TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Ebm_base
Ebm_base avatar

TGINSIGHT POST

Post #515

@ebm_base

Ebm_base

Просмотры2,140Количество просмотров
Опубликован5 июл.05.07.2024, 10:24
Содержимое поста

Содержимое

ПОПИНАЕМ ЛЕЖАЧЕГО В Jama Network вышло интересное исследование про мультивитамины (10.1001/jamanetworkopen.2024.18729). Иногда можно услышать, как коррекция дефицитов, рекомендации нутрициологов и прочие нужные советы помогут вам прожить дольше. Так ли это? Авторы во "введении" сразу выделяют 2 интересных термина: - Health user effect - люди, которые больше заботится о своём здоровье (меньше вредных привычек, выполняют назначения врачей, обследуются, принимают витамины и т.д.), чувствую себя лучше; - Sick user effect - люди с установленным заболеванием могут увеличить потребление витаминов, ожидая улучшение. И вот они решили узнать, есть ли ассоциация с ежедневным приемом витаминов и снижением риска смертности. Сразу отмечают, что это когортное исследование (нет рандомизации, может наблюдаться конфаундинг). Взяли когорты людей из NIH-AARP, PLCO и AHS, опросили их и классифицировали (nonusers, nondaily users или daily users of multivitamins). Среди всех исследований согласовали потенциальные конфаундеры: пол, возраст, расовую и этническую принадлежность, уровень образования, статус и интенсивность курения, индекс массы тела, семейное положение, уровень физической активности, потребление алкоголя, кофе, индекс здорового питания 2015 (HEI-2015), индивидуальное потребление других пищевых добавок и семейную историю рака. Наблюдение (follow up) велось от оценки приема витаминов до даты смерти, потери из-под наблюдения или окончания периода исследования (1-ый - первые 12 лет наблюдения, 2-ой - последние 15 лет). Летальный исход смотрели по национальному индексу смерти, кодировали через МКБ (9 и 10). Основной результат исследования - объединенный анализ, но также проводился индивидуальный для каждой когорты. В описании статистического анализе указано, что использовались модели пропорциональных рисков Кокса (hazard ratio), и nonusers были референсной группой. Модели были скорректированы на потенциальные конфаундеры (перечислены выше). Некоторые переменные (для NIH-AARP ИМТ, курение, физическая активность, индивидуальное потребление добавок, семейный анамнез; PLCO алкоголь, кофе, квартиль HEI-2015, индивидуальное потребление добавок; AHS курение, ИМТ, алгоколь, потребления добавок) были проанализаированы как связанные со временем (time-dependent variable). В мета-анализе (объединенный) отмечалась низкая гетерогенность между исследования, использовали модель фиксированных эффектов (предполагается, что эффект один общий во всех исследованиях, а наблюдаемые различия связаны с выборочной ошибкой). Там ещё много умных слов, от которых у врачей глаза сбегут с лица. Итак, результаты! Всего включено 390 тыс пациентов. Описательную статистику можете посмотреть сами в таблице 2 (там есть интересное: например, разница в возрасте между исследований или женщины принимают чаще витамины; с курением, активность и приемом добавок в целом логично, хоть и не сказал бы, что разительно). В дополнительных материалах есть ещё несколько описательных таблиц. Посмотрим на основной результат (таблица 3). Сразу поясняю почему тут много ХЭРОВ HR. Помните, что сравниваются с nonusers. Вот в таблице это и написано. Оценивают исход в виде смертность от всех причин (All-cause mortality), 1-ая строчка - число летальных исходов, 2-ая - модель Кокса, где провели коррекцию по возрасту и полу, 3-ая - полная многофакторная модель (все потенциальные конфаундеры). Два крупных столбца - периоды (первые 12 и последние 15 лет наблюдения), внутри них 1-ый столбец - сравнение nondaily users с nonusers, 2-ой столбец - daily users с теми же. Результат показан только для изучаемого "каузального" фактора (для остальных тоже есть значения HR с доверительным интервалом, но они не интересуют). Получаем, что в 1-ом периоде (в течение 12 лет) многофакторная модель показывает, что для людей, которые принимают каждый день витамины, риск летального исхода от всех причин выше на 4% ((1.04 - 1)*100%) по сравнению с теми, кто их не принимает совсем (или они так сообщают). А доверительный интервал в значимых границах от 2% до 7%.