酒具有较强的相关性，吸烟者很可能会喝酒或咖啡，这个未解释的疏漏非常可能对低碳组不利。
4 比较组样本量过小的问题
下面我们会马上讨论该研究中最大的一个问题——事实上，公平起见应该称之为“manipulation”，就是我们说的所谓“比较组样本量过小的问题”。我解释过这个问题，在这里再总结一下：
从该研究中基本信息表可以看出，研究将15428人平均分成5组，每组3085人~3086人，一端为低碳饮食，一端为高碳饮食。这是较为客观的分析数据的方法，这样画出的曲线没有偏移。
但那个抓住媒体眼球的U型曲线是怎么产生的，正文中并没有说明，在附录里我们找到了，数值都是从表1中得到的。
表1 按碳水化合物摄入量的组别划分情况表
我们可以看到，比较组样本量过小，组别的划分主观性较强，甚至碳水化合物摄入情况分布并不均匀。大部分是以10%为组距，例如40-50%，但是所谓“最佳碳水化合物组”则人为选定为50-55%，组距仅为5%，人数最多的一组有6079人，低碳组只有315人。这种主观分组就导致了我讲到的“比较组样本量过小的问题”。
怎样理解“比较组样本量过小”带来的偏倚呢？
如果有20个孩子去滑雪，其中2个孩子有自闭症。后来有2个孩子在雪崩中死亡了，1个是自闭症另一个不是，那对于非自闭症组的死亡率则是1/18（5.5%），而自闭症组孩子的死亡率则是1/2（50%），你明白了比较组过小后问题的严重性了吗？
经过这种统计学计算后的结果称：我们预计50岁的人群中碳水化合物摄入量＜30%的人群平均剩余寿命为29.1年，与碳水化合摄入在50-55%的人群平均剩余寿命为33.1年相比。同样，与碳水化合摄入在50-55%的人群平均剩余寿命为33.1年相比，50岁组人群碳水摄入＞66%时，平均剩余寿命为32年。
这些结论都是在“比较组过小”的特殊情况下进行比较分析，从而使得对照组的结果看起来更好。回到小孩滑雪的例子，如果我们用目前得到的数据，即自闭儿童组死亡率50%，非自闭组儿童死亡率5.5%，来推算自闭儿童的生存率和预期寿命则是灾难性的。这和该研究中碳水摄入＜30%组合＞65%组的情况是一样的。
5 Meta分析
文章第二部分称，联合ARIC的研究数据和其他7个人群进行meta分析，其中3个人群来自欧洲（Lagiou等—瑞典女性、Nilsson等—瑞典男性和女性、Trichopoulou等—希腊男性和女性）；2个来自美国，是哈佛最常用的，即女性护士健康研究和男性健康专业人员随访研究，两项研究的作者均为Fung等。最后2项研究是日本的Nippon研究和多国PURE研究。
文章的第二部分的目的主要是证实第一部分强调的U型曲线，研究者想要去这么做，且并非没有用一些魔法手段…
研究者决定把meta分析分成两部分：A部分包括3个欧洲的研究、Fung等合并数据后的研究和美国ARIC研究；B部分仅包含日本和PURE研究。这么做的原因，作者写道：因为与亚洲国家、低收入国家以及多国家队列研究相比欧洲和北美碳水化合物摄入明显较低，研究分为2个部分：北美和欧洲研究（平均碳水化合物摄入在50%），与适量碳水摄入组为参照属于较低的碳水化合物摄入组；亚洲和多国家研究数据（平均碳水化合物摄入在61%）与适量碳水化合物摄入组相比属于较高碳水摄入组。
翻译一下这个原因：如果我们把这些研究放在一起进行分析是得不到有意义的结果，但是如果我们把欧洲和美国放在一组，把日本和多国家研究放在一组，那么我么会得到两个有意义的结果。
PURE研究中包括亚洲、非洲、北美和南美洲、中东、欧洲的人群。如果研究者坚持要把欧洲和北美洲分在一组，那么PURE中的数据中欧洲和北美洲的数据也应该放在A组去进行meta分析！
本文小结
这篇研究的几大错误之处：
1. 过度解读统计数据结果：相关关系不代表因果关系
2. 饮食数据来源重大缺陷：饮食数据来源于20多年前，与结局间隔过长
3. 数据分析过程的明显失误：数据的不完全调整，未考虑BMI、酒精摄入等
4. 比较组过小，组别划分主观性强
5. Meta分析中PURE研究划分组别有误
此研究引起人们恐低碳最最最大的原因在于，通过不恰当分组绘制U型曲线，说低碳导致死亡率增加，寿命缩短等，但是但是但是，此“低碳”并非彼“低碳”，如果有正在执行现代健康低碳饮食的朋友看到，大可放心，继续安安心心低碳就是了~
参考资料
[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).
