Alimentazione e promozione della salute, parte 4: esercitazioni

Corso di alimentazione e promozione della salute

Prof.ssa Marisa Porrini (Cristian Del Bò)

Esercitazioni Laila Pansera

Laila Pansera - 1

Laila Pansera - 2

Articolo 1

Identification of the study

Tipologia di studio: studio di intervento.

• Authors: Figuroea et al.
• Article title: effects…

Si tratta di uno studio di intervento effettuato con anguria: somministro anguria e misuro 2 marcatori di rigidità arteriosa in donne in post-menopausa.

• Score (journal)/year/volume/pages: Menopause.
• Institutional affiliation and/or contact address = corresponding author.

N.B. All’esame l’abstract è oscurato.

Nella prima parte viene spiegato cosa è la pWV, cos’è l’arterial stiffness e cosa misura, viene detto che alcuni componenti del watermelon, es. citrullina e arginina, sono stimolatori della produzione di ossido nitrico, quindi la loro introduzione attraverso il watermelon andrebbe a stimolare la produzione di NO e a migliorare l’effetto sulla vasodilatazione, riducendo la rigidità delle arterie. Poi si spiega perché in questi soggetti viene fatto questo intervento: perché è stato visto che in questa fase le donne hanno un rischio aumentato di rigidità arteriosa rispetto ad altro.

Scopo dello studio

Testare l’ipotesi che una supplementazione con watermelon riducesse la brachial artery e la pWV, e anche la pressione sistolica a livello aortico, attraverso un miglioramento della wave reflection (semplificato rigidità arteriosa) in donne post-menopausa obese con ipertensione. Nel testo lo trovo nella sezione aim, purpose, objective.

Description of the study participant, subject recruitment

Population subgroup: identificare la tipologia della popolazione: 12 donne in post-menopausa, obese, con ipertensione.

• Range di età: vedi tabella 1 studio.
• Sesso dei partecipanti: donne (può essere anche utilizzato come criterio di inclusione).
• Etnia: bianche, afroamericane, ispaniche; segnalare il numero di ogni gruppo.
• Criteri di inclusione: donne, in post menopausa, obese, con ipertensione (inserire i cut-off).
• Criteri di esclusione: consumo di citrullina, arginina, o di supplementi o alimenti ricchi di essi (altrimenti introdurrei un bias), che non assumessero anti-ipertensivi (per non indurre un bias della pressione arteriosa), fumatori, donne in terapia ormonale, e donne da lungo tempo ammalate; si sono scelti soggetti sani, ma con fattori di rischio.

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Ci sono anche info sulla sedentarietà dei soggetti, ma NON sono fornite come criteri di inclusione o esclusione. Viene data questa info, perché è stato chiesto ai partecipanti di non modificare le proprie abitudini alimentari e di attività fisica.

• Setting: dove è stata svolta la ricerca. Essendo soggetti free-living, il setting è la struttura di afferenza dei soggetti, oppure possiamo mettere le strutture dell’università in cui è stato fatto lo studio; in questo caso il setting è: facilities e strutture all’interno dell’università, oppure informazione non riportata.
• Numero di soggetti allocati in ogni braccio di intervento: disegno sperimentale randomizzato, di tipo cross-over, infatti qui viene proprio detto 2 periods, infatti il disegno sperimentale prevede 2 momenti. Watermelon vs placebo (non andare nei dettagli del placebo, quelli vanno messi dopo, nella tabella).
• Outcome primario, se c’è, per calcolare il potere statistico.

Nella pianificazione di uno studio è fondamentale determinare il numero di soggetti da assegnare ad ogni trattamento. Quanto miglioramento ci si aspetta di trovare in seguito al trattamento? Attraverso il calcolo del potere statistico quindi devo calcolare la dimensione necessaria, per la quale siamo in grado di discriminare una minima differenza significativa tra i 2 trattamenti.

Per determinare la dimensione campionaria dello studio occorre tenere conto di:

• Entità dell’effetto atteso (differenza minima dei trattamenti): se somministro del melone, quale miglioramento mi aspetto, in termini di percentuale, oppure di altre unità di misura; questo fattore incide moltissimo sul calcolo del potere statistico.
• Variabilità del mio marker relativa ad un valore medio (scarto quadratico medio, deviazione standard): maggiore la variabilità del marker, maggiore è la quantità di soggetti che devo arruolare, ecco perché di norma gli studi vengono fatti su gruppi omogenei.
• Livello di significatività (probabilità di ottenere una differenza statisticamente significativa).
• Errore di I tipo (α): rifiuto l’ipotesi vera (la probabilità di commettere l’errore di I tipo è fissata a = 0.05); potenza dello studio α.
• Errore di II tipo (1-β): rifiuto l’ipotesi nulla quando essa è falsa (fisso il valore della mia potenza di norma 80-90%).
• Tipologia di disegno sperimentale dello studio, es. un disegno cross-over incide maggiormente, in quanto è più forte, perché ogni soggetto è controllo di sé stesso: riduco notevolmente la variabilità di un marcatore, posso lavorare con un numero più basso di individui.

