Mesterségesen édesített italok hálózati metaanalízise és a kardiometabolikus kockázat

Háttér: A cukrokat, különösen a formában vagy cukorral édesített italokban (SSB) jelölték ki az elhízás és a cukorbetegség kettős járványának egyik fő felelőseként. A mesterségesen édesített italok (ASB) potenciálisan fontos eszközt jelentenek a felesleges kalóriák kiszorítására az étrendben lévő szabad cukrokból. Aggodalomra ad okot azonban, hogy az ASB-k használata maga is hozzájárulhat az elhízás és a cukorbetegség fokozott kockázatához. Ez az aggodalom késztette a 2015. évi Dietary Guidelines for American Committee (DGAC) arra vonatkozó ajánlását, hogy az étrendben lévő cukrokat ne ASB-kkel helyettesítsék, hanem „egészséges ételekkel”, például vízzel. Továbbra sem világos, hogy az ASB-k az SSB-k helyettesítési stratégiájaként megvannak-e a kívánt előnyökkel, és hogy ezek az előnyök hasonlóak-e az előnyben részesített vízcsere-stratégia előnyeihez.

Célkitűzés: Az Európai Tanulmányszövetség (EASD) táplálkozási terápiára vonatkozó klinikai gyakorlati iránymutatásainak frissítéséhez a kutatók szisztematikus áttekintéseket és hálózati metaanalíziseket végeznek, hogy felmérjék az SSB-k és víz ASB-k helyettesítésének hatását. az SSB-k és az ASB-k víz esetében az elhízás és a kardiometabolikus kockázati tényezők mérése alapján.

Tervezés: Minden szisztematikus áttekintést és metaanalízist a Cochrane Kézikönyv a beavatkozások szisztematikus áttekintéséhez című dokumentuma szerint kell végrehajtani, és a rendszeres áttekintések és metaanalízisek preferált jelentési tételei (PRISMA) szerint kell jelenteni.

Az adatforrások: MEDLINE, EMBASE és The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) a megfelelő keresési kifejezések használatával, kiegészítve a mellékelt tanulmányok hivatkozásainak kézi keresésével. Absztraktokat mellékelünk, és nem alkalmazunk nyelvi korlátozásokat.

A vizsgálat kiválasztása: A vizsgálók több mint 7 napos randomizált kontrollált vizsgálatokat (RCT) fognak tartalmazni, és értékelik a víz és az ASB-k hatását a túlsúlyra/elhízásra vagy a kardiometabolikus kockázati tényezőkre.

Adatkinyerés: Két vagy több vizsgáló egymástól függetlenül kinyeri a releváns adatokat, és felméri a torzítás kockázatát a Cochrane Risk of Bias Tool segítségével. Minden nézeteltérést konszenzussal oldanak meg. Szabványos számításokat és imputációkat használunk a hiányzó varianciaadatok származtatására.

Eredmények: 9 eredménycsoport lesz. Az elsődleges eredmény a testtömeg lesz. A másodlagos kimenetel a zsírosodás egyéb markerei (BMI, testzsír, derékbőség); glikémiás kontroll (glikált vérfehérjék [HbA1c, éhomi vércukorszint, étkezés utáni vércukorszint, éhgyomri vércukorszint, inzulinrezisztencia homeosztázis modellértékelése [HOMA-IR]); megállapított terápiás lipidcélpontok (LDL-koleszterin, nem-HDL-koleszterin, apolipoprotein B [apo B], HDL-koleszterin, trigliceridek, összkoleszterin, ); vérnyomás (szisztolés vérnyomás és diasztolés vérnyomás); a NAFLD markerei (intrahepatocelluláris lipidek [IHCL], alanin-aminotranszferáz [ALT], aszpartát-aminotranszferáz [AST]); és húgysav.

Adatszintézis: A kockázati arányokat (túlsúly/elhízás) és az átlagos különbségeket (minden egyéb eredmény) összevonják a közvetlen összehasonlításhoz (ASB versus víz) és közvetett összehasonlításhoz (ASB versus SSB és víz versus SSB, SSB-ket használva közös összehasonlítóként). Bayesi hálózat-meta elemzést (NMA) fogunk végezni. Az összevont becsléseket utólagos átlagként és 95%-ban hiteles intervallumként fogjuk bemutatni. Az NMA-t az érzékenységelemzéshez is használjuk, hogy igazoljuk a hagyományos generikus inverz variancia véletlenhatás-modellek eredményeit. Az NMA-t Markov Chain Monte Carlo (MCMC) megközelítési szimulációval hajtják végre a GeMTC-R csomag segítségével. A keresztezési kísérletekhez páros elemzéseket alkalmazunk. A heterogenitást a Cochran Q statisztika értékeli, és az I2 statisztikával számszerűsíti. A heterogenitás forrásainak feltárása érdekében a kutatók érzékenységi elemzéseket végeznek, amelyekben minden egyes vizsgálatot szisztematikusan eltávolítanak. Ha több mint 10 vizsgálat van, akkor a vizsgálók a heterogenitás forrásait a priori alcsoport-elemzéssel is feltárják egészségi állapot (metabolikus szindróma/cukorbetegség, túlsúly, normál testsúly), dózis (<=medián bevitel, >medián bevitel), kiindulási állapot szerint. mérések (globális és hasi zsírosodás), randomizálás, vizsgálati terv (párhuzamos, keresztezett), energiaegyensúly (pozitív, semleges, negatív), nyomon követés (<=8 hét, >8 hét), torzítás kockázata és az egyes tartományok torzítás kockázata meta-regressziós elemzések segítségével. A meta-regressziós elemzések felmérik a kategorikus és folyamatos alcsoport-elemzések jelentőségét. Ha több mint 10 tanulmány áll rendelkezésre, a közzétételi torzítást a tölcsérek vizsgálatával és az Egger-teszt és a Begg-teszt segítségével végzett formális teszteléssel vizsgálják. Ha gyanítható a publikáció torzítása, akkor a vizsgálók megpróbálják a tölcsérdiagram aszimmetriájának kiigazítását a hiányzó vizsgálati adatok beszámításával a Duval és Tweedie trim- és kitöltési módszerrel.

Bizonyítékértékelés: Az egyes eredményekre vonatkozó bizonyítékok bizonyosságát az ajánlások értékelése, fejlesztése és értékelése (GRADE) megközelítés alkalmazásával értékelik.

Tudásfordítási terv: Az eredményeket interaktív előadásokon keresztül terjesztik helyi, országos és nemzetközi tudományos találkozókon, valamint nagy impakt faktorú folyóiratokban publikálják. A célközönség a táplálkozás, a cukorbetegség, az elhízás és a szív- és érrendszeri betegségek iránt érdeklődő közegészségügyi és tudományos közösségek lesznek. A visszajelzéseket beépítik és felhasználják a közegészségügyi üzenet javítására, és meghatározzák a jövőbeli kutatás kulcsfontosságú területeit. A pályázó/társpályázó döntéshozók hálózatot alakítanak ki a véleményformálók között, hogy növeljék a tudatosságot, és bizottsági tagként közvetlenül részt vegyenek a jövőbeli iránymutatások kidolgozásában.

Jelentősége: A javasolt projekt elősegíti az ASB-knek a túlsúly és az elhízás kialakulásában betöltött szerepével kapcsolatos ismeretek átültetését, megerősíti az iránymutatásokhoz szükséges bizonyítékokat, és javítja az egészségügyi eredményeket az egészségügyi szolgáltatók és betegek oktatása, az ipari innováció ösztönzése és a jövőbeli kutatások iránymutatása révén. tervezés.