Meta-analisi di noci e rischio di obesità

Contesto: le arachidi e la frutta a guscio (mandorle, noci del Brasile, anacardi, nocciole, noci di macadamia, noci pecan, pinoli, pistacchi e noci) sono una fonte importante di acidi grassi insaturi, proteine ​​vegetali e fibre, nonché di minerali, vitamine, e fitonutrienti. La FDA ha consentito indicazioni sulla salute per la frutta a guscio per la riduzione del rischio di malattie cardiovascolari e i benefici cardiovascolari della frutta a guscio sono riconosciuti [FDA, 2015; Bao et al., 2013; Sabate et al., 2010]; tuttavia, l'assunzione di frutta a guscio è bassa in Canada. Sulla base del Canadian Community Health Survey (CCHS) del 2004, meno del 5% dei canadesi consumava noci in un dato giorno con un'assunzione media di 18 g/giorno in coloro che consumavano noci [PHAC, 2004]. Questo livello di assunzione è molto al di sotto della quantità di 42 g/giorno raccomandata dalla FDA per la riduzione del rischio cardiovascolare. Uno degli ostacoli all'aumento del consumo di noci è la percezione che possano contribuire all'aumento di peso più di altri "cibi sani" a causa della loro elevata densità energetica. Con l'aumento del sovrappeso e dell'obesità e delle sue complicanze cardiometaboliche a valle, le associazioni cardiologiche e diabetiche hanno messo in guardia contro l'eccessivo consumo di noci mentre le raccomandano per la salute del cuore [Sievenpiper et al., 2013; Evert et al., 2014; Anderson e altri, 2013]. In una serie di precedenti revisioni sistematiche e meta-analisi, abbiamo dimostrato che le noci migliorano il controllo glicemico e i criteri della sindrome metabolica, risultati contrari a qualsiasi aumento di peso previsto [Viguiliouk et al., 2014; Blanco Mejia et al., 2014]. Sebbene una precedente revisione sistematica e meta-analisi di studi controllati abbia mostrato una mancanza di effetto dell'assunzione di frutta secca sul peso corporeo [Flores-Mateo et al., 2013], non è chiaro se la frutta secca abbia un effetto crescente, neutro o addirittura decrescente sulla un insieme più ampio di marcatori di adiposità.

Necessità della ricerca proposta: la mancanza di sintesi di alta qualità e di traduzione delle conoscenze per conciliare i benefici delle noci con il potenziale aumento di peso rappresenta un appello urgente per prove più forti. Revisioni sistematiche di alta qualità e meta-analisi di studi randomizzati controllati e studi prospettici di coorte rappresentano il più alto livello di evidenza a sostegno delle linee guida dietetiche e dello sviluppo delle politiche di salute pubblica.

Obiettivo: i ricercatori condurranno una serie di revisioni sistematiche e meta-analisi per (1) distinguere l'effetto di arachidi e frutta a guscio sul peso corporeo e marcatori di adiposità in studi randomizzati controllati e (2) valutare il consumo di arachidi e frutta a guscio con incidente sovrappeso/obesità e variazioni di peso e marcatori di adiposità in studi prospettici di coorte.

Disegno: Ogni revisione sistematica e meta-analisi sarà condotta secondo il Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions e riportata secondo i Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) [Higgins et al., 2011; Moher et al., 2009].

Fonti di dati: MEDLINE, EMBASE e The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) saranno cercati utilizzando termini di ricerca appropriati integrati da ricerche manuali di riferimenti di studi inclusi.

Selezione dello studio: gli investigatori includeranno studi dietetici controllati randomizzati o studi prospettici di coorte. Saranno inclusi studi controllati randomizzati che indagano l'effetto dell'inclusione e/o dello scambio di noci con altri nutrienti sui cambiamenti del peso corporeo o sui marcatori degli esiti di adiposità negli adulti (>= 18 anni). Saranno esclusi gli studi che hanno una durata della dieta <3 settimane, mancano di un controllo, includono individui <18 anni o valutano l'assunzione durante condizioni di deperimento/popolazioni malnutrite, gravidanza o allattamento. Saranno inclusi studi di coorte prospettici se hanno una durata >= 1 anno, che coinvolgono adulti (>=18 anni) e valutano la relazione di frutta a guscio e/o arachidi con sovrappeso/obesità incidente o cambiamenti nel peso corporeo o marcatori di adiposità.

