南ネパールの出生結果と成長に関する妊娠中および授乳初期のバランスの取れたタンパク質エネルギーサプリメント

背景 多くの低・中所得国 (LMICs) の栄養不足の女性は、栄養蓄えが少ない状態で妊娠し、母親の体格指数 (BMI) の低さと低身長は、さまざまな有害な生殖転帰のリスク増加と関連しています (Kozuki et al., 2015; Rahman et al., 2015)。 妊娠中のバランスの取れたタンパク質エネルギー (BE-P) 補給は、そのような栄養補給が死産および在胎期間に応じた少子出産 (SGA) のリスクを低下させる可能性があるという中等度の証拠を示しています (Ota et al., 2015; Stevens et al., 2015)。 WHO の出産前ケア ガイドラインでは、栄養不足の集団の妊婦にバランスの取れたタンパク質エネルギーの栄養補助食品を提供することを推奨しています (WHO、2016 年)。 BP-E サプリメントの現在の証拠ベースは、BP-E サプリメントの組成と形態が大きく異なる多くの研究に基づいています (Imad & Bhutta, 2002)。 強化された混合食品を使用した最近の研究では、約 800 kcal/日が提供されたにもかかわらず、正味のエネルギー摂取量ははるかに少ない量 (200-300 kcal) 増加したことがわかりました (Janmohamed et al., 2016; Saville et al., ネパールでの未発表の試験) ）。

ネパールの妊婦の食事習慣と好みに関する証拠は一般に限られているが、いくつかの研究では、家庭内の食物配分と特定の食物信念/行動は、思春期の少女と成人女性の間で十分なエネルギーまたは微量栄養素の摂取を好まないことを示している(Gittelsohn, 1991; Gittelsohn et al., 1997)。 Christianらは、妊娠中に主食の摂取量を減らすことができることを示しました。これは、食物への嫌悪感、食欲不振、気分の悪さ、または「大きな」赤ちゃんを持つことへの懸念、および陣痛と出産の困難に起因する可能性があります（Christian et al。、2006）. 栄養に関する知識が低いことも、女性の摂取量が最適ではないことに一役買っている可能性があります (Jones et al., 2005)。 サービスへのアクセスと利用における動的な変化は、BP-E 補充を含む、出産前ケア システム内に追加の栄養サポート サービスをネストする機会を提供します。 しかし、そのようなサプリメントが子供の健康と発達に影響を与える主要な出生結果に与える影響に関する情報は限られています. このプロジェクトが対処するのは、この証拠の欠如です。

方法 このプロジェクトは 3 つのフェーズで行われます。 フェーズ 1 では、南アジアの状況で妊娠中に使用するのに適したサプリメントの種類を特定します。 第 2 段階では、第 1 段階の結果を使用して中期給餌試験を実施し、受容性と摂取量を評価します。 フェーズ 3 は、これらのサプリメント オプションの少なくとも 1 つを使用して、妊娠中および産後 6 か月までの出生結果と乳児の早期成長に関する大規模な地域ベースの無作為化試験です。

特定の目的、フェーズ 1: 南ネパールの妊婦の間で強化された BEP サプリメントを提供するための好ましい製品タイプを特定します。

特定の目的、フェーズ 2: 南ネパールの妊婦の間で、ビル アンド メリンダ ゲイツ財団 (BMGF) のガイダンスと一致する栄養成分を含む 2 つの選択されたサプリメントの 8 週間の受容性と消費を評価します。

特定の目的 フェーズ 3: コミュニティベースの無作為フィールド試験

この試験の限界治療群ごとに、1 つの主要な目的といくつかの二次的な目的があります。 主な目的:

1. 複数の微量栄養素を含む毎日のバランスの取れたタンパク質エネルギー栄養補助食品またはコントロールのいずれかを妊娠中に受けるように無作為に割り付けられた母親から生まれた、在胎期間に応じて小さい（SGA）新生児の発生率を比較すること。 SGA は、InterGrowth 21 基準 (Villar et al., 2014) を使用して、妊娠年齢基準の出生時体重の 10 センタイル未満として定義されます。
2. 分娩後最初の 6 か月間に 2 つのグループに無作為に割り付けられた母親の間で、生児の成長を比較すること。 主要な乳児の成長アウトカムは、WHO の Child Growth Study 基準 (WHO、2006 年) を使用した年齢に対する長さ Z (LAZ) スコアです。

