通过减少饱和脂肪的地中海饮食模式预防心血管风险 (CADIMED)

1. 背景

   在全球范围内，心血管疾病 (CVD) 是导致死亡的主要原因。 世界卫生组织估计，2019 年全球 32% 的死亡是由于 CVD，主要是急性心肌梗死。 最重要的心血管危险因素是可以改变的，并且与不良饮食、缺乏身体活动、吸烟和饮酒有关。 其中，已表明充足的饮食对于预防 CVD 至关重要，因为它对血压、血脂、肥胖、炎症和内皮功能有影响 在所有饮食风险因素中，饱和脂肪酸 (SFA) 非常令人感兴趣，因为它们对低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C) 和总胆固醇的影响，这与内皮功能障碍和动脉粥样硬化导致的心血管风险增加有关。 正因为如此，不同的组织和机构，如美国心脏协会和欧洲心脏病学会，建议 SFA 应占总能量摄入的 10% 以下，最好在 5% 和 6% 之间，以预防 CVD。 临床试验的 Cochrane 荟萃分析表明，减少 SFA 消耗可显着降低 LDL-C，并可降低高达 17% 的心血管事件。

   目前关于预防和治疗 CVD 的临床实践指南通常建议低 SFA 健康饮食，但没有提供有效干预的详细或具体建议。 这一点很重要，因为不同来源的 SFA 可能具有不同的健康风险。 食物含有复杂的 SFA 混合物，证据表明一些脂肪酸，如月桂酸、肉豆蔻酸和棕榈酸，可能会带来不同的风险。 特别是，红肉含有高比例的棕榈酸 [长链 SFA (16:0)]，尽管目前的证据不一致且主要基于观察性研究，但心血管疾病风险的增加与较高的摄入量有关与植物蛋白来源相比，红肉和加工肉类的差异可能是由脂质分布、炎症或胰岛素抵抗的变化所介导的。 然而，其他富含 SFA 的食物，如牛奶和奶酪，含有高比例的短链脂肪酸 [月桂酸 (12:0) 和肉豆蔻酸 (14:0)]，并且未显示与 CVD 的关联。 有人建议乳制品含有其他元素，例如钙，可以抵消 SFA 的不利生理影响。

   该项目的首席研究员最近进行了一项干预研究，以减少心血管风险人群的膳食 SFA，结果发现 SFA 摄入量没有显着减少。 然而，与那些减少其他 SFA 来源（如乳制品）的参与者相比，在那些减少红肉和加工肉类消费量最多的参与者中观察到血脂谱的有益变化。 总的来说，目前的证据是有限的，但表明红肉和加工肉中不同来源的 SFA 和不同比例的 SFA 可能对心血管状况产生不同的影响；因此需要强有力的干预研究来证实这一点。 此外，基于不含红肉和加工肉类的地中海饮食模式的饮食方法导致的脂肪酸和血脂谱的变化也广为人知。 在地中海饮食的背景下，研究这些饮食调整如何影响心血管危险因素是相关的，在地中海饮食中，食用橄榄油或坚果中的不饱和脂肪有助于预防心血管疾病。

   另一方面，尽管最近在公共卫生方面做出了努力，但通过人口教育或信息计划减少饱和脂肪酸消费量还不够。 先前的研究已经证实，可以通过提供替代食物和/或通过强化和适应性饮食建议来减少富含 SFA 的食物的摄入量，这需要专门的工作人员和行为支持。 然而，关于强度较低且成本较低的干预措施的有效性的证据有限，这些干预措施可以覆盖更多人并对人口产生重大影响。 针对与心血管风险相关的特定食物（例如红肉）的简单饮食指南可能更有可能被越来越多需要帮助以改善饮食质量从而降低心血管风险的人采用。

   减少饱和脂肪的地中海饮食模式 (CADIMED) 预防心血管风险研究是一项随机对照干预试验，旨在开发一种饮食干预措施，通过消除红肉和加工肉类消费来促进饱和脂肪 (SFA) 减少，并评估其影响脂质和心脏代谢生物标志物。 脂质谱、代谢组学和肠道微生物组的测定将有助于更好地理解所提出的问题，并将有助于根据治疗血脂异常和预防 CVD 的有效方法建立简单的饮食指南。 所有这些都将与联合国开发计划署的第三个可持续发展目标 (SDG) 相关。 干预的低成本和可扩展性可以通过帮助管理有 CVD 风险的患者和降低医疗成本来帮助西班牙医疗保健系统，特别是初级保健。 此外，减少红肉和加工肉类的消费也意味着对全球变暖和环境可持续性的影响，有助于实现第 12 个可持续发展目标。

