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WHO世界卫生组织和各国营养届对膳食纤维的统一建议在每日25-35g之间，因为许许多多（而且不断增加）的报告都显示当膳食纤维大于25g/天时，全因死亡率开始降低，也有助于预防心血管疾病病，糖尿病，某些癌症等一系列健康问题，但绝大多数人远远没有达到这一标准。

纤维决定你减肥成败

刊登于TheJournal of Nutrition 2019年10月，包括哈佛医学院三所大学的联合报告中指出，在衡量诸多因素如热量密度，起始体脂肪，年龄，种族，起始体重，碳水摄取量，膳食纤维，单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸摄取量等中，每日膳食纤维摄取是预测其减脂效果最好的指标。也就是说如果一个人减肥开始后她/他每天纤维吃的越多，她/他的减脂效果就越好。（注解1）

膳食纤维来源于植物，我们无法消化分解，但其能控制能量摄入，维护肠道菌群健康，调节血糖，从而预防肥胖，从而间接预防肥胖带来的许多健康问题。

纤维降低全因死亡率及各种慢性病几率

柳叶刀2019年刊登新西兰Otago大学一个共涉及185项前瞻性研究和58项临床试验，共涵盖4635名成年人的系统性回顾及分析报告中得出结论，对比纤维摄取最低和最高人群，后者全因死亡率，心血管疾病相关死亡率，冠心病，中风，糖尿病和结肠癌的发病率整体下降15-30%；纤维摄取量跟收缩压，体重，总胆固醇水平较低也呈正相关性。（注解2）

另一项涉及2百万人（包括67735名乳癌患者），跨度20年，涵盖亚洲，北美，欧洲和澳大利亚的系统综述研究显示，膳食纤维摄取最多和最少的女性，整体乳癌风险降低8%，绝经前乳腺癌风险降低18%，绝经后降低9%。（注解3）

 

每天该吃多少纤维？

摄取多少纤维才够呢？答案是最低25g。

研究人员发现当每日膳食纤维摄取在25-29g之间时，疾病风险下降最为明显。每天超过29g的效果更佳。这跟各国卫生机构的营养建议不谋而合，如美国国家科学院建议成年男性应该每天吃38g膳食纤维，女性25g；英国营养协会建议每天最低标准是30g；《中国居民膳食营养素参考摄取量》中建议每日最低25-30g（考虑到中国和西方人平均体重和每日建议热量的区别，25g最低标准是适当的）。

我们吃够了吗？

根据2016年《中国膳食纤维摄取白皮书》，我们的纤维摄取普遍不足，且呈下降趋势。目前平均每日纤维摄入量为13g，达到或超过25g最低标准的不到5%。其中城市居民纤维摄取低过农村居民，南方低过北方，比如上海市居民日均纤维摄取不足11g，广州居民不足7g。这恐怕跟全谷物摄取量有关，城市和南方居民习惯上吃更多白米白面，少吃粗粮，而一盘青菜里所含的膳食纤维其实很少，拿上海青来说，一盘250g生重的菜叶子，所含纤维不过2.5g而已。

如何吃够纤维即减肥又健康？

哪些食物富含高纤维？

豆类（尤其是黑豆，鹰嘴豆）

粗粮（燕麦，全麦，糙米，小米，红薯等）

菌菇和海带

坚果（尤其是亚麻籽粉还有助于调节女性雌激素，奇亚籽，杏仁等）

水果（牛油果，红莓，蓝莓，苹果等）

蔬菜（羽衣甘蓝，菜花，胡萝卜等）

都是营养又健康的食物。

比如我们做一个简单的食谱：

早餐：一碗燕麦粥（4.1g纤维）+一勺亚麻籽粉（2.8g纤维），一个鸡蛋，一杯牛奶

午饭：一碗小米饭，一碗青菜西红柿胡萝卜菌菇汤，清炒鸡肉，韭黄鸡蛋（共约6g纤维），一个橙子做甜点（3.1g纤维）

下午间食：约24个杏仁和半杯蓝莓（5.2g纤维）

晚饭：1/3罐即120g煮熟的黑豆或鹰嘴豆（18.2g纤维），烤鱼，一碗菠菜蛋花汤（约2.1g）

总共41.5g膳食纤维

这里面的关键是豆子，燕麦，亚麻籽粉，杏仁，蓝莓。当然你也可以通过蔬菜吃够30g纤维，不过得有这么一大盘，其中半个牛油果还占了20%多的量。

这么多蔬菜才够30g纤维

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我家里常备好几箱鹰嘴豆，黑豆，白芸豆罐头什么，可做汤可加热了直接吃，做之前冰箱里放个24小时以上还可以增加抗性淀粉（最好的纤维之一）。

如果实在吃不够那么也可以用补剂的形式补充纤维粉，但尽可能还是从食物中补充的好。

 

 

注解：

1.      Derek C Miketinas, et al “Fiber Intake PredictsWeight Loss and Dietary Adherence in Adults Consuming Calorie-Restricted Diets:The POUNDS Lost (Preventing Overweight Using Novel Dietary Strategies) Study”,The Journal of Nutrition 2019 Oct 1;149(10):1742-1748. doi: 10.1093/jn/nxz117.

2.      Andrew Reynolds, et al “Carbohydrate quality andhuman health: a series of systematic reviews and meta-analyses”, The Lancet2019 Feb 02. doi:10.1016/S0140-6736(18)31809-9

3.      Meads, C., Ahmed, I., & Riley, R. (2011). Asystematic review of breast cancer incidence risk prediction models with meta-analysisof their performance. Breast Cancer Research and Treatment, 132(2), 365-377.​​​​