二次的な目的:

妊娠中のサプリメント

1. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた母親から生まれた在胎期間の短い (ShGA) 新生児の発生率を比較すること。 ShGA は、InterGrowth 21 基準を使用して、妊娠年齢基準の出生時長の 10 センタイル未満として定義されます。
2. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた母親から生まれた在胎期間に応じて小さい (SGA) 新生児の発生率を比較すること。 SGA は、InterGrowth 21 基準を使用して妊娠年齢基準の出生時体重の 3 センタイル未満として定義されます。
3. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた母親から生まれた在胎期間の短い (ShGA) 新生児の発生率を比較すること。 ShGA は、InterGrowth 21 基準を使用して、妊娠年齢基準の出生時長の 3 センタイル未満として定義されます。
4. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性から生まれた乳児の出生時体重、出生時の長さ、在胎週数 (および 2500 gm 未満、在胎 37 週未満の割合) の平均と分布を比較すること。
5. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性から生まれた乳児の生後 6 か月と 12 か月までの成長 (LAZ、年齢に対する体重 Z (WAZ)、体重に対する身長 Z (WLZ) スコア) を比較すること。 乳児の約 2/3 で 12 か月のフォローアップが可能です。
6. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性の母乳の組成と 24 時間の授乳量を比較すること。
7. 妊娠中に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性の妊娠中の母親の体重増加を比較すること。
8. 複数の微量栄養素を含む毎日のバランスの取れたタンパク質とエネルギーの栄養補助食品または妊娠中のコントロールのいずれかを無作為に割り付けられた女性の間で、妊娠中の腸内微生物叢の多様性を比較する.

産後のサプリメント

1. バランスの取れたタンパク質エネルギー栄養補助食品を毎日摂取するか、分娩後6ヶ月間コントロールを受けるように無作為に割り付けられた女性から生まれた乳児の、生後6ヶ月および12ヶ月までのWAZスコアとWLZスコアを比較すること。 乳児と女性の約 2/3 で 12 か月のフォローアップが可能です。
2. 分娩後最初の 6 か月間に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性の母乳の組成と 24 時間の授乳量を比較すること。
3. 産後 6 ヶ月間に 2 つのグループに無作為に割り付けられた女性のうち、産後 6 ヶ月と 12 ヶ月の母親の体重と BMI を比較すること。 約 2/3 の母親で 12 か月のフォローアップが可能です。
4. 複数の微量栄養素を含む毎日のバランスの取れたタンパク質エネルギー栄養補助食品またはコントロールのいずれかを分娩後に受け取るように無作為化された女性の分娩後の腸内微生物叢の多様性を比較する.
5. 生後 6 か月未満の乳児の腸内細菌叢の多様性を比較すること。その母親は無作為に割り付けられ、バランスの取れたタンパク質とエネルギーの栄養補助食品を毎日摂取するか、分娩後の対照群のいずれかを摂取します。

妊娠と産後のサプリメントの組み合わせ

1. 妊娠中と産後の栄養補給を組み合わせた場合と、妊娠中または産後の栄養補給のみを受けた女性と、これらの母親から生まれた乳児の生後6か月と12か月のLAZ、WAZ、およびWLZスコアに対する影響を比較すること。 乳児の約 2/3 で 12 か月のフォローアップが可能です。

   フェーズ 1 および 2 の研究デザイン: データ収集のための定性的方法と定量的方法を組み合わせた 2 段階の混合方法アプローチが使用されます。

   フェーズ 1: 11 種類の製品が、受容性に関するフィードバックのために、1 回の食事テストで参加者に紹介されます。 フェーズ 1 では、製品の種類やバリエーション全体の一般的な好みを説明するデータを収集します。

   フェーズ 2: フェーズ 1 で特定された 2 つの製品タイプが、8 週間の給餌試験でテストされます。 参加する各女性は、選択した 1 つの製品タイプを合計 8 週間体験します。 快楽特性は、2 週間および 8 週間で評価されます。

