條文本
PDF
摘要
背景越來越多的薈萃分析回顧了可改變因素與中風之間的現有聯係。然而，它們的方法學質量和證據質量仍有待於通過有效的工具進行評估。因此，本綜述旨在鞏固來自研究可改變因素與卒中發病率之間關係的隊列研究的係統綜述和薈萃分析的證據。
方法PubMed、Web of Science、Embase、萬方和中國國家知識基礎設施數據庫，用於係統回顧和薈萃分析從成立到2021年3月的隊列研究。評價係統綜述的方法學質量2用於評價每個納入的已發表元分析的方法學質量。使用超額顯著性檢驗來調查觀察到的具有名義上顯著結果(“陽性”研究，p<0.05)的研究數量(O)是否大於預期的顯著結果數量(E)。使用特定標準將統計學顯著性(p<0.05)相關性分為五個級別(強、高度提示、提示、弱和無提示)。進行敏感性分析。
結果通過數據庫檢索，鑒定出2478條記錄。最後，本綜述納入49項meta分析，包括70個可改變因素，約856 801例卒中病例。三項薈萃分析的方法學質量較低，而其他薈萃分析的方法學質量極低。步行速度的證據是強有力的。高暗示性證據主要包括肉類總量、加工肉類、巧克力、鈉、肥胖、脈壓、收縮壓、舒張壓、睡眠時間和吸煙。提示性證據主要包括製止高血壓的飲食方法(DASH)飲食、維生素C、鎂、抑鬱和顆粒物2.5。在敏感性分析後，DASH飲食、鎂和抑鬱的證據變得微弱。不存在發表偏倚，隻有一項研究可以用報告偏倚來解釋。
討論應提倡富含宏量營養素和微量營養素的飲食、健康的飲食模式以及良好的身體、情緒健康和環境管理，以減輕中風的負擔。
PROSPERO注冊號CRD42021249921。
- 中風
- 預防醫學
- 風險管理
- 營養學
數據可用性聲明
沒有新的數據產生或分析來支持這項研究。本文未提供的數據將在其他調查人員的要求下共享，以複製程序和結果。數據訪問可聯係通訊作者。
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
這一綜合性綜述是首次綜合係統綜述和隊列研究的薈萃分析，以考慮可改變因素與卒中之間的關係。
在本綜述中，使用特定的標準評估了可改變因素與中風之間關聯的證據質量，並將其分為五個級別(強、高度提示、提示、弱和無)。
納入的meta分析質量較低，因為它們不符合評估係統綜述方法學質量的標準2，例如它們沒有先驗地建立方案，並且報告是否證明了任何與方案的重大偏差，這可能導致meta分析結果的潛在偏倚。
由於我們的綜合綜述中隻包括來自係統綜述和隊列研究的薈萃分析的證據，來自原始研究的證據超出了我們的討論範圍。
簡介
中風是一種會導致殘疾和死亡的嚴重健康狀況。根據《全球疾病、傷害和風險因素負擔研究》，2019年，中風成為全球殘疾調整壽命年的第二大原因。1中風的發病率隨著年齡的增長而迅速增加，55歲以後每10年增加一倍。中風患者通常需要密集的醫療保健，可能會遇到一些嚴重增加經濟負擔的問題。2因此，迫切需要實施預防戰略，對全世界的公共衛生都具有重要意義。
越來越多的證據表明遺傳和環境因素可能與腦卒中的發生有關。3 4其中，飲食和生活方式等可改變的因素被報道為適當有效的改變可以預防中風，這被公眾廣泛接受。5個6最近，進行了薈萃分析，以探討可改變因素與中風之間的關係。一些前瞻性研究的薈萃分析表明，堅持地中海飲食和飲食方法來阻止高血壓(DASH)飲食可能與降低中風風險有關。7 8飲食因素，如乳製品鈣，高膳食類黃酮攝入量，魚，大豆，堅果，茶，適量的咖啡和巧克力，可以降低中風的風險，賣地而高鹽攝入、食用新鮮紅肉、加工紅肉以及總紅肉和大量酒精攝入與中風風險增加有關。14日15此外，還觀察到吸煙、超重、體育活動、抑鬱、長睡眠時間和環境管理對中風的影響。16 - 20然而，這些研究都沒有係統地關注可改變因素與中風風險之間的任何現有證據。此外，雖然進行了一些係統綜述和薈萃分析，但其方法學質量和證據質量仍有待於通過有效工具進行評估。更重要的是，由於普通公眾越來越注重通過日常自我管理進行預防，係統的傘形評估在一定程度上可以為他們提供科學、有指導意義的指導。21因此，我們對薈萃分析進行了全麵綜述，以獲得關於可改變因素和卒中發病率的隊列研究現有證據的係統、全麵綜述，並評估其強度和有效性。
