Çin Sağlıklı Beslenme Endeksi ve Oluşan Obezite: Tekrarlanan Beslenme Değerlendirmeleriyle İlgili İleriye Dönük Kohort Çalışması

ÖZGÜN ARAŞTIRMA makalesi

Front. Nutr., 11 Kasım 2026

Sec. Beslenme, Obezite ve Diyetetik

Cilt 13 – 2026 | https://doi.org/10.3389/fnut.2026.1983457

• JL

  Jingjing Li 1,2†

• LL

  Ling Liu 1,2†

• YO

  Yingying Ouyang 1,2

• FP

  Fei Peng 1,2

• ZZ

  Zhuangyu Zhang 3

• YJ

  Yinan Jiang 4

• CZ

  Chi Zhang 1,2

• CG

  Chenrui Gong 1,2

• YS

  Yi Song 1,2*

• SL

  Shuang Liu 1,2*

• 1. Hubei Eyalet Hastalık Kontrolü ve Önleme Merkezi, Wuhan, Çin

• 2. Ulusal Sağlık Komisyonu Gıda Güvenliği Risk Değerlendirmesi ve Standart Geliştirme Uzmanlık Laboratuvarı, Wuhan, Çin

• 3. Jiang’an İlçe Sağlık Bürosu, Yibin, Çin

• 4. Beslenme ve Gıda Hijyeni Anabilim Dalı, Tongji Tıp Fakültesi, Halk Sağlığı Fakültesi, Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Wuhan, Çin

Makale ölçümleri

Özet

Arka plan:

Obezite, Çin’de artan bir halk sağlığı sorunu haline gelmektedir. Obezite gelişimi ile Çin Sağlıklı Beslenme Endeksi (CHEI) ile tekrar tekrar ölçülen uzun süreli beslenme kalitesi arasındaki ilişkiye dair kanıtlar sınırlıdır.

Yöntemler:

Hubei Eyaletinde toplanan longitudinal Çin Sağlık ve Beslenme Araştırması (CHNS) verilerini analiz ettik. Çalışma, 1991 ile 2023 arasında en az iki araştırma dalgasına katılan ve başlangıçta obezite olmayan, 20 yaşından büyük 1.527 yetişkini içermektedir. Her dalga beslenme, aynı üç günlük süre içinde ardışık üç 24 saatlik geriye dönük beslenme kaydı ve paralel hanehalkı gıda tartımına dayanmaktadır. Uzun süreli beslenme kalitesini, olay veya son takibe kadar mevcut CHEI puanlarının kümülatif ortalaması ile özetledik. Cox modelleri, obezite gelişimi için risk oranlarını (HR) ve %95 güvenirlik aralıklarını (GA) sağlamış; kısıtlı kübik eğriler (RCS) ilişkinin şeklini betimlemiştir.

Sonuçlar:

23.193 kişi-yıl gözlem süresi içinde (orta takip süresi 14,0 yıl) 159 yeni obezite vakası görüldü. Kümülatif ortanca CHEI puanındaki 5 puanlık artış, ayarlanmış HR değeri 0,81 (95% GI: 0,68–0,96) ile sonuçlandı ve yeni obezite riskinde %19’luk bir azalma anlamına geldi. Eğri eğrisi L biçimindeydi (doğrusallık dışı için P = 0,029): obezite riski CHEI’nin alt aralığında daha keskin bir şekilde düşerken, yüksek puanlarda belirgin bir değişim görülmedi. Bileşen analizlerinde, tam tahıl ve karışık baklagiller puanlarındaki her bir standart sapma artışı (HR = 0,69; 95% GI: 0,56–0,85) ve karanlık sebzeler puanlarındaki artış (HR = 0,78; 95% GI: 0,65–0,94) yeni obezite riskinin düşmesiyle ilişkilendirildi. Bileşenler birbirine göre ayarlandığında, yalnızca tahıl ve baklagiller arasındaki ilişki sağlam kaldı (HR = 0,73; 95% GI: 0,59–0,91).

Sonuç:

Çin’in Hubei Eyaleti’nde uzun süreli yüksek CHEI puanına sahip yetişkinlerde obezite görülme sıklığı daha düşüktü ve L biçiminde doz-yanıt deseni gözlemlendi; bu da iyileştirme potansiyelinin en iyi beslenme kalitesine sahip olmayan yetişkinlerde en yüksek olduğu izlenimini veriyor. Bulgular, beslenme kalitesinin zaman içinde iyileştirilip sürdürülmesinin obezite önlemuyla ilgili olabileceğine işaret ediyor.

1. Giriş

Obezite artık küresel ölçekte önemli bir halk sağlığı sorunu oluşturuyor ve son on yıllarda hem aşırı kilolu hem de obezite yaygınlığı belirgin biçimde arttı ( 1 ). Çin, hızlı sosyoekonomik gelişim ve derinlemesine beslenme değişimi yaşanan bir dönemde benzer bir artış yaşadı ( 2 ). 2020 Ulusal Raporu’na göre, 18 yaş ve üzeri Çinli yetişkinlerin %34,3’ü aşırı kilolu, %16,4’ü ise obezdi ( 3 ). Obezite, kardiometabolik hastalık, çeşitli kanser türleri ve erken ölüm riskini artırarak sağlığı tehdit ediyor ( 4 , 5 ). 2030 yılına kadar yetişkinlerin %65,3’ünün fazla kilolu olması öngörülüyor ve buna eşlik eden tıbsi maliyetlerin 418 milyar RMB olması tahmin ediliyor ( 6 ). Bu eğilimler, obezite önlemi için değiştirilebilir faktörlerin belirlenmesinin ne kadar gerekli olduğunu ortaya koyuyor.

Beslenme, obezitenin önlenmesinde kilit bir hedef temsil eder. Yiyecekler ve besin öğeleri birlikte tüketildiği ve alımlarının birbirleriyle ilişkili olduğu için, tüm beslenmeyi temsil eden bir indeks, tek tek öğelerin analizlerinden daha geniş bir beslenme maruziyetini yansıtabilir. Sağlıklı Beslenme Endeksi ve Akdeniz beslenme skorları gibi a priori beslenme kalitesi indeksleri, obezite ve diğer kilo ile ilgili sonuçlarla ilişki içinde geniş ölçüde incelenmiştir (7–9). Ancak gözlemlenen ilişkiler popülasyonlar veya indeksler arasında tutarlı değildir (10, 11). Bu farklar kısmen çalışma popülasyonlarındaki değişkenlikten, beslenme kalitesi indekslerinin oluşturulma biçiminden, indekslerin nasıl oluşturulup puanlandırıldığından ve obezite ile ilgili sonuçların tanımlarından kaynaklanabilir (9, 10).

Çin’deki yetişkinlerde yürütülen çalışmalar, diyet kalitesi göstergeleri ile obeziteye yönelik sonuçlar arasında tutarsız ilişkiler bildirmiştir. Kadam ve arkadaşları, 20 çalışayı (12 kesitsel ve 8 kohort) sistematik olarak gözden geçirmiş ve uluslararası kaynaklı diyet kalitesi skorlarının obeziteyle tutarsız ilişkili olurken, Çin diyetine özgü olarak uyarlanmış skorların zayıflık ve obezite sonuçlarıyla daha tutarlı ilişkili olduğunu bulmuştur. Yazarlar, bu heterojenliği çalışma popülasyonları arasındaki farklara ve Çin’de devam eden beslenme dönüşümüne bağlamıştır ( 10 ). Besin öğelerinin besin kaynakları, rafine tahıllar, yumrular ve bitkisel proteinlerin göreceli katkısı ile sodyum alım paternlerinin Çin’de Batı ortamlarından belirgin biçimde ayrılması nedeniyle, başka popülasyonlar için geliştirilen göstergeler Çin diyetine maruz kalmayı tam olarak yansıtmayabilir ( 12 ). Çin’in Sağlıklı Beslenme İndeksi (CHEI), Çin Beslenme Kılavuzları’ndan (DGC) türetilmiş ve ulusal önerilerde vurgulanan besin gruplarını içermekte, böylece Çin diyetlerinin değerlendirmesine doğrudan daha uygun hale gelmektedir. CHEI, Yuan ve arkadaşları tarafından 2011 CHNS dalgasındaki 12.473 yetişkinin verileri kullanılarak geliştirilmiş ve sosyodemografik gruplar arasında diyet kalitesini ayırt etme yeteneği ile kabul edilebilir geçerliliğe sahip olmuş, enerji alımıyla düşük korelasyon göstermiştir (|r| < 0.34) ( 13 , 14 ). Önceki çalışmalar, CHEI skorlarını kansere yönelik sonuçlar ( 15 ), frajiliti ( 16 ) ve metabolik sendrom ( 17 , 18 ) dahil olmak üzere çeşitli sağlık sonuçlarıyla ilişkilendirmiştir. Bununla birlikte, CHEI skoru ile ortaya çıkan obezite arasındaki ilişkiye dair kohort temelli kanıtlar sınırlıdır. Liu ve arkadaşları, 1997’den 2015’e kadar izlenen 6.398 CHNS katılımcısı arasında CHEI skorlarının longitudinal seyirlerini obeziteye yönelik sonuçlarla ilişkilendirmiş; ancak bu analiz, kurulan BMI kategorilerinin çapraz sınıflandırılmasıyla sınırlı kalmış, hastalığın ortaya çıkışını biçimsel bir zamana-olay çerçevesinde modellememiştir ( 19 ). Bu geçerli analiz, tekrarlanan çok dalgalı diyet değerlendirmelerini kullanarak uzun vadeli diyet kalitesini betimlemiş ve birincil sonuç olarak ortaya çıkan obeziteyi modellemiştir; böylece

mevcut literatürdeki bir boşluğun doldurulmasına katkı sağlamaktadır.

