Diéta, kardiometabolikus kockázat (CM) és menopauza tünetei

Az 1. csoport először hat héten át követi a MedDiet mintát, majd hat héten át az UCLP diétamintát. A 2. csoport szintén mindkét étrendet követi, de az ellenkező sorrendben.

A 0. hét lesz az alapvonal, a 6. hét az időközi, a 12. hét pedig a végpont.

Adatgyűjtés Néhány adatot a Chesteri Egyetem laboratóriumaiban gyűjtenek, beleértve az antropometriai méréseket, a vérnyomást és a vérmintákat. Egy kis éhgyomri vérmintát veszünk ujjszúrással (Alere Cholestech LDX® Analyzer (Alere San Diego Inc. USA)). Ezen a ponton a résztvevőket a diétákhoz kapcsolódó útmutatókon keresztül is megbeszélik. Egyéb adatok, étkezési naplók és egy kérdőív a közelmúlt fizikai aktivitásáról és a menopauza tüneteiről online tölthető ki.

Demográfiai adatok Az alaphelyzetben a résztvevőket felkérik egy rövid kérdőív kitöltésére, hogy válaszoljanak néhány demográfiai kérdésre, ideértve a születési dátumot, az etnikai hovatartozást, a jövedelmi kategóriát, az iskolai végzettséget, és hogy alkalmaznak-e (és ha igen, melyiket) valamilyen hormonpótló terápiát (HRT). vagy fogamzásgátlás. A résztvevőket az időközi és a végponton megkérdezik, hogy történt-e változás a közelmúltban a HRT és a fogamzásgátlási módszerek tekintetében.

Étrendbevitel A résztvevőknek összesen hét négynapos étkezési naplót kell kitölteniük. Az első naplót azon a héten készítik el, mielőtt a résztvevők elmennek az első találkozójukra a laboratóriumban. Ez a napló pillanatképet ad a résztvevők szokásos étrendjéről a beavatkozáshoz való csatlakozás előtt. A többi négynapos étkezési napló a 2., 4., 6., 8., 10. és 12. héten készül el.

Fizikai aktivitás Az előző négyhetes időszak fizikai aktivitására vonatkozó adatokat az alapvonalon, az időközi ponton és a végponton gyűjtik. A résztvevőket felkérjük, hogy töltsék ki a legutóbbi fizikai aktivitási kérdőívet (RPAQ).

Adatelemzés Vérminta Vérmintákat használnak fel annak felmérésére, hogy a résztvevők rendelkeznek-e

• emelkedett összkoleszterinszint (>5 mmol/l)
• emelkedett LDL-koleszterinszint (>3,0 mmol/l)
• emelkedett nem-HDL koleszterinszint (>4 mmol/l)
• csökkent HDL-koleszterinszint (<1,3 mmol/l)
• emelkedett trigliceridszint (>1,7 mmol/l)
• emelkedett glükózszint (> 5,6 mmol/l)

A HDL-C-, a glükóz- és a trigliceridszinteket a derékbőségre és a vérnyomásra vonatkozó adatokkal együtt is felhasználják annak felmérésére, hogy a résztvevők metabolikus szindrómával rendelkeznek-e az alapvonalon, az átmeneti ponton és a végponton Alberti és munkatársai meghatározása szerint. (2009)

Étrendi bevitel A tápláléknapló adatait a Nutritics (2021) diétás értékelő szoftverrel elemezzük.

Az elemzésből származó adatokat a fitoösztrogénben gazdag élelmiszerek (enyhébb menopauza tüneteivel összefüggésben) és a fitoösztrogének átlagos bevitelének meghatározására is felhasználják.

Az étrend betartása és a diéta minősége Az étkezési naplók elemzését követően a MedDiet betartását a Mediterrán Diet Score alkalmazásával értékeljük.

Az UCLP Menopause betartását a Portfolio Diet Score módosított változatának alkalmazásával értékelik. A pontozási rendszer kis mértékben módosul ott, ahol eltérések mutatkoznak a négy portfólió élelmiszer elfogyasztható mennyiségében.

Fizikai aktivitás Az RPAQ négy tartományában minden tevékenységhez tartozik egy MET-pontszám, amelyet Ainsworth és munkatársai (2011) frissített fizikai aktivitási összefoglalója alapján rendeltek hozzá, hogy a tevékenységet ülő, könnyű, mérsékelt vagy erőteljes intenzitásúként sorolják be. Az elkészült RPAQ átkódolása az Orvosi Kutatási Tanács (MRC) Epidemiology Unit által kidolgozott forgatókönyvet követi (Scott et al., 2013; letölthető a www.mrc-epid.cam.ac.uk/physical-activity-downloads/ címről) .

Statisztikai elemzés Minden összegyűjtött adatra leíró statisztikákat (átlagok (M) és szórás (SD)) készítenek. Az adatokat az étrendi bevitel, az étrend minősége, valamint a kardiometabolikus kockázat (CMR) változásai és a menopauza tünetei közötti összefüggések vizsgálatára is elemezni fogják. Vegyes ANOVA-kat, valamint lineáris és logisztikus regressziós elemzést is alkalmaznak majd. Ha szükséges, az adatokat olyan tényezőkhöz igazítják, mint például a fizikai aktivitás, az etnikai hovatartozás, a HRT-bevitel, a fogamzásgátlók bevitele, az iskolai végzettség és a jövedelmi kategória.