接下来详解文章，从正文部分来寻求答案，来回答国内医学界辟谣的两个观点。
1、对文章的研究方法进行科学驳斥：孤证，仅一篇文章而已；研究方法是观察法，营养素调查误差较大；尚无动物实验，更无临床流行病学实验。
A、关于孤证的问题：
国内学者孤证的质疑，就是仅一篇文章得出来的。潜台词就是一篇文章，没有办法从多角度来阐述，各个方面来论证，逻辑上是弱命题，只能算一家之说。
正文中是怎么样子的？
首先，看看庞大的作者群， Dr Mahshid Dehghan, Andrew Mente, PhD, Xiaohe Zhang, MSc, Sumathi Swaminathan, PhD, Prof Wei Li, PhD, Prof Viswanathan Mohan, MD, Romaina Iqbal, PhD, Prof Rajesh Kumar, MD, Edelweiss Wentzel-Viljoen, PhD, Prof Annika Rosengren, MD, Leela Itty Amma, MD, Prof Alvaro Avezum, MD, Jephat Chifamba, DPhil, Rafael Diaz, MD, Rasha Khatib, PhD, Prof Scott Lear, PhD, Prof Patricio Lopez-Jaramillo, MD, Xiaoyun Liu, PhD, Prof Rajeev Gupta, MD, Noushin Mohammadifard, PhD, Nan Gao, BSc, Aytekin Oguz, MD, Anis Safura Ramli, MD, Pamela Seron, PhD, Yi Sun, MSc, Prof Andrzej Szuba, MD, Lungiswa Tsolekile, MPH, Prof Andreas Wielgosz, MD, Rita Yusuf, PhD, Afzal Hussein Yusufali, MD, Prof Koon K Teo, MD, Sumathy Rangarajan, MSc, Gilles Dagenais, MD, Shrikant I Bangdiwala, PhD, Shofiqul Islam, MSc, Prof Sonia S Anand, Prof Salim Yusuf, ……
显示的这么多作者，仅仅是一部分而已。这么多作者共同发表了一篇文章，他们的观点是一致的。
其次，我们看这篇文章的研究人群，共有5大洲18个国家，调查了143 934 个人，最终135 335 人入选。说明，样本量是足够大的。
第三，本次研究考虑了各种收入情况、地方习俗风情、膳食习惯，以及心血管病、脑中风、死亡率等等等各种指标，从标准问卷、国家体育活动调查表、糖尿病史自述、身体评估以及食物频率问卷FFQ（food-frequency questionnaire ）等各个角度，来寻求其中的内在因果关系。
综上，一篇文章有大量的科学家，海量的样本量，水银泄地般无孔不入的角度，绝不能仅仅说是“孤证”，就给否定了。
B、关于研究方法是观察法，营养素调查误差较大的问题
观察法，也是一种研究方法，跟实验应该说互有长短。上节已经详细证明。前瞻性队列研究验证因果关系强度大，对营养素调查刚好用在刀刃上。
关键是，营养膳食调查是怎么做的？
有众多营养学届默默的扫地僧，花了大量时间，做了市面上所有食物的食物成分表：包括食物的可食部分，所有营养素含量等。营养调查就是根据调查内容，使用食物成分表，计算出每个人的各种营养素摄入量。
在此基础上，业内形成了四种科学有效的调查方法：询问法、记账法、称重法和化学分析法。
①询问法：通过详细询问膳食的组成和数量、进餐次数、时间、食物种数和数量，主食、副食、水果和点心等等，再根据食物成分表进行换算出每人每天（或每餐）每种营养素摄入量。
②记帐法：顾名思义，就是从钱上做文章。先查食物的票据和帐目，花的钱除以单价，就得到各种食物的消耗总量。再除人数、天数，得出平均每人每日各类食物的进食量，再换算。
③称重法：拿个秤子，称量和记录各种食物的生重、烹调后的熟重，统计及记录每餐进食人员组成及其人数，由此求得此餐每人所进食的各种食物的生重。
④化学分析法：留取与被调查者进食的食物种类、数量完全相同的一日膳食，通过化学分析，了解其中所含热能和营养素量。
从上述四种方法的描述，大概都能够想到，称重法、化学分析法适合在医院中为营养疾病病人使用，记账法适合在部队、学校管理层中使用，而询问法方法便捷，适合大规模人群调查。
但为了保证这个询问法更科学，精准，医学界研制出了食物频率法问卷调查（FFQ）,在不同的国家，国家层面还组织科研人员对这个FFQ进行微调，比如添加该地区食物的特征，然后不断反复试错修订，形成量表、形成标准。
《柳叶刀》杂志的这篇文章，采用的就是FFQ。同时，对一些国家没有组织人员根据本地区特点修订FFQ的情况，这篇文章的作者们通过很正规的科研流程，进行了修改……
Participants' habitual food intake was recorded using country-specific (or region-specific in India) validated food frequency questionnaires (FFQs) at baseline. Where a validated FFQ was not available (ie, Argentina), we developed and validated FFQs using a standard method.20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30 Multiple 24-h dietary recalls were used as the reference method to validate the FFQs in about 60–250 participants from each country (appendix p 18). …… The FFQ was administered together with other questionnaires at the baseline.