Tam beslenme kalitesi ile obezite arasındaki ilişkiler, nüfus alt grupları arasında farklılık gösterebilir; bu durum mevcut çalışmadaki katmanlı analizleri gerekçelendirmektedir. Yaş ve cinsiyet açıdan önemlidir çünkü yağlanma biyolojisi, enerji gereksinimleri ve alışılmış beslenme alışkanlıkları yaşam boyu değişmekte ve kadınlar ile erkekler arasında farklılık göstermekte; ayrıca Çin’de aşırı kilolu olma ve obezite yaygınlığı cinsiyet ve doğum kuşağına göre değişmektedir ( 2 , 3 ). Kentsel ve kırsal yerleşim yerinde yaşama açısından önemlidir çünkü Çin’deki beslenme dönüşümü dengesiz ilerlemiştir; kent sakinleri genellikle kırsal sakinlerden daha erken, daha çeşitli ve enerji yoğunluğu yüksek beslenme düzeni benimsemektedir ( 20 ). Evlilik durumu ve eğitim düzeyi açından önemlidir çünkü bunlar ortak hanehalkı beslenme ortamını, beslenme okuryazarlığını ve beslenme önerilerini uygulamaya dönüştürme kapasitesini şekillendirmektedir ( 13 ). Sigara kullanımı ve alkol tüketimi açıdan önemlidir çünkü her ikisi de tat algısını, iştahı ve enerji metabolizmasını etkilemekte ve kendileri de ağırlık düzenlemesi ile ilişkilendirilmektedir ( 21–23 ). Fiziksel aktivite ve toplam enerji alımı açıdan önemlidir çünkü enerji dengesini belirlemekte ve beslenme kalitesi with obezite arasındaki ilişkiyi değiştirme özelliğine sahip olabilmektedir ( 24 , 25 ). Çin bağlamında, hem zayıflık hem de obezitenin birlikte var olduğu ve kırsal-kent eşitsizliklerinin hâlâ belirgin olduğu bir ortamda ( 2 , 3 , 10 ), gözlemlenen ilişkinin düzgün mü yoksa belirli nüfus alt gruplarına özgü mü olduğunu belirlemek için bu özelliklere göre katmanlama gerekmektedir.

Yiyecek kalitesi ve obezite üzerine yapılan çalışmaların çoğu kesitsel tasarımlar kullanmış veya beslenmeyi yalnızca başlangıç aşamasında değerlendirmiştir ( 10 , 11 ). Beslenme zamanla değişebileğinden, tek bir değerlendirme alışkanlık haline gelmiş beslenmeyi veya uzun süreli beslenme maruziyetini yeterli biçimde yansıtmayabilir ( 26 ). Tekrarlanan beslenme değerlendirmeleri, takipte alınan beslenme miktarındaki değişimleri dikkate almayı; kümülatif ortalamalar ise uzun süreli beslenmeyi daha iyi betimlemeyi sağlar ( 26 , 27 ). Buna karşılık, tekrarlanan beslenme değerlendirmeleri kullanılarak uzun süreli CHEI temelli yiyecek kalitesi ile yeni ortaya çıkan obezite riski arasındaki ilişkiye dair ileriye dönük kanıtlar oldukça sınırlıdır. Bu nedenle Çin Sağlık ve Beslenme Araştırması’nın (CHNS) verilerini kullanarak kümülatif ortalamalı CHEI puanlarının Çin’deki yetişkinlerde yeni ortaya çıkan obezite ile ilişkili olup olmadığını ve bu ilişkinin yaş, cinsiyet, ikametgâh, medeni durum, eğitim, sigara kullanımı, alkol kullanımı, fiziksel aktivite, enerji alımı ve hipertansiyon açısından değişip değişmediğini incelemiş; bulguların Çin’de obezitenin önlenmesine yönelik nüfus temelli beslenme yaklaşımlarına dair anlamlı kanıtlar sunması beklenmektedir.

2 Yöntemler

2.1 Çalışma tasarımı ve nüfus

Bu analiz, 1991 ile 2023 yılları arasında yürütülen 10 anket dalgasını (1991, 1993, 1997, 2000, 2004, 2006, 2009, 2011, 2015, 2023) içeren CHNS’in Hubei bileşeninden elde edilen verileri kullandı. Anket; sosyodemografik özellikler (yaş, eğitim, gelir gibi), ekonomik durum, beslenme alımı, yaşam tarzı davranışları ve sağlık sonuçları dahil olmak üzere çoklu alanlarda bilgi topladı. Çalışmanın ayrıntılı tasarımı başka yerlerde açıklanmıştır (28–30). Kısa özetle, CHNS çok aşamalı katmanlı rastgele küme örnekleme tasarımını kullandı. Hubei’de iki şehir (Jingzhou ve Shiyan) ve dört ilçe (Hong’an, Zaoyang, Tianmen ve Chibi) seçildi. Şehirler gelire göre katmanlandırıldı ve büyük şehirlerden biri, düşük gelirli orta büyüklükteki şehirlerden de biri rastgele seçildi. İlçeler gelire göre katmanlandırıldı ve ağırlıklı örnekleme şeması kullanılarak rastgele seçildi; bu şema bir yüksek gelirli, iki orta gelirli ve bir düşük gelirli ilçeden oluşuyordu. Her şehirdeki iki kentsel ve iki banliyö topluluğu ile her ilçedeki bir topluluk ve üç doğal köy de anket alanları olarak rastgele seçildi. Her alanda 20 hane rastgele seçildi ve 2 yaşından büyük tüm hane bireyleri çalışmaya dahil edildi. Bu tasarıma göre Hubei örneği, kent-kır dağılımı, ekonomik gelişme düzeyi ve coğrafi özellikler bakımından önemli ölçüde içsel heterojenliğe sahiptir ve eyalet içindeki kentsel, banliyö ve kırsal alanlar arasındaki farkları yansıtır. Ancak CHNS, ulusal düzeyde temsilci bir örneklem değildir ve eyalet düzeyinde de temsilci değildir; Hubei örneği, eyalet içindeki kent-kır yerleşim yerleri ve gelir düzeylerindeki değişkenlik aracılığıyla sağlık ve beslenme durumundaki çeşitliliği yakalamak üzere tasarlanmıştır. Etik onay, Çin Hastalık Kontrolü ve Önleme Merkezi Beslenme ve Sağlık Ulusal Enstitüsü Etik Kurulundan (Onay No. 2022–024) alınmış ve tüm katılımcılar yazılı bilgilendirilmiş onam vermiştir.

Mevcut çalışma, 1991 ile 2023 yılları arasında anketleri tamamlayan, tam beslenme değerlendirmesi verisi ve BMI ölçümlerine sahip 20 yaşından büyük yetişkinleri içermektedir. Hamile veya emziren kadınlar ile makul olmayan günlük enerji alımına sahip bireyler (<500 veya >5.000 kcal/gün) çalışmadan hariç tutulmuştur. Geriye kalan 2.303 uygun katılımcıdan, başlangıçta obezite yaşayan 121’i ve yalnızca tek bir anket turuna katılan 655’i daha sonra hariç tutmuştur. Nihai analiz örneği, en az iki anket turundan veri sağlayan 1.527 yetişkinden oluşmaktadır (Ek Figure S1).

2.2 Beslenme alımının değerlendirmesi

Her CHNS dalgasında katılımcılar, üç ardışık anket gününün her birinde 24 saatlik beslenme geri dönüşümü sağlamıştır: ikisi iş günlerine, üçüncüsü ise bir hafta sonuna denk gelmiştir (Ek Figure S2). Bu üç gün boyunca, evdeki yiyeceklerin, yemek yağlarının ve baharatların stoklarındaki değişimler tartılarak kaydedilmiştir. Eğitilmiş görüşmeciler, standartlaştırılmış soru formları ve uygulama kılavuzlarıyla evlere yüz yüze ziyaretlerde bulunmuş, her bir katılımcı için önceki 24 saat içinde tüketilen tüm yiyecekleri ve buna karşılık gelen miktarları kaydetmiştir. Ardından, her bir anket dalgası için ortalama günlük yiyecek tüketimi ayrı ayrı hesaplanmış ve her bir katılımcının enerji ve besin öğesi alımları tahmin etmek için Çin Yiyecek İçerik Tablosu kullanılmıştır. Ev düzeyinde tüketilen yemek yağları ve baharatlar, her bir aile üyesinin beslenme enerji alımıyla orantılı olarak dağıtılmış; bireysel yemek yağı, tuz ve diğer baharat tüketimi ayrıca hesaplanmıştır. Beslenme kodlama yöntemleri anket dalgaları boyunca tutarlı olmuş, yiyecek öğeleri uygun Çin Yiyecek İçerik Tablosu sürümüyle eşleştirilmiştir.

Beslenme verilerindeki eksiklik düzeyi, Ek Tablolar S7 ve S8’de gösterilmektedir. Her bir dalga için toplam katılımcı sayısı 1.527’dir. Beslenme verisi bulunan katılımcıların oranı %37,59 (2023) ile %69,29 (1997) arasında değişmektedir. İki ile 9 arasında dalga tamamlayan katılımcı sayısı 145 ile 193 arasında değişmektedir. Toplam 176 katılımcı (%11,53) beslenme değerlendirmesinin tüm 10 dalgasını tamamlamıştır.

2.3 CHEI’nin hesaplanması

Genel beslenme kalitesini, tam puanlama çerçevesi daha önce ayrıntılı biçimde anlatılan DGC-2016 temelli önden tanımlı bir gösterge olan CHEI kullanarak değerlendirdik. Kısa biçimiyle CHEI, 17 bileşenden oluşuyor: yeterli alım için önerilen 12 uyumluluk bileşeni (toplam tahıl, tam tahıl ve karışık baklagil, toplam sebze, koyu renkli sebze, kök sebze, baklagil, süt ürünleri, yumurta, balık ve deniz ürüneli gıdalar, kümes hayvanı eti, kuruyemiş, meyve) ve sınırlı alım için önerilen 5 moderasyon bileşeni (kırmızı et, yemeklik yağ, sodyum, ek şeker, alkol). Puanlamada uyumluluk bileşenlerine pozitif monoton puanlar verildi; alım olmadığında 0 puan, önerilen alım düzeyine veya üzerine çıkıldığında ise tam puan verildi. Moderasyon bileşenleri ters monoton bir yaklaşımlla puanlandı ve alım arttıkça puanlar doğrusal olarak azaldı. On iki bileşen 0-5 ölçeğinde, sodyum, meyve ve yemeklik yağ ise 0-10 ölçeğinde puanlandı. Bileşen puanları toplandığında 0 ile 100 arasında bir toplam elde edildi; daha yüksek toplamlar DGC-2016’ya daha yakın uyumu ve daha olumlu genel beslenme örüntüsünü yansıtıyordu. Uzun süreli beslenme kalitesini yakalamak için, olgu oluşturan katılımcılarda obezite başlangıcına, olgu olmayanlarda ise son takip anketine kadar geçen süredeki tüm kullanılabilir beslenme değerlendirmelerini kullanarak kümülatif ortalamalık CHEI puanlarını hesapladık.

2.4 Obezite için tanı kriterleri

Obezite, Çin Yetişkinlerde Kilo Kriterleri (WS/T 428-2013) temel alınarak ölçülen vücut kitle indeksi (VKI) 28 kg/m² ve üstü olarak tanımlandı ( 31 ). Boy ölçümleri kalibre edilmiş taşınabilir stadiometre ile, vücut ağırlığı ise elektronik dijital terazi ile alındı. VKI, vücut ağırlığının (kg) kare boyuna (m²) bölünmesiyle hesaplandı. Obezite gelişimi, obezite olmayan katılımcılar arasında takip süresince obezite oluşumu olarak tanımlandı.

