Síťové metaanalýzy uměle slazených nápojů a kardiometabolického rizika

Pozadí: Cukry zejména ve formě nebo cukrem slazené nápoje (SSB) byly označeny jako jeden z hlavních viníků dvojí epidemie obezity a diabetu. Uměle slazené nápoje (ASB) představují potenciálně důležitý prostředek pro vytěsnění přebytečných kalorií z volných cukrů ve stravě. Existuje však obava, že použití ASB může samy o sobě přispívat ke zvýšenému riziku obezity a cukrovky. Tato obava vedla v roce 2015 Dietary Guidelines for American Committee (DGAC) k doporučení, aby cukry ve stravě nebyly nahrazovány ASB, ale spíše „zdravými možnostmi“, jako je voda. Zda mají ASB jako strategie náhrady za SSB zamýšlené výhody a zda jsou tyto výhody podobné výhodám preferované strategie náhrady vody, zůstává nejasné.

Cíl: Aby bylo možné informovat o aktualizaci pokynů Evropské asociace studií (EASD) klinické praxe pro nutriční terapii, výzkumníci provedou řadu systematických přehledů a síťových metaanalýz, aby posoudili účinek substituce ASB za SSB, vodu pro SSB a ASB pro vodu na měření adipozity a kardiometabolických rizikových faktorů.

Design: Každý systematický přehled a metaanalýza bude provedena podle Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions a reportována podle Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA).

Zdroje dat: MEDLINE, EMBASE a The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) budou prohledávány pomocí vhodných vyhledávacích termínů doplněných ručním vyhledáváním referencí zahrnutých studií. Budou zahrnuty abstrakty a nebudou použita žádná jazyková omezení.

Výběr studie: Vyšetřovatelé zahrnou randomizované kontrolované studie (RCT), které trvají >=7 dní, a posoudí účinek vody versus ASB na nadváhu/obezitu nebo kardiometabolické rizikové faktory.

Extrakce dat: Dva nebo více výzkumníků nezávisle extrahuje relevantní data a vyhodnotí riziko zkreslení pomocí nástroje Cochrane Risk of Bias Tool. Všechny neshody budou vyřešeny konsensem. K odvození chybějících rozptylových dat budou použity standardní výpočty a imputace.

Výsledky: Bude 9 skupin výsledků. Primárním výsledkem bude tělesná hmotnost. Sekundárními výstupy budou další ukazatele adipozity (BMI, tělesný tuk, obvod pasu); kontrola glykémie (glykované krevní proteiny [HbA1c, glykémie nalačno, glykémie po jídle, inzulin v krvi nalačno, hodnocení inzulinové rezistence pomocí modelu homeostázy [HOMA-IR]); stanovené terapeutické lipidové cíle (LDL-cholesterol, non-HDL-cholesterol, apolipoprotein B [apo B], HDL-cholesterol, triglyceridy, celkový cholesterol, ); krevní tlak (systolický krevní tlak a diastolický krevní tlak); markery NAFLD (intrahepatocelulární lipidy [IHCL], alaninaminotransferáza [ALT], aspartátaminotransferáza [AST]); a kyselina močová.

Syntéza dat: Poměry rizik (náhodná nadváha/obezita) a průměrné rozdíly (všechny ostatní výsledky) budou sloučeny pro přímá srovnání (ASB versus voda) a nepřímá srovnání (ASB versus SSB a voda versus SSB s použitím SSB jako společného komparátoru). Provedeme Bayesian Network-Meta Analysis (NMA). Shromážděné odhady uvedeme jako zadní průměr a 95% důvěryhodné intervaly. NMA také použijeme pro analýzu citlivosti, abychom ověřili naše zjištění z konvenčních generických modelů inverzních rozptylů s náhodnými účinky. NMA bude prováděna pomocí simulace přístupu Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pomocí balíčku GeMTC-R. Párové analýzy budou použity pro crossover zkoušky. Heterogenita bude hodnocena pomocí Cochran Q statistiky a kvantifikována pomocí I2 statistiky. Aby výzkumníci prozkoumali zdroje heterogenity, provedou analýzy citlivosti, ve kterých budou všechny studie systematicky odstraněny. Pokud existuje >=10 studií, pak výzkumníci také prozkoumají zdroje heterogenity a priori podskupinovými analýzami podle zdravotního stavu (metabolický syndrom/diabetes, nadváha, normální hmotnost), dávky (<=střední příjem, >střední příjem), výchozí hodnoty měření (globální a abdominální adipozita), randomizace, design studie (paralelní, crossover), energetická bilance (pozitivní, neutrální, negativní), sledování (<=8 týdnů, >8 týdnů), riziko zkreslení a jednotlivé domény riziko zkreslení pomocí metaregresních analýz. Metaregresní analýzy posoudí význam kategoriálních a kontinuálních podskupinových analýz. Když je k dispozici >=10 studií, bude zkreslení publikace zkoumáno prohlídkou nálevkových grafů a formálním testováním pomocí Eggerova testu a Beggova testu. Pokud existuje podezření na zkreslení publikace, pokusí se výzkumníci upravit pro asymetrii trychtýřového grafu přičtením chybějících studijních dat pomocí Duvalovy a Tweedieho metody oříznutí a vyplnění.

Posouzení důkazů: Jistota důkazů pro každý výsledek bude posouzena pomocí přístupu hodnocení, vývoje a hodnocení podle doporučení (GRADE).

Plán překladu znalostí: Výsledky budou šířeny prostřednictvím interaktivních prezentací na místních, národních a mezinárodních vědeckých setkáních a publikování v časopisech s vysokým impakt faktorem. Cílové skupiny budou zahrnovat veřejné zdraví a vědecké komunity se zájmem o výživu, cukrovku, obezitu a kardiovaskulární onemocnění. Zpětná vazba bude začleněna a použita ke zlepšení sdělení o veřejném zdraví a budou definovány klíčové oblasti pro budoucí výzkum. Osoby s rozhodovací pravomocí žadatelů/spolužadatelů se budou propojovat mezi názorovými vůdci s cílem zvýšit povědomí a přímo se jako členové komise podílet na vývoji budoucích pokynů.

Význam: Navrhovaný projekt pomůže při překladu znalostí souvisejících s úlohou ASB při rozvoji nadváhy a obezity, posílí důkazní základnu pro pokyny a zlepší zdravotní výsledky vzděláváním poskytovatelů zdravotní péče a pacientů, podpoří inovace v průmyslu a povede budoucí výzkum. design.