L'effetto della fibra di psillio su LDL-C, non-HDL-C e apolioproteina-B: una revisione sistematica e una meta-analisi

Sfondo: gli studi hanno identificato la fibra alimentare viscosa come potenzialmente attenuante del colesterolo, inclusa la buccia di psillio che riduce il colesterolo LDL (LDL-C), quindi può alleviare il trattamento delle malattie cardiovascolari (CVD).

Obiettivo: aggiornare le prove sull'effetto dello psillio su LDL-C e fornire una valutazione del suo impatto sui nuovi marcatori lipidici: colesterolo non HDL (non-HDL-C) e apolipoproteina-B (apoB).

Design: la conduzione della revisione sistematica e della meta-analisi seguirà il manuale Cochrane per le revisioni sistematiche degli interventi. La segnalazione seguirà le linee guida sugli elementi di segnalazione preferiti per le revisioni sistematiche e le meta-analisi (PRISMA).

Fonti di dati e selezione degli studi: MEDLINE, EMBASE, CINAHL e The Cochrane Central Register of Controlled Trials verranno cercati utilizzando termini di ricerca appropriati. I revisori indipendenti estrarranno informazioni sul disegno dello studio, sulla dimensione del campione, sulle caratteristiche del soggetto, sulla dose, sul follow-up e sul placebo/confronto. Verranno inclusi RCT che indagano l'effetto della fibra di psillio su LDL-C, non-HDL-C o apoB con un periodo minimo di follow-up ≥ 3 settimane. La quantità di fibra di psillio deve essere riportata e gli effetti sugli esiti di colesterolo LDL, colesterolo non HDL o apoB devono essere isolabili. Saranno presi in considerazione anche studi che dettagliano informazioni sufficienti per il calcolo del colesterolo non HDL. Vengono prese in considerazione prove inedite e nessuna restrizione sulla lingua.

Esiti: LDL-C, non-HDL-C, apoB

Estrazione dei dati: i valori medi ± SEM verranno estratti per tutti i risultati. I calcoli e le imputazioni standard verranno utilizzati per derivare i dati di varianza mancanti. Il rischio di bias e la qualità complessiva dello studio saranno valutati utilizzando lo strumento Cochrane Risk of Bias e l'approccio GRADE.

Sintesi dei dati: i dati verranno raggruppati utilizzando il metodo della varianza inversa generica con modelli a effetti casuali. Eterogeneità valutata dalla statistica Q di Cochran e quantificata da I2. Verranno eseguite analisi di sensitività e analisi di sottogruppi a priori per esplorare le fonti di eterogeneità. Verrà utilizzato un modello di curva spline (procedura MKSPLINE) per illustrare una curva dose-risposta non lineare. Il bias di pubblicazione sarà indagato mediante ispezione visiva dei grafici a imbuto e testato formalmente utilizzando i test di Egger e Begg. Se significativo, verrà eseguita un'analisi Trim and Fill.