豆类对血压影响的荟萃分析

背景：豆类（例如 鹰嘴豆、豆类、扁豆、豌豆、大豆、花生、羽扇豆）是缓慢消化的碳水化合物、植物蛋白、纤维和钾的来源。 加拿大的食品指南鼓励“经常”食用豆类、扁豆和豆腐等豆类作为肉类替代品，而美国人的饮食指南将豆类、豌豆和豆制品列为“增加食物”，并作为健康饮食的可能成分饮食模式。 虽然欧洲 (EASD)、加拿大 (CDA) 和美国 (ADA) 糖尿病协会建议食用豆类饮食作为改善糖尿病控制的一种方式，而美国心脏协会 (AHA) 建议食用健康的饮食模式包括有益于心血管健康的豆类，但缺乏具体推荐食用豆类有益于心脏健康的综合证据。

需要审查：缺乏支持健康声明和其他心脏代谢建议的数据代表迫切需要更有力的证据。 对受控喂养试验的系统回顾和荟萃分析仍然是营养指南制定证据的“黄金标准”。

目标：为与豆类相关的公共卫生政策、健康声明和营养指南提供循证指导，研究人员将对随机对照喂养试验进行系统回顾和荟萃分析（知识综合），以评估豆类对健康的影响血压。

设计：拟议的荟萃分析的规划和实施将遵循 Cochrane 干预措施系统评价手册。 报告将遵循系统评价和元分析 (PRISMA) 指南的首选报告项目。

数据来源：MEDLINE、EMBASE 和 The Cochrane Central Register of Controlled Trials 将使用适当的搜索词进行搜索。

研究选择：将包括调查高豆类饮食与不含豆类的对照饮食对人类血压结果影响的干预试验。 研究是

数据提取：独立审查员（≥2）将提取有关研究设计、样本量、受试者特征、豆类类型和形式、剂量、随访和背景饮食成分的信息。 将为所有结果提取平均值±SEM 值。 标准计算和插补将用于导出缺失的方差数据。

结果：拟议的分析将评估血压控制，观察收缩压、舒张压和平均动脉压。 如果基线变化差异和最终差异的数据同样可用，研究人员将使用基线变化差异作为分析的主要终点。

数据合成：根据获得的相关研究的数量，将使用具有固定或随机效应模型的通用逆方差法对代谢控制的每个区域进行按潜在疾病状态分层的汇总分析。 随机效应模型将用于收集 5 项或更多研究的情况，即使在研究间异质性没有统计学意义的情况下，因为它们在存在残余异质性的情况下产生更保守的汇总效应估计。 配对分析将应用于所有交叉试验。 异质性将通过 Cochran Q 统计量进行检验，并通过 I2 统计量进行量化。 将通过敏感性和亚组分析探索异质性来源。 先验亚组分析将包括豆类类型、豆类剂量、随访持续时间、钠摄入量（绝对水平、治疗内变化和治疗间变化）、膳食纤维摄入量（绝对水平、治疗内变化和治疗间变化） -治疗变化）、设计（交叉、平行）、研究质量和基线终点值。 将通过额外的事后亚组分析来研究显着的无法解释的异质性。 元回归分析将评估亚组分析的重要性。 当 >=10 项研究可用时，将通过检查漏斗图和使用 Egger 测试和 Begg 测试的正式测试来调查发表偏倚。 如果怀疑存在发表偏倚，则研究人员将尝试通过使用 Duval 和 Tweedie 修整和填充方法估算缺失的研究数据来调整漏斗图的不对称性。

证据评估：每个结果的证据强度将使用建议评估、制定和评估的分级 (GRADE) 进行评估。

知识转化计划：结果将通过传统方式传播，例如在地方、国家和国际科学会议上进行互动演示，以及在高影响因子期刊上发表。 目标采用者将包括临床实践、公共卫生、工业、研究社区和患者群体。 反馈将被纳入并用于指导未来研究的领域。

初步发现：研究人员之前在 41 项受控喂养试验中对膳食豆类（豆类的一个子集 - 不包括豆科含油种子）对血糖控制的影响进行了系统回顾和荟萃分析。 结果发现，豆类单独或作为低血糖指数或高纤维饮食的一部分可以改善血糖控制指标。 研究人员之前还对 8 项等热量控制喂养试验中的膳食脉冲对血压的影响进行了系统回顾和荟萃分析。 结果发现，与不含豆类的饮食相比，富含豆类的饮食可显着降低收缩压和平均动脉压。

意义：拟议的项目将有助于与豆类对血压的影响相关的知识转化，更新我们关于饮食豆类的知识综合，并扩大它以评估所有类型豆类的影响，并加强饮食建议的证据基础和通过告知医疗保健提供者和患者、刺激行业创新和指导未来研究，健康声明和改善心脏健康结果。