糖類の重要な食品源と心血管代謝性疾患の発症に関するメタ分析

背景: 砂糖は公衆衛生上の最も重要な目標の 1 つとして浮上しています。 フルクトースの独特の生化学的、代謝的、内分泌的反応に基づいたフルクトースの特別な役割に注目が集まっています。 しかし、これらのメカニズムは、他の炭水化物源とカロリーを一致させて比較した場合、臨床的に意味のある効果をもたらすには至っていません。 加糖飲料（SSB）は特殊なケースのようです。 大規模な前向きコホート研究では、SSB と肥満、糖尿病、メタボリックシンドローム (MetS)、高血圧、冠状動脈性心疾患 (CHD)、脳卒中、痛風との一貫した関係が示されているが、総糖のモデル化では関連性は示されていない。痛風を除く）、または純粋なフルーツジュース、ヨーグルト、さらにはお菓子などの砂糖を添加または含まない他の食品源。 糖単独については明確なシグナルが存在しないため、SSB に見られる関連性が他の重要な食料源である糖にも当てはまるかどうかは不明です。

見直しの必要性：食事ガイドラインと公衆衛生政策が食品と食事パターンに基づいた推奨に移行しているため、心臓代謝疾患におけるさまざまな食品源の糖の役割に関する高品質の合成と翻訳が不足しているため、より強力な証拠が緊急に求められています。ガイドラインの作成をサポートします。

目的: これまでの研究に基づいて、一連の系統的レビューとメタ分析を実施して、糖類添加/遊離糖類の重要な食品源 (SSB、純粋なフルーツジュース、ヨーグルト、お菓子、シリアルなど) を比較します。心血管代謝疾患の発生との関連性について。

設計: 私たちが提案する一連の体系的レビューとメタ分析は、以前に CIHR の資金提供を受けたフルクトースと心臓代謝リスクに関する知識の統合に使用したのと同じ成功したプロトコルに従うことになります (clinicaltrials.gov、 NCT01363791）。 知識の総合は、介入の系統的レビューのためのコクランハンドブックに従って実施され、体系的レビューとメタ分析の優先報告項目 (PRISMA) に従って報告されます。

データ ソース: MEDLINE、EMBASE、およびコクラン ライブラリが検索されます。

研究の選択：フルクトースを含む糖類（SSB、純粋な果汁、ヨーグルト、お菓子、シリアルなど）のさまざまな食品源と、2型糖尿病、MetS、高血圧、CHD、脳卒中、痛風の発症との関係を評価するコホートを含めます。 。

データ抽出: 2 人の研究者が個別に関連データを抽出し、バイアスのリスクを評価します。

転帰: 2 型糖尿病、MetS、高血圧、CHD、脳卒中、痛風の 6 つの転帰を評価します。

データ合成: フルクトース含有糖の各食品源について、一般的な逆分散法を使用してリスク比がプールされます。 ランダム効果モデルは、統計的に有意な研究間の不均一性がない場合でも使用されます。これは、残存する不均一性が存在する場合により保守的な要約効果推定値が得られるためです。 固定効果モデルは、含まれる研究が 5 件未満の場合にのみ使用されます。 ペア分析はクロスオーバー試験に適用されます。 不均一性はコクラン Q 統計によって評価され、I2 統計によって定量化されます。 不均一性の原因を探るため、研究者は各研究を体系的に除去する感度分析を実施します。 研究が 10 件以上ある場合、研究者はアプリオリなサブグループ分析 (追跡調査、調整、曝露評価、線量、結果の確認、バイアスのリスク) によって不均一性の原因も探索します。 メタ回帰分析は、カテゴリ分析および連続サブグループ分析の重要性を評価します。 10 件以上の研究が利用可能な場合、ファネル プロットの検査とエッガー テストとベッグ テストを使用した正式なテストによって出版バイアスが調査されます。 出版バイアスが疑われる場合、研究者は、Duval および Tweedie のトリム アンド フィル法を使用して欠落している研究データを補完することにより、ファンネル プロットの非対称性を調整しようとします。

証拠の評価: 各結果の証拠の強さは、推奨事項の評価、開発、評価の等級付け (GRADE) を使用して評価されます。

知識の翻訳計画: オタワ モデルに従います。 結果は、学術会議でのプレゼンテーションや影響力の高い雑誌への掲載を通じて広められます。 ウェブキャストや、YouTube ビデオ、Facebook、twitter、LinkedIn などのソーシャル メディア投稿も使用されます。 導入対象者には、臨床医、関連医療専門家、政策立案者、業界、研究者、患者団体が含まれます。

意義：提案されたプロジェクトは、砂糖の食品源の健康への影響に関する知識の翻訳を支援し、医療提供者と患者を教育し、業界のイノベーションを刺激し、将来の研究デザインを導くことによって、証拠に基づいたガイドラインを知らせ、健康転帰を改善する。