果物と野菜の供給源と心血管疾患の転帰のメタ分析

バックグラウンド：

果物と野菜の多量摂取は健康的な食事パターンに共通する特徴であり、心血管疾患（CVD）予防のための栄養介入の基礎です。 1 日あたり少なくとも 5 食分の果物と野菜が国民全体の健康に有益であるという国際的なコンセンサスがあります (WHO、2003)。 しかし、このガイダンスは主に、健康意識の高い人における果物や野菜の多量摂取とCVDとの予防的関連性を示す観察研究に基づいている(Reddy and Katan、2004)。 柑橘系の果物や緑黄色野菜など、特定の種類の果物や野菜を摂取するための推奨事項は、主に観察研究における分離栄養素と CVD リスク軽減との関連性、または小規模なランダム化試験における CVD リスク因子に対する分離栄養素の影響に基づいて確立されています。 (Katamay et al.、2007)。 食事ガイドラインでの重要性を考えると、果物と野菜の摂取によるCVDリスク軽減の程度を判断する必要があります。 ガイドラインが単一栄養素への焦点から自然食品と食事パターンへの焦点に移行しており、適切な摂取量を達成することは世界中で引き続き課題となっており(Hall et al., 2009)、どの種類の栄養素を摂取するかを確立する利点もあります。果物と野菜は、一食あたりの CVD 発生率と死亡率の最大の予防に関連しています。 前向きコホート研究のいくつかの系統的レビューとメタ分析では、果物と野菜の総摂取量とCVDリスクとの間に保護的関連性があることが実証されているが（Aune et al., 2017; Zhan et al., 2017; Gan et al., 2015; Wang et al., 2014; Hu et al., 2007; He et al., 2007; Dauchet et al., 2006）、特定の果物や野菜に焦点を当てたり、異なる病因を持つ可能性のある一連の心血管疾患の転帰を調査したりした人はほとんどいません。 最近、いくつかの大規模な前向きコホート研究が発表されており、さまざまな果物や野菜への曝露とさまざまな心血管疾患の転帰との関係についての観察数を増やすことで、証拠の確実性を強化できる可能性があります。 私たちは、心血管疾患のアウトカムの範囲に関連して、さまざまな種類の果物と野菜の証拠の確実性を比較する前向きコホート研究の包括的な統合を実施することにより、既存の体系的レビューとメタ分析を構築および拡張することを提案します。

目的：

推奨事項の評価、開発、評価（GRADE）アプローチを使用して、利用可能な前向きコホート研究の系統的レビューとメタ分析を実施し、さまざまな種類の果物や野菜と、CVD、CHD、心臓血管疾患などのさまざまな心血管転帰との関連性を評価する。そして脳卒中の発生率と死亡率。

デザイン：

提案された系統的レビューとメタ分析の実施は、介入の系統的レビューについてはコクランハンドブック、および GRADE アプローチを使用して証拠の確実性と推奨の強さを格付けするための GRADE ハンドブックに従います。 この報告は、疫学観察研究のメタ分析 (MOOSE) および体系的レビューとメタ分析のための優先報告項目 (PRISMA) の声明に従って行われます。

データソース:

MEDLINE、Embase、および Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) は、関連する検索用語を使用して検索されます。 データベースの検索は、参考文献の手動検索によって補完されます。

研究の選択:

最低1年間の追跡期間で、果物および/または野菜の摂取と心血管疾患の発症との関係を調査する前向きコホート研究が含まれます。

データ抽出：

2人の独立した査読者が、研究デザイン、サンプルサイズ、被験者の特徴、曝露形態（すなわち、果物と野菜の総量、柑橘系の果物、緑色の葉物野菜など）、追跡期間/人年、モデルの調整などの関連情報を抽出します。および曝露の分位数にわたる臨床事象データから導出された臨床転帰のリスク比。 意見の相違は、主任研究者による合意と仲裁によって調整されます。

