SRMA o vlivu sójového mléka vs. kravského mléka na kardiometabolické výsledky

ODŮVODNĚNÍ. Konzumace mléčných výrobků prokázala souvislosti se sníženým výskytem kardiometabolických onemocnění. S rostoucím zájmem o rostlinnou stravu a přibývajícími důkazy o kardiovaskulárních výhodách rostlinné stravy se národní dietní směrnice odklonily od podpory exkluzivní každodenní konzumace mléčných výrobků. Sójové mléko, nutričně nejsrovnatelnější rostlinná mléčná alternativa ke kravskému mléku, je běžně konzumovaným zdrojem sojových bílkovin prospěšných pro srdce. Ačkoli je příznivý účinek sójového proteinu na lipidové markery dobře prokázán, dopad na další kardiometabolické výsledky je nejasný. K vyřešení této otázky a lepší informovanosti o zdravotních tvrzeních a vývoji pokynů provedou výzkumníci systematický přehled a metaanalýzu randomizovaných kontrolovaných studií účinku sójového proteinu jako sójového mléka, který nahrazuje kravské mléko, na různé střední kardiometabolické mediátory.

CÍLE. Provést systematický přezkum účinku sójového proteinu jako sójového mléka, který nahrazuje kravské mléko, na různé intermediární kardiometabolické mediátory a posoudit jistotu důkazů pomocí systému hodnocení vývoje a hodnocení klasifikace doporučení (GRADE).

DESIGN. Systematický přehled a metaanalýzy budou prováděny podle Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions a reportovány 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 manuálním vyhledáváním referencí zahrnutých studií.

VÝBĚR STUDIUM. Budou zahrnuty randomizované kontrolované studie trvající ≥ 3 týdny hodnotící účinek sójového mléka jako náhrady kravského mléka na různé intermediární kardiometabolické mediátory.

EXTRAKCE DAT. Dva nebo více vyšetřovatelů nezávisle extrahuje relevantní data. Autoři budou kontaktováni pro další informace a jakákoli chybějící data budou dopočítána/dopočtena pomocí standardních vzorců.

RIZIKO PODjatosti. Dva nebo více výzkumníků nezávisle posoudí riziko zkreslení pomocí nástroje Cochrane Risk of Bias Tool 2. Všechny neshody budou vyřešeny konsensem.

VÝSLEDKY. Výsledky budou:

1. Stanovené krevní lipidy: LDL-Cholesterol (LDL-C), HDL-Cholesterol (HDL-C), triglyceridy (TG), Non-HDL-Cholesterol (Non-HDL-C) a apolipoprotein B (Apo B)
2. Markery kontroly glykémie: hemoglobin A1c (HbA1c), plazmatická glukóza nalačno (FPG), plazmatický inzulín nalačno (FPI), plocha plazmatické glukózy pod křivkou (AUC) a plazmatická glukóza za 2 hodiny (2hPG)
3. Ukazatele adipozity: tělesná hmotnost, index tělesné hmotnosti (BMI), tělesný tuk a obvod pasu
4. Krevní tlak: systolický krevní tlak (SBP) a diastolický krevní tlak (DBP)
5. Markery nealkoholického ztučnění jater (NAFLD): intrahepatocelulární lipidy (IHCL), alanintransamináza (ALT), aspartátaminotransferáza (AST) a index ztučnění jater (FLI)
6. Markery zánětu: C-reaktivní protein (CRP)

SYNTÉZA DAT. Data budou shromážděna pomocí metody generické inverzní odchylky pro každý výsledek. Modely náhodných efektů budou použity i v případě nepřítomnosti statisticky významné heterogenity mezi studiemi, protože poskytují konzervativnější odhady souhrnných efektů v přítomnosti zbytkové heterogenity. Modely s fixními účinky se použijí pouze tam, kde existuje =10 srovnání pokusů) pomocí analýz citlivosti a apriorních analýz podskupin (dávka, komparátor, sledování, výchozí úrovně, design, věk, zdravotní stav, financování a riziko zkreslení). Metaregresní analýzy posoudí význam kategoriálních a spojitých analýz podskupin. Zkreslení publikace bude posouzeno (pokud existuje >=10 pokusných srovnání) prohlídkou nálevkových grafů a Eggerovým a Beggovým testem. Úprava pro důkaz asymetrie trychtýřového grafu nebo malých účinků studie bude provedena Duvalovou a Tweedieho metodou trim-and-fill.

HODNOCENÍ STUPNĚ. K posouzení jistoty důkazů použijí vyšetřovatelé systém GRADE, systém hodnocení založený na důkazech přijatý více než 100 organizacemi (http://www.gradeworkinggroup.org/). Důkazy klasifikuje jako vysokou, střední, nízkou nebo velmi nízkou kvalitu na základě návrhu studie a řady snížení (riziko zkreslení, nepřesnosti, nekonzistence, nepřímosti, zkreslení publikace) a zlepšení (velký rozsah účinku, odezva na dávku gradient a útlum zmatkem). Vyšetřovatelé se budou řídit příručkou GRADE (https://gdt.gradepro.org/app/handbook/ příručka.html) a používat GRADEpro GDT (gradepro.org) software.

PLÁN PŘEKLADU ZNALOSTÍ. Vyšetřovatelé se budou řídit ottawským modelem výzkumu pro překlad znalostí. Výsledky budou šířeny prostřednictvím interaktivních prezentací na místních, národních a mezinárodních vědeckých setkáních a publikováním v impaktovaných časopisech. Cílové skupiny budou zahrnovat veřejné zdraví a klinické komunity se zájmem o výživu a kardiometabolická onemocnění. Zpětná vazba bude začleněna a použita ke zlepšení zpráv o veřejném zdraví a budou definovány klíčové oblasti pro budoucí výzkum. PI se budou propojovat mezi názorovými vůdci, aby zvýšili povědomí a přímo se podíleli na vývoji budoucích pokynů.

VÝZNAM. Navrhovaná syntéza důkazů určí sójové mléko jako alternativu ke kravskému mléku pro kardiometabolické zdraví, informování o vývoji pokynů a zlepšování zdravotních výsledků, vzděláváním poskytovatelů zdravotní péče a pacientů, stimulováním inovací v průmyslu a vedením budoucího designu výzkumu.