Estrazione dei dati: due o più ricercatori estrarranno in modo indipendente i dati rilevanti e valuteranno il rischio di bias utilizzando lo strumento Cochrane Risk of Bias. Tutti i disaccordi saranno risolti per consenso. I calcoli e le imputazioni standard verranno utilizzati per derivare i dati di varianza mancanti.

Risultati: Verranno valutate tre serie di risultati: (1) incidenza di sovrappeso/obesità, (2) misure di adiposità globale (peso corporeo, indice di massa corporea (BMI), grasso corporeo), (3) misure di adiposità addominale (vita circonferenza, rapporto vita-fianchi, tessuto adiposo viscerale).

Sintesi dei dati: le differenze medie saranno raggruppate per le prove ei rapporti di rischio per le coorti utilizzando il metodo della varianza inversa generica. I modelli a effetti casuali saranno utilizzati anche in assenza di eterogeneità statisticamente significativa tra gli studi, in quanto forniscono stime degli effetti di sintesi più prudenti in presenza di eterogeneità residua. I modelli a effetti fissi verranno utilizzati solo in presenza di <5 studi inclusi. Le analisi appaiate verranno applicate per le prove di crossover. L'eterogeneità sarà valutata dalla statistica Cochran Q e quantificata dalla statistica I2. Per esplorare le fonti di eterogeneità, i ricercatori condurranno analisi di sensibilità, in cui ogni studio viene sistematicamente rimosso. Se ci sono >=10 studi, i ricercatori esploreranno anche le fonti di eterogeneità mediante analisi a priori di sottogruppi in base allo stato di salute (sindrome metabolica/diabete, sovrappeso, peso normale), comparatore (carboidrati, altra fonte di grassi, proteine ​​animali, macronutrienti misti , altro), tipo nut, dose nut, misurazioni basali, randomizzazione, disegno dello studio (parallelo, crossover), bilancio energetico (positivo, neutro, negativo), durata del follow-up e rischio di bias. Le analisi di meta-regressione valuteranno il significato delle analisi di sottogruppi categorici e continui. Quando sono disponibili >=10 studi, il bias di pubblicazione sarà indagato mediante ispezione di grafici a imbuto e test formali utilizzando i test di Egger e Begg. Se si sospetta un bias di pubblicazione, gli investigatori tenteranno di aggiustare l'asimmetria del grafico a imbuto imputando i dati mancanti dello studio utilizzando il metodo di rifinitura e riempimento di Duval e Tweedie.

Valutazione delle prove: la forza delle prove per ciascun risultato sarà valutata utilizzando il Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) [Guyatt et al., 2011a, 2011b, 2011c, 2011d, 2011e, 2011f, 2011g, 2011h, 2011i ; Balshem et al., 2011; Brunetti et al., 2013; Guyatt et al., 2013a, 2013b, 2013c].

Piano di traduzione della conoscenza: i risultati saranno divulgati attraverso presentazioni interattive a convegni scientifici locali, nazionali e internazionali e pubblicazione su riviste ad alto fattore di impatto. I destinatari includeranno la sanità pubblica e le comunità scientifiche interessate alla nutrizione, al diabete, all'obesità e alle malattie cardiovascolari. Il feedback sarà incorporato e utilizzato per migliorare il messaggio sulla salute pubblica e verranno definite le aree chiave per la ricerca futura. I decisori del candidato/co-candidato collaboreranno tra opinion leader per aumentare la consapevolezza e partecipare direttamente come membri del comitato allo sviluppo delle future linee guida.

Significato: il progetto proposto contribuirà alla traduzione delle conoscenze relative al ruolo delle arachidi e della frutta a guscio in relazione al peso corporeo, in particolare l'adiposità e lo sviluppo di sovrappeso e obesità, rafforzando la base di prove per le linee guida e migliorando i risultati sulla salute attraverso l'educazione sanitaria fornitori e pazienti, stimolando l'innovazione del settore e guidando la futura progettazione della ricerca.