方法
傘式綜述是一種係統綜述，它考慮了同一疾病或病症管理的許多相關因素。這可能對旨在為指南和臨床實踐提供信息的健康評估更有用，在這些指南和臨床實踐中，需要考慮和權衡所有的管理選項。22傘式評價遵循了係統評價和元分析首選報告項目的指南，方案在PROSPERO注冊(注冊號:;CRD42021249921)。除了議定書中所述的因素外，為了使審查更加全麵、有指導意義和有意義，本審查還包括身體、情感健康和環境管理因素。修訂信息已於2022年3月12日在PROSPERO更新。
患者和公眾參與
本綜述包括前瞻性和回顧性隊列研究的meta分析。因此，在前瞻性隊列研究中，參與者為年齡≥18歲的普通人群，而在回顧性隊列研究中，參與者為中風患者。比較了可改變因素的暴露水平。中風被認為是通過與國家和區域中風登記冊的記錄聯係的方法確定的結果。
文獻檢索與研究選擇
研究人員在PubMed、Web of Science、Embase、萬方和中國國家知識基礎設施數據庫中進行了係統的文獻檢索，直到2021年3月，對調查可改變因素與中風風險之間關係的隊列研究進行了薈萃分析。我們納入了從數據庫創建到2021年1月發表的研究。由兩位作者(XW和ML)進行文獻檢索。分歧以協商一致方式解決。在綜述中，先驗地定義了可改變因素的類別，包括飲食因素、身體健康管理因素和情緒健康管理因素。具體因素在過程中按類別進一步確認。包含詳細因素的搜索策略如圖所示在線補充表S1．隨後，我們從檢索到的文章中手動搜索參考文獻列表。我們還篩選了相關綜述和薈萃分析的參考文獻列表。沒有進行語言限製。
研究選擇
入選標準為:(1)對可改變因素與人類中風風險之間關聯的隊列研究進行係統回顧和薈萃分析，並進行多變量調整彙總風險估計和相應的95% ci;(2)專注於中風亞型的研究。我們根據以下標準從符合條件的係統評價或薈萃分析中排除了個別研究:(1)可改變因素不是興趣暴露，中風發病率不是興趣結果的研究;(2)報告血漿水平或生物標誌物暴露而不是飲食攝入的出版物;(3)動物研究。如果係統評價或元分析進行了按研究設計分層的亞組分析(病例對照和隊列研究)，則包括隊列研究的結果。如果確定了關於同一關聯的多個已發表的元分析，我們為每個暴露隻選擇一個元分析，以避免重複研究的納入。在這種情況下，我們納入了最全麵、最準確、樣本量更大的一個。如果一篇文章提出了多個符合條件的可修改因素的單獨元分析，則分別對每個元分析進行評估。
數據提取
數據由兩位作者(XW和ML)獨立提取。對於每一篇發表的meta分析，我們提取了以下數據:第一作者的姓名、發表年份、暴露量、納入研究的數量、病例數、研究人群、大多數調整後的風險估計(相對風險、OR、HR或事件風險比)和相應的95% ci。
對於已發表的薈萃分析中包含的每項主要研究，提取第一作者的姓名、發表年份、暴露(包括暴露劑量)、總病例數、參與者數量和對大多數混雜因素進行調整的hr、95% ci以及模型中包含的調整因素。
方法學質量評估
評價係統評價文獻2 (AMSTAR 2)的方法學質量，該文獻具有良好的評分者間一致性、內容效度和重測信度，用於評價每個納入的meta分析的方法學質量。23該工具共有16個域，並根據這些域的弱點生成一個總體評級，評級為高、中、低和極低。
