Méta-analyses des pâtes dans le cadre des régimes à faible indice glycémique et de l'adiposité

Contexte : Le surpoids et l'obésité sont des facteurs de risque modifiables clés pour la prévention et la prise en charge du diabète de type 2, de la dyslipidémie, de l'hypertension, des maladies cardiovasculaires et de certains cancers. Il a été démontré que les régimes alimentaires à faible IG améliorent le poids corporel, parmi d'autres facteurs de risque, notamment le contrôle glycémique et les lipides sanguins, et ont été associés à une réduction du risque de diabète de type 2 et de MCV. Les directives de pratique clinique actuelles suggèrent le remplacement des aliments à IG élevé par des aliments à IG bas pour améliorer le contrôle glycémique et les facteurs de risque cardiovasculaire. Les pâtes sont un exemple important d'un aliment qui peut abaisser l'IG du régime alimentaire, une propriété qui a été largement exploitée dans les études sur les régimes alimentaires à faible IG. Cependant, il n'est pas clair si les pâtes dans le cadre de régimes alimentaires à faible IG amélioreront les mesures de l'adiposité globale, y compris le poids corporel en plus d'autres marqueurs d'adiposité.

Nécessité d'un examen : le manque de synthèses de connaissances de haute qualité pour étayer les recommandations alimentaires fondées sur des preuves concernant les pâtes représente un appel urgent à des preuves plus solides. Une revue systématique et une méta-analyse d'essais contrôlés randomisés restent la « norme de référence » des données probantes à l'appui des directives de pratique clinique et des politiques de santé publique. En regroupant la totalité des preuves disponibles, des revues systématiques et des méta-analyses d'essais contrôlés randomisés fourniraient la meilleure estimation de l'effet des pâtes sur les mesures de l'adiposité globale pertinentes pour la prévention et la gestion du surpoids et de l'obésité.

Objectifs : Pour fournir des conseils fondés sur des données probantes pour les politiques de santé publique, les allégations de santé et les directives nutritionnelles relatives aux pâtes dans le cadre d'un régime alimentaire à faible IG, les chercheurs mèneront une revue systématique et une méta-analyse d'essais contrôlés randomisés pour évaluer l'effet de passé dans le cadre d'un régime à faible IG sur des marqueurs d'adiposité globale, y compris le poids corporel en plus d'autres ainsi que des marqueurs régionaux d'adiposité qui ont démontré leur pertinence clinique.

Conception : La planification et la conduite des méta-analyses proposées suivront le manuel Cochrane pour les revues systématiques des interventions. Le rapport suivra les lignes directrices sur les éléments de rapport préférés pour les examens systématiques et les méta-analyses (PRISMA).

Sources de données : MEDLINE, EMBASE et le registre Cochrane des essais contrôlés seront consultés à l'aide des termes de recherche appropriés.

Sélection des études : les essais contrôlés randomisés qui étudient l'effet des pâtes dans le cadre d'un régime alimentaire à faible IG sur le poids corporel et d'autres marqueurs d'adiposité chez l'homme seront inclus. Les essais qui durent moins de 3 semaines de régime, n'ont pas de groupe témoin, incluent des femmes enceintes, des femmes allaitantes ou des enfants, ou ne rapportent pas de données sur les marqueurs du poids corporel seront exclus.

Extraction des données : deux enquêteurs indépendants extrairont des informations sur la conception de l'étude, la taille de l'échantillon, les caractéristiques des sujets, le régime GI/GL, le suivi et la composition des régimes de base. Les valeurs moyennes ± SEM seront extraites pour tous les résultats. Des calculs et des imputations standard seront utilisés pour dériver les données manquantes. Le risque de biais sera évalué à l'aide de l'outil de risque de biais de la Cochrane Collaboration.

Résultat : Le résultat principal sera les différences moyennes de poids corporel en tant que marqueur global de l'adiposité qui a démontré sa pertinence clinique. Les résultats secondaires seront les différences moyennes dans d'autres marqueurs d'adiposité globale ayant une pertinence clinique, y compris l'IMC et le pourcentage de graisse corporelle, ainsi que des marqueurs régionaux d'adiposité ayant une pertinence clinique, y compris le tour de taille, le rapport taille/hanche, le diamètre abdominal sagittal et la graisse viscérale. tissus [TVA] par modalités d'imagerie.

