NHANES可发文指标：DI-GM
定义：DI-GM 评分基于 14 种特定食物或营养素的摄入量。包括：鳄梨、西兰花、鹰嘴豆、咖啡、蔓越莓、发酵乳制品、膳食纤维、绿茶、大豆、全谷物、红肉、加工肉类、精制谷物和高脂肪饮食（≥40%的能量来自脂肪）。
公式：鳄梨、西兰花、鹰嘴豆、咖啡、蔓越莓、发酵乳制品、膳食纤维、绿茶、大豆和全谷物被归类为有益成分，而红肉、加工肉类、精制谷物和高脂肪饮食（≥40%的能量来自脂肪）被视为有害成分。根据性别特定的中位数对膳食成分进行分类：对于有益成分，摄入量等于或高于中位数得 1 分，低于中位数得 0 分；对于有害成分，摄入量低于中位数得 1 分，等于或高于中位数得 0 分。总分数是所有成分分数的总和，范围从 0 到 13，分数越高表示更有利于肠道菌群健康的膳食模式。
指标解读：肠道菌群膳食指数（DI-GM）反映了支持肠道微生物健康的膳食模式。
案例文章：
以一篇发表在 Frontiers in Nutrition 上的文章为例，为大家介绍 DI-GM 这一指标。
文章解读：
研究背景：膳食通过调节肠道微生态环境，在多种疾病（包括肾结石）的发生中发挥重要作用。DI-GM（Dietary Index for Gut Microbiota）是一个基于支持肠道菌群健康的饮食模式构建的指标，但它与肾结石之间的关系尚不清楚，尤其是糖尿病是否在其中起中介作用也有待研究。
研究方法：使用了 NHANES 2017-2018 年数据，最终纳入 19841 名参与者。使用 logistics 回归模型探究 DI-GM 与肾结石（KS）患病率之间的关联。进一步采用中介分析以探究糖尿病在其中的潜在介导作用。
主要研究结果：
Table 2 显示，DI-GM 与 KS 患病率之间存在统计学显著关联，即使在调整多种混杂因素后也是如此。DI-GM 得分 6 或更高的人群，其 KS 患病率比得分为 0–3 的人群低 17%（模型 3：OR = 0.83，95% CI：0.72–0.95，p = 0.007），且随着 DI-GM 得分的增加，KS 风险显著降低（p-trend <0.001）。DI-GM 的“有益于肠道菌群”成分也独立地与较低的 KS 风险相关（模型 3：OR = 0.94，95% CI：0.90–0.97，p < 0.001）。此外，回归分析表明糖尿病与 KS 患病率较高相关，糖尿病患者患 KS 的可能性比非糖尿病患者高 46%（模型 3：OR = 1.46，95% CI：1.29–1.65，p < 0.001）。
Table 3 显示，DI-GM 的“有益于肠道菌群”和“不利于肠道菌群”两个组成部分均与糖尿病患病率显著相关。具体而言，“有益于肠道菌群”的组成部分在完全调整混杂因素后（模型 3：OR=0.97，95%CI：0.94-1.00，p=0.0285）显示出与降低糖尿病风险的边缘关联。而“不利于肠道菌群”的组成部分则表现出更强的负相关，其中得分越高与糖尿病患病率显著降低相关（模型 3：OR=0.90，95%CI：0.86-0.93，p<0.0001）。
RCS 结果显示出 DI-GM 与肾结石患病率之间的非线性相关性。
亚组分析显示，DI-GM 与肾结石之间的保护性关联在大多数亚组中是一致的，包括年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、BMI、高血压状况、血清钙水平和 eGFR 类别（交互作用 p 值>0.05）。饮酒状况是唯一显著改变这种关联的因素（p = 0.004）。在重度饮酒者中，较高的 DI-GM 评分与肾结石风险降低相关（OR = 0.92，95% CI: 0.88–0.95），而从未饮酒者或适度饮酒者之间未观察到显著关联。
中介分析的结果显示，糖尿病在 DI-GM 与 KS 患病率之间的关系中起部分中介作用。在模型 3 中，DI-GM 对 KS 的总效应显著（估计值 = -0.009489，p < 0.0001）。通过糖尿病的中介效应也显著（估计值 = -0.000903，p = 0.0020），占总效应的 9.27%。在调整糖尿病后，DI-GM 的直接效应仍然显著（估计值 = -0.008633，p < 0.0001）。
研究结论：较高的 DI-GM 评分与较低的 KS 患病率相关（调整后 OR：0.78，95% CI：0.65-0.92 每 SD 增加）。糖尿病介导了这种关系的 9.27%。亚组分析显示，女性、非西班牙裔黑人以及重度饮酒者中具有更强的保护作用。这些发现强调了针对肠道微生物的饮食干预在 KS 预防中的作用，并呼吁进行纵向研究以确认这些结果并制定个性化的饮食策略。
指标总结：DI-GM 是一个以饮食结构为基础、用于预测肠道微生态健康及相关疾病风险的综合指标，广泛应用于营养流行病学研究中。
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