2. 目标

   主要目标：

   开发一种饮食干预措施，通过消除红肉和加工肉类消费来促进 SFA 减少，并评估其对血脂异常成年患者血脂和心血管风险标志物的影响。

   具体的目标：

   1. 制定实施饮食干预的必要要素，以促进成年血脂异常患者消除红肉和加工肉类。
   2. 在地中海饮食模式的背景下，测试干预八周后消除红肉和加工肉类的饮食方法对 LDL-C 和棕榈酸（主要结果）的有效性，与包括以下建议的常规方法相比更健康的生活方式。
   3. 通过完整的脂质和代谢组学概况，以及 CVD 的其他中间生物标志物的测定，确定与红肉和加工肉中 SFA 摄入量变化同时发生的代谢变化。
   4. 评估干预措施对饮食摄入和其他生活方式因素的影响。
   5. 评估干预对肠道微生物群及其衍生血浆代谢物组成的影响。
   6. 建立一个由患者和公众成员 (PPI) 以及医疗保健专业人员组成的工作小组，以改进研究的实施、规划和管理以及项目结果的传播。
3. 程序和数据收集

CADIMED 研究是一项随机、受控的营养干预研究（双臂平行组设计），它将评估为期八周的行为干预的效果，该干预包括地中海饮食模式以及消除红肉和加工肉类，与一般饮食模式相比减少高 LDL-C 患者 SFA 摄入量的建议。 为此，将招募 156 名年龄≥18 岁、患有血脂异常并表示希望改善饮食和降低 CVD 风险的患者。

3.1. 患者的招募和预选

初始招募将通过初级或二级保健诊所的医疗保健专业人员进行，他们将帮助分发参与研究的信息。 有兴趣的参与者将通过电话或电子邮件联系研究团队，通过简短的初步预筛选问卷确认他们符合纳入标准。 符合纳入标准的志愿者将被安排与 Virgen de las Nieves 医院（格拉纳达）的研究团队和临床团队进行初次访问。

3.2.知情同意

在与研究团队的初次访问期间，将向患者提供研究信息（患者信息表和知情同意书），并阅读并签署知情同意书。 患者将有机会就研究和参与提出问题，完成知情同意书的患者将被纳入。

3.3. 问卷调查和测量

研究小组将使用电子数据采集数据库 (RedCap) 进行问卷调查，以收集患者的人口统计特征，包括年龄、性别、教育程度、社会经济阶层、饮酒量、体力活动、饮食和吸烟情况。 Virgen de las Nieves 医院的临床团队将负责登记与病史和/或药物使用相关的临床数据。 身高、体重和血压将按照标准化方案在基线和随访时测量。 研究网站（专门为提供干预而设计）也将用于通过 24 小时召回收集饮食数据。 该网站将包括每位患者的唯一代码和嵌入式饮食问卷，应在干预的第一周和最后一周至少每周完成两次，以获得正常摄入量的有效测量值。 此外，还将在基线时完成涵盖前 4 周的食物频率问卷，并进行跟进以评估饮食模式。

3.4.血液样本

血液样本将由临床团队在初次就诊期间和随访结束时（禁食 8 小时后）采集。 这些样本将在 Virgen de las Nieves 医院的实验室进行处理，以便在医院进行后续分析。 部分样品将被转移到营养与食品技术研究所 (INYTA) 实验室进行分析。

3.5.粪便样本

将在随访开始和结束时采集粪便样本。 将为患者提供收集和储存样本所需的材料和说明。 样品将在 INYTA 实验室进行分析处理。

3.6. 随机化和盲法

一旦确认参与者符合所有纳入标准，将随机分配干预组，参与者将收到关于他们被分配到的干预的相应解释。

将使用计算机生成的分层块设计随机化，将性别、年龄、肥胖和纤维摄入量作为分层变量，使用随机排列的块大小 2 和 4。计算机程序将向研究人员揭示分配组，没有选项可视化将分配给未来患者的组。