   フェーズ 1 と 2 の両方で、詳細なインタビューとフォーカス グループ ディスカッションを使用して、補足的な質的データも収集されます。

   全フェーズの設定 このプロジェクトは、ネパール南部（サルラヒ地区）にある慢性的に食糧不足の研究サイトで実施されます。 このサイトは地域 (南アジア) を代表するものであり、適切な地域のセキュリティ条件と強力なフィールド調査サイトの存在という基準を満たしています。

   母集団とサンプルサイズの見積もりを調査する フェーズ 1 & 2:

   妊娠中の女性 (PW): フェーズ 1 では、11 種類の製品を評価するために 40 PW の便利なサンプルが選択されます。 フェーズ 2 では、家庭での給餌試験に参加している女性 (2 つの製品タイプごとに n = 40、合計 n = 80) は、さらに詳細なインタビューに参加します。

   データ収集: フェーズ 1 & 2:

   フェーズ 1. 好みの製品タイプを特定する ヘドニック テストによる 1 回の食事の直接観察: 1 回の食事の観察中、各参加者は各製品を 1 食分受け取ります。 受容性は、全体的な好み、外観、匂い、味、および一貫性のヘドニック スケールを使用したリッカートのようなスコアリングに基づいて評価されます。

   フォーカス グループ ディスカッション: フォーカス グループ (最大 40 人の女性) は、1 回の食事の直接観察に続いて実施されます。

   フェーズ 2. 受容性と家庭での消費を評価するための家庭給餌試験 フェーズ 1 で選択された 2 つの製品タイプは、8 週間の給餌試験を通じて、中期的な受容性と利用について評価されます。 毎週の自宅配布ごとに、遵守の 2 つの尺度が評価されます。直接質問を使用した過去 24 時間の順守と、直接サシェ/パケット カウントを使用した順守。

   ヘドニック テスト: ヘドニック テストは 8 週目に行われます (de Graaf et al., 2005)。

   詳細なインタビュー: 両方の製品について、インタビューは PW と他の世帯メンバー、および医療スタッフに実施されます。

   フォーカス グループ ディスカッション: フェーズ 2 の終わりに、両方の製品を受け取る PW 間のフォーカス グループが実施されます。

   データ分析、フェーズ 1 & 2:

   順守データ: 自己報告による順守は、サプリメントが消費されたと報告された日数の割合と消費されたときの平均部分として計算され、小袋数による順守は、返された空のパッケージの合計を消費されると予想されるパッケージの合計で割って計算されます.

   ヘドニック テスト データ: 製品の好み、および時間の経過に伴う残りの量は、連続変数の手段を使用して製品タイプ別に要約されます。

   定性的データ: 分析はデータ収集全体を通じて継続され、調査チームによって、Grounded Theory から引き出し、新たなテーマの分析を可能にする探索的帰納的アプローチを使用して実施されます (Charmaz, 2014; Ridder et al., 2014; Charmaz 、2006）。 データは Dedoose コンピュータ ソフトウェアを使用して体系的にコード化されます (コンサルタント、2016 年) (Glesne & Peshkin、1992 年)。

   フェーズ 3: 無作為化試験デザイン この研究のデザインは、研究地域で 9 か月間妊娠した女性を対象とした、地域ベースの家庭レベル無作為化 2x2 要因試験です。

   調査母集団 この治験の調査母集団には、ネパールのサルラヒ地区にある一連のナガルパリカまたはガウンパリカで 9 か月間に妊娠したすべての女性が含まれます。 新たに妊娠した女性は、妊娠監視システムを通じて特定されます。

   介入

   この試験では、2 つの介入戦略が要因計画でテストされます。妊娠中の栄養補給と産後最初の6ヶ月間の栄養補給。 このサプリメントの正確な形態は、フェーズ 1 および 2 で選択されますが、その組成は、妊娠中の栄養補給に関して BMGF によって召集された専門家パネルからの推奨事項に準拠しています (専門家相談、2016 年)。 対照群に割り当てられた世帯の女性は、研究スタッフによる出産前サービスと栄養カウンセリングの標準パッケージを受け取ります。 4つのグループすべてで、次の出産前および出産後の介入が提供されます。

