Metaanalyse des nordischen Ernährungsmusters zu kardiometabolischen Risiken und kardiovaskulären Ergebnissen

Hintergrund: Eine stärkere Einhaltung der Mittelmeerdiät, einem traditionellen Ernährungsmuster der weiteren Region des Mittelmeers, wurde mit günstigen kardiometabolischen Ergebnissen in Verbindung gebracht, einschließlich der Prävention von Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD). Begrenzte lokale Lebensmittelverfügbarkeit, erhöhte Kosten oder unbekannte Kultur und Tradition machen es jedoch schwierig, die mediterrane Ernährung in der nordeuropäischen Umgebung zu befolgen. Die nordische Ernährung oder die anderer traditioneller Ernährungsweisen der nordischen Länder (Schweden, Norwegen, Finnland, Dänemark, Island, Färöer-Inseln) sind Ernährungsmuster, die reich an traditionellen nordischen Lebensmitteln sind, darunter Beeren, Getreide und fetter Fisch, die in Nordeuropa verbreitet sind. Die Nordic Diet wurde mit günstigen kardiometabolischen Ergebnissen in Verbindung gebracht, einschließlich eines verbesserten Lipidprofils und einer verbesserten Insulinsensitivität. Diese Vorteile wurden in den jüngsten Aktualisierungen der Richtlinien für die klinische Praxis für Diabetes in Kanada anerkannt. Die European Association for the Study of Diabetes (EASD) hat das nordische Ernährungsmuster nicht in ihre Richtlinien aufgenommen.

Bedarf an vorgeschlagener Forschung: Hochwertige systematische Reviews und Metaanalysen randomisierter kontrollierter Studien und prospektiver Kohorten stellen hochwertige Evidenz zur Unterstützung von Ernährungsrichtlinien und der öffentlichen Gesundheitspolitik dar. Da sich die Ernährungsrichtlinien und die öffentliche Gesundheitspolitik hin zu Empfehlungen auf der Grundlage von Lebensmitteln und Ernährungsmustern verlagert haben, besteht ein Bedarf an systematischen Übersichtsarbeiten und Metaanalysen, die die Rolle der nordischen Ernährung bei der Prävention und Behandlung von kardiometabolischen Folgen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen vergleichen.

Ziele: Um die Aktualisierung der Leitlinien für die klinische Praxis der European Association for the Study of Diabetes (EASD) für die Ernährungstherapie zu unterstützen, werden die Forscher eine systematische Überprüfung und Metaanalyse randomisierter kontrollierter Studien und prospektiver Kohorten unter Verwendung des GRADE-Ansatzes in den nordischen Ländern durchführen Ernährungsmuster auf kardiometabolische Risikofaktoren und Folgen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Design: Die systematische Überprüfung und Metaanalyse klinischer Studien und prospektiver Kohortenstudien wird gemäß dem Cochrane-Handbuch für systematische Überprüfungen von Interventionen durchgeführt und gemäß den bevorzugten Berichtselementen für systematische Überprüfungen und Metaanalysen (PRISMA) und Meta- Analyse der Richtlinien für Beobachtungsstudien in Epidemiologie (MOOSE).

Datenquellen: MEDLINE, EMBASE und The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) werden unter Verwendung geeigneter Suchbegriffe durchsucht, ergänzt durch Handsuchen von Referenzen eingeschlossener Studien.

Studienauswahl: Randomisierte kontrollierte Studien, die an Menschen mit einer Nachbeobachtungsdauer von ≥ 3 Wochen durchgeführt wurden und die Wirkung einer nordischen Ernährung auf kardiometabolische Ergebnisse untersuchten, werden eingeschlossen. Studien, die nicht am Menschen durchgeführt werden, nicht randomisiert sind, ein akutes Ernährungsdesign (< 3 Wochen) haben, keine geeignete Kontrolle (nicht isokalorisch) haben und/oder keine brauchbaren Endpunktdaten melden, werden nicht eingeschlossen. Prospektive Kohortenstudien mit einer Nachbeobachtungszeit von mehr als 1 Jahr werden eingeschlossen.

Datenextraktion: Zwei oder mehr Prüfärzte werden relevante Daten unabhängig voneinander extrahieren und das Bias-Risiko unter Verwendung des Cochrane Risk of Bias Tool für randomisierte klinische Studien und der Newcastle-Ottawa-Skala für prospektive Kohorten bewerten. Alle Meinungsverschiedenheiten werden einvernehmlich gelöst. Standardberechnungen und Imputationen werden verwendet, um fehlende Varianzdaten für die randomisierte klinische Studie abzuleiten. Risikoverhältnisse, Wahrscheinlichkeitsverhältnisse und Gefahrenverhältnisse für klinische Ergebnisse in den prospektiven Kohortenstudien werden aus klinischen Ereignisdaten über die Exposition gegenüber einer nordischen Ernährung extrahiert oder abgeleitet.

Ergebnisse: Für die randomisierten klinischen Studien ist das primäre Ergebnis LDL-Cholesterin. Zu den sekundären Ergebnissen gehören Marker der glykämischen Kontrolle (HbA1c, Nüchternglukose, Nüchterninsulin); andere Blutfette (Nicht-HDL-C, Apo B, HDL-C, Triglyceride); Adipositas (Körpergewicht, BMI, Taillenumfang), Blutdruck (systolischer und diastolischer Blutdruck) und Entzündung (C-reaktives Protein [CRP]).

Für prospektive Kohorten wird das primäre Ergebnis ein Vorfall von kardiovaskulären Erkrankungen sein. Zu den sekundären Endpunkten gehören ein Vorfall von koronarer Herzkrankheit (KHK) und ein Vorfall von Schlaganfall.

