Влияние волокна подорожника на ХС-ЛПНП, ХС-не-ЛПВП и аполиопротеин-В: систематический обзор и метаанализ

Предыстория: исследования показали, что вязкая пищевая клетчатка потенциально снижает уровень холестерина, в том числе шелуха подорожника, которая снижает уровень холестерина ЛПНП (ХС ЛПНП), таким образом, может облегчить лечение сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ).

Цель: обновить данные о влиянии псиллиума на ХС-ЛПНП и дать оценку его влияния на новые липидные маркеры: холестерин, не относящийся к ЛПВП (не-ЛПВП-Х), и аполипопротеин-В (апоВ).

Дизайн: Проведение систематического обзора и метаанализа будет осуществляться в соответствии с Кокрановским справочником по систематическим обзорам вмешательств. Отчетность будет соответствовать рекомендациям по предпочтительным элементам отчетности для систематических обзоров и мета-анализов (PRISMA).

Источники данных и выбор исследований: поиск в MEDLINE, EMBASE, CINAHL и Кокрановском центральном регистре контролируемых испытаний будет осуществляться с использованием соответствующих условий поиска. Независимые рецензенты извлекут информацию о дизайне исследования, размере выборки, характеристиках субъекта, дозе, последующем наблюдении и плацебо/сравнении. РКИ, в которых исследуется влияние волокна псиллиума на холестерин ЛПНП, не-ЛПВП или апоВ, будут включены с минимальным периодом наблюдения ≥ 3 недель. Необходимо сообщать о количестве волокна псиллиума, а влияние на исходы холестерина ЛПНП, холестерина не-ЛПВП или апоВ должно быть изолированным. Также будут рассмотрены исследования, содержащие достаточную информацию для расчета не-HDL-C. Учитываются неопубликованные испытания, и никаких ограничений на язык не накладывается.

Исходы: ХС-ЛПНП, не-ХС-ЛПВП, апоВ

Извлечение данных: средние значения ± SEM будут извлечены для всех результатов. Для получения отсутствующих данных о дисперсии будут использоваться стандартные расчеты и импутации. Риск систематической ошибки и общее качество исследования будут оцениваться с использованием Кокрановского инструмента оценки риска систематической ошибки и подхода GRADE.

Синтез данных: данные будут объединены с использованием общего метода обратной дисперсии с моделями случайных эффектов. Неоднородность оценивалась с помощью Кохрановской Q-статистики и количественно оценивалась с помощью I2. Анализ чувствительности и априорный анализ подгрупп будут проводиться для изучения источников неоднородности. Модель сплайновой кривой (процедура MKSPLINE) будет использоваться для иллюстрации нелинейной кривой доза-реакция. Предвзятость публикации будет исследована путем визуального осмотра графиков воронки и официально протестирована с использованием тестов Эггера и Бегга. Если это важно, будет выполнен анализ обрезки и заполнения.