急性咖啡因补充与激活后表现提升相结合对高水平男子排球运动员表现和疲劳的影响

《Crop Protection》：The Effects of Acute Caffeine Supplementation in combination with Post-Activation Performance Enhancement on Performance and Fatigue in High-Level Male Volleyball Athletes

　　本研究基于1946英国出生队列数据，分析健康与不健康植物基饮食模式（HEI-2020、PDI、hPDI、uPDI）对认知储备（NART得分）的影响。结果显示，HEI高分组、PDI和hPDI高分组与NART得分正相关，而uPDI高分组呈负相关。调整社会人口学、生活方式等因素后，HEI解释最多变异量（5.47%），其次为uPDI（2.90%）。结论强调健康饮食的重要性，建议纵向研究验证。

　　本研究探讨了饮食模式与认知储备之间的关系，分析了不同饮食习惯对认知储备的影响。认知储备（CR）是指大脑在面对变化、损伤或疾病时的补偿能力，通常通过获取的知识和经验来衡量。虽然基因和环境因素对认知储备有影响，但饮食的作用尚未明确。研究基于1946年英国出生队列的数据，旨在了解不同饮食模式与认知储备之间的联系，并评估饮食对认知储备变异的独特贡献。

### 研究背景

随着年龄增长，认知能力自然下降，但阿尔茨海默病（AD）及相关痴呆症（ADRD）会导致大脑结构和功能的显著变化，进而引发更严重的记忆、思维和行为问题。然而，一些患有AD/ADRD典型病理特征的人群并未表现出认知症状，这表明个体差异可能与认知储备有关。认知储备被认为是一种大脑特性，可以帮助应对或补偿大脑的变化和损伤。影响认知储备的因素包括基因和环境，其中教育和职业是主要的来源，但健康行为和生活方式也可能发挥重要作用。目前，AD/ADRD尚无明确的治疗方法，因此研究认知储备和可能可改变的生活方式风险因素，如饮食，对于预防和延缓疾病发展至关重要。

### 研究目的

本研究旨在利用1946年英国出生队列的数据，分析不同饮食模式与认知储备之间的关联。研究假设，更符合健康饮食模式的个体可能具有更高的认知储备，而更符合不健康饮食模式的个体则可能具有较低的认知储备。

### 研究方法

研究采用了横断面分析方法，使用了1946年英国出生队列的数据。该队列由英国、威尔士和苏格兰的婴儿组成，样本具有代表性，覆盖了不同地区和不同社会经济背景。通过多次访谈、医学检查和邮寄问卷，收集了25次数据。所有参与者或其母亲在数据收集期间均签署了知情同意书，并同意数据存储。研究利用了国家成人阅读测试（NART）来评估认知储备，NART在20至70岁人群中表现稳定，能够反映个体的结晶化能力，如阅读和写作能力。研究还计算了健康饮食指数（HEI-2020）和三种植物性饮食指数（PDI总体、健康植物性饮食指数[hPDI]和不健康植物性饮食指数[uPDI]），以评估不同饮食模式对认知储备的影响。

### 研究结果

研究共纳入了2,514名参与者（48%为男性）。在回归模型中，NART得分与HEI、PDI和hPDI呈正相关，而与uPDI呈负相关。与最低五分位相比，HEI、PDI和hPDI的最高五分位参与者具有显著更高的NART得分。例如，HEI最高五分位的调整平均差异为2.25（95% CI：1.19-3.30），PDI为1.17（0.19-2.15），hPDI为1.42（0.51-2.33）。而uPDI最高五分位的NART得分显著较低（-1.55 [-2.55, -0.54]）。在进一步调整了童年认知能力后，这些关联有所减弱，但仍保持显著。在所有饮食模式中，HEI解释了最多的NART得分变异（2.84%），其次是uPDI（1.51%）、hPDI（1.05%）和PDI（0.51%）。

### 研究结论

研究发现，认知储备与健康的饮食模式呈正相关，而与不健康的植物性饮食模式呈负相关。饮食模式在解释认知储备的变异中具有独特的作用，因此在未来的相关研究中应考虑饮食作为重要的生活方式因素之一。为了进一步验证这些发现，需要进行纵向分析。

