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[health]「國人膳食營養素參考攝取量」第八版導讀 碳水化合物篇:別再盲目恐醣!揭露 130 克大腦生存底線與極低碳的死亡風險

在這個「聞醣色變」的年代,許多人為了減重或追求極致健康,將碳水化合物(Carbohydrates)視為頭號大敵。然而,當我們翻開衛生福利部發布的「國人膳食營養素參考攝取量(DRIs)第八版」,會發現醫學實證所呈現的真相,遠比坊間流傳的極端飲食法更為複雜且精密。

這份指引彙整了全球數百篇世代研究與統合分析(Meta-analysis),核心結論可能會讓你大吃一驚:碳水化合物吃太少,死亡率反而會上升 [181]。本文將帶您深入這份國家級報告的數據黑盒子,還原「每日 130 公克」這個神祕數字的計算邏輯,並揭示真正決定心血管健康與中風風險的關鍵。

一、死亡率真相:破解「U 型曲線」與 50-55% 黃金區間

如果您認為「不吃澱粉」就是健康的捷徑,這份指引提出了一個強有力的反證。報告明確指出,根據美國大型世代研究結果,碳水化合物的攝取量與總死亡率之間呈現「U 型關係」 [181]

  • 過多(>65%):當碳水化合物攝取超過總熱量的 65% 時,會增加肥胖及罹患冠狀動脈心臟病(CHD)的風險 [175]
  • 過少(<45%):當攝取低於總熱量的 45% 時,同樣觀察到肥胖發生率增加,且與較高的死亡率相關 [175]
  • 最低點(50-55%):研究數據顯示,死亡率最低的族群,其碳水化合物攝取量約落在總熱量的 50-55% [181]

這正是為什麼我國將碳水化合物的「巨量營養素可接受範圍(AMDR)」設定為總熱量的 50-65% [183]。這不是一個隨意的範圍,而是一個經過精算的「生存安全區」。

二、台灣現況警訊:飯吃變少,但「糖」喝太多

從數據上看,國人飲食逐漸西化,碳水化合物攝取量佔比已從 1980 年代的 52.9-57.5% 下降至近年的 50-59% [6][11]。表面上看來似乎符合標準,但背後的隱憂在於「質」的改變。

調查發現,國人減少了由穀類與富含澱粉植物性食品所攝取的熱量,轉而攝取更多的「甜飲料」 [9][11]。數據顯示:

  • 含糖飲料普及:19-64 歲男性中,有 17.2% 每天至少喝一杯含糖飲料,女性則有 7% [9]
  • 高風險族群:甜飲料攝取頻率較高的族群集中在 7-44 歲,且以男性高於女性 [10]
  • 健康風險:研究指出,喝含糖飲料者,體重過重風險是不喝者的 1.9 倍,腰圍過大風險更高達 2.7 倍 [154]

三、大腦的生存算式:為什麼是「130 公克」?

在這份指引中,成人每日碳水化合物的「建議攝取量(RDA)」被訂為 130 公克。這個數字是怎麼算出來的?這背後其實是一道關於大腦生存的算術題。

人體的肌肉和肝臟可以使用脂肪酸作為能量,但大腦的中樞神經系統完全依賴葡萄糖作為能量來源 [168]

  1. 大腦的基礎代謝:成人大腦每日平均需要消耗 110 至 140 公克 的葡萄糖 [4][168]
  2. 避免組織耗損:如果飲食中缺乏碳水化合物,身體為了供應大腦能量,會被迫進行「糖質新生作用(Gluconeogenesis)」,分解肌肉組織中的蛋白質來轉化為葡萄糖 [75]
  3. 避免酮酸中毒:雖然大腦在長期飢餓下可利用酮體,但為了避免產生大量酮體導致「酮酸中毒(Ketoacidosis)」,身體需要最低限度的碳水化合物來協助脂肪代謝 [76][77]
國家標準設定邏輯:
基於上述生理機制,專家設定了「平均需要量(EAR)」為每日 100 公克(滿足大腦最低需求),再考慮個體差異加上安全係數(變異係數 15%),最終訂定出 130 公克 的 RDA [177][192]

四、質的戰爭:升糖負荷(GL)與心血管風暴

指引強調,碳水化合物的「質」比「量」更關鍵。這裡必須區分兩個概念:升糖指數(GI)升糖負荷(GL)。GL 的計算公式為:GL = 食物碳水化合物公克數 × GI / 100 [137]。GL 能更精確預測血糖與胰島素的上升作用。

指引中引用了多項具指標性的世代研究,點名了精緻碳水化合物與高 GL 飲食的具體危害:

疾病風險 研究證據
中風 (Stroke) Yu 等人針對 6.4 萬名女性的研究發現,缺血性及出血性中風的風險與精緻碳水化合物攝取量呈正相關,而非總碳水化合物量 [148]
冠心病 (CHD) Turati 等人追蹤 10.4 年的研究顯示,攝取「最高升糖負荷」飲食的組別,其發生冠狀心臟疾病的風險是最低組別的 1.41 倍 [149]
糖尿病 (T2DM) Oba 等人研究指出,女性罹患第二型糖尿病風險與 GI 呈正相關;男性若同時攝取大量脂肪與高 GI 食物,風險亦顯著增加 [150]

五、被遺忘的守門員:膳食纖維的「14 克定律」

膳食纖維是國人攝取最不足的營養素,13 歲以上族群每日攝取量均低於 25-35 公克 [14]。指引提出了一個簡單好記的黃金公式:

黃金公式:每攝取 1000 大卡熱量,應搭配 14 公克膳食纖維 [218]

為什麼要吃到這麼多?數據會說話:

  • 護心:系統性回顧顯示,每增加 7 公克 膳食纖維,心血管與冠狀動脈疾病風險可降低 9% [160]
  • 降死亡率:每日攝取 24 公克 以上膳食纖維可降低心肌梗塞死亡率;若低於 12 公克,則可能增加死亡率 [160]
  • 防癌:每增加 10 公克 膳食纖維,罹患大腸直腸腺瘤的風險降低 10% [161]

六、生命週期精算:孕哺婦與嬰兒的特殊需求

這份指引針對不同生命階段有精細的計算,特別是孕婦與嬰兒。

1. 懷孕與哺乳期:為了胎兒與母乳

許多準媽媽疑惑「一人吃兩人補」到底要補多少?

  • 懷孕第一期:不需要額外增加碳水化合物 [210]
  • 懷孕第二、三期:胎兒大腦發育每日約需 33 公克 葡萄糖。因此,建議媽媽的每日攝取量(RDA)應額外增加 45 公克(總計 175 公克) [210]
  • 哺乳期:製造母乳是高耗能工作。每公升母乳約含 74 公克乳糖,媽媽每天約分泌 60 公克乳糖。因此,哺乳婦的 RDA 需額外增加 80 公克(總計 210 公克) [212][213]

2. 嬰兒的超級大腦

嬰兒的腦部佔體重比例遠高於成人,腦部消耗的能量竟佔一天總熱量的 60% [185]。特別的是,嬰兒利用「酮體」作為腦部能量的效率比成人更好,這是演化上為了適應生存的機制 [185]。對於 0-6 個月的嬰兒,建議的碳水化合物攝取量(AI)為 60 公克,這主要參考了母乳的攝取量 [187]

七、結語:聰明選醣的行動指南

看完這份長達 27 頁的國家級指引,我們可以將生硬的數據轉化為三個具體的行動策略。這不是要你放棄對健康的追求,而是要更有智慧地與碳水化合物共處:

  • 守住 50-55% 的防線:不要盲目追求極低碳飲食。數據證實,將碳水化合物攝取量維持在總熱量的 50-65%,是死亡率最低的安全區間 [181]
  • 滿足大腦的低消:請記得,你的大腦每天至少需要 130 公克 的葡萄糖來維持運作 [177]。這是為了保護你的肌肉不被分解,並避免代謝失衡的底限。
  • 執行「14 克定律」:將焦點從「減少澱粉」轉移到「增加纖維」。落實每 1000 大卡攝取 14 公克膳食纖維的原則 [218],嚴格限制添加糖低於 10% [180],這才是預防中風與心臟病的真正關鍵。