   • 女性は、地元の保健所/センターで定期的な出産前ケアに登録することが奨励されます。
   • 臍帯切断用のきれいな刃、ひも、およびプラスチック製の円盤、プラスチック製のシート、石鹸の棒、およびへその切り株に塗布するためのクロルヘキシジン軟膏のチューブからなる、清潔な分娩キットが提供されます。
   • 女性は、認定された出産施設で出産し、政府のインセンティブ スキームに参加することが奨励されます。
   • 追加の栄養、衛生、および幼児ケアのカウンセリングは、研究スタッフによって提供されます。
   • 女性がANCに参加していない、および/または破傷風トキソイドまたは鉄葉酸サプリメントを受け取っていないと報告した場合、研究スタッフがそれらを提供します.

   マスキング 参加者または病棟データ収集者を治療割り当てにマスクすることはできませんが、出生および成長評価チームを治療割り当てにマスクすることを試みます。

   無作為化 無作為化は、この研究の世帯レベルで行われます。 これは、特定の世帯の最初の妊婦が特定され、試験に参加することに同意すると、その世帯がサプリメントまたは非サプリメント グループ (妊娠の場合) に割り当てられることを意味します。 その後、9 か月の登録期間内に妊娠したこの世帯の他の女性も、そのグループに割り当てられます。

   統計プログラミング用の R ソフトウェア環境 (www.r-project.org) を使用して、2 つの妊娠割り当ての可能性 (サプリメント、サプリメントなし) を示すランダム化シーケンスを事前に生成します。 サイズ 4、8、および 12 のランダムに並べ替えられたブロックを使用して、登録期間全体でグループ全体の順次バランスを確保します。

   出産後の曝露への無作為化のため（すなわち 補足、補足なし)、わずかに変更された手順に従います。 ここでは、サイズ 4、8、および 12 のランダムに並べ替えられたブロックで再度構築された、事前に生成された 2 つの割り当てシーケンスを構築します。 これらの 2 つのシーケンスはデータベースに保存され、注釈/ラベル付けされて、妊娠暴露によって層別化された出産後の暴露を割り当てることができます。

   サブスタディ サブスタディのグループは、治療グループごとに 120 人の妊婦の体系的なサンプル (合計 240 人) の間で実施されます。 これらのサブスタディには、微量栄養素および炎症マーカーの血清アッセイを使用した母体の栄養状態の評価、マルチプレックス PCR を使用した腸内微生物叢、および便、母乳組成、および食事摂取量のメタボロミクス アッセイが含まれます。

   母体の血液とマイクロバイオームのサブスタディ 目的は、妊娠中および授乳中の BP-E 栄養補助食品が、母親の血清中の栄養濃度を改善し、母親の全身性炎症のレベルを低下させ、より多様で正常な腸内マイクロバイオームを促進するかどうかを調べることです。妊娠中および授乳中の女性。

   方法:

   血液と便は、次の時間にグループごとに 120 人の女性全員から収集されます。

   • 妊娠初期のベースライン登録時の女性の血液と便。
   • 妊娠第 2 期半ばの女性の便。
   • 妊娠後期の来院時の血液と便（妊娠34週まで）。
   • 分娩後 1 ～ 2 か月および 3 ～ 4 か月の血液と便。
   • 生後 1 ～ 2 か月および 3 ～ 4 か月の乳児の便。 血液検体には、Hb と一連の栄養素と炎症マーカーが含まれます (未定)。

   母乳組成:

   目的は、BP-E 産後の栄養補助食品が授乳中の女性の母乳の栄養組成を改善するかどうかを調べることです。

   方法: 母乳は授乳中に 2 回収集されます。1 か月と 2 か月の間に 1 回、3 か月と 4 か月の間にもう一度収集されます。幼児:

   • ビタミンA
   • ビタミンE
   • チアミン
   • リボフラビン
   • ナイアシン
   • ビタミンB6
   • ビタミンB12
   • コリン
   • ビオチン
   • 鉄
   • 銅
   • 亜鉛
   • セレン
   • 肥満
   • 乳糖
   • 総タンパク質。