大家可能不知道，根据本地区特点修订国际成熟量表，是有很大工作量的，这个修订过程中最简单的工作，就是使用统计软件做信度和效度检验。有做过的人都会知道，仅仅这个信度效度的计算，都会让人崩溃到死！这么说，很多硕士，以修订量表作为课题时，他们的导师都会称赞这个硕士：弥天大勇！
很多时候，我写文章时，写自编调查表，总要带上一句，克朗巴哈系数（Cronbach's α）等于0.8多，然后然后自己觉得得意非凡，重测信度结果很完美啊（信度、效度中的一个小指标）。可能这篇文章的作者们觉得这个量表修订的工作比起他们所研究的内容来说，实在微不足道，所以，仅一句话就带过去了~~
嗯，研究方法是观察法，营养素调查误差较大。这句话的潜台词就是：实验超过了调查，生物学证据完爆调查的结论。这句评论，我持不赞同意见。就好像2000年的人跑到2018年来说：手机上网，屏幕那么小，不会有什么市场前景的，我看还是PC上网市场更大。道理一样一样的。
C、关于尚无动物实验，更无临床流行病学实验的问题
这句话还真的说对了。
是的，没有动物实验。我们没有办法在人身上进行各种实验，所以，这个多肥肉少主食带来的好处，内在的机制是如何的？我们当然可以设想，推演，但需要动物实验来获取切切实实的生物学证据。
其次，没有临床流行病学实验。毕竟刚刚发现这样结果，还没有来得及进行机制上的深入研究，更需要进行一些小规模人群的膳食干预，然后进行对比研究，验证这个发现的结果。
但是，你不能因此而对此嗤之以鼻。爱因斯坦相对论发表的时候，很多人都认为是天方夜谭，更多人是重视，思辨，然后行动。随着时间的推移，行动的结果，物理学实验，证实了相对论的理论。
这一切，需要一个过程。
可喜的是，福建莆田的地瓜，陈明华医生，率领了一群医务工作者，先是健身、按传统膳食坚持1年后，经过半年的洗脱期，再根据理论进行实验，通过实验前后对比，两种方法对比，来验证“多吃肥肉少主食”的效果，现阶段实验数据比较满意。
2、对文章的研究内容进行正统解读：文章结论没有超出中国膳食指南中的建议，中国膳食指南还是好的很；少数别有用心的低碳饮食、生酮饮食鼓吹者利用了这篇文章，媒体推波助燃了。
要回答这个问题，我们很有必要了解下《柳叶刀》的这篇文章中关于数据处理的几个关键节点。
For the overall analysis, participants were categorised into quintiles of nutrient intake (carbohydrate, fats, and protein) based on percentage of energy (% E) provided by nutrients, which was computed by dividing energy from the nutrient by the total daily energy intake (eg, for carbohydrate, %E=([carbohydrate (g) × 4]/total energy intake [kcal]) × 100).
这段的核心意思是：在进行分析的时候，采用的是营养学中的经典：三大产能营养素的产能比例来作为分析切入点的。也就是参与者的营养摄入主要考虑碳水化合物、脂肪、和蛋白质的产能比例。
To assess the shape of associations between nutrients and events we used restricted cubic splines, fitting a restricted cubic spline function with three knots. We calculated hazard ratios (HRs) using a multivariable Cox frailty model with random intercepts to account for centre clustering (which also adjusts for region and country). Estimates of HRs and 95% CIs are presented for percentage of energy from carbohydrate, total protein, total fat, and types of fat. All models were adjusted for age and sex.……
这段话的核心意思是：我们是如何使用Cox风险比例模型这种统计学方法的，如使用了聚类的方法，把国家和地区进行了降维，然后计算出神一样存在的HR以及HR的置信区间。当然，我们还严防死堵，盯着性别、年龄这些可能的混杂因素（影响到研究结果的混混）……
Participants were categorised into region-specific quintile categories of nutrient intake based on the intake distribution of participants in Asian and non-Asian countries, with the lowest quintile category used as reference group within regions (we did not do further region subgroup analyses due to low statistical power to detect subgroup interactions).
