Sieciowe metaanalizy sztucznie słodzonych napojów i ryzyka kardiometabolicznego

Tło: Cukry, zwłaszcza w formie napojów słodzonych cukrem (SSB), zostały wyróżnione jako jeden z głównych winowajców podwójnej epidemii otyłości i cukrzycy. Sztucznie słodzone napoje (ASB) stanowią potencjalnie ważny sposób wypierania nadmiaru kalorii z wolnych cukrów w diecie. Istnieje jednak obawa, że ​​samo stosowanie ASB może przyczynić się do zwiększonego ryzyka otyłości i cukrzycy. Ta obawa doprowadziła do tego, że wytyczne dietetyczne dla Amerykańskiego Komitetu (DGAC) z 2015 r. zaleciły, aby cukrów w diecie nie zastępować ASB, ale raczej „zdrowymi opcjami”, takimi jak woda. Nie jest jasne, czy ASB jako strategia zastępowania SSB przynoszą zamierzone korzyści i czy korzyści te są podobne do korzyści preferowanej strategii zastępowania wody.

Cel: Aby poinformować o aktualizacji wytycznych dotyczących praktyki klinicznej European Association of the Study (EASD) dotyczących terapii żywieniowej, badacze przeprowadzą serię systematycznych przeglądów i sieciowych metaanaliz, aby ocenić wpływ zastąpienia SSB przez ASB, wodę dla SSB i ASB dla wody na pomiary otyłości i czynników ryzyka kardiometabolicznego.

Projekt: Każdy przegląd systematyczny i metaanaliza zostaną przeprowadzone zgodnie z Podręcznikiem Cochrane dotyczący systematycznych przeglądów interwencji i przedstawione zgodnie z preferowanymi pozycjami sprawozdawczymi dla przeglądów systematycznych i metaanaliz (PRISMA).

Źródła danych: MEDLINE, EMBASE i The Cochrane Central Register of Controlled Trials (Clinical Trials; CENTRAL) zostaną przeszukane przy użyciu odpowiednich terminów wyszukiwania uzupełnionych ręcznym wyszukiwaniem odniesień do włączonych badań. Streszczenia zostaną uwzględnione i nie będą stosowane żadne ograniczenia językowe.

Wybór badań: Badacze włączą badania z randomizacją (RCT) trwające >=7 dni i ocenią wpływ wody w porównaniu z ASB na nadwagę/otyłość lub czynniki ryzyka kardiometabolicznego.

Ekstrakcja danych: Dwóch lub więcej badaczy niezależnie wyodrębni istotne dane i oceni ryzyko błędu systematycznego za pomocą narzędzia Cochrane Risk of Bias Tool. Wszystkie nieporozumienia zostaną rozwiązane w drodze konsensusu. Standardowe obliczenia i imputacje zostaną użyte do uzyskania brakujących danych wariancji.

Rezultaty: Będzie 9 klastrów wyników. Głównym wynikiem będzie masa ciała. Drugorzędnymi wynikami będą inne wskaźniki otyłości (BMI, tkanka tłuszczowa, obwód talii); kontrola glikemii (glikowane białka krwi [HbA1c, glikemia na czczo, glikemia poposiłkowa, insulina na czczo, homeostaza modelu oceny insulinooporności [HOMA-IR]); ustalone terapeutyczne cele lipidowe (cholesterol LDL, cholesterol nie-HDL, apolipoproteina B [apo B], cholesterol HDL, triglicerydy, cholesterol całkowity,); ciśnienie krwi (skurczowe ciśnienie krwi i rozkurczowe ciśnienie krwi); markery NAFLD (lipidy wewnątrzwątrobowokomórkowe [IHCL], aminotransferaza alaninowa [ALT], aminotransferaza asparaginianowa [AST]); i kwas moczowy.

Synteza danych: Współczynniki ryzyka (przypadek nadwagi/otyłości) i średnie różnice (wszystkie inne wyniki) zostaną zebrane w celu bezpośredniego porównania (ASB vs. woda) i porównań pośrednich (ASB vs. SSB i woda vs. SSB przy użyciu SSB jako wspólnego porównania). Przeprowadzimy Bayesian Network-Meta Analysis (NMA). Przedstawimy zbiorcze szacunki jako późniejsze średnie i 95% wiarygodne przedziały. Użyjemy również NMA do analizy wrażliwości, aby zweryfikować nasze ustalenia z konwencjonalnych ogólnych modeli efektów losowych o odwrotnej wariancji. NMA zostanie przeprowadzona z wykorzystaniem symulacji podejścia Markov Chain Monte Carlo (MCMC) przy użyciu pakietu GeMTC-R. Analizy sparowane zostaną zastosowane w próbach krzyżowych. Heterogeniczność zostanie oceniona za pomocą statystyki Q Cochrana i określona ilościowo za pomocą statystyki I2. Aby zbadać źródła heterogeniczności, badacze przeprowadzą analizy wrażliwości, z których każde badanie będzie systematycznie usuwane. Jeśli istnieje >=10 badań, wówczas badacze zbadają również źródła heterogeniczności za pomocą analiz podgrup a priori według stanu zdrowia (zespół metaboliczny/cukrzyca, nadwaga, normalna waga), dawki (<= mediana spożycia, > mediana spożycia), wartości wyjściowych pomiary (otyłość globalna i brzuszna), randomizacja, projekt badania (równoległe, krzyżowe), bilans energetyczny (dodatni, neutralny, ujemny), obserwacja (<=8 tygodni, >8 tygodni), ryzyko błędu systematycznego i poszczególne domeny ryzyko błędu systematycznego przy użyciu analiz metaregresji. Analizy meta-regresji ocenią znaczenie kategorycznych i ciągłych analiz podgrup. Gdy dostępnych jest >=10 badań, stronniczość publikacji zostanie zbadana poprzez inspekcję wykresów lejkowych i formalne testy przy użyciu testu Eggera i testu Begga. Jeśli podejrzewa się stronniczość publikacji, badacze spróbują skorygować asymetrię wykresu lejka, przypisując brakujące dane z badania za pomocą metody przycinania i wypełniania Duvala i Tweedie.

Ocena dowodów: Pewność dowodów dla każdego wyniku zostanie oceniona przy użyciu podejścia Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE).

Plan tłumaczenia wiedzy: Wyniki zostaną rozpowszechnione poprzez interaktywne prezentacje na lokalnych, krajowych i międzynarodowych spotkaniach naukowych oraz publikacje w czasopismach o wysokim współczynniku wpływu. Docelowymi odbiorcami będą środowiska zdrowia publicznego i naukowe zainteresowane odżywianiem, cukrzycą, otyłością i chorobami układu krążenia. Informacje zwrotne zostaną uwzględnione i wykorzystane do ulepszenia komunikatu dotyczącego zdrowia publicznego oraz zostaną zdefiniowane kluczowe obszary przyszłych badań. Decydenci będący wnioskodawcą/współwnioskodawcą będą łączyć się w sieci wśród liderów opinii, aby zwiększyć świadomość i bezpośrednio uczestniczyć jako członkowie komitetu w opracowywaniu przyszłych wytycznych.

Znaczenie: Proponowany projekt pomoże w tłumaczeniu wiedzy związanej z rolą ASB w rozwoju nadwagi i otyłości, wzmocnieniu bazy dowodowej dla wytycznych i poprawie wyników zdrowotnych poprzez edukację świadczeniodawców i pacjentów, stymulowanie innowacji przemysłu i kierowanie przyszłymi badaniami projekt.