2.5 Kofaktörler

Her anket dalgasında, sosyodemografik özellikler, yaşam tarzı davranışları ve kronik hastalık öyküsüne ilişkin anket verileri toplanmıştır. Seçilen korelasyon değişkenleri yaş (sürekli, yıl), cinsiyet (erkek; kadın), ikametgah (kentsel; kırsal), medeni durum (bekâr; evli), eğitim düzeyi (ilkokul veya altı; orta okul; lise veya üstü), sigara kullanımı (yok; var), alkol kullanımı (yok; var), fiziksel aktivite düzeyi (hafif; orta; yoğun) ve enerji alımı (sürekli, kalori/gün) şeklindedir. Analitik veri setine dahil edilen neredeyse tüm korelasyon değişkenleri eksiksizdi ve katılımcılarda eksiklik yoktu; yalnızca eğitim düzeyi, tüm değişkenler içinde en yüksek oranda eksik veri göstermiş ve bu oran %10,3 olarak kaydedilmiştir. Başka hiçbir korelasyon değişkeninin eksik oranı %0,6’yı aşmamıştır (Ek Tablo S9). Tansiyon, eğitimli personel tarafından standart bir manometre ile üç kez ölçülmüş ve üç ölçümün ortalaması kullanılmıştır. Katılımcılar, ortalaması sistolik basıncın ≥140 mmHg, diastolik basıncın ≥90 mmHg olması ya da önceki bir tanının konulması veya tansiyon düşürücü ilaç kullanımı bildirmeleri durumunda hipertansiyonlu olarak sınıflandırılmıştır. Açlık kan şekeri ve glikozile hemoglobin (HbA1c) biyokimyasal analizlerle ölçülmüştür. Diyabet; açlık kan şekerinin ≥7,0 mmol/L, HbA1c’nin ≥6,5% olması, bir hekim tarafından konulan tanı veya diyabet için devam eden tedavi ile belirlenmiştir. Modellerde, diyete ait olmayan tüm korelasyon değişkenleri için başlangıç değerleri kullanılmıştır.

2.6 İstatistiksel analiz

Cümüleva CHEI puanları çeyrekliğe ayrıldı. Başlangıçta kategorik değişkenler n (%) olarak, sürekli değişkenler ise ortalama (SD) olarak sunuldu. Dört CHEI grubu arasındaki katılımcı özellikleri ve cümüleva beslenme alımları arasındaki farklar, kategorik ölçümler için ki-kare testi ve sürekli ölçümler için Kruskal–Wallis testi ile değerlendirildi. Eksik veriler, R’daki mice paketiyle uygulanan zincirli denklemlerle çoklu imputasyon (eksik veri tamamlama) kullanılarak işlendi. Çok değerli kategorik değişkenler (eğitim, medeni durum ve fiziksel aktivite) çok terimli lojistik regresyonla, sigara ve alkol kullanım durumu ise ikili lojistik regresyonla tamamlandı. Eksik değeri olmayan değişkenler (yaş, cinsiyet ve ikamet) tamamlanmadı.

Tam beslenme bilgisi içeren ilk geçerli anket temel (baseline) olarak alındı. Takip, bu anketten obezitin tespit edildiği ilk ziyaret, takipten kayıp veya 2023 anketinden biri gerçekleşene kadar sayıldı. Obezite gelişen katılımcılarda olay zamanı, BMI ilk kez obezite eşiğine ulaştığı anket dönemi olarak belirlendi. İnsidans oranları 1.000 kişi-yıla göre ifade edildi. Obezite insidansı için Cox orantılı risk modelleri uyarlandı; maruziyet olarak CHEI puanı, zaman ölçeği olarak ise geçen takip süresi kullanıldı. CHEI, hem çeyrekler hem de 5 puanlık artış başına sürekli değişken olarak değerlendirildi. Orantılı risk varsayımını değerlendirmek için Schoenfeld artıkları incelendi ve ihlal tespit edilmedi. Risk oranları (HR) ve %95 güvenirlik aralıkları (GA), en düşük çeyrek (Q1) referans alınarak tahmin edildi. Model 1 cinsiyet, yerleşim alanı, medeni durum, eğitim düzeyi ve sürekli değişken olarak girilen yaş ile düzeltildi. Model 2’ye ek olarak sigara kullanımı, alkol tüketimi, fiziksel aktivite düzeyi, tip 2 diyabet ve hipertansiyon dahil edildi. Model 3, ayrıca kümülatif ortalama toplam enerji alımını sürekli değişken olarak içeriyor. Doğrusal eğilim, katılımcılara kendi çeyreklerinin ortanca CHEI değeri atanıp bu değerin sürekli olarak girilmesiyle değerlendirildi. Doğrusallıktan sapmaları incelemek için 10., 50. ve 90. yüzdelik dilimlerde düğüm noktaları kullanılan kısıtlı kübik eğriler kullanıldı. Eğri uylandırılmadan önce 1.–99. yüzdelik dilim aralığının dışında kalan CHEI gözlemleri hariç tutuldu ve 10. yüzdelik dilim referans değer olarak alındı.

Olası etkileşim etkileşimi, cinsiyet (erkek veya kadın), yaş (<45 veya ≥45 yaş), medeni durum (bekar veya evli), ikametgah (kentsel veya kırsal), eğitim (ilkokul veya altı ile ortaokul veya üstü arasında), sigara kullanımı, alkol tüketimi, hipertansiyon, fiziksel aktivite (hafif-orta veya yoğun) ve toplam enerji alımı (<2.258 veya ≥2.258 kcal/gün, medyan üzerinden ayrılarak) katmanları boyunca incelendi. Bu faktörlerin dahil edilmesi, önceki bulguların beslenme örüntüleri ve obezite riskinin demografik, sosyoekonomik ve yaşam tarzı özelliklerine göre değişebileceğini göstermesi; böylece uzun süreli beslenme kalitesi ile ortaya çıkan obezite arasındaki ilişkinin potansiyel olarak değişmesine yol açmasıdır ( 32 ). Sürekli CHEI puanı ile her bir katmanlaştırıcı faktör arasında etkileşim, etkileşim için p değerini elde etmek üzere tamamen uyarlanmış modele eklendi. Her bir katmanlandırılmış analizde, katmanları tanımlayan faktör ayarlama kümesinden çıkarıldı. Bireysel beslenme bileşenlerinin genel ilişkiye katkılarını değerlendirmek için, tamamen uyarlanmış Cox modeli her bir CHEI bileşen puanı için ayrı ayrı uyarlandı. Bileşenler arasındaki olası çoklu bağlantılılık, çiftli Pearson korelasyon katsayıları kullanılarak incelendi (Ek Figure S3). Bileşen puanları arasındaki çiftli korelasyonlar genel olarak zifti, yalnızca toplam sebzeler ile koyu sebzeler arasında orta düzeyde bir korelasyon vardı (r = 0.42). Karşılıklı olarak uyarlanmış bileşen analizleri, örtüşmeyen tüm CHEI bileşenlerinin aynı anda Cox modele dahil edilmesiyle gerçekleştirildi; kovaryatlar Modeller 1–3 ile aynıydı. Koyu sebzeler toplam sebzeler içinde, tam tahıllar ve karışık baklagiller ise toplam tahıllar içinde yer aldığından, her bir iç içe geçmiş çiftin iki bileşeni, tanımsal örtüşme nedeniyle aynı modele dahil edilmedi. Ek şeker bileşeni, tüm katılımcıların maksimum puanı alması ve katılımcılar arasında değişkenlik kalmaması nedeniyle karşılıklı uyarlanmış modellerden çıkarıldı. Sodyum ters puanlandı; daha yüksek sodyum puanı daha düşük alımı ifade eder ve tahmini buna göre yorumlandı.

Dayanıklılık, beş ek analizle değerlendirildi: (1) ilk iki takip yılında obez hale gelen katılımcılar çıkarıldı; (2) temel değerlendirmede miyokardiyal infarktüs, inme veya tip 2 diyabeti olan katılımcılar çıkarıldı; (3) birincil model, Model 3 değişkenlerinden hiçbir eksikliği olmayan katılımcılar arasında tam olgu analizi olarak tekrarlandı; (4) birincil modele temel değerlendirmede sürekli bir değişken olarak (kg/m2) BMI ek olarak düzeltildi; ve (5) birincil modele giriş dalgası kategorik bir değişken olarak (1991; 1993; 1997; 2000; 2004; 2006; 2009; 2011; 2015) ek olarak düzeltildi.

Tüm istatistiksel analizler SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) ve R 4.3.2 (R Development Core Team, Vienna, Austria) kullanılarak gerçekleştirildi. İstatistiksel testler iki yönlüydü ve p < 0.05 anlamlılığı ifade etti.

3 Bulgular

3.1 Temel özellikler

1.527 katılımcının 49.1’i erkek olup ortalama temel yaş 47.4 yaşında (SS, 16.0)ydı. Kümülatif ortanca CHEI puanına göre katılımcı özellikleri Tablo 1’de sunulmuştur. CHEI çeyrekleri arasında yaş, ikamet alanı, medeni durum, eğitim düzeyi, alkol tüketim durumu, fiziksel aktivite düzeyi, hipertansiyon ve birkaç beslenme değişkeni açısından farklar gözlemlendi (tüm genel p < 0.05). Alt çeyreklerle karşılaştırıldığında, Q4’teki katılımcılar daha genç olma, şehir sakinleri, evli, daha yüksek eğitimli ve hafif fiziksel aktiviteyle uğraşma eğilimindeydi (tüm genel p < 0.05). Beslenme profilleri de çeyrekler arasında farklıydı: Q4’teki katılımcılar genellikle daha fazla protein, tam tahıl ve karışık bakliyat, soya fasulyesi, süt ürünleri, yumurta, balık ve deniz ürünlery, kümes hayvanları, tohum ve kuruyemiş ve meyve tüketirken, daha az toplam enerji, karbonhidrat, toplam tahıl, yemek yağı ve sodyum tüketmişlerdi (tüm genel p < 0.05).

Tablo 1

Temel karakteristikler ve CHEI puanına göre kuartillere ayrılmış kümülatif ortalama beslenme alımları.

CHEI, Çin Sağlıklı Beslenme Endeksi; SD, standart sapma.