由于干预的性质，不可能让患者对干预组视而不见。 然而，有效性指标（主要结果）是客观测量的结果（血脂和代谢物），这意味着它们不受研究人员的解释，限制了研究人员对干预组的了解可能对结果产生的影响。 在可能的情况下，进行所有结果测量的研究团队将在整个试验过程中对组别分配视而不见。 参与者只会知道他们所接触的试验组，而不会知道另一个试验组。

3.7. 停药/退出和研究结束

参与者将被告知他们有权随时退出研究。 由于将招募足够的样本量以考虑未完成率，因此将不会替换退出或中止/失去跟进的参与者。 参与者将被要求同意使用他们的数据，直到停止/失去跟进。

在完成所有后续问卷调查和测量后，研究结束。

3.8.统计分析

1. 样本量：最近在英国血脂异常成人人群中进行的一项随机对照试验测试了减少 SFA 摄入量的类似饮食方法，结果表明干预组的 LDL-C 变化约为 15 mg/dl (SD26)肉类摄入量减少更多 (14)。 如果每组招募 78 名参与者 (n = 156)，将有可能检测到干预组和对照组之间的最小差异为 15 mg/dl，功效为 90%，双侧 α = 0.05，占 20使用意向治疗分析的损耗率百分比。
2. 主要和次要结果的统计分析：将使用试验组的描述性统计来总结基线特征。 将使用 STATA IC 16.0 软件（德克萨斯州大学城：StataCorp LLC 2019）进行统计分析。 描述性统计数据将以标准差 (SD) 和 95% 置信区间报告。 除非需要使用中位数和四分位数范围，否则连续变量将以平均值和标准差表示。 分类变量将表示为频率和百分比。 有效性结果将在意向治疗的基础上进行分析，也就是说，所有参与者都将根据他们被随机分配到的组进行分析，而不管他们的依从性如何。 有效性措施的分析将使用来自存在基线和后续措施的所有参与者的数据。 线性回归模型将用于计算具有 95% 置信区间的均值差异，并根据因变量和招聘地点的基线水平进行调整。 在分析之前，将探讨线性回归的假设，特别是同方差和残差分布的正态性。 如果不满足这些假设，将采用合适的非参数分析。 由于基线特征的差异，结果对混杂的敏感性也将被检查；以及使用基线观察结转（使用基线值）和多重插补（使用组分配和患者特征来插补缺失数据）来插补缺失结果数据的敏感性。 将根据社会人口学特征对结果进行探索性亚组分析。

3.9. 代谢组学概况和肠道微生物群的评估

该项目将采用代谢组学和宏基因组学分析方法（肠道微生物群），使用最先进的分析技术，以更深入地了解在地中海饮食模式。 将进行脂质分析和完整的代谢组学和宏基因组学分析，以研究与对照组相比在干预组中观察到的具体变化。 这些评估将在营养与食品技术研究所 (INYTA) 或需要时的第三方实验室进行。 一旦进行了主要评估并征得事先同意，这些带有相应代码的剩余样本将在 -80ºC 下储存在安达卢西亚生物银行 (PHSABB) 的公共卫生系统中，用于与项目相关的进一步分析，包括等分试样用白细胞提取 DNA，用红细胞研究抗氧化防御酶。

3.10. 道德和法律考虑

研究小组将确保本研究按照赫尔辛基宣言的原则进行。

该协议、知情同意书和参与者信息表由伦理委员会批准：“Comité de Ética de Investigación Biomédica de la Provincia de Granada”（CEI/CEIM Granada）。 批准日期 30/11/2022；学习代码 1831-N-22

本研究的资金由以下机构提供：

• 科学与创新部，2021 年知识生成项目，PID2021-127312OA-I00
• 科学与创新部，Ramon y Cajal 2020 电话会议，RYC2020-028818-I，

从患者收集的所有数据都将存储在受密码保护的数据库中，并使用每个患者的唯一代码 (RedCap) 进行编码/匿名化。 只有负责保密的研究团队和卫生当局才能访问为研究收集的所有数据。 只有无法识别的信息才可以传输给第三方。