Un valore di potenza troppo basso comporta il rifiuto di un trattamento potenzialmente efficace. Un valore di potenza troppo alto mi porta ad aumentare notevolmente il numero di soggetti da arruolare. NON confondere gli errori di I e II con gli errori statistici.

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Maggiore è la potenza dello studio, maggiore è la quantità di campione.

L’outcome primario lo trovo dove c’è l’analisi statistica. È stata fissata una potenza dell’80%, e di solito viene scelto questo valore per convenzione, anche per non arruolare troppi soggetti. Viene detto anche l’errore di I tipo. Ci si aspetta un cambiamento di 1.3 m/s nella wave velocity, stima della variazione dell’effetto provocato dal trattamento. Su questo hanno stabilito che il campione dovesse essere di 10 persone, ne hanno arruolate 12 per tamponare eventuali drop-out. La variabile collegata al primary outcome è la baPWV (wave velocity).

Outcome secondario: indicare le variabili usate come outcome secondario, sulle quali non è stato calcolato il potere statistico. Quindi qui inserisco tutti i marcatori che non siano baPWV, che si trovano in tab 2.

Study design

TAB: in alcuni casi devo dividere in 2 la tabella, perché non è divisa in 2. In questo caso divido in 2:

Durata intervento: metto come ho scritto, senza sommare il totale, in quanto ogni gruppo fa un intervento di 6 settimane.

Risultati: posso mettere es. freccia in su per aumento, dicendo se è significativo o non significativo; metto =, se il valore non è cambiato. Devo però essere in grado di dire se questo effetto è riferito o alla variabile tempo, rispetto al tempo 0, oppure se è una differenza rispetto al controllo.

Es: Laila Pansera - 5

Lettera a: statisticamente significativo al 99.9%, versus before; effetto del tempo, quindi è differente rispetto al valore prima. Dopo trattamento c’è stata una riduzione significativa della baPWV, quindi un miglioramento della rigidità arteriosa (15.2 è diverso da 14.0).

Lettera b: significatività statistica al 99% versus placebo, in questo caso c’è un effetto non solo del tempo, ma anche un’interazione tra 2 gruppi: il 14.0 è diverso dal 15.2, dal 15.0 before e dal 15.0 after.

Quando non ci sono lettere non ci sono effetti significativi per quanto riguarda tempo e trattamento. Quindi es. in tabella scrivo baPWV ↑ rispetto a baseline e placebo (statisticamente significativo).

Poi posso dire: per le altre variabili non sono state osservate differenze significative.

Study quality

1. Power calculations performed: Sì.
2. Baseline characteristics of subjects reported: Sì.
3. Subjects inclusion and exclusion criteria specified: Sì.
4. Information on background dietary habits provided: No.
5. Information on physical activity provided: Parzialmente, posso giustificare.
6. Information on smoking/alcohol drinking provided: Sì, ma solo fumo.
7. Information on medication use provided.
8. Information on other risk factors provided.
9. Randomisation.

• Random sequence generation.
• Treatment allocation concealed.

8. Control and intervention(s) group(s) comparable at baseline for relevant risk factors/outcome variables.

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9. Blinding of subjects.
10. Blinding of care givers 2.
11. Blinding of outcome assessors: Sì 3.
12. Compliance of subjects with the intervention reported: Sì.
13. Duration of intervention(s) adequate to test the hypothesis: Sì.
14. Point estimates and variability of main outcome variable reported.
15. Surrogate markers of the claimed effect validated analytically.
16. Surrogate markers of the claimed effect validated biologically.
17. Analyses include an intention to treat analysis.
18. Adjustment for potential confounders performed: No.

• Compliance dei soggetti con l’intervento: questa info si trova o nei risultati, o nella discussione; si tratta dell’aderenza, e di norma è indicato, in percentuale.
• Aggiustamento per eventuali fattori confondenti: anche questo viene riportato nei risultati o nella discussione.

Domanda d’esame: fattori che incidono nella qualità di uno studio: si tratta di tutti questi fattori.

Articolo 2

In vitro, in vivo o ex vivo: in questo caso è una coltura cellulare, in vitro.

Scopo: capire se le molecole elencate sono in grado di modulare l’infiammazione.

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Nell’ambito delle colture cellulari e dei modelli animali NON c’è potere statistico, MA crea difficoltà il protocollo sperimentale.

