Portfolion ruokavaliomallin ja kardiometabolisen riskin meta-analyysi

Tausta: Portfolio Dietary Pattern, joka sisältää pähkinöitä, viskoosia kuitua, kasviproteiinia ja kasvisteroleja, on osoittanut olevan samanlainen kolesterolia alentava vaikutus kuin varhaisilla statiinilääkkeillä. Huolimatta tärkeimpien kansainvälisten diabetes- ja sydän- ja verisuonisairauksien suuntaviivojen hyväksymästä Portfolio Dietary Pattern -ruokavaliokuviosta, Euroopan diabeteksen tutkimusyhdistyksen (EASD) ravitsemusterapiaohjeissa ei ole annettu erityisiä suosituksia Portfolio Dietary Patternille. EASD:n Diabetes and Nutrition Study Group (DNSG) tilasi tämänhetkisen systemaattisen katsauksen ja meta-analyysin, jossa käytetään suositusten arvioinnin, kehittämisen ja arvioinnin luokittelua (GRADE). LDL-kolesterolia (LDL-C) ja muita vakiintuneita kardiometabolisia riskitekijöitä.

Ehdotetun tutkimuksen tarve: Kontrolloitujen kokeiden korkealaatuiset systemaattiset katsaukset ja meta-analyysit edustavat korkeinta näyttöä ravitsemusohjeiden ja kansanterveyspolitiikan kehittämisen tukemiseksi. Kun ruokavalion suuntaviivat ja kansanterveyspolitiikka ovat siirtyneet kohti ruokaan ja ruokavalioon perustuvia suosituksia, tarvitaan systemaattista katsausta ja meta-analyysiä, jossa arvioidaan Portfolio Dietary Pattern -tutkimusten yhdistettyä vaikutusta kolesteroliin ja kardiometabolisiin riskitekijöihin.

Tavoite: Tutkijat tekevät systemaattisen katsauksen ja meta-analyysin tehdäkseen yhteenvedon Portfolio Dietary Patternin vaikutuksesta kontrolliin verrattuna lipideihin ja muihin kardiometabolisiin riskitekijöihin kontrolloiduissa kliinisissä tutkimuksissa.

Suunnittelu: Systemaattinen katsaus ja meta-analyysi suoritetaan Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Intervention mukaisesti ja raportoidaan PRISMAn (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) mukaisesti.

Tietolähteet: MEDLINE, EMBASE ja Cochrane Central Register of Controlled Trials -haku tehdään sopivilla hakutermeillä, joita täydennetään käsin tehdyillä hauilla mukana olevien tutkimusten viitteistä. Tekijöihin otetaan yhteyttä soveltuvien puuttuvien tietojen osalta.

Tutkimuksen valinta: Tutkijat sisältävät kontrolloituja ruokavaliotutkimuksia. Satunnaistetut ja ei-satunnaistetut kontrolloidut tutkimukset otetaan mukaan, jos ne kestävät >= 4 viikkoa, ja niissä arvioidaan Portfolio Dietary Patternin vaikutusta kolesteroliin ja kardiometabolisiin riskitekijöihin verrattuna kontrolliruokavalioon.

Tietojen poiminta: Kaksi tai useampi tutkija poimii itsenäisesti olennaiset tiedot ja arvioi harhariskin käyttämällä Cochrane Risk of Bias Tool -työkalua. Kaikki erimielisyydet ratkaistaan ​​yksimielisesti. Puuttuvien varianssitietojen johtamiseen käytetään vakiolaskelmia ja imputaatioita.

Tulokset: Järjestelmällisen tarkastelun ja meta-analyysin ensisijainen tulos on vahvistettu lipiditavoite kardiovaskulaarisen riskin vähentämiseksi, LDL-C. Toissijaisia ​​tuloksia ovat muut veren lipidit (kokonaiskolesteroli, triglyseridit, HDL-kolesteroli, ei-HDL-kolesteroli, apolipoproteiini B (apo B)), rasvaisuus (paino), tulehdus (C-reaktiivinen proteiini), verenpaine (systolinen). ja diastolinen verenpaine (BP), glykeeminen kontrolli (HbA1c, plasman paastoglukoosi, paastoveren insuliini) ja Framinghamin riskipisteet 10 vuoden sepelvaltimotaudin (CHD) riskin arvioimiseksi.