3.2 CHEI puanının başlangıç obezite ile ilişkisi

Ortalama 14.0 yıl (IQR: 7.0–24.0) takipte, katılımcılar 23.193 kişi-yıl katkıda bulundu ve 159 yeni obezite vakası belirlendi. Bu vakalar kohortun %10.41’ini temsil ediyor ve kişi-yıla 6.86 incidence oranına karşılık geliyor. Ham modelde, tüm kuartil tahminleri Q1’e göre istatistiksel olarak anlamlıydı (HR’lar 0.50–0.60) ve her 5 puanlık artış, HR’ın 0.74 (95% IG: 0.63–0.88) olmasıyla ilişkilendirildi. Sosyodemografik faktörlerin (Model 1) ve yaşam tarzı ve sağlıkla ilgili faktörlerin (Model 2) düzeltilmesi, Q2 ve Q4 tahminlerini sıfıra yaklaştırdı; buna karşılık Q3 tahmini anlamlı kaldı (sırasıyla 0.58 ve 0.61). Tam düzeltilmiş Model 3’te, Q3 ve Q4 tahminleri sırasıyla 0.65 (95% IG: 0.42–1.00) ve 0.78 (95% IG: 0.49–1.24) iken, her 5 puanlık daha yüksek CHEI puanı için HR 0.81 (95% IG: 0.68–0.96; eğilim için P = 0.188) olarak bulundu (Tablo 2). Q3 tahmini, her modelde Q4 tahmininden daha güçlüydü; bu da ilişkinin, monoton bir gradyan tarafından değil, esas olarak CHEI dağılımının en düşük kuartili ile orta-üst aralığı arasındaki fark tarafından sürüldüğünü gösteriyor.

Tablo 2

CHEI puanı ile ortaya çıkan obezite arasındaki ilişki.

Model 1 yaş, cinsiyet, yerleşim alanı, medeni durum ve eğitim düzeyi açısından düzeltilmiştir. Model 2 ayrıca sigara kullanımı, alkol tüketimi, fiziksel aktivite düzeyi, tip 2 diyabet ve hipertansiyon açısından düzeltilmiştir. Model 3 buna ek olarak kümülatif ortalamaya göre toplam enerji alımı açısından düzeltilmiştir. Kalın değerler istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkiyi gösterir (95% IG 1,00 değerini içermez).

Uyarlanmış RCS modelinde CHEI puanı, yeni başlayan obezite ile anlamlı L-şekilli doğrusal olmayan bir ilişki göstermiştir (doğrusal olmama için P = 0,029, Şekil 1). Obezite riskinin en düşük olduğu nokta, çalışma popülasyonundaki ortanca değere karşılık gelen yaklaşık 47 CHEI puanında gözlemlenmiştir. CHEI puanları 47’nin altında olduğunda obezite riski, CHEI puanları arttıkça hızla azalmış; puan 47’yi aştığında ise risk bir plato oluşturmuştur. Bu örüntü, daha yüksek CHEI puanı düzeylerinde ilişkinin zayıflamasıyla uyumludur ve bu düzeyin üzerinde beslenme kalitesinde sağlanan ek iyileşmelerin obezite riski üzerinde sınırlı ek fark bıraktığını göstermektedir.

Şekil 1

Tabakalı sonuçlar Şekil 2’de sunulmuştur. Alkol kullanım durumu dışındaki diğer alt grup faktörleri boyunca anlamlı etkileşim gözlemlenmemiştir (tümü için etkileşim için P > 0,05). Alkol kullanımı istisna olmuş, etkileşim için p değeri 0,041 olarak bulunmuştur. Alkol kullanmayanlar arasında, her 5 puan daha yüksek CHEI puanı, yeni başlayan obezite riskinde %37 düşüklükle ilişkilendirilmiştir (OR = 0,63, %95 IG: 0,49–0,83). Alkol kullananlar arasındaki tahmin sıfıra yakınmış ve istatistiksel olarak anlamlı olmamıştır (OR = 1,03, %95 IG: 0,77–1,38). Geri kalan etkileşim testleri sıfır olsa da, kadınlarda (OR = 0,63, %95 IG: 0,48–0,82), evli olanlarda (OR = 0,76, %95 IG: 0,62–0,94), sigara içmeyenlerde (OR = 0,70, %95 IG: 0,56–0,89), daha düşük eğitim düzeyine sahip katılımcılarda (OR = 0,58, %95 IG: 0,43–0,79) ve hafif fiziksel aktiviteye sahip olanlarda (OR = 0,69, %95 IG: 0,49–0,96) ters yönlü tahminler gözlemlenmiştir.

Şekil 2

3.3 Bireysel CHEI bileşenleri ve yeni başlayan obezite

Ek Tablo S6, bileşenlere özgü tahminleri sunmaktadır. Ham modelde, tam tahıl ve karışık baklagiller, toplam sebzeler, koyu sebze, yumurta, meyveler ve sodyum (daha yüksek sodyum skoru daha düşük alımı gösterir) için daha yüksek bileşen skorlarının obezite oluşumu ile düşük ilişkilendirildiği bulunmuştur; buna karşılık gelen OR’lar (95% IG) sırasıyla 0,70 (0,57–0,87), 0,78 (0,66–0,91), 0,75 (0,63–0,90), 0,82 (0,67–0,99), 0,73 (0,57–0,93) ve 0,73 (0,60–0,89) olarak bildirilmiştir. Buna karşılık, soya fasulyesi skoru pozitif ilişkilendirilmiştir (OR 1,23, 95% IG: 1,03–1,46). Bu tahminler, sodyum tahmininin zayıflaması ve artık anlamlı olmaması dışında Modeller 1 ve 2 boyunca büyük ölçüde değişmemiştir. Model 3’te tam tahıl ve karışık baklagiller (OR 0,69, 95% IG: 0,56–0,85) ve koyu sebze (OR 0,78, 95% IG: 0,65–0,94) anlamlı kalmış; toplam sebze, yumurta ve meyvelere ait tahminler sıfıra yakınsamıştır. Model 3’teki soya fasulyesi tahmini 1,24 (95% IG: 1,01–1,50) olarak hesaplanmıştır. Karşılıklı ayarlanmış modellerde, tam tahıl ve karışık baklagillere ait ters ilişki özünde değişmemiş ve Modeller 1–3 boyunca istatistiksel olarak anlamlı kalmıştır (Model 3’te OR 0,73, 95% IG: 0,59–0,91); bu da söz konusu ilişkinin diğer beslenme bileşenlerinden bağımsız olduğunu göstermektedir. Koyu seze için hesaplanan tahmin Model 3’te zayıflamıştır (OR 0,83, 95% IG: 0,69–1,00) ve artık istatistiksel olarak anlamlı olmamıştır; ancak Modeller 1 ve 2’deki tahminler anlamlı kalmıştır (sırasıyla OR 0,80, 95% IG: 0,67–0,96 ve OR 0,81, 95% IG: 0,67–0,98). Önceden soya fasulyesi bileşeni için gözlemlenen pozitif ilişki, karşılıklı ayarlamadan sonra belirginliğini kaybetmiştir (Model 3’te OR 1,19, 95% IG: 0,96–1,47). Toplam sebze, yumurta, meyve ve sodyum dahil diğer bileşenler, karşılıklı ayarlanmış modellerde obezite oluşumu ile anlamlı biçimde ilişkilendirilmemiştir.

3.4 Duyarlılık analizleri

Ana tahmin, duyarlılık analizlerinde neredeyse değişmedi. İki yıl içinde ortaya çıkan olguların çıkarılması sonrasında Model 3 OR’ı 0,79 (95% IG: 0,66–0,95), analiz yalnızca tam olgularla sınırlandığında 0,80 (95% IG: 0,67–0,96), tabanda miyokardiyal infarktüs, inme veya tip 2 diyabeti olan katılımcıların çıkarılması sonrasında 0,81 (95% IG: 0,68–0,96), taban BMI için ek düzeltme sonrasında 0,78 (95% IG: 0,66–0,93) ve giriş dalgası için ek düzeltme sonrasında 0,77 (95% IG: 0,65–0,92) olarak bulundu (Ek Tablolar S1–S5). Bu analizler boyunca karşılaştırılabilir tahminler, birincil sonucun alternatif analiz koşulları altında kararlı olduğunu göstermektedir.

4 Tartışma

1991 ile 2023 yılları arasında toplanan prospektif verileri kullanarak, daha yüksek kümülatif ortanca CHEI puanlarının obezite oluşumu ile düşük ilişkilendirildiğini bulduk. Model 3’te, 5 puan daha yüksek bir CHEI puanı, obezite oluşumu riskinde %19’luk bir azalma ile ilişkilendirildi. RCS sonuçları L-şekilli doz-yanıt örüntüsünü gösterdiği için, bu sürekli tahmin gözlemlenen puan aralığı boyunca bir ortanca olup, düzgün bir doğrusal eğim değildir. Obezite oluşumu tahmini, daha düşük CHEI puanı düzeylerinde daha dik azalırken, eğri yaklaşık 47 puanda düzleşmeye başlıyor. Katmanlı analizler, alkol tüketimi için istatistiksel olarak anlamlı bir etkileşimi daha belirgin şekilde gösterdi. Bileşen düzeyinde, tam tahıllar ve karışık baklagiller ile karanlık sebzeler için daha yüksek puanlar, obezite oluşumu ile ters ilişkilendirilirken, soya fasulyesi bileşeni puanı pozitif bir ilişki gösterdi ve tam tahıllar ile karışık baklagiller arasındaki ilişki, bileşenler karşılıklı olarak düzeltildiğinde en dayanıklı olduğu ortaya çıktı. Genel olarak bu sonuçlar, Çin yetişkinlerinde uzun süreli diyet kalitesi ile obezite oluşumu arasındaki ilişkiye dair uzun süreli kanıtları genişletmektedir.

