Roux-en-Y 胃バイパス前後の写真による食品認識と食事サイズの推定

序章

肥満は、世界中で最も重要な公衆衛生状態の 1 つです。 罹患率は、平均余命を大幅に短縮する可能性があります。 重度の肥満に対する肥満手術は、肥満に関連する多くの併存疾患の改善と寛解、心血管の利点、および持続的な減量と生活の質の改善をもたらす効果的な治療法です。 減量のためのさまざまな外科的処置が開発されており、最も一般的なものはスリーブ状胃切除術 (SG) と Roux-en-Y 胃バイパス術 (RYGB) です。 RYGB はスイスで最も一般的に使用されている減量方法ですが、ここ数十年で世界的に SG への移行が進んでいます。 適用された手順とは別に、肥満手術は依然として肥満に対する最も効果的で耐久性のある介入です。 現代の肥満手術は、短期および長期の合併症が報告されているにもかかわらず、優れた安全性プロファイルを備えています。 広範な研究により、肥満手術の有効性の根底にある幅広いメカニズムの理解も深まりました。 これらのメカニズムの相対的な寄与は、RYGB 後の重要な要因と見なされる満腹感と空腹感の変化が選択された手順によって異なります。 腸ホルモンの変化、食欲減退、満腹感の増加、エネルギー消費の増加、腸内微生物叢と胆汁酸のレベルと組成の変化、迷走神経シグナル伝達の変化など、他のメカニズムも提案されています。 患者は低糖低脂肪食品を好み、一般的にRYGB後はあまり楽しくない食品を見つけると報告しているため、食品の好みの変化も重要な候補メカニズムとして関与しています。 ヒトもラットも、RYGB の後は食べる量が減り、食物の好みが変化しますが、その根底にある行動メカニズムは不明なままです。

肥満の治療における公衆衛生政策の目的は、手術の必要性を完全に排除する効果的な予防とより良い治療法の開発であるべきです. それまでは、肥満手術は安全で効果的で、手頃な価格であり、改善の余地が大きい. さらに、罹患率の改善の根底にある生理学的変化をより深く理解することは、新しい治療法の開発に役立つ可能性があります。 これまでのところ、RYGB 後のヒトにおける食物選択の変化の直接測定は、研究者や研究デザインに重大な方法論的および概念的課題をもたらす患者の信頼性の低さによって制限されてきました。 セルフモニタリングには時間と労力が必要であり、多くの人が食事摂取量の追跡が面倒であると感じており、それが減少の一因となっています. ただし、直接測定は、RYGB が食事と食物の好みをどのように変化させるかを理解するための重要な要素ですが、実験室の設定では実際の環境を排除します。 その結果、肥満研究者は、臨床現場と日常生活の両方で食事摂取量を監視するために、食品の写真撮影などの新しい簡単な追跡方法の開発を試みてきました。 これらの新しい方法は、他の方法よりも効果的であるように思われます。 たとえば、SNAQ などの写真による食品認識 (PFR) の携帯電話アプリケーションを使用すると、患者は、事前定義された期間中に消費された食品、ポーション サイズ、および消費頻度を記録して提出することができます。 ただし、この技術はまだ初期段階にあり、評価手順は訓練を受けた専門家によって検証される必要があります。 二重標識水 (DLW) メソッドは、自由生活の総エネルギー消費量を評価するためのゴールド スタンダードとして提案されており、エネルギー バランスの状況下で個人の体組成 (BC) と総エネルギー消費量 (TEE) を監視するために使用できます。体内の標識された同位体元素の希釈方程式に基づいています。 直接セグメント多周波生体電気インピーダンス分析 (DSM-BIA) は、BC27 を迅速に評価するための実用的で非侵襲的で比較的安価な方法であると考えられており、DSM-BIA による BC の推定値は DLW 法の推定値とも一致すると報告されています。肥満患者に。 PFR の推定値と DLW 法を使用した TEE の共同測定は、RYGB を受けている患者の TEE 測定のための PFR の検証に役立ちます。 PFR は研究のための強力なツールとなり、適切な個別化された肥満治療プログラムを設計するための有用な情報を提供します。

研究課題

この研究の目的は、Roux-en-Y 胃バイパスと痩せた (BMI ≤ 25) 前後の肥満女性 (BMI ≥ 35) と食事の好み、3 つの主要栄養素の総エネルギー摂取量、および食事パターンの変化を調査することです。肥満 (BMI ≥ 35) は、モバイル アプリケーション SNAQ を使用した PFR によって制御されます。

