大豆蛋白对血压影响的 SRMA

理由：高血压是导致死亡的主要危险因素之一，它会显着增加心血管、大脑和肾脏疾病的风险。 它也是心血管疾病 (CVD) 的主要可改变危险因素之一。 血压管理和高血压的饮食指南强调水果和蔬菜、植物性蛋白质和饱和脂肪含量低的食物。 随着人们对植物性替代品和植物性饮食的兴趣日益浓厚，有必要阐明它们对血压的益处。 大豆蛋白是一种完整的蛋白质，是唯一可与牛奶媲美的植物性饮料替代品。 由于研究设计和受试者的差异，关于大豆对血压影响的研究结果喜忧参半。 为了更好地解决这个问题并为公共卫生指南提供信息，研究人员将对大豆蛋白对降低高血压患者和非高血压患者血压影响的随机对照试验进行系统回顾和荟萃分析。

目的：通过食物来源对大豆蛋白对患有和不患有高血压的个体的收缩压 (SBP) 和舒张压 (DBP) 的影响进行系统评价，并使用推荐分级评估开发和评估评估证据的确定性（等级）系统。

设计：系统评价和荟萃分析将根据 Cochrane 干预系统评价手册进行，并根据系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目进行报告。

数据来源：Medline、Embase 和 Cochrane 对照试验中央登记册（临床试验；CENTRAL）将使用适当的搜索词进行搜索，并辅以手动搜索所包含研究的参考文献。

研究选择：将纳入为期≥3 周的随机对照试验，以评估大豆蛋白食物来源与合适的不含大豆的对照组对血压的影响。

数据提取：两名或更多研究者将独立提取相关数据。 将联系作者以获取更多信息，并且将使用标准公式计算/估算任何缺失的数据。

偏倚风险：两名或更多研究人员将使用 Cochrane 偏倚风险工具独立评估偏倚风险。 所有分歧将以协商一致方式解决。

结果：主要结果是 SBP 和 DBP。

数据合成：将使用通用逆方差法对每个结果合并数据。 即使在没有统计显着的研究间异质性的情况下，也将使用随机效应模型，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。 固定效应模型将仅在有 =10 个试验比较的情况下使用）通过敏感性分析和先验亚组分析（剂量、大豆蛋白食物来源、比较、随访、基线水平、设计、年龄、健康状况、资金和偏倚风险）。 元回归分析将评估分类和连续亚组分析的重要性。 将通过检查漏斗图和 Egger 和 Begg 检验来评估发表偏倚（如果有 >=10 次试验比较）。 将通过 Duval 和 Tweedie trim-and-fill 方法对漏斗图不对称或小研究效应的证据进行调整。

等级评估。 为了评估证据的确定性，研究人员将使用 GRADE 系统，这是一个被超过 100 个组织采用的基于证据的分级系统 (http://www.gradeworkinggroup.org/)。 它根据研究设计和一系列降级（偏倚风险、不精确、不一致、间接性、发表偏倚）和升级（大效应、剂量反应）将证据分为高、中、低或极低质量梯度和混杂衰减）。 调查人员将遵循 GRADE 手册 (https://gdt.gradepro.org/app/handbook/handbook.html) 并使用 GRADEpro GDT (gradepro.org) 软件。

意义：拟议的证据综合将通过教育医疗保健提供者和患者、刺激行业创新以及指导未来的研究设计。