統計分析
所有計算均使用Stata V.15.1進行。采用DerSimonian和Laird的隨機效應模型重新計算納入meta分析的校正彙總hr和相應的95% ci。24我2和τ2用於評價研究間的異質性。我們估計了95%的預測區間(PI)，我們預計95%的未來研究的關聯效應將在這個範圍內。通過Egger回歸不對稱檢驗假設存在小研究效應。當Egger p值<0.1時為小研究效應。我們使用過量顯著性檢驗來調查具有名義顯著結果(“陽性”研究，p<0.05)的觀察數量(O)是否大於預期顯著結果的數量(E)。25在每個元分析中，E是根據每個成分研究的統計功效估計值的總和計算出來的。我們使用非中心t分布來計算每個研究的冪。p值<0.10時，超顯著性檢驗為陽性。此外，我們使用Bonferroni校正對亞組分析進行校正，該校正將p值除以試驗次數(p<0.05/2)。當發表的薈萃分析按亞組分別顯示同一隊列的hr時，我們首先使用固定效應方法合並每個隊列的hr，然後進行整體薈萃分析。如果沒有初步研究，我們從已發表的薈萃分析中提取調整後的摘要hr。
敏感性分析
對於每個最初被分級為顯示有說服力、高度提示性或提示性證據的元分析，重新檢查主要研究的調整後的混雜因素。敏感性分析包括最一致的潛在混雜因素的調整估計，以評估主要分析的穩健性。此外，還進行了敏感性分析，包括從那些有小研究效應證據和低質量研究的meta分析中遺漏小規模研究(<25百分位)。
結果
通過數據庫檢索，共識別出2478條記錄;1659份重複記錄被刪除;698條記錄根據標題和摘要被排除，121條記錄被完整審查。在排除了不是最全麵的係統評價和薈萃分析(n=53)、不是特別針對有意暴露(n=4)、不是有意結果(n=2)、報告的不可修改因素(n=10)和無法獲得全文的記錄(n=1)後，本綜述納入並重新分析了49篇文章，包括70個可修改因素和約856 801例卒中病例7 8 10 12 13 16-20 27-65（圖1，在線補充表S3和S4)。所納入研究的詳細特征見在線補充表S5．
研究搜索和選擇過程的流程圖。中國知網(CNKI)。
可改變的因素和中風
可改變因素與總卒中風險之間的關係顯示在圖2 - 5,在線補充表S6．缺血性卒中和出血性卒中的進一步亞組分析見在線補充表S7和S8．
食物因素、飲料、飲食模式與中風發病率之間相關性的校正總結HRs (SHR)， 95%置信區間和證據質量。評估係統評價的方法學質量;飲食控製高血壓;PS =初級研究。
微量營養素、宏量營養素與中風發病率之間關係的校正總結HRs (SHR)與95%置信區間和證據質量。評估係統評價的方法學質量;NA =不可用;PS =初級研究。
身體健康和情緒管理因素與卒中發病率相關性的校正總結HRs (SHR)(95%置信區間和證據質量)AMSTAR =評估係統綜述的方法學質量;舒張壓;NA =不可用;PP =脈衝壓力;PS =初級研究;收縮壓。
環境管理因素與卒中發生率之間相關性的校正總結HRs (SHR)， 95%置信區間和證據質量。評估係統評價的方法學質量;顆粒物;PS =初級研究。
食物因素，飲料和飲食行為