Tietojen synteesi: Keskimääräiset erot ja standardoidut keskimääräiset erot yhdistetään tuloksille, jotka on havaittu käyttämällä yleistä käänteisvarianssimenetelmää. Satunnaisvaikutusmalleja käytetään myös ilman tilastollisesti merkitsevää tutkimusten välistä heterogeenisyyttä, koska ne antavat konservatiivisempia yhteenvetovaikutusten arvioita jäännösheterogeenisyyden läsnä ollessa. Kiinteävaikutteisia malleja harkitaan, jos mukana on alle 5 tutkimusta ja suuria tarkkoja kokeita yhdistetään pienempiin epätarkkoihin kokeisiin. Crossover-kokeissa käytetään parillisia analyysejä. Heterogeenisuus arvioidaan Cochran Q -tilastolla ja kvantifioidaan I2-tilastolla. Heterogeenisuuden lähteiden selvittämiseksi tutkijat tekevät herkkyysanalyysejä, joissa jokainen tutkimus poistetaan järjestelmällisesti. Tehdään myös herkkyysanalyysi, jossa verrataan tutkimuksia, joissa annettiin ruokaa, tutkimuksiin, joissa osallistujat saivat ravitsemusneuvoja, mutta eivät tarjonneet ruokaa. Jos tutkimusta on >=10, tutkijat selvittävät myös heterogeenisyyden lähteitä a priori alaryhmäanalyyseillä iän (lapset [=< 18-vuotiaat], aikuiset), terveydentilan (metabolinen oireyhtymä/diabetes, ylipaino, normaalipaino) mukaan. ), vertailija, lähtötilanteen mittaukset, satunnaistaminen, tutkimuksen suunnittelu (rinnakkainen, risteävä), seuranta (=< 8 viikkoa, > 8 viikkoa) ja harhan riski. Metaregressioanalyysit arvioivat kategoristen ja jatkuvien alaryhmäanalyysien merkitystä. Kun >=10 tutkimusta on saatavilla, julkaisuharhaa tutkitaan tarkastamalla suppilokuvaajat ja muodollinen testaus Egger- ja Begg-testeillä. Jos epäillään julkaisun harhaa, tutkijat yrittävät säätää suppilokuvaajan epäsymmetriaa laskemalla puuttuvat tutkimustiedot Duval- ja Tweedie-leikkaus- ja täyttömenetelmällä.

Todisteiden arviointi: Jokaisen tuloksen todisteiden vahvuus arvioidaan suositusten arvioinnin, kehittämisen ja arvioinnin (GRADE) avulla.

Tiedon käännössuunnitelma: Tuloksia levitetään vuorovaikutteisten esitelmien kautta paikallisissa, kansallisissa ja kansainvälisissä tieteellisissä kokouksissa ja julkaisemalla korkean vaikuttavuuden julkaisuissa. Kohdeyleisöihin kuuluvat ravitsemuksesta, diabeteksesta, lihavuudesta ja sydän- ja verisuonitaudeista kiinnostuneet kansanterveys- ja tiedeyhteisöt. Palaute sisällytetään ja sitä käytetään kansanterveysviestin parantamiseen ja määritetään tulevaisuuden tutkimuksen keskeiset osa-alueet. Hakijan/yhteishakijan päätöksentekijät verkostoituvat mielipidejohtajien keskuudessa lisätäkseen tietoisuutta ja osallistuakseen suoraan komitean jäseninä tulevien ohjeiden kehittämiseen.

Merkitys: Ehdotettu hanke tukee Portfolio Dietary Patternin rooliin liittyvän tiedon kääntämistä kolesterolia alentaviin ja kardiometabolisiin riskeihin, vahvistaa suuntaviivojen näyttöpohjaa ja parantaa terveystuloksia kouluttamalla terveydenhuollon tarjoajia ja potilaita, stimuloimalla alan innovaatioita ja ohjaamaan tulevaa tutkimussuunnittelua.