重要食物来源糖分和心血管代谢疾病的荟萃分析

背景：糖已成为最重要的公共卫生目标之一。 基于其独特的生化、代谢和内分泌反应，人们的注意力集中在果糖的特殊作用上。 然而，这些机制未能在与其他碳水化合物来源的卡路里匹配比较中转化为具有临床意义的效果。 含糖饮料 (SSB) 似乎是特例。 尽管大型前瞻性队列研究表明 SSB 与肥胖、糖尿病、代谢综合征 (MetS)、高血压、冠心病 (CHD)、中风和痛风之间存在一致的关系，但在对总糖进行建模时并未显示相关性（与痛风除外）或其他添加/游离糖分的食物来源，如纯果汁、酸奶，甚至糖果。 在没有明确的糖分信号的情况下，尚不清楚 SSB 所见的关联是否适用于其他重要的糖分食物来源。

需要审查：随着饮食指南和公共卫生政策转向基于食物和饮食模式的建议，缺乏高质量的合成和不同食物来源的糖在心脏代谢疾病中的作用的转化代表迫切需要更有力的证据支持指南的制定。

目标：在我们之前的工作的基础上，我们将进行一系列系统评价和荟萃分析，以比较添加糖/游离糖（SSB、纯果汁、酸奶、糖果、谷物等）的重要食物来源。在他们与事​​件心脏代谢疾病的关系。

设计：我们提出的一系列系统评价和荟萃分析将遵循我们之前用于果糖和心脏代谢风险的 CIHR 资助知识综合（clinicaltrials.gov， NCT01363791）。 知识综合将根据 Cochrane 干预系统评价手册进行，并根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 进行报告。

数据来源：MEDLINE、EMBASE 和 Cochrane 图书馆将被搜索。

研究选择：我们将纳入队列，评估含果糖的不同食物来源（SSB、纯果汁、酸奶、糖果、谷物等）与 2 型糖尿病、代谢综合征、高血压、冠心病、中风和痛风的关系.

数据提取：两名研究者将独立提取相关数据并评估偏倚风险。

结果：我们将评估 6 种结果：2 型糖尿病、代谢综合征、高血压、冠心病、中风和痛风。

数据合成：将使用通用逆方差法对每种含果糖的食物来源的风险比率进行汇总。 即使在研究间异质性不存在统计学显着性的情况下，也将使用随机效应模型，因为在存在残余异质性的情况下，它们会产生更保守的汇总效应估计。 固定效应模型将仅在包含的研究少于 5 项时使用。 配对分析将应用于交叉试验。 异质性将通过 Cochran Q 统计量进行评估，并通过 I2 统计量进行量化。 为了探索异质性的来源，研究人员将进行敏感性分析，其中系统地删除了每项研究。 如果有 >=10 项研究，则研究人员还将通过先验亚组分析（随访、调整、暴露评估、剂量、结果确定、偏倚风险）探索异质性来源。 元回归分析将评估分类和连续亚组分析的重要性。 当 >=10 项研究可用时，将通过检查漏斗图和使用 Egger 和 Begg 测试进行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。

知识翻译计划：我们将遵循渥太华模式。 结果将通过在科学会议上的演讲和在高影响力期刊上发表来传播。 还将使用 YouTube 视频、Facebook、推特和 LinkedIn 上的网络广播和社交媒体帖子。 目标采用者将包括临床医生、专职医疗人员、政策制定者、行业、研究人员和患者群体。

意义：拟议的项目将有助于转化与糖类食物来源对健康的影响相关的知识，为循证指南提供信息，并通过教育医疗保健提供者和患者改善健康结果，刺激行业创新，并指导未来的研究设计。