Bulgularımız, genel beslenme kalitesinin daha olumlu obezite sonuçlarıyla ilişkilendirildiğine dair önceki bulgularla büyük ölçüde uyumludur ( 33 , 34 ). Ancak Çin nüfuslarında elde edilen bulgular tutarsızdır ( 10 ). Cui ve arkadaşları, Hubei Eyaleti’nden yetişkinleri içeren kesitsel bir analizde, yüksek CHEI puanlarının metabolik sendrom ve merkeziy obeziteyle ters ilişkili olduğunu bildirmiştir ( 18 ); bu bulgu, genel beslenme kalitesinin daha positive obezite sonuçlarıyla ilişkilendirilebileceği olasılığını desteklemektedir. Bununla birlikte, onların ölçtüğü sonuç tek bir zaman noktasında değerlendirilen yaygın merkeziy yağlanma iken, bizim ölçtüğümüz sonuç uzun süreli takipte BMI üzerinden tanımlanan yeni başlangıçlı genel obezitedir. Orijinal CHNS tabanlı CHEI geçerlilik çalışmasında Yuan ve arkadaşları, normal kilolu, fazla kilolu ve obez yetişkinlerde CHEI puanlarının temel değerlerde birbirine benzediğini bildirmiştir ( 13 ). Bu bulgu bizim bulgularımızla doğrudan karşılaştırılamaz; çünkü tek bir dalgada yapılan kesitsel bir karşılaştırmaya dayanıyordu, zaman içindeki yeni obezite olgularının ortaya çıkışına değil ve geçerlilik örneklemi birden fazla eyaleti kapsarken, analiz örneklemimiz CHNS’nin Hubei bileşeninden alınmıştır. Daha geniş ölçüde, Kadam ve arkadaşları, beslenme kalitesi göstergeleri ile yağlanma arasındaki ilişkinin gücünün Çin çalışmalarında, sonucun BMI ile tanımlanan obezite mi yoksa merkeziy yağlanma mı olduğuna ve tasarımın kesitsel mi yoksa ileriye dönük (prospektif) mi olduğuna göre değiştiğini belirtmiştir ( 10 ). Bu çalışma, o derlemeye dahil edilen kesitsel çalışmaların çoğundan, tekrarlanan beslenme değerlendirmeleri, kümülatif ortalamaya dayalı bir CHEI puanı ve resmi bir olaya ulaşma zamanı soncu kullanmasıyla ayrılır; bunlar birlikte ters nedenselliğin ve kısa süreli beslenme değişkenliğinin etkisini azaltır ( 26 , 27 ).

Geçtiğimiz üç dekatta Çin beslenmesi, hayvansal kaynaklı gıdalar, tüketilebilir yağlar ve işlenmiş gıdalar tüketiminde artışa, ayrıca beslenme örüntüleri ve bu geçişin hızındaki bölgesel ve kırsal-şehir farklarının sürüp gitmesine yönelmiştir ( 20 ). Verilerimizin 1991 ile 2023 yıllarını kapsaması nedeniyle, kümülatif ortalama CHEI, hem gıda ortamının hem de altta yatan beslenme alışkanlıklarının önemli ölçüde değiştiği bir dönemi özetlemektedir; bu nedenle daha erken ya da daha dar takvim dönemlerini kapsayan çalışmalar ya da daha şehirleşmiş ortamlardan alınan örneklerle yürütülen çalışmaların tahmin ettiği ilişkiler, burada gözlemlenenlerden farklı olabilir. İndekslerin kendisinin oluşturulması ve puanlandırılması da çalışmalar arasında farklılık göstermektedir. Çin nüfusu için Diet Balance Index (DBI-16) gibi birkaç indeks geliştirilmiştir; DBI-16, DGC temeline dayanarak oluşturulmuştur. DBI-16, iki yönlü puanlandırma yöntemi kullanır; bu yöntemde pozitif puanlar aşırı tüketimi, negatif puanlar ise yetersiz tüketimi gösterir ve bu durum indeksin istatistiksel analizlerde ve sonraki beslenme-hastalık çalışmalarında kullanımını sınırlamaktadır ( 35 ). Bu görüşler göz önüne alındığında, biz DGC-2016 temeline dayalı olarak 17 gıda grubuna bileşen başına maksimum puanlar (5 ile 10 arasında) atayan ve böylece bitkisel kaynaklı gıda gruplarına, tam tahıllara ve karışık baklagillere, ayrıca pişirme yağları, sodyum ve alkol gibi ılımlılık bileşenlerine ağırlık veren CHEI’yi kullandık. CHEI, sürekli bir puanlandırma yaklaşımı olarak oluşturulduğu için tekrarlanan değerlendirmeler boyunca beslenme kalitesindeki değişimleri yakalayabilir ve uzun süreli takipte kümülatif ortalamanın hesaplanmasını destekler ( 13 ). Ayrıca CHEI, gıda gruplarının çoğuna enerji yoğunlığı (1.000 kcal başına) ve birkaçına ise standart porsiyonlar üzerinden puan verir; bu da mutlak tüketimlerin belirsizliğini en aza indirir ve gıda gruplarının bir ölçek üzerinden nicelendirilmesini sağlar ( 13 ). Buna karşılık, Healthy Eating Index-2015 veya alternatif Akdeniz Beslenmesi puanı gibi nüfuslar için geliştirilen indeksler, süt ürünleri, zenginleştirilmiş tahıllar ve farklı gıda gruplandırmalarını vurgulayan ulusal beslenme referanslarına dayanır ve dolayısıyla aynı altta yatan beslenmeye farklı bir ağırlık verir ( 7 , 9 ). Bu

Skorlama farkları, bireylerin diyetleri aynı olsa bile farklı sıralamalar üretmesine yol açabilir; bu durum, uluslararası düzeyde türetilmiş indekslerin, CHEI ( 10 , 12 ) gibi yerel olarak geliştirilmiş skorlarla karşılaştırıldığında, yetişkin Çinlilerde obeziteyle daha zayıf veya tutarsız ilişkiler göstermesinin nedenlerinden biri olabilir.

L biçimli eğrinin gösterdiği gibi, CHEI skorundaki belirli bir fark, gözlemlenen diyet kalitesi aralığının tamamında aynı ilişkiyi taşımıyordu. CHNS tabanlı ön izlemeli çalışmalarda yeni başlayan diyabet ve hipertansiyon için benzer doğrusal olmayan örüntüler bildirilmiştir ( 36 , 37 ). Olası açıklamalardan biri, düşük CHEI skorları düzeyinde diyetlerin beslenme önerilerinden daha belirgin biçimde sapabiliyor olması ve tüm diyetin bileşenlerinin çoğunda daha büyük iyileşme alanı bırakmasıdır. Yüksek skor düzeylerinde ise CHEI’daki ek artışlar, obezite riskindeki ek farklarla daha az ilişkili olabilir. Yine de, güncel verilerin iki özelliği, eğrinin yaklaşık 47 puanın üzerindeki belirgin düzleşmesinin yorumlanmasında dikkatli olunmasını gerektirir. İlk olarak, skorları 50 puanın üzerinde olan nispeten az katılımcı vardı ve dağılımın üst uçlarında güven aralıkları belirgin biçimde genişledi. Dolayısıyla bu düzleşme, kısmen bu aralıktaki sınırlı istatistiksel kesinliği yansıtıyor olabilir; gerçek bir biyolojik plato olduğunu göstermez. İkinci olarak, eğri analizi doğrusal olmayanlığı ortaya koyar ancak resmi bir eşik değeri tahmin etmez ve parçalı regresyon veya başka bir eşik analizi yapılmamıştır. 47 puan değeri, bu örnekteki gözlemlenen doz–yanıt eğrisinin betimleyici bir özelliği olarak değerlendirilmeli, optimal diyet kalitesi için tanımlanmış bir kesim değeri olarak değil. Benzer şekilde, ilişki doğrusal olmadığı için 5 puanlık artış başına OR, skor aralığı boyunca ortalama bir değeri temsil eder; sabit bir etkiyi değil. Çeyrek analizindeki tek düzensiz örüntü, Q3’te Q4’e göre daha güçlü bir tahmin ve tamamen düzeltilmiş modelde anlamlı olmayan doğrusal eğilim, eğri analizindeki düzleşmeyle uyumludur ve kısmen en yüksek çeyrekteki daha az katılımcı sayısı ve daha geniş güven aralıklarıyla açıklanabilir.

Bileşen analizi, tam tahüller ve karışık baklagiller ile karanlık sebzeler için ters yönlü ilişkiler gösterirken, soya fasulyesi puanının yeni gelişen obezite ile pozitif ilişkili olduğu bulundu. Çalışmamızda, kümülatif ortanca CHEI puanının en yüksek çeyreğindeki katılımcılar genellikle bu olumlu besin gruplarından daha fazla ve sodyum ile yemeklik yağlardan daha az tüketmekteydi ve bireysel bileşen tahminlerinin çoğu tamamen düzeltilmiş modelde zayıflamıştı. Besinler birlikte tüketildiğinden, yalnızca bir bileşeni içeren bir modelden alınan bir tahmin, o bileşene özgü olmaktan çok, onunla birlikte gelen beslenme davranışlarını kısmen yansıtabilir. Birbirleriyle örtüşmeyen tüm bileşenler karşılıklı olarak düzeltildiğinde, tahüllerle ilgili ilişki temelde değişmeden kalmışken, kalan bileşenlerin tahminleri zayıflamıştır. Bu örüntü, yeni gelişen obeziteyle olan ilişkinin tek bir bileşenden çok genel beslenme örüntüsünü yansıttığını göstermektedir. Tahüllerle ilgili bulgu, daha yüksek tahül tüketiminin uzun dönemli kilo alımı ve fazla kiloluluk ve obezite riskiyle ilişkilendirilen ileri sürülen kanıtlarla uyumludur. Karşılıklı düzeltme sonrasında da sürmesi, bunun yalnızca genel olarak daha sağlıklı bir beslenme örüntüsünün bir yansıtması olmadığını daha da göstermektedir. Tam tahüller ve karışık baklagiller hem diyet lifi hem de bitkisel protein sağlar. Bu besinler doyum hissini artırarak ve öğünden sonraki kan şekerini dengелеyerek kilo düzenlenmesine destek olabilir. Tam tahül tüketiminin aynı zamanda daha düşük insülin ve iltihaplanma işaretleriyle de ilişkilendirildiği görülmüştür (41, 43) ve bu durum gözlemlenen ilişkiye ek katkıda bulunabilir. Karanlık sebzelerde gözlemlenen ters ilişki, sınırlı kesitsel kanıtlarla uyumludur. Kırsal Çin yetişkinleri arasında daha yüksek renkli sebze tüketiminin daha düşük BMI ile ilişkilendirildiği bulunmuştur (44). Düşük enerji yoğunluğu ve yüksek su ve lif içeriklerinin ötesinde, karanlık sebzeler karotenoidler, polifenoller ve vitamin C sağlayarak daha düşük oksidatif stres ve iyileşmiş insülin hassaslığı ile ilişkilendirilmiştir (45). Ancak, daha geniş beslenme örüntüsünü hesaba katan karşılıklı düzeltmeli modellerde, karanlık sebzelerle ilgili ilişki zayıflamıştır,

