SRMA wpływu mleka sojowego w porównaniu z mlekiem krowim na wyniki kardiometaboliczne

RACJONALNE UZASADNIENIE. Spożycie nabiału wykazało związek ze zmniejszoną częstością występowania chorób kardiometabolicznych. Wraz z rosnącym zainteresowaniem dietą roślinną i rosnącą liczbą dowodów na korzyści dla układu sercowo-naczyniowego wynikające z diet roślinnych, krajowe wytyczne dietetyczne odeszły od promowania wyłącznego codziennego spożycia nabiału. Mleko sojowe, najbardziej porównywalna pod względem odżywczym alternatywa mleka krowiego dla mleka roślinnego, jest powszechnie spożywanym źródłem białka sojowego zdrowego dla serca. Chociaż korzystny wpływ białka sojowego na markery lipidowe jest dobrze znany, wpływ na inne wyniki kardiometaboliczne jest niejasny. Aby odpowiedzieć na to pytanie i lepiej informować o oświadczeniach zdrowotnych i opracowaniu wytycznych, badacze przeprowadzą systematyczny przegląd i metaanalizę randomizowanych kontrolowanych badań wpływu białka sojowego jako mleka sojowego, zamiast mleka krowiego, na różne pośrednie mediatory kardiometaboliczne.

CELE. Przeprowadzić systematyczny przegląd wpływu białka sojowego jako mleka sojowego, jako substytutu mleka krowiego, na różne pośrednie mediatory kardiometaboliczne i ocenić pewność dowodów za pomocą systemu Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation (GRADE).

PROJEKT. Przegląd systematyczny i metaanalizy zostaną przeprowadzone zgodnie z Podręcznikiem Cochrane dotyczący przeglądów systematycznych 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 wyszukiwanych terminów uzupełnionych ręcznym wyszukiwaniem odniesień do włączonych badań.

WYBÓR STUDIÓW. Uwzględnione zostaną randomizowane kontrolowane badania trwające ≥3 tygodnie oceniające wpływ mleka sojowego zamiast mleka krowiego na różne pośrednie mediatory kardiometaboliczne.

EKSTRAKCJA DANYCH. Dwóch lub więcej badaczy niezależnie wyodrębni odpowiednie dane. Skontaktujemy się z autorami w celu uzyskania dodatkowych informacji, a wszelkie brakujące dane zostaną obliczone/imputowane przy użyciu standardowych wzorów.

RYZYKO SPOŁECZNOŚCI. Dwóch lub więcej badaczy dokona niezależnej oceny ryzyka błędu systematycznego za pomocą narzędzia Cochrane Risk of Bias Tool 2. Wszystkie nieporozumienia zostaną rozstrzygnięte w drodze konsensusu.

WYNIKI. Rezultatami będą:

1. Ustalone lipidy we krwi: cholesterol LDL (LDL-C), cholesterol HDL (HDL-C), trójglicerydy (TG), cholesterol nie-HDL (nie-HDL-C) i apolipoproteina B (Apo B)
2. Markery kontroli glikemii: hemoglobina A1c (HbA1c), stężenie glukozy w osoczu na czczo (FPG), insulina w osoczu na czczo (FPI), pole powierzchni glukozy w osoczu pod krzywą (AUC) oraz stężenie glukozy w osoczu po 2 godzinach (2hPG)
3. Markery otyłości: masa ciała, wskaźnik masy ciała (BMI), tkanka tłuszczowa i obwód talii
4. Ciśnienie krwi: skurczowe ciśnienie krwi (SBP) i rozkurczowe ciśnienie krwi (DBP)
5. Markery niealkoholowej stłuszczeniowej choroby wątroby (NAFLD): lipidy wewnątrzwątrobowe (IHCL), transaminaza alaninowa (ALT), aminotransferaza asparaginianowa (AST) i wskaźnik stłuszczenia wątroby (FLI)
6. Markery stanu zapalnego: białko C-reaktywne (CRP)

SYNTEZA DANYCH. Dane zostaną zebrane przy użyciu metody Generic Inverse Variance dla każdego wyniku. Modele efektów losowych będą stosowane nawet w przypadku braku statystycznie istotnej heterogeniczności między badaniami, ponieważ dają one bardziej konserwatywne oszacowania efektu sumarycznego w obecności resztkowej heterogeniczności. Modele z efektami stałymi będą stosowane tylko wtedy, gdy istnieje =10 porównań próbnych) za pomocą analiz wrażliwości i analiz podgrup a priori (dawka, komparator, obserwacja, poziomy wyjściowe, projekt, wiek, stan zdrowia, finansowanie i ryzyko błędu systematycznego). Analizy metaregresji ocenią znaczenie analiz kategorycznych i ciągłych podgrup. Błąd publikacji zostanie oceniony (jeśli jest >=10 próbnych porównań) poprzez sprawdzenie wykresów lejkowych i testów Eggera i Begga. Korekta pod kątem dowodów asymetrii wykresu lejkowego lub małych efektów badania zostanie przeprowadzona metodą przycinania i wypełniania Duvala i Tweedie.

OCENA STOPNIA. Aby ocenić pewność dowodów, badacze wykorzystają system GRADE, oparty na dowodach system oceniania przyjęty przez ponad 100 organizacji (http://www.gradeworkinggroup.org/). Klasyfikuje dowody jako wysoką, umiarkowaną, niską lub bardzo niską jakość w oparciu o projekt badania i serię obniżeń (ryzyko błędu systematycznego, nieprecyzyjności, niespójności, pośredniości, błędu publikacji) i ulepszeń (duża skala efektu, dawka-odpowiedź gradient i tłumienie przez zamieszanie). Badacze będą postępować zgodnie z podręcznikiem GRADE (https://gdt.gradepro.org/app/handbook/ podręcznik.html) i użyj GRADEpro GDT (gradepro.org) oprogramowanie.

PLAN TŁUMACZENIA WIEDZY. Badacze będą postępować zgodnie z ottawskim modelem badań nad tłumaczeniem wiedzy. Wyniki będą rozpowszechniane poprzez interaktywne prezentacje na lokalnych, krajowych i międzynarodowych spotkaniach naukowych oraz publikacje w czasopismach o dużym wpływie. Docelowi odbiorcy będą obejmować zdrowie publiczne i społeczności kliniczne zainteresowane odżywianiem i chorobami kardiometabolicznymi. Informacje zwrotne zostaną uwzględnione i wykorzystane do ulepszenia komunikatów dotyczących zdrowia publicznego oraz zostaną zdefiniowane kluczowe obszary przyszłych badań. PI będą tworzyć sieci wśród liderów opinii, aby zwiększyć świadomość i bezpośrednio uczestniczyć w opracowywaniu przyszłych wytycznych.

ZNACZENIE. Proponowana synteza dowodów określi mleko sojowe jako alternatywę dla mleka krowiego dla zdrowia kardiometabolicznego, informując o opracowywaniu wytycznych i poprawiając wyniki zdrowotne, poprzez edukację pracowników służby zdrowia i pacjentów, stymulowanie innowacji w przemyśle i kierowanie przyszłymi projektami badawczymi.