心臓代謝リスクに対する流動食代替の効果のメタ分析

背景: 液体食事代替品 (LMR) は、炭水化物、脂肪、タンパク質の混合物に加え、追加のビタミンやミネラルをすぐに飲める液体の形、または混合が必要な粉末の形で提供します。 低カロリーの食事を模倣し、素早く簡単にカロリーを摂取できるように設計されています。 行動戦略ツールは、肥満者の減量と減量の維持を支援するために重要です。 LMR が体重減少に寄与し、関連する心臓代謝の危険因子を軽減する可能性があるという証拠があります。

提案された研究の必要性: 以前のメタ分析では、部分食事代替プランが大幅な体重減少をもたらし、体重に関連する心臓代謝の危険因子が改善されたことが実証されました。 その後、いくつかの比較試験で、体重および体重に関連する疾患の危険因子に対する流動食代替品の影響が調査されました。 食事ガイドラインや公衆衛生政策の開発に情報を提供するために、心臓代謝リスクに対する LMR の影響に関する証拠を更新する必要があります。

目的: 体重、血圧、血糖コントロール、および確立された脂質目標に対する LMR の影響に関するランダム化比較試験の証拠を総合すること。

設計: システマティックレビューとメタ分析は、介入のシステマティック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、システマティック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、およびコクラン中央対照試験登録簿 (臨床試験、CENTRAL) は、手動検索で補足された適切な検索用語を使用して検索されます。

研究の選択：研究者には、体重、血圧、血糖コントロールのマーカーおよび脂質プロフィールに対するLMRと対照食の効果を評価する2週間以上の期間のランダム化比較試験が含まれます。

データ抽出: 2 人以上の研究者が独立して関連データを抽出し、コクラン バイアス リスク ツールを使用してバイアスのリスクを評価します。 すべての意見の相違は合意によって解決されます。 標準的な計算と補完を使用して、欠損分散データを導き出します。

結果: 4 つの結果が評価されます: (1) 肥満のマーカー (体重、BMI、体脂肪、腹囲)、(2) 血糖コントロール (HbA1c、空腹時血糖、および空腹時インスリン)、(3) 確立された治療法脂質ターゲット（LDLコレステロール、非HDLコレステロール、アポリポタンパク質B、HDLコレステロール、トリグリセリド）、および（4）血圧（収縮期血圧および拡張期血圧）。

データ合成: 平均差のプールされた分析は、一般的な逆分散法を使用して実行されます。 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、残留不均一性が存在する場合には、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、含まれるトライアルが 5 つ未満の場合にのみ使用されます。 クロスオーバー試験は、ペア分析によって評価されます。 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。 試験が 10 件以上ある場合、研究者は流動食代替品の種類 (糖尿病特有のミルク、大豆ベースのミルク、繊維含有ミルク)、年齢、健康状態 (2 型糖尿病の有無) ごとにアプリオリなサブグループ分析を実施します。 ）、比較対象、用量、ベースライン測定値、研究デザイン（並行、クロスオーバー）、追跡調査（<= 3 か月、> 3 か月）、およびバイアスのリスク。 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 件以上の試験が利用可能な場合、ファネル プロットとエッガー 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: 結果は、地方、国内、国際的な科学会議でのインタラクティブなプレゼンテーションや、インパクトファクターの高いジャーナルでの出版を通じて広められます。 対象者には、栄養と肥満に関心を持つ公衆衛生および科学コミュニティが含まれます。 フィードバックは公衆衛生メッセージを改善するために組み込まれて使用され、将来の研究のための重要な分野が定義されます。 申請者/共同申請者の意思決定者は、オピニオンリーダー間のネットワークを構築して意識を高め、将来のガイドラインの開発に委員として直接参加します。

重要性：提案された研究は、ランダム化試験から最高品質の証拠を総合し、体重および関連する心臓代謝性疾患のリスクに対するLMRの効果の知識の翻訳に役立ちます。 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で、ガイドラインの証拠基盤を強化し、健康成果を改善します。