görüntülenen ters ilişkinin bir kısmının karanlık sebzelerin bağımsız etkisinden çok, eş zamanlı beslenme davranışlarını yansıtmiş olabileceğini gösteriyor. Benzer bir örüntü kalan bileşenlerde de ortaya çıktı. Yumurta, meyve ve sodyum için ham ters tahminler, Model 3’e toplam enerji alımının dahil edilmesiyle zayıfladı; bu da bu bileşenlerin genel CHEI bileşik puanına katkıda bulunduğunu ancak ilişkiyi bağımsız olarak yönlendirmediğini düşündürüyor. Sodyum, bir besin temelli moderasyon bileşeni olması nedeniyle gıda alt grubu değil ve ham ters ilişkisinin büyük ölçüde beslenme örüntüsündeki eş zamanlılıkla ilişkili olduğunu, sodyum alımının bağımsız etkisinden çok bu ilişkiyi yansıtığını gösteriyor. Soya bileşeniyle ilgili pozitif ilişki beklenmedik bir durumdu. Soya alımı ve obeziteyle sonuçlarla ilgili önceki bulgular tutarsızdı; ilişkiler farklı nüfuslar ve çalışma ortamlarında değişiyordu ( 46 , 47 ). Olası açıklamalardan biri, Çin’de soya gıdalarının çoğunlukla bütün soya fasulyesi yerine, kızarmış tofu veya ek yağ ve sodyum açısından zengin fermente ürünler gibi işlenmiş biçimlerde tüketilmesi. CHEI’nin soya bileşeni bu biçimleri ayırt etmeden mutlak alım üzerinden puanlandığından, görüntülenen ilişki kısmen bu işlenmiş ürünlerin sağladığı ek enerji, ek yağ ve sodyumdan kaynaklanıyor olabilir. Bu açıklamayla uyumlu olarak, soya için pozitif ilişki karşılıklı düzeltilmiş modellerde artık belirgin değildi; bu da önceki ilişkinin büyük ölçüde eş zamanlı beslenme davranışlarıyla açıklandığını, doğrudan soya alımıyla değil olduğunu gösteriyor. Alım örüntülerindeki ve nüfus özelliklerindeki farklar bu çeşitliliği kısmen açıklayabilir ve soya alımının uzun süreli obezite riskiyle ilişkisi aydınlatılmayı bekliyor. CHEI tek bir bileşik puan olarak modellendiğinden, geçerli analiz bu yollarından hangisinin görüntülenen ilişkiye en çok katkıda bulunduğunu ayırt edemiyor. Yine de tam tahıl bileşeni en sağlam bireysel katkı sağlayıcıydı; kalan ilişkiler ise

genel beslenme düzeninin kısmen enerji dengesi üzerinden işleyen özelliklerini içerir. Obezitenin uzun bir süre içinde gelişmesi nedeniyle, tekrarlanan beslenme değerlendirmelerinden türetilen kümülatif ortalamaya sahip CHEI puanları, tek bir temel değerlendirmeye kıyasla uzun süreli maruziyeti daha bilgilendirici biçimde ölçer.

CHEI puanı ile obezite arasındaki ters ilişki, alkol içmeyenlerde içenlere göre daha güçlüydü ve alkol kullanımına ilişkin etkileşim testi istatistiksel olarak anlamlıydı. Bu bulgu, alkol tüketiminin genel beslenme kalitesi ile obezite riski arasındaki ilişkiyi değiştirmesi olası olduğunu akla getiriyor. Alkol, önemli ölçüde enerji sağlar ve enerji dengesi, iştah ile yağlanmayla ilgili metabolik yollar üzerindeki etkileri aracılığıyla vücut ağırlığı düzenlenmesini etkileyebilir ( 21 , 22 ). Alkol kullanımı aynı zamanda sigara içme ve düzensiz beslenme gibi obezite riskiyle ilişkili olabilecek daha geniş bir yaşam tarzı davranışları örüntüsünü de yansıtabilir ( 23 ). Her iki yol da, benzer CHEI düzeylerinde olsa bile, içenlerde beslenme kalitesi with obezite arasındaki gözlemlenen ilişkiyi zayıflatabilir. Bu, çoklu alt grup testleri içinde istatistiksel olarak anlamlı tek etkileşimdiydi ve bu kohorttaki içenlerin sayısı orta düzeyde olduğundan, bulgunun etkileşim değişkenliğine dair kesin kanıt olarak değil, hipotez üreten ve bağımsız örneklemelerde tekrarlanması gereken bir bulgu olarak yorumlanması gerekir. Alkol kullanım durumu ötesinde, katmanlı tahminler yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim, sigara, fiziksel aktivite ve enerji alımı kategorileri boyunca değişken büyüklükte ilişkiler gösterdi; buna karşılık ilgili etkileşim testleri istatistiksel olarak anlamlılığa ulaşamadı. Bu örüntüye birkaç faktör katkıda bulunabilir. Alt grup örneklem boyutları ve vaka sayıları katmanlar arasında farklıydı ve bu da istatistiksel güç ile güven aralıklarının genişliğinde farklılıklar yarattı; örneğin, evli olmayan katılımcılardaki tahmin 261 katılımcı ve 15 vakaya dayanıyordu ve evli katılımcılardaki tahmine göre belirgin derecede daha geniş bir güven aralına sahipti. Yaşı 45 ve üzeri olan, kadın, ilköğretim eğitimi veya altı eğitim düzeyine sahip ve hafif fiziksel aktivite yapan katılımcılarda gözlemlenen daha güçlü ilişkiler, içerik açısından makuldür: Bu kohorttaki orta yaşlı ve kadın katılımcılar daha yüksek temel obezite insidansına sahipti; daha düşük eğitim düzeyine sahip katılımcıların beslenmesinin DGC’den daha uzak olması mümkündür

temel değerlerde önerilere uyum düzeyinin daha düşük olması, dolayısıyla iyileşme için daha geniş bir alan sunması; ayrıca hafif fiziksel aktiviteye sahip katılımcıların beslenme kalitesinin enerji yoğunluğu bileşenine karşı daha duyarlı olmaları olabilir, çünkü toplam enerji harcamaları fazla alıma karşı daha az tamponlayıcı etki gösterir. Bu yorumlar kesin değildir ve katmanlar içinde kalan kafa karıştırıcı faktörlerin ortadan kaldırılamayabileceği inkar edilemez.

Bu çalışmanın birkaç güçlü yanı var. İlk olarak, prospektif tasarım beslenme değerlendirmesinin obezite gelişiminden önce gerçekleştiğini ortaya koydu ve uzun takip süresi ilişkinin yıllar içinde değerlendirilmesine olanak tanıdı. İkinci olarak, tekrarlanan beslenme değerlendirmelerinden türetilmiş kümülatif CHEI skorları uzun süreli beslenme kalitesini betimlemek için kullanıldı; bu yaklaşım kısa süreli beslenme değişkenliğinin etkisini azalttı ve tek bir temel ölçüme göre alışılmış beslenme örüntülerini daha iyi yakaladı. Üçüncü olarak, ana tahminin eğri (spline), alt grup ve duyarlılık analizleri boyunca tutarlı olması, genel bulgunun sağlamlığını destekliyor. Birkaç sınırlama da göz önünde bulundurulmalı. İlk olarak, bu gözlemsel bir çalışma olduğu için bulgular nedensel olarak yorumlanmamalıdır; kullanılabilir kovaryatlar için düzeltme yapılmış olsa da artan veya ölçülememiş karıştırıcı faktörler tahminleri etkilemiş olabilir. İkinci olarak, her beslenme anketi ardışık üç günlük 24 saatlik geri bildirim (24-h recall) temelliydi. Tekrarlama usual alımı daha iyi betimler ancak geri bildirim hatası veya diğer ölçüm hatalarını ortadan kaldırmaz ( 48 ). Üçüncü olarak, CHEI, DGC-2016 temelli olup geçmişe dönük olarak uzun bir tarihsel dönemde toplanan beslenme verilerine uygulanmıştır. Bu yaklaşım anket dalgaları arasında beslenme kalitesinin tutarlı değerlendirilmesine olanak tanımış olsa da, zaman içindeki beslenme önerilerindeki veya gıda ortamlarındaki değişimleri tam olarak yansıtmamış olabilir. Dördüncü olarak, kümülatif ortalama CHEI, obezite başlangıcı veya takip süresinin sonuna kadar ulaşılan son anket dalgasına kadar mevcut olan tüm beslenme değerlendirmeleri kullanılarak hesaplandı; bu yaklaşım ileriye dönük önyargı (look-ahead bias) içerebilir çünkü maruz kalma ölçüsüne daha sonriki beslenme değerlendirmeleri katkıda bulundu. Beşinci olarak, birincil analizlerde sadece nondietary kovaryatların temel değerleri dahil edildi; sigara kullanımı, alkol tüketimi ve fiziksel aktivite gibi yaşam tarzı ve sağlıkla ilgili özellikler uzun takip süresi içinde değişebilir. Bu değişimler temel ölçümlerle tam olarak yakalanmamış ve artan karıştırıcı etkiye yol açmış olabilir. Altıncı olarak, alt grup analizleri bazı tabakalarda nispeten küçük vaka sayılarına dayanıyordu ve buna karşılık gelen tahminler

güven aralıklarının genişliğine dikkat edilerek yorumlanmalıdır. Son olarak, analiz örneği CHNS’nin Hubei bileşeninden alınmıştır. Bu nedenle genelleme, diğer eyaletlere veya tüm Çin yetişkin nüfusuna dikkatli şekilde yapılmalıdır.

5 Sonuç

Sonuç olarak, kümülatif ortalama CHEI puanlarının yüksekliğinin obezite insidansı ile düşük ilişkili olduğu ve doz–yanıt eğrisinin L biçiminde olduğu bulunmuştur. Düşük CHEI puanı düzeylerinde daha güçlü ilişki, beslenme kalitesinin genel olarak iyileştirilmesinin daha düşük kaliteli beslenen bireyler için özellikle önem taşıyabileceğini göstermektedir. Bileşen analizleri, tam tahıl ve karışık bakliyat bileşenini en sağlam katkıcı olarak belirlerken, karanlık sebzeler de dahil olmak üzere kalan bileşenlerle ilgili ilişkilerin büyük ölçüde genel beslenme örüntüsü tarafından açıklanabildiği görülmüştür. Alkol tüketimi ile etkileşim, beslenme kalitesinin daha geniş yaşam tarzı bağlamında değerlendirilmesi gerektiğini düşündürmektedir. Daha iyi beslenme kalitesinin korunması, Çin yetişkinlerinde obezite önlenmesi ile ilişkili olabilir.