Datensynthese:

Studien: Die Daten werden nach der generischen Inverse-Varianz-Methode mit DerSimonian- und Laird-Random-Effects-Modellen gepoolt und als mittlere Differenzen (MDs) mit 95 %-Konfidenzintervallen (95 %-KIs) ausgedrückt. Random-Effects-Modelle wurden verwendet, da sie Restheterogenität berücksichtigen und konservativere Schätzungen liefern. Fixed-Effects-Modelle werden für <5 Versuche verwendet. Gepaarte Analysen werden auf alle Crossover-Studien angewendet. Die Heterogenität wird durch die Cochran-Q-Statistik getestet und durch die I2-Statistik quantifiziert. Um Quellen der Heterogenität zu erforschen, führen wir Sensitivitätsanalysen durch, in denen jede Studie systematisch entfernt wird. Wenn es ≥ 10 Studien gibt, werden wir Quellen der Heterogenität durch a priori Subgruppenanalysen nach Studiendesign (parallel oder Crossover), Nachbeobachtungsdauer (< 12 Wochen oder ≥ 12 Wochen), Vergleichsdiät, Ausgangsmessungen, Bias-Risiko untersuchen , Krankheitsdauer und Finanzierungsquelle. Signifikante ungeklärte Heterogenität wird durch zusätzliche Post-hoc-Untergruppenanalysen untersucht (z. Alter, Geschlecht, Ernährungsqualitätsindex, Zusammensetzung der Hintergrundernährung [Gesamt-% Energie aus Fett, Kohlenhydraten, Eiweiß]). Meta-Regressionsanalysen werden die Aussagekraft von kategorialen und kontinuierlichen Subgruppenanalysen bewerten. Wenn ≥ 10 Studien verfügbar sind, wird die Publikationsverzerrung durch Inspektion von Funnel-Plots und formale Tests unter Verwendung der Egger- und Begg-Tests untersucht. Wenn ein Publikationsbias vermutet wird, werden wir versuchen, die Funnel-Plot-Asymmetrie zu korrigieren, indem wir die fehlenden Studiendaten mit der Trim-and-Fill-Methode von Duval und Tweedie imputieren.

Prospektive Kohortenstudien: Natürlich logarithmisch transformierte relative Risiken (RRs) oder Hazard Ratios (HRs) klinischer Ergebnisse, wobei extreme Quantile (die höchste Exposition gegenüber der niedrigsten Exposition oder Referenzgruppe) verglichen werden, werden separat unter Verwendung der generischen inversen Varianzmethode gepoolt Modelle mit zufälligen Effekten und ausgedrückt als RRs mit 95 %-Konfidenzintervallen (CIs). Die Heterogenität wird durch die Cochran-Q-Statistik getestet und durch die I2-Statistik quantifiziert. Um Quellen der Heterogenität zu erforschen, führen wir Sensitivitätsanalysen durch, in denen jede Studie systematisch entfernt wird. Wenn ≥ 10 Kohortenvergleiche verfügbar waren, werden wir eine a-priori-Untergruppenanalyse durch Meta-Regression für die Nachbeobachtung (< 10 Jahre vs. ≥ 10 Jahre), das Geschlecht (Männer vs. Frauen, Männer vs. gemischt, Frauen) durchführen vs. gemischt), Studienqualität (NOS <6 vs. ≥6) und Finanzierungsquelle. Signifikante ungeklärte Heterogenität wird durch zusätzliche Post-hoc-Untergruppenanalysen untersucht. Lineare und nicht-lineare Dosis-Wirkungs-Beziehungen werden unter Verwendung von Zufallseffekt-Modellen der verallgemeinerten Kleinste-Quadrate-Trendschätzung (GLST) bzw. Spline-Kurvenmodellierung (MKSPLINE-Verfahren) untersucht. Wenn ≥ 10 Studien verfügbar sind, wird die Publikationsverzerrung durch Inspektion von Funnel-Plots und formale Tests unter Verwendung der Egger- und Begg-Tests untersucht. Wenn ein Publikationsbias vermutet wird, werden wir versuchen, die Funnel-Plot-Asymmetrie zu korrigieren, indem wir die fehlenden Studiendaten mit der Trim-and-Fill-Methode von Duval und Tweedie imputieren.

Evidenzbewertung: Die Vertrauenswürdigkeit der Evidenz für jedes Ergebnis wird anhand des Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) bewertet.

Wissensübersetzungsplan: Die Ergebnisse werden durch interaktive Präsentationen auf lokalen, nationalen und internationalen wissenschaftlichen Tagungen und Veröffentlichung in Zeitschriften mit hohem Impact-Faktor verbreitet. Zu den Zielgruppen gehören das öffentliche Gesundheitswesen und wissenschaftliche Gemeinschaften mit Interesse an Ernährung, Diabetes, Fettleibigkeit und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Das Feedback wird aufgenommen und verwendet, um die öffentliche Gesundheitsbotschaft zu verbessern, und es werden Schlüsselbereiche für zukünftige Forschung definiert. Entscheidungsträger von Antragstellern/Mitantragstellern vernetzen sich mit Meinungsführern, um das Bewusstsein zu schärfen, und beteiligen sich direkt als Ausschussmitglieder an der Entwicklung zukünftiger Leitlinien.

Bedeutung: Das vorgeschlagene Projekt wird die Übertragung von Wissen auf die Rolle der nordischen Ernährung bei der Prävention und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen unterstützen, die Evidenzbasis für Leitlinien stärken und die Gesundheitsergebnisse verbessern, indem es Gesundheitsdienstleister und Patienten aufklärt, Innovationen in der Branche anregt und zukünftige Forschung leitet Design.