   食事摂取サブスタディ このサブスタディの目的は、対照群と比較して、補給群で有意な食事転換が起こっているかどうかを評価することです。 気分転換の主要な指標として、毎日のエネルギーとタンパク質の摂取量を使用します。 定量的 24 時間リコール機器は、妊娠中に 1 回 (2 組) および分娩後に 1 回 (2 組) 使用されます。 このサブスタディでは、この集団で以前に使用された食事器具を適応させます（Sudo et al、2006; Parajuli et al、2012; Campbell et al、2014; Henjum et al、2015）。

   サンプルサイズ/検出力の計算 これらの計算は、妊娠中および産後の期間における栄養補給が、関心のある結果に独立した影響を与えることを前提としています。 一次または二次の結果に対する特定の相互作用効果を検出する力はありません。

   主な結果: 在胎期間に比べて小さい (SGA) は、サンプル サイズの計算を推進するために使用した主な結果です。 真に個別に無作為化された試験ではありませんが (世帯は無作為化されます)、9 か月間で 1 つの世帯で適格な妊婦を複数特定する可能性は非常に低くなります (「クラスター」の 3.5% 未満で 1 つ以上の妊婦が存在します)。個人の結果）。 このレベルのクラスタリングがサンプル サイズに与える影響を見積もったところ、個々のランダム化に比べて非常に小さいことがわかりました。 したがって、すべてのサンプル サイズ/検出力の推定値は、個別のランダム化に基づいています。

   9 か月間で、調査地域の適格な世帯から約 1600 人の妊婦が生まれ、その乳児は初産の転帰を測定するために生後 72 時間以内に診察されると予想されます。

   表：出生後 72 時間以内に測定されたグループあたり 774 人の乳児を想定した場合の初産転帰の検出可能な効果量 検出可能な相対リスク (補足あり/補足なし)

   タイプ 1 のエラーを 5% (両側) と仮定すると、SGA の 17.5% の削減は 80% の電力で、20.2% の削減は 90% の電力で検出できます。

   以下の表は、80% および 90% の検出力を持つさまざまな副次的結果の検出可能な相対リスクまたは平均差を示しています。

   表: 検出可能な二次転帰の差 (限界比較) 転帰 検出可能な相対リスクまたはグループ間の差 80% 検出力 90% 検出力平均出生時体重 d 60.7 g 70.2 g 平均出生時身長 e 3.0 mm 3.5 mm 6 か月の LAZ1 0.16 Z スコア 0.18 Z スコア 6 か月の WAZ2 0.17 Z スコア 0.20 Z スコア 6 か月の WLZ3 0.18 Z スコア 0.21 Z スコア 母親の体重増加妊娠 4 463 g 536 g 分娩後 6 か月の母体の体重 5 0.89 kg 1.03 kg

   a ShGA (10 センタイルの期待率は 30.1% です。 b SGA (3 センタイル) の期待率は 22.1% です。 c ShGA (3 センタイル) の期待率は 14.4% です。 d 予想平均出生体重は 2708 g (SD=429) です。 e 平均出生時の予想身長は 47.6 cm (SD=2.2) です。 1 6 か月での予想平均 LAZ は -1.04 です。 2 6 か月での期待平均 WAZ は -1.63 です。 3 6 か月での予想平均 WLZ は -1.23 です。 4 妊娠中の予想平均体重増加は 7.55 kg (SD=3.23 kg) です。 5 6 m PP での予想平均母体体重は 44.07 kg (SD=6.21) kg）。

   母乳組成サブスタディ: 限界比較に基づいて以前に特定された栄養素について、母乳濃度の 0.5 SD 増加を 80% 検出力で検出できるようになります。 補給前のこれらの栄養素のいくつかの濃度は、バングラデシュの授乳中の女性から推定されました (Hampel et al., 2017)。 報告された中央値と IQR は平均値と SD (Wan et al. 2014) に変換され、サンプル サイズの計算には PASS バージョン 14 (NCSS LLC、Kaysville、UT) が使用されました。 妊娠中と授乳中のサプリメント間の相互作用を検出する権限がないことに注意してください.