İfadeler

Veri erişilebilirliği ifadesi

Bu makalede sunulan veri setleri hızlı şekilde erişilebilir değildir, çünkü veriler Çin Sağlık ve Beslenme Araştırması (CHNS)’nin veri erişim politiklarına tabidir ve yalnızca CHNS veri sağlayıcısına yapılan başvuru ve onay sonrasında erişilebilmektedir. Yazarlar orijinal veri setini yeniden dağıtmak için yetkili değildir. Veri setlerine erişim talepleri Çin Sağlık ve Beslenme Araştırması (CHNS) aracılığıyla yönlendirilmelidir, https://www.cpc.unc.edu/projects/china/.

Etik ifadesi

İnsanlar dahil edilen çalışmalar, Çin Hastalıkları Kontrolü ve Önleme Merkezi’nin Ulusal Beslenme ve Sağlık Enstitüsü Etik Kurulunca onaylanmıştır. Çalışmalar yerel mevzuat ve kurumsal gerekliliklere uygun şekilde yürütülmüştür. Katılımcılar çalışmaya katılmaya ilişkin yazılı aydınlatılmış onamı vermiştir. Bu makaleye dahil edilen potansiyel olarak kişisel tanımlanabilir görüntü veya verilerin yayımlanması için birey(ler)den yazılı aydınlatılmış onam alınmıştır.

Yazar katkıları

JL: Özgün taslak, Görselleştirme, Biçimsel analiz, Metodoloji, Veri düzenleme, Kavramsal çerçeve. LL: Metodoloji, Veri düzenleme, Kavramsal çerçeve, Görselleştirme, Özgün taslak, Finansman edinme, Biçimsel analiz. YO: Metodoloji, Veri düzenleme, Düzenleme ve düzenleme. FP: Düzenleme ve düzenleme, Metodoloji, Veri düzenleme. ZZ: Düzenleme ve düzenleme. YJ: Düzenleme ve düzenleme, Biçimsel analiz. CZ: Düzenleme ve düzenleme. CG: Düzenleme ve düzenleme. YS: Kavramsal çerçeve, Gözetim, Düzenleme ve düzenleme, Proje yönetimi. SL: Finansman edinme, Proje yönetimi, Düzenleme ve düzenleme, Metodoloji, Kavramsal çerçeve, Gözetim.

Fismanman

Yazar(lar), bu çalışmanın ve/veya yayının finansal destek aldığını bildirdi. Bu araştırma, Çin Hubei Eyaleti Doğal Bilimler Vakfı (Birim No. 2024AFB526) ve Hubei Eyaleti Sağlık Komisyonu’nun 2023–2024 araştırma projesi temel fonu ana destek projeleri (Birim No. WJ2023Z009) tarafından finanse edildi.

Tesekkürler

Yazarlar, CHNS’nin tüm katılımcılarına ve değerli yardımları için personele teşekkür eder.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın ticari veya finansal bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ilişki olmadan yürütüldüğünü bildirdi.

Üretken yapay zeka ifadesi

Yazar(lar), bu el yazısının oluşturulmasında Üretken Yapay Zeka’nın kullanıldığını bildirdi. El yazısının hazırlanması sırasında yazar(lar) yalnızca dil düzenleme ve okuma doğrulama için DeepSeek’i kullandı. Yapay zeka, araştırma tasarımı, veri analizi, sonuçların yorumlanması veya sonuçların çıkarılmasında yer almadı.

Bu makaledeki figürlerle birlikte sağlanan alternatif metin (alt text) Frontiers tarafından yapay zekanın desteğiyle oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların gözden geçirmesini de içeren doğruluğu sağlamak için makul çabalar sarf edilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit ederseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncının notu

Bu makalede ifade edilen tüm görüşler yalnızca yazarların görüşleridir ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini zorunlu olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materyali

Bu makalenin ekleme materyaline çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnut.2026.1983457/full#supplementary-material

• 1.

  GBD 2021 Yetişkin BMI İşbirliği Grubu. Global, Regional, and National Prevalence of Adult Overweight and Obesity, 1990-2021, with Forecasts to 2050: A Forecasting Study for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet. (2025) 405:813–38. doi: 10.1016/S0140-6736(25)00355-1

• 2.

  Pan X, Fang Z, Zhang L, Pan A. Obesity in China: current Progress and future prospects. Lancet Diabetes Endocrinol. (2026) 14:178–86. doi: 10.1016/S2213-8587(25)00357-2,

• 3.

  Bureau of Disease Prevention and Control, National Health Commission of the People’s Republic of China. Report on the Nutrition and Chronic Disease Status of Chinese Residents (2020). Beijing, China: People’s Medical Publishing House (2021).

  • Google Scholar

• 4.

  Yan D, Gan T, Yuan K, Zhou G. Analysis and prediction of disease burden due to high BMI in China from 1990 to 2019. Chin Gen Pract. (2025) 28:1200–6. doi: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0903

• 5.

  GBD 2015 Obesity Collaborators, Afshin A, Forouzanfar MH, Reitsma MB, Sur P, Step ket al. Health effects of overweight and obesity in 195 countries over 25 years. N Engl J Med. (2017) 377:13–27. doi: 10.1056/NEJMoa1614362

• 6.

  Wang Y, Zhao L, Gao L, Pan A, Xue H. Obezitenin Çin’deki sağlık politikaları ve halk sağlığı üzerindeki etkileri. Lancet Diabetes Endocrinol. (2021) 9:446–61. doi: 10.1016/S2213-8587(21)00118-2,

• 7.

  Morze J, Danielewicz A, Hoffmann G, Schwingshackl L. Sağlıklı beslenme indeksi, sağlıklı beslenme için alternatif indeks, hipertansiyonu durduran beslenme yaklaşımı skoru ile değerlendirilen beslenme kalitesi ve sağlık sonuçları: kohort çalışmalarına dair sistematik derleme ve meta-analizin ikinci güncellemesi. J Acad Nutr Diet. (2020) 120:1998–2031.e15. doi: 10.1016/j.jand.2020.08.076,

• 8.

  Damigou E, Georgoulis M, Chrysohoou C, Barkas F, Vlachopoulou E, Adamidis P ve ark. Akdeniz tipinde beslenme uyumu ve vücut kitle indeksi: 20 yıllık takipten sonuçlar (2002-2022). ATTICA kohort çalışması. Nutrients. (2024) 16:1128. doi: 10.3390/nu16081128,

• 9.

  El-Khoury C, Jannasch F, Schulze M. Beslenme kalitesi indekslerinin kapsamlı derlemesi: yetişkinlerde tanımların çeşitliliği ve sağlık ilişkileri. Nutr Rev. (2025) 84:2434–51. doi: 10.1093/nutrit/nuaf231,

• 10.

  Kadam I, Neupane S, Wei J, Fullington L, Li A, Ren ve ark. Çin yetişkinlerinde beslenme kalitesi indeksi ve obezite konusuna dair sistematik derleme. Nutrients. (2021) 13:3555. doi: 10.3390/nu13103555,

• 11.

  Asghari G, Imiran P, Yuzbashian E, Azizi F. Obezite ile ilişkili beslenme kalitesi indekslerine dair sistematik derleme. Br J Nutr. (2017) 117:1055–65. doi: 10.1017/S0007114517000915,

• 12.

  Zhou J, Leepromrath S, Zhou D. Diyet çeşitlilik endeksleri ile diyet yönlendirmesine dayalı endeksler ve bunların bulaşıcı olmayan hastalıklar, aşırı kilolu ve enerji alımı ile ilişkileri: Çin’den kanıtlar. Public Health Nutr. (2023) 26:911–33. doi: 10.1017/S1368980022000556,

• 13.

  Yuan Y-Q, Li F, Dong R-H, Chen J-S, He G-S, Li S ve ark. Bir Çin sağlıklı beslenme endeksinin geliştirilmesi ve genel nüfustaki uygulaması. Nutrients. (2017) 9:977. doi: 10.3390/nu9090977,

• 14.

  Yuan Y-Q, Li F, Wu H, Wang Y-C, Chen J-S, He G-S ve ark. Çin sağlıklı beslenme endeksinin geçerlik ve güvenirliğinin değerlendirilmesi. Nutrients. (2018) 10:114. doi: 10.3390/nu10020114,

• 15.

  Zhu Y, Jeong S, Wu M, Zhou J-Y, Jin Z-Y, Han R-Q ve ark. Endeks tabanlı diyet örüntüleri ve Çin nüfusunda mide kanseri. Eur J Cancer Prev. (2021) 30:448–56. doi: 10.1097/CEJ.0000000000000705,

• 16.

  Wang Y, Huang Y, Wu H, He G, Li S, Chen B. Diyet örüntüleri ile Şanghay’ın banliyölerindeki yaşlılarda frajilitik (kırılma eğilimli) durum sıklığı arasındaki ilişki: kesit çalışmalar. Int J Environ Res Public Health. (2021) 18:10852. doi: 10.3390/ijerph182010852,

• 17.

  Wu H, Yi M-H, Liu B-G, Xu Y, Wu Q, Liu Y-H ve ark. Gebelik sırasında metabolik sendrom ile gebeliğin orta dönemindeki Çin sağlıklı beslenme endeksi arasındaki ilişki: kesit çalışmalar. Nutr Metab (Lond). (2024) 21:8. doi: 10.1186/s12986-024-00780-5,

• 18.

  Cui, Yang, Li, Yang, Liu, Li ve diğerleri. Çin sağlıklı beslenme endeksinlere daha iyi uymanın, metabolik sendrom ve onun bileşenlerinin daha düşük yaygınlığı ile ilişkili olduğu. Nutr Res. (2022) 104:20–8. doi: 10.1016/j.nutres.2022.02.008,

• 19.

  Liu, McNaughton, He, Lee ve diğerleri. Çin yetişkinlerinde beslenme kalitesinin uzun vadeli seyri ve buna takip eden ölüm: 1997–2015 Çin sağlık ve beslenme araştırması sonuçları. Int J Behav Nutr Phys Act. (2021) 18:51. doi: 10.1186/s12966-021-01118-7,

• 20.

  Popkin, BM. Gelişen dünyada beslenme dönüşümü ve obezite. J Nutr. (2001) 131:871S–3S. doi: 10.1093/jn/131.3.871S,

• 21.

  Traversy, Chaput, J-P. Alkol tüketimi ve obezite: Bir güncelleme. Curr Obes Rep. (2015) 4:122–30. doi: 10.1007/s13679-014-0129-4,

• 22.

  Martínez-Urbistondo, Perez-Diaz-Del-Campo, Landecho, Martínez, J.A. Alkol tüketiminin yağlanma ve yağlı hastalık üzerindeki etkileri: metabolik yollar ve kardiyovasküler riskler üzerinde eşzamanlı etkiler. Curr Obes Rep. (2024) 13:461–74. doi: 10.1007/s13679-024-00560-5,

• 23.