メソッド

これは、スイスに住んでいてRYGBを受けている病的肥満の女性被験者（n = 20）、肥満コントロール（n = 20）、および痩せたコントロール（n = 20）に関する単一施設の観察的ケースコントロール前向きコホート研究です。手術前、手術後3、6、および12か月、および研究の開始はそれぞれ。 含まれる参加者の最適な数は、同等性計画による検出力計算と、RYGB の 1 年後に患者が痩せた対照群と同様のカロリー摂取量を持つという仮説に基づくことができます。 2 つのグループ間の等価カロリー摂取量は、±200 kcal の SD で 210 kcal/日の等価範囲によって定義されます。 平均値の差を除外するために 90% の検出力と p=0.05 を達成するために > 210 kcal/日、グループごとに n=20 の参加者が必要です。 患者は、(1) 18 歳以上の女性である、(2) 以前の肥満手術を受けていない 35 kg/m2 以上のボディマス指数 (BMI) を持っている、(3) 計画された RYGB を持っている、(4 ）自律的に動くことができる、（5）基本的な技術的知識を持っている、（6）ドイツ語に堪能である、（7）インフォームドコンセントを与えることができる。 肥満のコントロールは同じ基準を尊重しますが、手術を受ける予定がないため、このグループを募集するのは非常に困難です. 無駄のないコントロールは、BMI ≤ 25 kg/m です。 無駄のないコントロール グループの主な目的は、時間の経過に伴うテストの安定性と、複数回の再テストにわたるテストの安定性を評価することです。 募集基準に適合する患者は、チューリッヒ大学病院の外来診療所に登録されます。 肥満および健康な対照は、研究チームによって募集されます。 研究プロトコルが説明され、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られます。 研究プロトコルは、チューリッヒ州の倫理委員会 (BASEC-Nr. 2019-00952)。 自由生活条件下での TEE は、DLW メソッドを使用して評価されます。 測定前日にBIAを行う。 測定の初日に、被験者はベースラインで尿収集を行い、DLW の経口投与を消費します。 DLW 投与後、被験者はそれぞれ投与後 3 時間および 4 時間に尿を採取し、7 日後に 2 回目および 3 回目の採尿の同じ時点で再び尿を採取します。 被験者は、研究期間中にライフスタイルや投薬を変更しないように指示されています。 1週間の自由生活条件下で、参加者は食品の写真認識用のモバイルアプリを使用して、全体的な食事摂取量を登録します。 参加者は、手術前 7 日間、手術後 3 か月、6 か月、12 か月にわたって食事摂取量を記録します。

データ分析

各患者のデータは次のように整理されます: 食事の時間、総カロリー、総炭水化物、タンパク質と脂肪、食品群。 この結果は、食事ごと、1 日ごと、1 週間ごとの各変数の合計量を得るために、最終的な TEE 計算のために合計する必要があります。 PFR データは、食事評価の検証のために DWL ベースの TEE と比較されます。 記述統計は、人口統計データを記述し、さまざまな期間の食事関連情報を提示するために使用されます。 経時変化とベースラインからの変化は、ANOVA と t 検定で評価され、誤検出率が補正されます。 食事に関連する各パラメーターは、相互に相関し、1 年間の体重減少と相関し、絶対総体重減少 % 超過 BMI 損失 (% EBMIL) として表されます。 探索的モデルは、ロジスティック回帰を使用して生成され、食事関連の情報と最適な減量をマッピングします。 すべてのデータは RStudio を使用して分析されます。

制限事項

本研究には、方法と参加者に関連するいくつかの制限があります。 まず、食品データは自己記録であり、不正確なデータにつながる可能性がある社会的望ましさになりがちです。 確かに、記録の週に食べ物の好みが変更される可能性があり、一部の食品は記録されない場合があります。 アプリに埋め込まれた食品とカロリーのデータベースも、期待したほど正確ではない場合があります。 この制限を軽減するために、参加者は、アプリによって報告された不足している食品や不一致を報告するように求められ、フィードバックについてアプリの開発者と話し合っています。 食事のセルフモニタリングは減量プログラムの重要な要素であり、スマートフォン アプリによるセルフモニタリングの頻度は減量と強く相関しています。 ただし、この研究の痩せたおよび肥満のコントロールは、減量を目的とした食事に従っておらず、参加者は、習慣の変化を誘発するのに十分な長さではない期間、食物摂取を記録します. 肥満の参加者を対象に DLW 法と比較して PFR を使用してエネルギー摂取量の推定を検証しようとした最近の研究では、この方法は DLW と比較してエネルギー摂取量を推定する際に正確ではないことがわかりました。 しかし、あるケースでは、少量の食事の頻繁な摂取を報告するためのコンプライアンスが低いことを示した妊婦で TEE が測定されました。 もう1つは、保護者が摂取量を記録した未就学児のTEEを測定したものです。 さらに、両方の研究は横断研究でした。 また、借りた電話を使用する参加者と比較して、自分の電話を使用する参加者は、より多くの画像をキャプチャし、より高い精度を持つことが報告されているため、このような変数もデータ分析で考慮する必要があります。 携帯電話の技術的な問題も、過小評価の原因となる可能性があります。 正確性を高めるために、参加者のトレーニング、絶え間ないコミュニケーション、および技術サポートを提供する必要があります。

研究または実践に期待される結果の関連性

この研究は、RYGB前後の肥満患者の食事摂取量の直接的かつ正確な測定を初めて提供します。 モバイル アプリケーション SNAQ を使用した直接 PFR 測定は、DLW メソッドによって検証され、RYGB 患者と対照者の間で 1 日あたり (kcal/24h) および 1 食あたり (kcal/1 食) の 3 つの主要栄養素のエネルギー摂取量を比較することができます。 . さらに、以前にラットで報告された行動の変化を人間に翻訳することを可能にする、人間の行動に関するより基本的な情報を生成する可能性があります。 患者は、脂肪と糖の減少と複雑な炭水化物の増加により、相対的なカロリー摂取量と食物の選択を術後に漸進的に調整することが期待されますが、手術を受けていない対照は、安定した変化のない食物の選択と摂取を示します。 提案された研究プロジェクトは、概念的および方法論的な革新によって特徴付けられます。 RYGB後の患者の食事中および食事間の食物の好みと相対的な主要栄養素摂取量は、PFRを使用して実際の生活環境で直接測定されます。 このアプローチは、これまでに文献で報告された制限の多くを克服または軽減します。 期待される結果が確認された場合、そのような発見は、現在の肥満後の栄養カウンセリングに関する臨床診療を根本的に変える可能性を秘めています. さらに、結果は、肥満の治療における侵襲性の低い介入の開発にも貢献する可能性があり、指定されているように、神経回路をマッピングおよび研究し、特定の脳活動を肥満に関与する特定の行動に関連付けるために、肥満の動物モデルを使用した神経遺伝学的アプローチを正当化します。 BRAINイニシアチブによる。