偏見のリスク:

バイアスのリスク (ROB) は、ニューカッスル-オタワ スケール (NOS) を使用して 2 人の独立した査読者によって評価されます。 コホートの選択（最大 4 ポイント）、コホートの設計と分析の比較可能性（最大 4 ポイント）、およびアウトカム指標の適切性（最大 3 ポイント）に基づいて、最大 9 ポイントが付与されます。 6 ポイント以上を獲得した研究は、より質が高いと見なされます。 繰り返しになりますが、意見の相違は、主任研究者による合意と仲裁によって調整されます。

結果:

CVDの発生率と死亡率、CHDの発生率と死亡率、脳卒中の発生率と死亡率の6つの結果を評価します。

データ合成:

95% 信頼区間 (CI) のリスク比 (RR) として表されるデータを使用した変量効果モデルによる逆分散法を使用して、6 つの心血管疾患の転帰について自然対数変換された相対リスクをプールします。 分析は、暴露の最高レベルと最低（参照）レベルを比較する、極端な分位数分析によって実行されます。 データは、1 食分/日ごとの分析を可能にするためにスケーリングされます。 研究間の不均一性はコクラン Q 検定によって評価され、P<0.1 で有意な I2 統計量によって定量化されます。 I2≥50% および P<0.1 は、実質的な異質性の証拠とみなされます。 不均一性の原因を探るために、感度分析とアプリオリなサブグループ分析が行われます。 感度分析には、要約推定値の再計算による、含まれるコホートの体系的な削除が含まれます。 アプリオリなサブグループ分析は、年齢、性別、コホートの所在地、追跡調査期間、食事評価ツール、バイアスのリスク（NOS スコア）ごとに 10 件以上のコホート比較が可能な場合に実施されます。 NOS によるバイアスのリスクの各領域ごとに別のサブグループ分析も実施されます。 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。 線形関係を評価するために変量効果一般化最小二乗傾向推定モデル (GLST) を使用し、非線形関係を評価するためにスプライン曲線モデリング (MKSPLINE 手順) を使用して用量反応分析が行われます。 10 件以上のコホート比較が利用可能な場合、出版バイアスは、ファンネル プロットの目視検査と、エッガー テストおよびベッグ テストによる正式な検定によって、p≤ 0.10 の有意水準で評価されます。 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。

証拠の等級付け:

推奨事項の評価、開発、評価 (GRADE) の評価方法を使用して、心血管疾患の各転帰に関する証拠の全体的な確実性を評価します。 このシステムは、証拠を「高品質」、「中程度の品質」、「低品質」、または「非常に低品質」にランク付けします。 前向きコホート研究を含む観察研究は「低品質」で開始され、その後、確立された基準に基づいて格下げまたはアップグレードされる可能性があります。 格下げの基準には、研究の限界（研究の重みが NOS によるバイアスのリスクを示している）、不一致（実質的に説明されていない研究間の不均一性、I2>50%、P<0.10）、間接性（集団、曝露、一般化可能性を制限する結果）、不正確さ（95% CI が広いか、最小重要差である 5% を超えている [RR 0.95-1.05]）、出版バイアス（出版バイアスまたは小規模研究の影響の重大な証拠）。 アップグレードの基準には、大きな影響（考えられる交絡因子が存在しない場合の RR > 2 または RR < 0.5）、用量反応勾配、および考えられる交絡効果による減衰が含まれます。

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雑誌での出版を通じて広められます。 対象読者には、栄養、身体活動、ライフスタイルの修正、肥満、糖尿病、心血管疾患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。

意義：

この研究は、果物や野菜の多量摂取がCVD発症の減少にどの程度関連しているかを判断するための強力な証拠基盤を確立するのに役立つだろう。 また、CVD予防にさらなる利点をもたらす可能性のある果物および/または野菜のカテゴリーが明らかになる可能性もあります。

参考文献:

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