  Klompstra, Löf, Björkelund, Hellenius, Kallings, Orho-Melander ve diğerleri. Orta yaş yetişkinlerde sağlıksız yaşam tarzı davranışlarının eşzamanlı görülmesi: İsveç Kalp ve Akciğer Biyogörüntü çalışması (SCAPIS). Sci Rep. (2024) 14:22853. doi: 10.1038/s41598-024-71092-0,

• 24.

  Mozaffarian D. Kalp damak hastalıkları, diyabet ve obezite için beslenme ve öncelikli politikalar: Kapsamlı bir derleme. Circulation. (2016) 133:187–225. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.018585,

• 25.

  Guasch-Ferré M, Willett WC. Akdeniz beslenmesi ve sağlık: Kamlı bir genel bakış. J Intern Med. (2021) 290:549–66. doi: 10.1111/joim.13333,

• 26.

  Martínez-González MA, Montero P, Ruiz-Canela M, Toledo E, Estruch R, Gómez-Gracia E ve ark. Büyük bir randomize çalışmada yıllık elde edilen Akdeniz beslenmesine uyum ve diyabet insidansı. Cardiovasc Diabetol. (2023) 22:262. doi: 10.1186/s12933-023-01994-2,

• 27.

  Kong J-S, Lee J, Kim Y, Woo H-W, Shin M-H, Koh S-B ve ark. 40 yaş ve üzeri yetişkin Korelilerde kümülatif ortalama beslenmenin toplam antioksidan kapasitesi ve antioksidan alımının metabolik sendrom riski ile ilişkileri: İleriye dönük kohort çalışması (KoGES_CAVAS). Epidemiol Health. (2023) 45:e2023067. doi: 10.4178/epih.e2023067,

• 28.

  Zhang B, Zhai F, Du S, Popkin BM. Çin sağlık ve beslenme anketi, 1989-2011. Obes Rev. (2014) 15:2–7. doi: 10.1111/obr.12119,

• 29.

  Li H, Zhang Z, Shan D, Cao Z, Li J, Liu L ve ark. Beslenme örüntülerinin seyri ve hipertansiyon arasındaki ilişkiler: CHNS kohortundan sonuçlar. Nutrients. (2025) 18:39. doi: 10.3390/nu18010039,

• 30.

  Popkin BM, Yu SZ, Hai FZ, Zhang B. Kohort profili: Çin Sağlık ve Beslenme Araştırması—Çin’de 1989-2011 yılları arasında sosyo-ekonomik ve sağlık değişiminin izlenmesi ve anlaşılması. Int J Epidemiol. (2010) 39:1435–40. doi: 10.1093/ije/dyp322

• 31.

  Çin Halk Cumhuriyeti Ulusal Sağlık ve Aile Planlama Komisyonu. Yetişkinler İçin Kilo Kriterleri. Beijing, Çin: Çin Halk Cumhuriyeti Ulusal Sağlık ve Aile Planlama Komisyonu (2013).

  • Google Scholar

• 32.

  Seifu CN, Fahey PP, Hailemariam TG, Frost SA, Atlantis E. Yetişkinlerde obezite sonuçlarıyla ilişkili beslenme örüntüleri: Sistematic derlemelerin şemsiye derlemesi. Public Health Nutr. (2021) 24:6390–414. doi: 10.1017/S1368980021000823,

• 33.

  Nickel DV, Jannasch F, Schulze MB. Sağlıklı yetişkinlerde beslenme kalitesi skorlarının, başlıca kronik hastalıklar, obezite ve ölüm oranlarıyla ilişkisinin sistematic derlemesi: Beslenme çeşitliliğini de içeren. Eur J Nutr. (2026) 65:125. doi: 10.1007/s00394-026-03907-x,

• 34.

  Tsuzaki J, Maskarinec G, Mapa V, Shvetsov YB, Park S-Y, Monroe KR ve ark. Çok etnik kökenli kohortta 20 yıl boyunca beslenme kalitesi ve beden kitle indeksi. J Acad Nutr Diet. (2024) 124:194–204. doi: 10.1016/j.jand.2023.02.001,

• 35.

  He Y, Fang Y, Xia J. Çin beslenme dengeni indeksinin güncellenmesi: DBI_16. Acta Nutr Sin. (2018) 40:521–5. doi: 10.3969/j.issn.0512-7955.2018.06.002

• 36.

  Zhang Z, Liu F, Yin X, Wu B, Li H, Peng F ve diğerleri. Çin sağlıklı beslenme indeksi (CHEI) ve Çin yetişkinlerinde diyabet riski: ön görülü kohort çalışması. Eur J Nutr. (2024) 63:939–49. doi: 10.1007/s00394-023-03321-7,

• 37.

  Zhang Z, Li H, Xia M, Cao Z, Li J, Liu L ve diğerleri. Çin sağlıklı beslenme indeksi (CHEI) ve hipertansiyon riski: Çin’de ön görülü kohort çalışması. Hypertens Res. (2025) 48:3021–32. doi: 10.1038/s41440-025-02369-8,

• 38.

  Revheim I, Sabir Z, Dierkes J, Buyken AE, Landberg R, Alten I ve diğerleri. Ekmek, tam tahıl tüketimi ve orta geç yetişkinlikten ileri yetişkinliğe kilo değişimi: ön görülü kohort çalışması. Eur J Nutr. (2025) 64:197. doi: 10.1007/s00394-025-03724-8,

• 39.

  Wan Y, Tobias DK, Dennis KK, Guasch-Ferré M, Sun Q, Rimm EB ve diğerleri. Karbonhidrat alımındaki değişimler ile uzun süreli kilo değişimleri arasındaki ilişki: ön görülü kohort çalışması. BMJ. (2023) 382:e073939. doi: 10.1136/bmj-2022-073939,

• 40.

  Kristoffersen E, Hjort S, Thomassen LM, Arjmand E, Perillo M, Balakrishna R ve diğerleri. Farklı besin gruplarının tüketimi ile aşırı kilo ve obezite riski üzerine sistematik derlemeler ve meta-analizlerin şemsiye derlemesi. Nutrients. (2025) 17:662. doi: 10.3390/nu17040662,

• 41.

  Sanders LM, Zhu Y, Wilcox ML, Koecher K, Maki KC. Tam tahıl tüketiminin, işlenmiş tahıla kıyasla yemek sonrası glisemi ve insülinemi durumunu iyileştirmesi: rastlantısal kontrollü çalışmaların sistematik derlemesi ve meta-analizi. Crit Rev Food Sci Nutr. (2023) 63:5339–57. doi: 10.1080/10408398.2021.2017838,

• 42.

  Machalias A, Ferguson JJ, Guy T, Beck EJ. Tahıl lifleri ve doyluluk: sistematik derleme. Nutr Rev. (2026) 84:47–68. doi: 10.1093/nutrit/nuaf083,

• 43.

  Milesi G, Rangan A, Grafenauer S. Tam tahıl tüketimi ve iltihaplılık belirleyicileri: rastlantısal kontrollü çalışmaların sistematik derlemesi. Nutrients. (2022) 14:374. doi: 10.3390/nu14020374,

• 44.

  Zou Y, Zhang R, Zhou B, Huang L, Chen J, Gu F ve ark. Çin’de şehir, belde ve kırsal alan yetişkinlerinde obezite yaygınlığı ve ilişkili faktörler arasındaki karşılaştırmalı çalışma. BMJ Open. (2015) 5:e008417. doi: 10.1136/bmjopen-2015-008417,

• 45.

  Rastogi V, Soni S. Obezite yönetiminde karotenoidlerin potansiyelinin incelenmesi: kapsamlı bir genel bakış. Recent Adv Food Nutr Agric. (2025) 16:121–56. doi: 10.2174/012772574X310316240610111659,

• 46.

  Zhu J, Zhao Q, Qiu Y, Zhang Y, Cui S, Yu Y ve ark. Soya izoflon alımı ve Çin yetişkinlerinde obezite: Shanghai, Çin’de kesitsel çalışma. Nutrients. (2021) 13:2715. doi: 10.3390/nu13082715,

• 47.

  Akhlaghi M, Zare M, Nouripour F. Soya ve soya izoflonlarının obeziteyle ilişkili antropometrik ölçümler üzerindeki etkisi: rastlantısal kontrollü klinik çalışmaların sistematik derlemesi ve meta-analizi. Adv Nutr. (2017) 8:705–17. doi: 10.3945/an.117.015370,

• 48.

  Bailey RL. Beslenme değerlendirme yöntemlerinin araştırma çalışmalarında gıda, içecek ve besin takviyelerinin alımının ölçülmesine genel bakış. Curr Opin Biotechnol. (2021) 70:91–6. doi: 10.1016/j.copbio.2021.02.007,

Özet

Anhtar Kelimeler

Çin sağlık ve beslenme anketi, Çin Sağlıklı Beslenme İndeksi, beslenme kalitesi, obezite, tekrarlanan beslenme değerlendirmeleri

Başvuru

Li J, Liu L, Ouyang Y, Peng F, Zhang Z, Jiang Y, Zhang C, Gong C, Song Y ve Liu S (2026) Çin Sağlıklı Beslenme İndeksi ve gelişen obezite: tekrarlanan beslenme değerlendirmeleri içeren prospektif kohort çalışması. Front. Nutr. 13:1983457. doi: 10.3389/fnut.2026.1983457

Müracat Tarihi

31 Ağustos 2026

Güncelleme Tarihi

15 Ekim 2026

Kabul Tarihi

30 Ekim 2026

Yayın Tarihi

11 Kasım 2026

Cilt

13 – 2026

Claudia Vetrani, Pegaso Üniversitesi, İtalya

Alan Espinosa, Harvard Üniversitesi, Amerika Birleşik Devletleri

Yi Liu, Hong Kong Çin Üniversitesi, Çin

© 2026 Li, Liu, Ouyang, Peng, Zhang, Jiang, Zhang, Gong, Song ve Liu.

Bu, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında erişime açık bir makaledir. Orijinal yazar(lar)ın ve telif hakkı sahibinin belirtilmesi ve kabul edilen akademik uygulamalara uygun olarak bu dergideki orijinal yayının atıf edilmesi şartıyla, diğer forumlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan hiçbir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir.

*İletişim: Yi Song, hbcdc_songyi@163.com; Shuang Liu, ls_hbcdc@163.com

†
Bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuştur

Bu makalede ifade edilen tüm görüşler yalnızca yazarlara aittir ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini zorunlu olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.