• Compound tested: fare elenco polifenoli.
• Dose: 50 μM.
• Protocollo sperimentale: è stata allestita una coltura, posso inserire il numero di cellule che sono state usate: 200 000 cellule trattate, e al 19esimo giorno queste cellule sono state trattate con i composti polifenolici e con lo stimolo infiammatorio per 48 h. NON dico come è fatto il terreno.

L’elenco dei componenti li metto nella sezione compound tested, poi dico solo polifenoli quando mi riferisco a loro.

In alcuni casi viene espressa la citotossicità, ma non è importante, non è da inserire. Nel senso, è importante valutare la vitalità cellulare, in quanto molto spesso si usano dosi vicine all’effetto farmacologico, che potrebbe danneggiare le cellule. Il test di vitalità è usato per selezionare la dose massima, oltre la quale è meglio non andare.

Nel protocollo sperimentale devo dire dello stimolo infiammatorio, che viene messo insieme ai polifenoli.

Alla fine del protocollo sperimentale è stata analizzata la quantità di citochine prodotte (mediante ELISA), ed è stata fatta anche l’espressione genica (non serve che descrivo come è stato estratto il DNA).

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Marker analyzed: non sono solo quelli riportati in tab 1, ma anche in tab 2.

Results: riporto l’elenco dei marcatori e dico il loro effetto, oppure posso agire compattando le info, es. prendo i pacchetti inflammation, transition factors, tight junctions, generalizzando per ogni pacchetto.

N.B. Il potere statistico è DIVERSO dall’analisi statistica:

• Il potere statistico viene fatto a monte e mi dice quanti soggetti devo arruolare. Viene fatto solo per studi clinici o di intervento dietetico, in alcuni casi per gli studi epidemiologici.
• L’analisi statistica invece serve per dare un senso ai risultati, ossia quantificare le variazioni dal punto di vista statistico.

Tab 3 riassunto degli effetti:

• Bianco: no modulazione.
• Grigio: modulazione non significativa.
• Nero: modulazione significativa.

Le domande dello scritto sono sulla metodologia: potere statistico, randomizzazione, tipologie di marker, es. di marker, colture cellulari, studi di intervento, modelli animali, metanalisi, revisione sistematica.

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Articolo

Studio di intervento

Identification of the study

Studio di intervento.

• Authors: Cheryl L. Rock*, Shirley W. Flatt, Hava-Shoshana Barkai, Bilge Pakiz and Dennis D. Heath, va bene anche L. ROCK* ET AL.
• Article title: vedi immagine.
• Source (journal, year, volume, pages): Nutrition Journal, 2017, volume 16, da pag 76; metto 2017, 16:76 (il DOI è il riconoscimento del lavoro).
• Institutional affiliation and/or contact address: *Correspondence: clrock@ucsd.edu, Department of Family Medicine and Public Health, School of Medicine, University of California, 3855 Health Sciences Drive, Room 3077, La Jolla, CA 92093-0901, USA.

Objective

Lo studio ha un duplice obiettivo: il primo è quello di confrontare gli effetti sul peso corporeo e sul rischio CVD di una dieta ipocalorica arricchita di noci, con una dieta ipocalorica standard, in un gruppo di soggetti sovrappeso o obesi in un intervento di 6 mesi. Il secondo è quello di esaminare se esiste una differente risposta a livello di fame e sazietà nelle 2 diete.

N.B. Occorre capire se il potere statistico è stato calcolato su entrambi gli obiettivi.

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Description of the study

• Population subgroup: 100 soggetti sovrappeso o obesi, non diabetici (non scrivo che all’inizio erano più di 600 etc).
• Age: 21+, età media 52.2 (IC 1.6) nel gruppo con dieta ipocalorica e 53.3 (IC 1.4) nel gruppo con dieta arricchita in walnut.
• Sex: maschi e femmine.
• Ethnicity: inclusi ispanici, non ispanici, afro-americani e asiatici americani.
• Inclusion criteria: soggetti non diabetici, sovrappeso o obesi, +21 anni, BMI 27-40, in grado di partecipare alle visite e alle sessioni di gruppo, che possano comunicare con telefonate e internet e questionari, disponibili a donare sangue, non allergici alle nuts, capaci di eseguire il test cardio-polmonare.
• Exclusion criteria: incapacità a praticare attività fisica dovuta a disabilità severa, storia o presenza di malattie, il fatto che fossero donne in gravidanza o che stavano pianificando una gravidanza, o che stavano allattando, o coinvolti all’interno di altri studi di intervento dietetico o all’interno di un programma per la perdita di peso, presenza di disordini psichiatrici che potevano in qualche modo interferire alla partecipazione al trial. (+ glicemia a digiuno >125 mg/dL stessa cosa di dire