这段话是最大的一个梗，很多非医学专业人员或非统计学专业人员不会懂得quintile的含义，实际上是一个百分位数，20%位数。
核心意思就是：根据这次调查者摄入营养素数据的分布，这些数据从低到高排列，所有数据占100%，那么排在数据底部，最低的占20%群体（等级一），做为参考群体，排在数据最高的，超过80%的（也占20%）的群体（等级五），来跟最低的20%进行统计分析。作者坦诚说，在等级一和等级五中间，存在这等级二（20~40%）、等级三（40~60%）、等级四（60~80%），自己统计能力差，就在做分析了。
换而言之，这是根据数据分布情况设置出来的百分比，仅仅是在cox风险比例模型中做为一个数据来统计分析使用，如此而已。
In comparisons between quintile 5 and quintile 1, a higher intake of saturated fatty acids was inversely associated with risk of total mortality (HR 0·86 [95% CI 0·76–0·99]; ptrend=0·0088), stroke (HR 0·79 [0·64–0·98]; ptrend=0·0498), and non-cardiovascular disease mortality (HR 0·86 [0·73–1·01]; ptrend=0·0108; table 3). Higher saturated fatty acid intake was not associated with major cardiovascular disease, myocardial infarction, or cardiovascular disease mortality. Similarly, monounsaturated fatty acid intake was associated with lower risk of total mortality (HR 0·81 [95% CI 0·71–0·92]; ptrend<0·0001), a non-significant trend for lower risk of stroke (HR 0·85 [0·70–1·03]; ptrend=0·10), and lower risk of non-cardiovascular disease mortality (HR 0·79 [0·68–0·92]; ptrend=0·0003). Intake of polyunsaturated fatty acids was associated with lower risk of total mortality (HR 0·80 [95% CI 0·71–0·89]; ptrend<0·0001) and non-cardiovascular disease mortality (HR 0·75 [0·65–0·86]; ptrend=0·0002). Intakes of monounsaturated fatty acids and polyunsaturated fatty acids were not significantly associated with major cardiovascular disease, myocardial infarction, and cardiovascular disease mortality.
这段话是本次研究中最重要的结果。
前提是在等级5和等级1之间的比较：
高饱和脂肪酸摄入量与总死亡率、中风、非心血管病死亡率呈负相关。与主要心血管疾病、心肌梗死或心血管疾病死亡率无关。
同样，单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸的分析也取得了类似的结果。
Higher carbohydrate intake was associated with higher risk of total mortality in both Asian countries and non-Asian countries (figure 2A). Conversely, higher intake of total fat and individual types of fat were each associated with lower total mortality risk in Asian countries and non-Asian countries (figure 2B–E).
较高的碳水化合物摄入量与亚洲国家和非亚洲国家的总死亡率高有关（图2a）。相反，在亚洲国家和非亚洲国家，较高的总脂肪摄入量和不同类型的脂肪都与较低的总死亡率有关（图2b - E）。
Table 2, Table 3 show nutrient intake and risk of total mortality and cardiovascular disease events. Higher carbohydrate intake was associated with higher risk of total mortality (quintile 5 vs quintile 1, HR 1·28 [95% CI 1·12–1·46]; ptrend=0·0001) and non-cardiovascular disease mortality (quintile 5 vs quintile 1, HR 1·36 [1·16–1·60]; ptrend<0·0001), after multivariable adjustment for covariates (table 2). No significant associations between carbohydrate intake and major cardiovascular disease, myocardial infarction, stroke, and cardiovascular disease mortality were recorded (table 2).