Synthèse des données : Une analyse groupée sera effectuée à l'aide de la méthode Generic Inverse Variance. Des analyses séparées seront menées pour les enfants et les adultes. Les analyses seront ensuite stratifiées par phénotype métabolique (poids normal, surpoids/obésité, critères du syndrome métabolique, diabète, etc.). Des modèles à effets aléatoires seront utilisés même en l'absence d'hétérogénéité statistiquement significative entre les études, car ils produisent des estimations d'effets sommaires plus conservatrices en présence d'hétérogénéité résiduelle. Les modèles à effets fixes ne seront utilisés que lorsqu'il y a <5 études incluses. Des analyses appariées seront appliquées à tous les essais croisés. L'hétérogénéité sera testée par la statistique Cochran Q et quantifiée par la statistique I2. Les sources d'hétérogénéité seront explorées par des analyses de sensibilité et de sous-groupes. S'il y a ≥ 10 comparaisons d'essais, des analyses de sous-groupes a priori seront également effectuées par dose (< 100 g/jour, ≥ 100 g/jour), comparateur, suivi (< 6 mois, ≥ 6 mois), corps de référence poids (IMC ≤25 >25kg/m2), design (parallèle, croisé), bilan énergétique (négatif, neutre, positif), IG (niveau absolu [≤55, >55], changement intra-traitement, changement inter-traitement) , apport en lipides (niveau absolu [< 30 %, ≥ 30 % d'énergie], changement au cours du traitement, changement entre les traitements), apport en glucides (niveau absolu [< 50 %, ≥ 50 % d'énergie], changement au cours du traitement, entre -changement de traitement), apport protéique (niveau absolu [<20%, ≥20% énergie], changement intra-traitement, changement inter-traitement), apport en fibres alimentaires (niveau absolu [<25g/jour, ≥25g/jour], changement intra-traitement, changement inter-traitement) et risque de biais. La méta-régression évaluera l'importance des analyses de sous-groupes catégorielles et continues. Les relations non linéaires seront évaluées par modélisation de courbe spline (la procédure MKSPLINE) pour déterminer s'il existe un seuil de bénéfice. S'il y a ≥ 10 comparaisons d'essais, le biais de publication sera évalué par l'inspection des graphiques en entonnoir et les tests d'Egger et Begg. En présence d'un biais de publication important, un ajustement pour l'asymétrie du funnel plot sera tenté en utilisant la méthode Duval et Tweedie trim-and-fill.

Évaluation des preuves : la force des preuves pour chaque résultat sera évaluée à l'aide de la notation de l'évaluation, du développement et de l'évaluation des recommandations (GRADE).

Plan d'application des connaissances : Les résultats seront diffusés par des moyens traditionnels tels que des présentations interactives lors de réunions scientifiques locales, nationales et internationales et des publications dans des revues à facteur d'impact élevé. Des moyens innovants tels que des webcasts avec des mécanismes de retour d'information par e-mail seront également utilisés. Les utilisateurs de connaissances agiront en tant que courtiers de connaissances en réseau entre les leaders d'opinion et les différents groupes d'adoptants pour accroître la sensibilisation à chaque étape. Quatre utilisateurs des connaissances participeront également directement en tant que membres des comités des lignes directrices sur la nutrition. Les adoptants cibles comprendront la pratique clinique, la santé publique, l'industrie, les communautés de recherche et les groupes de patients. Les commentaires seront intégrés et utilisés pour guider les analyses et améliorer les messages clés à chaque étape.

Importance : Le projet proposé contribuera à l'application des connaissances liées au rôle des pâtes dans le cadre d'un régime alimentaire sain à faible IG sur les résultats de santé, renforçant la base de données probantes pour les lignes directrices et améliorant les résultats de santé, en éduquant les prestataires de soins de santé et les patients, en stimulant l'innovation de l'industrie et l'orientation de la conception de la recherche future.