真正的健康不是「戒除」某種營養素,而是理解身體運作的化學機制,給予它最精準的支持。這才是這份指引希望告訴我們的核心價值。

國人膳食營養素參考攝取量第八版導讀:碳水化合物死亡率U型曲線與大腦130克生存算式資訊圖表
圖表整理:碳水化合物攝取不足與死亡率之 U 型關係

參考文獻

註:編號對應原始指引文件之引用來源順序。

  • [4] 行政院衛生福利部。2011台灣地區高中生營養相關健康及慢性病狀況調查。2011:1-12.
  • [6] 潘文涵等。民國69-70年間臺灣地區民眾攝取之各種營養素之主要食物來源(I)。中華營誌 1991;16:1-20.
  • [9] 潘文涵等。國民營養健康狀況變遷調查 1993-1996:以二十四小時飲食回顧法評估國人膳食營養狀況。中華營誌 1999;24:11-39.
  • [10] 行政院衛生福利部。國民營養健康狀況變遷調查 2013-2016年成果報告。
  • [11] 行政院衛生福利部。甜飲料攝取的代謝症候群風險:NAHSIT 2005-2008。
  • [14] McCleary BV, et al. Determination of total dietary fiber (CODEX definition). J AOAC 2010;93:221-33.
  • [75] Oba S, et al. Dietary glycemic index, glycemic load and incidence of type 2 diabetes in Japanese men and women. Nutr J. 2013;12:165.
  • [76] Barclay AW, et al. Glycemic index, glycemic load, and chronic disease risk--a meta-analysis. Am J Clin Nutr. 2008;87:627-37.
  • [77] Bocarsly ME, et al. High-fructose corn syrup causes characteristics of obesity in rats. Pharmacol Biochem Behav. 2010;97:101-6.
  • [137] Salmerón J, et al. Dietary fiber, glycemic load, and risk of non-insulin-dependent diabetes mellitus in women. JAMA. 1997;277:472-7.
  • [148] Yu D, et al. Dietary glycemic index, glycemic load, and refined carbohydrates are associated with risk of stroke: a prospective cohort study in urban Chinese women. Am J Clin. 2016;104:1345-51.
  • [149] Turati F, et al. Glycemic load and coronary heart disease in a Mediterranean population. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2015;25:336-42.
  • [150] Oba S, et al. Dietary glycemic index, glycemic load and incidence of type 2 diabetes in Japanese men and women. Nutr J. 2013;12:165.
  • [154] Yu D, et al. Dietary carbohydrates, refined grains, glycemic load, and risk of coronary heart disease in Chinese adults. Am J Epidemiol. 2013;178:1542-9.
  • [155] Moynihan P, Petersen PE. Diet, nutrition and the prevention of dental diseases. Public Health Nutr. 2004:7:201-26.
  • [160] Kokubo Y, et al. Dietary fiber intake and risk of cardiovascular disease in the Japanese population. Eur J Clin Nutr. 2011;65:1233-41.
  • [161] Ben Q, et al. Dietary fiber intake reduces risk for colorectal adenoma: a meta-analysis. Gastroenterology. 2014;146:689-699.
  • [168] Landau BR, et al. Contributions of gluconeogenesis to glucose production in the fasted state. J Clin Invest. 1996;98:378-85.
  • [175] Institute of Medicine 2006. Dietary Reference Intakes: The Essential Guide to Nutrient Requirements.
  • [177] Institute of Medicine. Dietary Reference Intakes for Energy, Carbohydrate, Fiber, Fat, Fatty Acids, Cholesterol, Protein, and Amino Acids. 2005.
  • [181] Seidelmann SB, et al. Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis. Lancet Public Health. 2018;3(9):e419-28.
  • [183] 衛生福利部。「國人膳食營養素參考攝取量」第八版-碳水化合物。https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=4248&pid=12285
  • [185] Gibbons A. Solving the brain's energy crisis. Science. 1998;280:1345-7.
  • [187] 蘇郁芬等。評估台灣嬰兒六個月前母乳攝取量及營養狀態之研究。中華營誌 2009;34:11-21.
  • [192] Nordli DR, et al. Ketogenic diets. The medical treatment of epilepsy. 1992:455-72.
  • [204] Sokoloff L. Metabolism of ketone bodies by the brain. Annu Rev Med. 1973:24:271-80.
  • [210] Kopp-Hoolihan LE, et al. Longitudinal assessment of energy balance in well-nourished, pregnant women. Am J Clin Nutr. 1999;69:697-704.
  • [212] Nommsen LA, et al. Determinants of energy, protein, lipid, and lactose concentrations in human milk. Am J Clin Nutr. 1991:53:457-65.
  • [213] Institute of Medicine. Dietary Reference Intakes. 2005.
  • [218] Pietinen P, et al. Intake of dietary fiber and risk of coronary heart disease in a cohort of Finnish men. Circulation. 1996;94:2720-7.
  • [363] Yu D, et al. Dietary glycemic index, glycemic load, and refined carbohydrates are associated with risk of stroke. Am J Clin. 2016;104:1345-51.
  • [367] Turati F, et al. Glycemic load and coronary heart disease in a Mediterranean population. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2015;25:336-42.
  • [369] Oba S, et al. Dietary glycemic index, glycemic load and incidence of type 2 diabetes in Japanese men and women. Nutr J. 2013;12:165.
  • [399] Threapleton DE, et al. Dietary fibre intake and risk of cardiovascular disease: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2013:347:f6879.
  • [406] Ben Q, et al. Dietary fiber intake reduces risk for colorectal adenoma: a meta-analysis. Gastroenterology. 2014;146:689-699.

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