   血液と便のサブスタディ：両方のグループのすべてのサブスタディの女性は、指定された各時点で便のコレクションがあります。 マイクロバイオーム研究におけるサンプルサイズのガイドラインはほとんどありません。 これらの分析は探索的であると考えており、栄養補給が出産の転帰と乳児の早期成長をどのように改善できるかのメカニズムに関する重要な情報を提供する可能性があります.

   食事摂取サブスタディ: テライで成人を対象に実施された 2 つの研究を使用し、定量的方法を使用して実際の摂取量を推定しました (Parajuli et al, 2012; Sudo et al, 2006)。 どちらも、成人女性のさまざまな栄養素の 1 日摂取量の推定値を提供し、その結果は非常に似ていました。 エネルギー (kcal) とタンパク質 (g) の推定摂取量の平均と、関連する平均標準誤差を計算に使用しました。 平均エネルギー摂取量は 1700 kcal/日 (SD=350) で、タンパク質は 42.3 g (SD=10.4) でした。 このサブスタディは、サプリメントによる食事の転換を評価するように設計されているため、食事の転換が起こっていることの指標として、エネルギーとタンパク質について最小検出可能な差-12%を使用しました. これらのパラメータを考慮すると、グループあたり 120 人がエネルギー摂取に 90% 以上のパワーを提供し、タンパク質摂取に約 85% のパワーを提供します。

   データ分析、フェーズ 3: 詳細は、このサイトに掲載される統計分析計画文書で入手できます。

   データ分析は、探索的データ分析フェーズとそれに続く確認分析フェーズの 2 つのフェーズで進行し、このプロジェクトの特定の目的に焦点を当てます。 探索段階には、最終的なデータのクリーニングと編集、およびすべての変数の分布の調査と適切な変換の適用が含まれます。 CONSORT ダイアグラムを作成します。 次に、比較可能性を評価するために、家庭レベルおよび個人レベルでのさまざまな変数について、4 つの治療グループ間で比較が行われます。 適格な出生結果はすべて、分娩後 72 時間以内に測定された結果に限定されます。

   妊娠介入の主な目的: データ分析は、治療の意図によるものです。 SGA (10 センタイル) で生まれた赤ちゃんの割合は、一般化推定方程式 (GEE) を使用して 2 つの治療グループで比較されます。 効果量は、対照群に対する介入群の比例変化として推定されます。 95% 信頼区間は、世帯内の相関関係を説明するこの効果サイズ推定値について計算されます。 サプリメントの使用に対するコンプライアンスのレベルによる二次的な事後層別化は、アクティブな治療グループ内で行われ、SGA の割合がグループ間で比較されます。 用量反応効果は、線形回帰技術によって推定されます。

   二次的目的 1、2、および 3: 主な目的と同様の分析が、結果の ShGA (10 センタイル)、SGA (3 センタイル)、および ShGA (3 センタイル) に対して行われます。

   副次的な目的 4: 平均出生時体重と出生時体重の分布を治療群 (妊娠中の補給とそうでない場合) で比較します。 2500 グラム未満の平均値と比率は、GEE を使用して比較されます。 この研究分野の以前の研究では、治療効果が出生時体重分布の場所によって異なる可能性があることが示されているため、治療グループ間の出生時体重の完全な分布の比較も行われます。 (カッツら、2006年;ドミニシら、2006年)。 出生時の身長についても同様の分析が行われます。 妊娠期間の平均と分布、および早産の割合（妊娠 37 週未満）についても同様の分析が行われます。

   副次的な目的 5: GEE を使用して、生後 6 か月の平均長さ、年齢別体重、体重対長さ、およびプロポーション (<-2 Z スコア) を治療群ごとに比較します。

   副次的な目的 6: 出産後の最初の 6 か月間に 2 つの時点で収集された母乳の栄養組成が、治療群によって比較されます。 連続的な人体測定結果に対して提案されたものと同様の分析が使用されます。

   分娩後の介入 主な目的: データ分析は、治療の意図によるものです。 生後 6 か月の乳児の平均 LAZ スコアを、GEE を使用した 2 つの治療群で比較します。 効果量は、対照群に対する介入群の比例変化として推定されます。 95% 信頼区間は、クラスター内の相関関係を説明するこの効果サイズ推定値について計算されます。 授乳中のサプリメントの使用に対するコンプライアンスのレベルによる二次的な事後層別化は、アクティブな治療グループ内で行われ、平均LAZスコアがグループ間で比較されます。 用量反応効果は、線形回帰技術によって推定されます。

