Roux-en-Y 胃绕道手术前后的食物照片识别和膳食量估计

介绍

肥胖是全球最重要的公共卫生问题之一。 发病率会大大降低预期寿命。 严重肥胖的减肥手术是一种有效的治疗方法，可以改善和缓解许多与肥胖相关的合并症、心血管益处以及持续的体重减轻和生活质量的改善。 已经开发出不同的减肥外科手术，最常见的是袖状胃切除术 (SG) 和 Roux-en-Y 胃旁路术 (RYGB)。 RYGB 是瑞士最常用的减肥程序，尽管在过去几十年中全球已经转向 SG。 独立于应用程序，减肥手术仍然是肥胖症最有效和持久的干预措施。 现代减肥手术具有出色的安全性，尽管已经报道了短期和长期的并发症。 广泛的研究也增加了对减肥手术有效性的广泛机制的理解。 这些机制的相对贡献因所选程序而异，其中改变的饱腹感和饥饿感被认为是 RYGB 之后的重要因素。 还提出了其他机制，包括肠道激素的变化、食欲下降、饱腹感增加、能量消耗增加、肠道微生物群和胆汁酸水平和组成的改变，以及迷走神经信号的变化。 食物偏好的变化也被认为是一种重要的候选机制，因为患者更喜欢低糖低脂食物，并且报告发现 RYGB 后食物通常不太令人愉快。 在 RYGB 之后，人类和大鼠都吃得更少并且表现出改变的食物偏好，但潜在的行为机制仍不清楚。

治疗肥胖症的公共卫生政策的目标应该是开发有效的预防措施和更好的治疗方法，从而完全消除手术的需要。 在那之前，减肥手术是安全、有效、负担得起的，并且还有很大的改进空间。 此外，更深入地了解发病率改善背后的生理变化可能有助于开发新疗法。 到目前为止，RYGB 后人类食物选择变化的直接测量受到患者不可靠性的限制，这对研究人员和研究设计提出了重大的方法和概念挑战。 自我监控需要时间和精力，而且许多人发现跟踪饮食摄入量很乏味，这会导致人员流失。 然而，直接测量代表了试图了解 RYGB 如何改变饮食和食物偏好的重要组成部分，但实验室设置排除了现实生活环境。 因此，肥胖研究人员试图开发新的更简单的跟踪方法，例如食品摄影，以监测临床环境和日常生活中的饮食摄入量。 与其他方法相比，这些新方法似乎更有效。 例如，诸如 SNAQ 之类的照片食物识别 (PFR) 手机应用程序使患者能够记录和提交在预定时间段内食用的食物、份量和食用频率。 然而，这项技术仍处于起步阶段，评估程序需要由训练有素的专业人员进行验证。 双标水 (DLW) 方法已被提议作为评估自由生活总能量消耗的黄金标准，可用于监测个体在能量平衡情况下的身体成分 (BC) 和总能量消耗 (TEE)基于体内标记同位素元素的稀释方程。 直接分段多频生物电阻抗分析 (DSM-BIA) 被认为是一种实用、无创且相对便宜的快速评估 BC27 的方法，据报道，使用 DSM-BIA 对 BC 的估计也与 DLW 方法的估计一致对于肥胖患者。 使用 PFR 和 DLW 方法的估计联合测量 TEE 将有助于验证 PFR 以测量接受 RYGB 的患者的 TEE。 PFR 将成为研究的有力工具，并为设计适当的个体化肥胖治疗计划提供有用的信息。

研究问题

本研究的目的是调查肥胖女性（BMI ≥ 35）在 Roux-en-Y 胃旁路术和瘦型（BMI ≤ 25）前后的食物偏好、三种主要常量营养素的总能量摄入和膳食模式的变化。肥胖 (BMI ≥ 35) 通过 PFR 和移动应用程序 SNAQ 进行控制。