### 研究内容详解

研究通过NART得分评估了认知储备，这些得分反映了个体的阅读能力，这是结晶化能力的一种，通常在中年达到峰值，并且对早期变化相对稳定。NART得分在20至70岁人群中表现出较高的稳定性，这使得其成为评估认知储备的可靠工具。通过NART得分，研究能够判断个体在不同年龄段的认知能力，并将其作为认知储备的指标。

在饮食评估方面，研究采用了多种方法，包括24小时饮食回顾、饮食日记和食品成分数据库。饮食数据的收集时间跨度从4岁到53岁，研究通过计算不同饮食模式的累积平均得分，来评估个体在不同年龄段的饮食模式。对于HEI-2020，研究采用了基于美国饮食指南的评分标准，评估了食物组的摄入量。对于三种植物性饮食指数（PDI、hPDI和uPDI），研究通过调整食物组的摄入量，来评估其对认知储备的影响。这些指数涵盖了健康和不健康的植物性食物组，如全谷物、水果、蔬菜、坚果、豆类等健康食物组，以及果汁、精制谷物、土豆、糖甜饮料等不健康食物组。

### 研究发现

研究发现，HEI-2020、PDI和hPDI的最高五分位参与者具有显著更高的NART得分，而uPDI的最高五分位参与者得分显著更低。这表明，健康的饮食模式与较高的认知储备有关，而不健康的植物性饮食模式与较低的认知储备有关。在进一步调整了童年认知能力后，这些关联有所减弱，但仍保持显著，说明饮食模式在解释认知储备变异中具有独特的作用。

此外，研究还发现，HEI-2020在解释NART得分变异方面具有最大的贡献，其次是uPDI、hPDI和PDI。这表明，基于推荐摄入量的饮食评估方法可能比基于食物组比例的简单方法更有效。HEI-2020不仅考虑了食物组的摄入量，还考虑了营养成分的平衡，如钠、精制谷物、饱和脂肪和添加糖的摄入量，这可能使得其在评估饮食质量方面更具优势。

### 研究意义

研究结果支持了健康饮食模式在维持认知健康方面的重要性。特别是，健康的植物性饮食模式（如hPDI）与较高的认知储备有关，而不健康的植物性饮食模式（如uPDI）则与较低的认知储备有关。这表明，饮食模式不仅仅是摄入量的问题，更涉及到食物质量的选择。例如，全谷物、水果、蔬菜等健康食物组的摄入量对认知储备有积极影响，而果汁、精制谷物、土豆等不健康食物组的摄入量则可能对认知储备产生负面影响。

然而，研究也发现，HEI-2020与PDI、hPDI和uPDI在解释认知储备变异方面的关联强度存在差异。这可能是因为HEI-2020考虑了更全面的营养成分，而PDI、hPDI和uPDI则主要基于食物组的比例。此外，研究还指出，一些不健康的植物性食物组，如果汁和土豆，可能在某些情况下对认知有积极影响，因此需要更细致地评估这些食物组对认知储备的具体作用。

### 研究的局限性

尽管研究采用了长期的数据收集和多种饮食评估方法，但其横断面设计可能限制了对饮食模式与认知储备之间因果关系的确定。因此，未来的研究需要采用纵向设计，以更准确地评估饮食模式对认知储备的影响。此外，研究中使用的植物性饮食指数（PDI、hPDI和uPDI）主要基于糖尿病等健康指标，可能未充分考虑其对认知的具体影响。

### 研究建议

研究建议，在未来的相关研究中，应考虑使用基于推荐摄入量的饮食评估方法，如HEI-2020，以更准确地评估饮食质量对认知储备的影响。此外，需要进一步研究不同饮食模式对多种健康结果的影响，包括认知、代谢和心血管健康。通过结合饮食和认知数据的纵向研究，可以更全面地理解饮食模式在维持认知健康方面的作用，并为预防和干预措施提供科学依据。

### 总结

本研究通过对1946年英国出生队列的分析，揭示了饮食模式与认知储备之间的关系。研究发现，健康的饮食模式与较高的认知储备有关，而不健康的植物性饮食模式与较低的认知储备有关。这些发现支持了健康饮食在维持认知健康方面的重要性，并为未来的相关研究提供了新的视角。然而，由于研究采用的是横断面设计，因此需要进一步的纵向研究来确认这些发现。同时，研究还指出，饮食模式不仅仅是摄入量的问题，更涉及到食物质量的选择，因此在评估饮食对认知储备的影响时，应考虑更全面的饮食质量指标。