   第 2 の目的 1: 第 1 の目的と同様の分析が、結果の WAZ および WLZ スコアに対して行われます。

   第 2 の目的 2: 出産後 6 か月間の 2 つの時点で採取された母乳の栄養組成を、治療群ごとに比較します。 連続的な人体測定結果に対して提案されたものと同様の分析が使用されます。

   副次的な目的 3: 産後 6 か月の母親の体重 (および BMI) を、GEE を使用して治療群ごとに比較します。 効果量は、対照群に対する介入群の比例変化として推定されます。 95% 信頼区間は、クラスター内の相関関係を説明するこの効果サイズ推定値について計算されます。 授乳中のサプリメント使用の遵守レベルによる二次的な事後層別化は、アクティブな治療グループ内で行われ、平均体重とBMIがグループ間で比較されます。 用量反応効果は、線形回帰技術によって推定されます。

   妊娠と産後のサプリメントの組み合わせ

   第 2 の目的 1: 6 か月および 12 か月の LAZ、WAZ、および WLZ スコアに対する妊娠と産後の両方の補給の複合効果は、2 つの方法で推定されます。 最初に、妊娠のみ、分娩後のみ、および妊娠と分娩後の両方の補給の両方の期間で、コントロール間の Z スコアの平均と 95% CI を比較する層別分析が行われます。 有意性検定では、有意性検定を適用するために次の 3 つの比較を選択しました。

   • 両方の期間と産後のみのコントロール。
   • 妊娠中のみ vs 産後のみ。
   • 産後単独 vs 妊娠中と産後の両方。 2 番目のアプローチは、組み合わせた治療群の交互作用項を含む線形回帰モデルを使用して、治療群の効果をモデル化することです。 相互作用のテストが使用されますが、主に、期間固有の補給効果の変化に対する相互作用効果の大きさの解釈に依存します.

   これらの介入の主な効果の一貫性を調査するために、さまざまな追加の分析が行われます。

   倫理的考慮事項 このプロジェクトは、ジョージ ワシントン大学、ジョンズ ホプキンス ブルームバーグ公衆衛生大学院、およびネパール健康研究評議会の機関審査委員会 (IRB) によって承認されています。 ハーバード T.H. の IRB Chan School of Public Health は、ジョージ ワシントン大学の記録の IRB に従いました。

   有害事象の報告 重篤な有害事象: GCP ガイドラインに基づく重篤な有害事象 (SAE) には、死亡、サプリメントまたはその他の研究手順に対する生命を脅かす反応、入院、重大または持続的な障害または機能障害、または先天異常/先天性欠損症が含まれます。

   その他の有害事象: これらには、参加者に発生する不都合な医学的事象、サプリメントの提供に一時的に関連する病気の好ましくない徴候または症状、またはサプリメントに対する有害で意図しない反応が含まれます. 予想される有害事象には、サプリメントに対するアレルギー反応の徴候/症状、子癇前症、妊娠中の感染症、妊娠糖尿病が含まれます。 予期しない有害事象は、性質、重症度、および頻度の点で予期しないものです。 例には、新生児巨人症 (InterGrowth21 基準によると BW > 97 センタイル) が含まれます。

   すべての有害事象は、48 時間以内にレビューのために指定された現地調査員に報告されます。 事象が研究に関連している可能性がある場合、治験責任医師が受領してから 24 時間以内に、独立した安全責任者に報告が行われます。 安全担当者はファイルを確認し、研究手順または介入への帰属について判断を下します。 安全担当者が有害事象の重大性が軽微であると判断した場合、その有害事象は記録され、そのような事象の概要が次の会議で DSMB に報告されます。 有害事象の重症度が中等度または重度であると安全担当者が判断した場合、安全担当者は治験責任医師に、DSMB および認識している IRB に直ちに報告する必要があることを示します。 次に、PI は、すべての資料を安全担当者の要約と共に DSMB と IRB に転送します。