對於總中風，高攝入量的水果和蔬菜、橄欖油、牛奶、高脂肪乳製品、堅果、奶酪、白肉、巧克力、魚、茶(3杯/天)、高水平的咖啡、地中海和DASH飲食的高依從性與中風呈負相關，高攝入量的鹽、高脂肪牛奶、總肉類、紅肉、加工肉類和高至重度酒精與中風呈正相關(均p<0.05)。排除95% PI的空值後，隻觀察到巧克力的負相關(95% PI 0.75至0.92)。對於缺血性中風，根據隨機效應模型，高水平的水果和蔬菜、奶酪、巧克力、茶(3杯/天)、輕度至中度酒精和高堅持DASH飲食的相關性顯示p<0.025，表明風險降低。根據隨機效應模型，高水平的肉類總量、加工肉類和高至重度酒精含量之間的關聯顯示p<0.025，表明風險增加。排除95% PI的空值後，加工肉類與缺血性中風呈正相關(95% PI 1.01至1.35)。對於出血性中風，高攝入量的水果和蔬菜、巧克力和魚類與出血性中風呈負相關，高至重度酒精攝入量與出血性中風呈正相關(均p<0.025)。排除95% PI的空值後，隻觀察到魚的反向關聯(95% PI 0.79至0.99)。大多數研究(總卒中，71.88%;缺血性中風，66.67%;出血性中風(70.83%)的異質性較低(I2≤50%)。
宏量營養素和微量營養素
對於總卒中，高水平的維生素C和D、鈣(<700毫克/天)、類黃酮、鉀、鎂纖維、單不飽和脂肪酸和飽和脂肪的相關性根據隨機效應模型顯示p<0.05，表明風險降低。根據隨機效應模型，高水平鈉和鈣(>700毫克/天)的相關性顯示p<0.05，表明風險增加。排除95% PI的空值後，觀察維生素C、類黃酮和鎂的相關性(95% PI分別為0.71 ~ 0.93、0.81 ~ 0.98和0.82 ~ 0.95)。對於缺血性中風，高水平的維生素C和D、鉀、葉酸、鎂和飽和脂肪與風險呈負相關(均p<0.025)。排除95% PI的空值後，觀察到鉀的相關性(95% PI 0.80至0.97)。對於出血性中風，飽和脂肪與風險呈負相關(p=4×10−3)，而高至重度酒精和高碳水化合物與腦卒中呈正相關(均p<0.025)。排除95% PI的空值後，未觀察到相關性。大多數研究(總卒中，66.67%;缺血性中風，68.75%;出血性中風，81.25%)的異質性較低(I2≤50%)。
身體、情緒健康和環境管理的因素
對於總卒中，體力活動和高步速與風險呈負相關，而超重、肥胖、10毫米汞柱升高的脈搏、舒張壓和收縮壓(PP、DBP和SBP)、>7小時睡眠時間、抗炎藥物、吸煙、抑鬱、社會隔離和顆粒物2.5 (PM2.5)與風險呈正相關(均p<0.05)。在排除95% PI的空值後，10 mm Hg增加PP、高速行走速度和10 μg/m的相關性3.PM增加2.5(95% PI分別為1.02 ~ 1.28、0.46 ~ 0.69和1.01 ~ 1.30)。對於缺血性腦卒中，步行速度與風險呈負相關，7小時睡眠時間和吸煙與風險呈正相關(均p<0.025)。在排除95% PI的空值後，觀察到吸煙的相關性(95% PI 1.26至1.93)。對於出血性中風，高步行速度與風險呈負相關，吸煙與風險呈正相關(p=8×10)−3和0.01)。排除95% PI的空值後，未觀察到相關性;27.78%的總卒中研究、50.00%的缺血性卒中研究和75.00%的出血性卒中研究異質性低(I2≤50%)。
小型研究的影響
根據在線補充表S6, S7和S8，部分meta分析存在發表偏倚(p均<0.10)。因此，采用修剪-填充法來評價敏感性。除了Valtorta的研究可以用報告偏差來解釋外，這種方法後的結果仍然存在。62
多餘的意義
對於總行程，在25個比較中計算了超顯著性發現，其中10個比較顯示了超顯著性發現的證據。對於缺血性卒中，在21個比較中計算了超顯著性發現，其中11個比較顯示了超顯著性發現的證據。對於總行程，在20個比較中計算了過度顯著性發現，其中2個比較顯示了過度顯著性發現的證據(在線補充表S6, S7和S8)。
研究的方法學質量
