Metaanalysen von Sojaprotein und seinen Nahrungsquellen zur Cholesterinsenkung

BEGRÜNDUNG. Obwohl Sojaprotein in Kanada und den USA gesundheitsbezogene Angaben zugelassen hat und von den wichtigsten kardiovaskulären klinischen Praxisrichtlinien zur Senkung des Cholesterinspiegels und des Risikos einer koronaren Herzkrankheit (KHK) anerkannt ist, basieren diese Angaben fast ausschließlich auf Beweisen aus Lebensmitteln, die isoliertes Sojaprotein enthalten (ISP). Die Rolle anderer Nicht-ISP-Lebensmittelquellen für Sojaprotein (z. B. Tofu, Tempeh, Edamame) bei diesen Wirkungen ist unklar. Die Rolle der Lebensmittelform und -matrix (z. B. Sojagetränk versus Fleischanalog) auf die Wirkungen von ISP ist ebenfalls unklar. Da sich die nationalen Ernährungsrichtlinien und Leitlinien für die klinische Praxis für die Ernährungstherapie von einem Fokus auf einzelne Nährstoffe hin zu einem Fokus auf Lebensmittel und Ernährungsmuster verlagern, ist es wichtig zu verstehen, ob Nicht-ISP-Nahrungsquellen von Sojaprotein und ISP-Nahrungsquellen mit unterschiedlichen Lebensmittelmatrizen produzieren die gleichen Verringerungen des LDL-Cholesterins und des KHK-Risikos. Den Forschern sind keine systematischen Übersichtsarbeiten und Metaanalysen randomisierter kontrollierter Studien bekannt, die sich mit dieser wichtigen Frage befasst haben.

ZIELE. Durchführung einer systematischen Überprüfung der Wirkung von Sojaprotein mit vorgegebenen Analysen nach Nahrungsquelle auf etablierte Lipidziele bei Personen mit und ohne Dyslipidämie und Bewertung der Beweissicherheit unter Verwendung des Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation (GRADE)-Systems. Ein Unterziel ist die Durchführung einer gezielten systematischen Überprüfung und Metaanalyse der Wirkung von ausschließlich ISP auf etablierte Lipid-Targets bei Personen mit und ohne Dyslipidämie zur Verwendung bei der Entwicklung von Health Claims-Einreichungen in Australien und Neuseeland durch den Mitprüfer, Dr. Alan Barclay.

DESIGN. Der systematische Review und die Metaanalysen werden gemäß dem Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions durchgeführt und gemäß den Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) berichtet.

DATENQUELLEN. Medline, Embase und The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) werden mit geeigneten Suchbegriffen durchsucht, ergänzt durch manuelle Suche nach Referenzen der eingeschlossenen Studien.

STUDIENAUSWAHL. Randomisierte kontrollierte Studien über ≥ 3 Wochen (basierend auf der FDA-Mindestnachbeobachtungsanforderung) zur Bewertung der Wirkung von Sojaprotein-Nahrungsquellen im Vergleich zu einer geeigneten nicht sojahaltigen Kontrolle auf Lipide werden eingeschlossen.

DATENEXTRAKTION. Zwei oder mehr Ermittler extrahieren unabhängig voneinander relevante Daten. Die Autoren werden für zusätzliche Informationen kontaktiert und alle fehlenden Daten werden unter Verwendung von Standardformeln berechnet/imputiert.

RISIKO VON BIAS. Zwei oder mehr Prüfärzte bewerten unabhängig voneinander das Bias-Risiko mithilfe des Cochrane Risk of Bias Tool.

ERGEBNISSE. Das primäre Ergebnis wird LDL-C sein, und sekundäre Ergebnisse werden andere etablierte therapeutische Lipidziele sein: HDL-C, TG, Nicht-HDL-D und Apo B.

DATENSYNTHESE. Die Daten werden unter Verwendung der Generic Inverse Variance-Methode mit vordefinierten Analysen nach Lebensmittelquelle gepoolt. Für ISP werden separate gepoolte Analysen durchgeführt, um das Teilziel der Bewertung der Wirkung von ISP zu erfüllen. Modelle mit zufälligen Effekten werden mit gepaarten Analysen verwendet, die auf Crossover-Designs angewendet werden. Heterogenität wird bewertet (Cochran-Q-Statistik) und quantifiziert (I2-Statistik). Quellen der Heterogenität werden durch Sensitivitätsanalysen und A-priori-Subgruppenanalysen (Dosis, Komparator, Follow-up, Ausgangswerte, Design, Veränderung des Körpergewichts, Aufnahme gesättigter Fettsäuren und Verzerrungsrisiko) untersucht. Meta-Regression wird die Signifikanz von Subgruppenanalysen bewerten. Lineare und nichtlineare Dosis-Wirkungs-Analysen werden jeweils mit verallgemeinerten Trendschätzungsmodellen der kleinsten Quadrate (GLST) und Spline-Kurvenmodellierung (MKSPLINE-Verfahren) bewertet. Der Publikationsbias wird durch die Untersuchung von Funnel-Plots und den Egger- und Begg-Tests bewertet. Die Anpassung für Hinweise auf eine Funnel-Plot-Asymmetrie oder kleine Studieneffekte wird nach der Trim-and-Fill-Methode von Duval und Tweedie durchgeführt.

STUFENBEURTEILUNG. Um die Beweissicherheit zu beurteilen, verwenden die Ermittler das GRADE-System, ein evidenzbasiertes Bewertungssystem, das von über 100 Organisationen übernommen wird (http://www.gradeworkinggroup.org/). Sie stuft die Evidenz als hoch, moderat, niedrig oder sehr niedrig ein, basierend auf dem Studiendesign und einer Reihe von Herabstufungen (Biasrisiko, Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Indirektheit, Publikationsbias) und Heraufstufung (großes Ausmaß der Wirkung, Dosis-Wirkungs-Beziehung). Gradient und Abschwächung durch Confounding). Die Ermittler folgen dem GRADE-Handbuch (https://gdt.gradepro.org/app/handbook/handbook.html) und verwenden die GRADEpro GDT (gradepro.org) Software.

WISSENSÜBERSETZUNGSPLAN. Die Ermittler folgen dem Ottawa-Modell der Forschung zur Wissensübersetzung. Die Ergebnisse werden durch interaktive Präsentationen auf lokalen, nationalen und internationalen wissenschaftlichen Tagungen und Veröffentlichungen in einflussreichen Zeitschriften verbreitet. Zu den Zielgruppen gehören das öffentliche Gesundheitswesen und klinische Gemeinschaften mit Interesse an Ernährung und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Das Feedback wird aufgenommen und verwendet, um die Botschaften zur öffentlichen Gesundheit zu verbessern, und es werden Schlüsselbereiche für zukünftige Forschung definiert. Die PIs werden sich mit Meinungsführern vernetzen, um das Bewusstsein zu erhöhen und sich direkt an der Entwicklung zukünftiger Richtlinien zu beteiligen.

BEDEUTUNG. Das vorgeschlagene Projekt wird die Rolle der Nahrungsquellen ausschließlich aus Sojaprotein (nicht nur ISP-haltige Nahrungsquellen) für die Verringerung des Cholesterin- und CHD-Risikos stärken und die Evidenzbasis für gesundheitsbezogene Angaben und die Entwicklung von Richtlinien in den USA, Kanada, Europa und anderen Ländern stärken darüber hinausgehen und die Gesundheitsergebnisse verbessern, indem sie Gesundheitsdienstleister und Patienten aufklären, Innovationen in der Branche anregen und zukünftiges Forschungsdesign leiten.