表2，表3显示，碳水化合物的摄入越高，总死亡率和非心血管病死亡率风险越大（仍然是百分位数的比值），但碳水化合物摄入量与主要心血管疾病、心肌梗死、中风和心血管疾病死亡率无显著关联（表2）
……
结果分析至此，我想大家对《柳叶刀》这篇文章的具体结论已经很深入理解了：这篇文章发现高脂饮食没有什么坏处，而且是有好处的。同时，高碳水化合物饮食是有坏处的。这里的高、低，是人为设置的等级，是百分位数。
作者还是有点担心自己的结论有问题，于是，在结果之外，讨论之中，作者大量阅读了相关的文献研究。对地中海饮食的随机实验、随机临床实验等做了参考，尤其是另外两个大型的前瞻性队列研究（健康专业人员跟踪研究和护士健康研究）的结果进行比对，最后，作者说：
In our replacement analyses, the strongest association on total mortality was observed when carbohydrate was replaced with polyunsaturated fatty acids, which is consistent with the pooled analyses of the Health Professionals Follow up and the Nurses' Health Study.46 We found a lower risk of stroke when carbohydrate was replaced with saturated fatty acids, which is consistent with previous work showing that refined carbohydrate intake is associated with increased risk of stroke……
我们的结论是一致的！which is consistent with ……
到此为止，以上，全部是结果。
重要的事情说三遍：
结果！
结果！
结果！
写科研论文的有意思之处，就是要根据结果，结合目前已有的知识，进行解释，讨论，提出新的观点。也就是，结论必须围绕这结果而来，但可以适当地，在医学允许的范围之中，小小修饰下~~
作者来了第一个修饰：
It is also noteworthy that the spline plots showed a non-linear increasing trend in total mortality with a carbohydrate intake and the rise seems to occur among those who consumed more than 60% of energy from carbohydrate.
值得注意的是，条图显示总死亡率随碳水化合物摄入量呈非线性增长趋势，而消耗碳水化合物能量超过60%的人似乎出现了上升趋势。
后来，作者又想了想，不对，这样直接说结论，会不会有极端人员出现问题？毕竟医学期刊，要非常严禁的。于是，加入了下句：
Importantly, a certain amount of carbohydrate is necessary to meet short-term energy demands during physical activity and so moderate intakes (eg, 50–55% of energy) are likely to be more appropriate than either very high or very low carbohydrate intakes.
重要的是，在体力活动中，为了满足短期的能量需求，一定量的碳水化合物是必要的，因此适度的摄入（如50–55的能量）可能比非常高或非常低的碳水化合物摄入量更合适。
至此，真相大白了！
国内专家辟谣，就是基于结论中的两点，而不是结果。
1、文章结论没有超出中国膳食指南中的建议，中国膳食指南还是好的很；
膳食指南说碳水化合物摄入要占60%能量，刚好擦边《柳叶刀》论文作者结论中超过60%的分界点，因此不需要改。其次，非线性增长趋势，就不是一条直线，还得要50%-60%的碳水摄入。第三，论文作者也推荐适度的摄入为50-55%的碳水摄入量。
反驳：
论文中的统计分析，是按照百分位数来划分的，也就是说，最后结论出现的这个60%，本身意义不大的，严谨来说，要有一个可信区间，是一个区间，一定是有一个幅度的，而不是某个具体数值。这两个数值不可比，但中国膳食指南一定是推荐高了。
其次，非线性增长趋势，非线性，说的是：非直线。是一个抛物线，或者其他曲线，也是随着碳水摄入量增加危险也增加，只不过是，超过60%之后，似乎大家就放开肚皮吃碳水了，如此而已。多说无益，上图：
第三，作者推荐适度的摄入量，前提是体力活动需要，要短期的需要，这个时候50-55%碳水摄入推荐。换而言之，你没有足够的体力活动需要，是否要把这个比例下降些呢？
在《柳叶刀》这篇论文中，作者提出全球膳食指南要修改，一个很强烈的理由是，全球的膳食指南都推荐大家低脂饮食，能量是一定的，低脂之后，自然而然就高碳水摄入了。这不对，所以，要修改。
2、少数别有用心的低碳饮食、生酮饮食鼓吹者利用了这篇文章，媒体推波助燃了。
反驳：
这是典型的被迫害幻想。人家《柳叶刀》文章中从未出现过低碳，也没有生酮饮食，很多老百姓甚至没听说过这两个单词，你忽然就跳出了这些字样，有点欲盖弥彰的嫌疑。
至于媒体，那次不是推波助燃的？关键是推什么波，助什么燃了。如果引起大家的关注，去研究，甄别，那就巴不得媒体推波助燃了。
当然，有了《柳叶刀》这篇文章，生酮饮食的后半部分，似乎还真的得到了支持。这篇文章对我们日常生活的膳食指导，会有什么样的影响？那些特定人群，可以使用这个《柳叶刀》的最新研究成果？过些日子我就就写出来。
最后，感谢人工智能：我是英语极烂，甚至毕业几年有一回把水的英文单词说成H2O的人，居然也能借助网络翻译功能看完原文。向AI致敬！
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