如在線補充表S9， 3項meta分析的方法學質量較低，10 49 56而其他公司則處於極低水平。7 8 12 13 16-20 27-48 50-55 57-65主要方法根據發現的問題采用2如下:薈萃分析沒有一個明確的聲明,建立之前的評估方法並沒有報告任何重大偏離協議,沒有提供排除研究和證明排除的列表,沒有報告的資金來源為每個原始研究和評估風險的偏見的影響在個體研究的薈萃分析結果或者其他證據合成。
討論
主要發現
在本綜述中，對現有證據進行了廣泛的概述，並評估了meta分析的方法學質量和所有這些關聯的證據質量。目前的綜述建議水果和蔬菜，橄欖油，牛奶，堅果，奶酪，肉類，巧克力，家禽，魚，茶，酒精，咖啡，地中海和DASH飲食，維生素，鈣，類黃酮，鉀，鈉，鎂，纖維，單不飽和脂肪酸，飽和脂肪，抑鬱，社交隔離，超重，肥胖，體育活動，PP, DBP和SBP，睡眠時間，消炎藥物，吸煙，步行速度和PM2.5可能在腦卒中的病理機製中起不同的作用。在這些因素中，經過敏感性分析，肉類總量，加工肉類，巧克力，維生素C，鈉，肥胖，PP, DBP和SBP，睡眠時間，吸煙，步行速度和PM的證據2.5“暗示性證據”及以上的建議強度。
具有正確的宏量營養素和微量營養素平衡的食物是健康飲食的關鍵要素。66本文觀察了果蔬及其主要營養成分維生素C、類黃酮、鉀和纖維對腦卒中的保護作用。先前的研究表明，大量攝入水果和蔬菜可以降低血壓。67由於血壓升高是一個危險因素，我們推測地中海飲食和上述食物因素對中風風險的貢獻可能是由這個解釋的。68同樣的，高鹽，含有防腐劑硝酸鈉的加工肉類以及鈉的攝入是高血壓的主要危險因素並因此對心血管係統產生負麵影響結果與增加中風風險有關。加工肉類對缺血性中風的有害影響仍然是一個提示性證據。此外，巧克力含有豐富的黃烷醇，對中風有好處。之前的薈萃分析表明，富含黃烷醇的巧克力和可可產品可以顯著降低收縮壓和舒張壓，而收縮壓和舒張壓是中風的危險因素。69因此，在我們的研究中，巧克力可能是降低中風風險的原因。基於上述證據，可以推測飲食因素和行為可以控製血壓，也可能在中風中發揮保護作用。除上述食物因素外，本綜述還觀察到其他食物因素(橄欖油、牛奶、堅果、奶酪、紅肉和魚)、飲料(茶、酒精和咖啡)、營養素(鈣、維生素D、鎂和單不飽和脂肪酸)、飲食行為(包括地中海和DASH)的相關性。由於證據等級較低，需要進一步的研究來證實這些發現。
身心健康和疾病預防中的環境管理近年來受到越來越多的關注。在本綜述中，高度提示性的肥胖證據顯示，肥胖與中風呈正相關，而更多的體育活動和高速度步行的有力證據與中風風險呈負相關，這表明堅持鍛煉和保持健康體重的重要性。此外，在本研究中，PP聯合收縮壓和舒張壓可用於識別腦卒中高危患者，以提高腦卒中的預防，這也是一個極具啟發性的證據。具體來說，研究了睡眠時間與中風風險之間的關係，結果顯示長睡眠者(> ~ 7小時)中風的預測風險更高，這是一個高度提示性的證據。雖然其機製尚不完全清楚，但可能是一些炎症生物標誌物的增加以及與頸動脈粥樣硬化和心房顫動的關係。70 71此外，吸煙已被證明與大量心血管疾病，甚至心源性猝死有關。72吸煙對中風風險具有高度啟發性的證據，提醒我們絕對有必要遠離吸煙，這是最關鍵和最有效的措施。作為一種普遍伴隨著人們關注的環境因素，PM的作用不容忽視2.5中風被廣泛研究。結果顯示PM2.5(每10 μg/m3.增加了中風的風險。盡管確切的機製尚不清楚，但可以用自主係統功能障礙來解釋，這是導致與空氣汙染相關的不良心血管後果(如中風)的主要途徑。73此外，抑鬱、社會隔離和服用消炎藥也會增加中風風險。由於證據不足，需要進一步的研究來證明它們之間的聯係。
優勢和局限性