方法

这将是一项单中心观察性病例对照前瞻性队列研究，研究对象为患有病态肥胖、生活在瑞士并接受 RYGB (n=20)、肥胖对照 (n=20) 和瘦对照 (n=20) 的女性人类受试者分别在手术前、手术后 3、6 和 12 个月以及研究开始时。 包含的最佳参与者数量可以基于等效设计的功效计算，以及基于 RYGB 一年后患者的热量摄入与瘦对照组相似的假设。 两组之间的等效热量摄入由 210 kcal/天的等效范围定义，SD 为 ±200 kcal。 为了达到 90% 的功效和 p=0.05 以排除均值差异 > 210 kcal/天，每组需要 n=20 名参与者。 如果患者 (1) 年龄≥ 18 岁，(2) 体重指数 (BMI) ≥ 35 kg/m2，之前没有进行过任何减肥手术，(3) 有计划的 RYGB，(4 ) 可以自主移动，(5) 具有基本的技术知识，(6) 德语流利，并且 (7) 能够给予知情同意。 肥胖对照组遵守相同的标准，但没有接受手术的计划，这使得这个群体很难招募。 瘦对照的 BMI ≤ 25 kg/m。 精益控制组的主要目的是评估随着时间的推移和多次重新测试的测试稳定性。 符合招募标准的患者在苏黎世大学医院的门诊就诊。 研究团队招募了肥胖和健康的对照。 解释研究方案并获得所有参与者的书面知情同意书。 研究方案得到苏黎世州伦理委员会 (BASEC-Nr. 2019-00952）。 使用 DLW 方法评估自由生活条件下的 TEE。 在测量前一天进行 BIA。 在测量的第一天，受试者在基线时进行尿液收集并口服 DLW。 DLW 给药后，受试者分别在给药后 3 小时和 4 小时以及 7 天后在第 2 次和第 3 次尿液采样的同一时间点再次收集尿液。 指示受试者在研究期间不要改变他们的生活方式或药物。 在一周的自由生活条件下，参与者使用移动应用程序记录总体饮食摄入量，以对食物进行照片识别。 参与者记录手术前 7 天、手术后 3、6 和 12 个月的饮食摄入量。

数据分析

每个患者的数据将按如下方式组织：进餐时间、总卡路里、总碳水化合物、蛋白质和脂肪、食物组。 这个结果必须加起来用于最终的 TEE 计算，以便得到每餐、每天和每周每个变量的总量。 PFR 数据将与基于 DWL 的 TEE 进行比较，以验证饮食评估。 描述性统计将用于描述人口统计数据，以及呈现不同时间段的膳食相关信息。 随着时间和基线的变化将通过方差分析和 t 检验进行评估，并校正错误发现率。 每个与膳食相关的参数将相互关联并与 1 年体重减轻相关，表示为绝对总体体重减轻 % 额外 BMI 减轻 (% EBMIL)。 将使用逻辑回归生成探索性模型，以映射与膳食相关的信息和最佳减肥效果。 所有数据都将使用 RStudio 进行分析。

限制

本研究在方法和参与者方面存在一些局限性。 首先，食物数据是自我记录的，容易受到社会欢迎，这可能导致数据不准确。 事实上，在记录的那一周，食物偏好可能会发生变化，有些食物可能无法记录下来。 应用程序中嵌入的食品和卡路里数据库也可能不如预期准确。 为减少此限制，要求参与者报告应用程序报告的任何缺失食品或不一致情况，并与应用程序开发人员讨论反馈。 饮食自我监测是减肥计划的关键组成部分，使用智能手机应用程序进行自我监测的频率与减肥密切相关。 然而，这项研究的瘦和肥胖控制者没有遵循任何以减肥为目的的饮食，参与者将记录他们的食物摄入量一段时间，这段时间不应足够长以引起习惯的改变。 最近的研究试图通过使用 PFR 与 DLW 方法比较肥胖参与者来验证能量摄入估计，发现与 DLW 相比，这种方法在估计能量摄入方面并不准确。 然而，在一个案例中，TEE 是在孕妇中测量的，她们对报告频繁摄入少量多餐的依从性较低。 在另一项研究中，TEE 是在少数民族学龄前儿童中测量的，他们的摄入量由照顾者记录。 此外，这两项研究都是横断面研究。 另据报道，与使用借用手机的参与者相比，使用自己手机的参与者捕获的图像更多，准确性更高，因此在数据分析中也应考虑该变量。 手机的技术问题也可能是低估的来源。 必须提供参与者培训、持续沟通和技术支持，以提高准确性。

预期结果与研究或实践的相关性

这项研究将首次对肥胖患者在 RYGB 前后的膳食摄入量进行直接和精确的测量。 通过 DLW 方法验证的移动应用程序 SNAQ 的直接 PFR 测量将允许比较 RYGB 患者和对照组之间每天（千卡/24 小时）和每餐（千卡/餐）三种主要常量营养素的能量摄入. 此外，它可以产生更多关于人类行为的基本信息，这些信息将允许转化为以前在老鼠身上报告的人类行为变化。 预计患者将在术后逐步调整其相对热量摄入和食物选择，减少脂肪和糖类，增加复合碳水化合物，而非手术对照将表现出稳定、未改变的食物选择和摄入。 拟议的研究项目的特点是概念和方法创新。 RYGB 后患者在两餐内和两餐之间的食物偏好和相对常量营养素摄入量将在现实生活中使用 PFR 直接测量。 这种方法将克服或减少迄今为止文献中报道的许多局限性。 如果预期结果得到证实，这样的发现有可能从根本上改变目前减肥后营养咨询的临床实践。 此外，该结果还可能有助于开发治疗肥胖症的侵入性较小的干预措施，并证明采用肥胖动物模型的神经遗传学方法用于绘制和研究神经回路并将特定大脑活动与肥胖相关的特定行为联系起来是合理的，如指定的那样由大脑倡议。