我們的綜述係統地總結了預防中風及其亞型可改變因素的廣泛證據。此外，我們的總括性綜述評估了納入的meta分析之間的重疊和過度顯著性發現，這些發現為以前綜述的質量提供了證據。然而，我們的綜述也有一些局限性，在解釋結果時必須考慮。首先，納入的meta分析的質量較低，因為它們不符合AMSTAR 2的標準，例如它們沒有先驗地建立一個方案，報告沒有證明任何重大偏離方案，這可能導致meta分析結果的潛在偏倚。未來的研究需要更多地關注這些標準。第二，納入和排除的meta分析的選擇隻考慮了可改變因素的類別，包括飲食因素、身體健康管理因素和情緒健康管理因素。具體的因素在過程中是根據類別進行確認的，這可能會導致結果的缺陷。第三，我們的綜合研究隻納入了來自隊列研究的係統回顧和薈萃分析的證據。其他數據庫中原始研究的證據超出了我們的討論範圍。這種情況可能導致可改變因素與腦卒中相關性的結論偏倚。 Lastly, although subgroup analyses were conducted by subtypes of stroke, subgroup analysis by sex or geographical locations or sensitivity analysis (eg, exclusion of studies at high risk of bias) were not explored. Further studies underlying this are needed in the future.
結論
總之，有證據表明，可改變的因素在中風的一級預防中具有重要作用。富含宏量營養素和微量營養素的飲食、健康的飲食模式以及良好的身體、情緒健康和環境管理可顯著降低中風風險。這些生活方式的改變應在個人和人群層麵上推廣，以預防和減少未來中風的負擔。雖然在綜述中評估了許多可修改的因素，但對於少數關聯，證據質量較高。為了獲得高質量的證據並能夠給出強有力的建議，需要在以下方麵進行進一步的研究:調查飲食因素與中風之間關係的研究應改進飲食測量方法，並評估隨著時間的推移飲食行為的變化;中風的潛在混雜因素需要在多變量分析中完全調整，更多的研究應集中在身體、情緒和環境健康管理方麵，而這方麵的證據還不夠。beplay体育相关新闻
數據可用性聲明
沒有新的數據產生或分析來支持這項研究。本文未提供的數據將在其他調查人員的要求下共享，以複製程序和結果。數據訪問可聯係通訊作者。
倫理語句
患者發表同意書
倫理批準
不適用。
致謝
感謝課題組在資料收集和稿件撰寫方麵的日常努力。
參考文獻
補充材料
-
補充數據
此網頁文件由BMJ出版集團從作者提供的電子文件製作而成，並沒有對內容進行編輯。
腳注
XW和ML貢獻相同。
貢獻者概念化:XW, ML和WL。數據管理:XW, ML和WL。形式化分析:XW, ML, FZ, YW, YY, FN, MS, NT, LW, LO, ZY。方法:XW和ML。項目管理和監督:WL。角色/撰稿-初稿:XW和ML。撰稿-審稿和編輯:所有作者。WL作為保證人對整體內容負責。所有作者都批準了最終版本。
資金作者沒有從任何公共、商業或非營利部門的資助機構宣布對這項研究的具體資助。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾參與患者和/或公眾沒有參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。
補充材料此內容由作者提供。它沒有經過BMJ出版集團有限公司(BMJ)的審查，也可能沒有經過同行評審。討論的任何意見或建議僅是作者的意見或建議，不被BMJ認可。BMJ不承擔因對內容的任何依賴而產生的所有責任和責任。如果內容包括任何翻譯材料，BMJ不保證翻譯的準確性和可靠性(包括但不限於當地法規、臨床指南、術語、藥品名稱和藥物劑量)，並且對因翻譯和改編或其他原因引起的任何錯誤和/或遺漏不負責。