Tiparele dietetice și cancerul colorectal rezultă dintr-un studiu canadian bazat pe populație Nutrition

Abstract

fundal

Relația dintre tiparele dietetice majore și cancerul colorectal (CRC) la alte populații rămâne în mare măsură consecventă între studii. Obiectivul prezentului studiu este de a evalua dacă tiparele dietetice sunt asociate cu riscul de CRC în populația din Newfoundland și Labrador (NL).

cancerul

Metode

Au fost analizate datele dintr-un studiu de caz-control bazat pe populație în provincia NL, incluzând 506 pacienți cu CRC (306 bărbați și 200 de femei) și 673 de martori (400 de bărbați și 273 de femei), cu vârste cuprinse între 20 și 74 de ani. Obiceiurile dietetice au fost evaluate printr-un chestionar cu frecvență alimentară de 169 articole (FFQ). Au fost efectuate analize de regresie logistică pentru a investiga asocierea dintre tiparele dietetice și riscul CRC.

Rezultate

Trei modele dietetice majore au fost derivate utilizând analiza factorială, și anume un model de dietă pentru carne, un model de dietă pe bază de plante și un model de dietă cu zahăr. În combinație a celor trei tipare dietetice, a explicat 74% din varianța totală a aportului alimentar. Rezultatele sugerează că dieta cu carne și dieta cu zahăr au crescut riscul de CRC cu raporturile de probabilitate (OR) corespunzătoare de 1,84 (IÎ 95%: 1,19-2,86) și 2,26 (IÎ 95%: 1,39-3,66) pentru persoanele din cvintila cu aportul cel mai mare comparativ cu cele din cea mai mică. În timp ce tiparul de dietă pe bază de plante reduce riscul de CRC cu un OR corespunzător de 0,55 (IÎ 95%: 0,35-0,87). Chiar dacă ratele de probabilitate (OR) nu au fost întotdeauna semnificative din punct de vedere statistic, s-au găsit asociații în mare măsură similare în trei locuri de cancer: colonul proximal, colonul distal și rectul.

Concluzie

Constatarea faptului că tipurile de dietă cu carne/dietă cu zahăr au crescut și că modelul de dietă pe bază de plante a scăzut riscul de CRC ar ghida promovarea unei alimentații sănătoase pentru prevenirea primară a CRC la această populație.

Introducere

Chiar dacă există diferențe considerabile între caracteristicile populației, proiectele studiilor și metodologiile utilizate pentru efectuarea analizei tiparului dietetic, rezultatele referitoare la relația dintre dietă și CRC din studiile anterioare care aplică această abordare au fost aproape consistente [11, 12]. În general, modelele care au fost etichetate ca „sănătoase” sau „prudente”, caracterizate în principal printr-un consum mai mare de fructe, legume și cereale și un consum redus de dulciuri, carne roșie și carne procesată, au fost asociate cu un risc mai mic de CRC . Dimpotrivă, dietele definite ca „occidentale”, care indică aporturi mai mari de carne, alimente foarte procesate, cartofi și carbohidrați rafinați, precum și aporturi mai mici de verde și fibre dietetice, au fost asociate cu un risc crescut de CRC [12-15] .

Cu toate acestea, datorită efectelor obiceiurilor alimentare individuale, a factorilor geografici și a diferențelor culturale, abordarea tiparului dietetic depinde de populație, ceea ce poate limita validitatea externă a constatărilor existente [10]. Prin urmare, pentru a traduce aceste cunoștințe în recomandări dietetice pentru diferite populații, sunt necesare studii specifice populației care utilizează această metodologie. Prezentul studiu își propune să identifice asocierea dintre tiparele dietetice și CRC la o populație canadiană, din provincia NL.

Metode

Design de studiu

A fost efectuat un studiu caz-control pentru investigarea tiparelor dietetice și a CRC în populația din NL. Acest studiu folosește datele existente care au fost colectate de Registrul de cancer colorectal familial din Newfoundland (NFCCR).

Participanții la studiu

O descriere detaliată a participanților la studiu poate fi găsită în altă parte [3, 5, 16, 17]. Pe scurt, cazurile eligibile au fost pacienții CRC nou diagnosticați, identificați din NFCCR în perioada 1999-2003, cu vârste cuprinse între 20 și 74 de ani. Diagnosticul CRC incident a fost identificat prin codurile de revizuire a clasificării internaționale a bolilor (coduri ICD-9): 153.0-153.9, 154.1-154.3 și 154.8; sau coduri ICD-10: 18.0-18.7, 19.9, 20.9. Controalele au fost selectate din populația NL prin apelare cu cifre aleatorii folosind numerele de telefon furnizate de Aliant (o companie de telefonie locală din NL). Au fost asortate în frecvență cu cazuri, de asemenea, cu vârste cuprinse între 20 și 74 de ani, în funcție de sex și vârstă pe straturile de 5 ani [16, 17]. Atât cazurile, cât și controalele erau rezidenți ai NL în momentul diagnosticului sau al interviului.

Un formular scris de consimțământ, un chestionar de istorie personală (PHQ) și un chestionar privind frecvența alimentelor (FFQ) au fost trimise fiecărui caz și control care a fost de acord cu participantul la acest sondaj. Pe baza returnării PHQ, mărimile analitice ale eșantionului pentru prezentul studiu au fost 703 cazuri și 717 controale. Cu toate acestea, doar acei participanți care au finalizat atât PHQ cât și FFQ au fost introduși în analiza finală. Prin urmare, dimensiunea eșantionului total este de 1204 (518 cazuri și 686 controale) [17].

Colectare de date

Datele privind aportul alimentar au fost colectate folosind un FFQ modificat, pe baza FFQ din Hawaii validat, care a fost adaptat pentru a include alimente specifice NL (de exemplu, mure, vânat și pește murat/afumat). Versiunea modificată a FFQ a fost validată de echipa noastră și a fost utilizată pe scară largă în provincia NL [18]. Evaluarea dietei în acest FFQ a fost efectuată cu unu până la doi ani înainte de diagnostic sau interviu. Aici, interviul indică acest sondaj despre PHQ și FFQ. Cele 169 de produse alimentare enumerate în FFQ au fost clasificate în nouă grupe majore: băuturi; lactate; feluri de mâncare mixte; legume; carne si peste; cereale și cereale; fructe; deserturi și dulciuri; și diverse. Participanții au fost rugați să-și amintească frecvența consumului de alimente și mărimea lor obișnuită a porțiunii din opțiunile „mai mici”, „medii” și „mai mari”, pe baza fotografiilor cu alimente care indică exemple de dimensiuni ale porțiilor. O dimensiune „mai mică” înseamnă 75% dintr-o dimensiune „medie”, în timp ce o dimensiune „mai mare” este definită ca 125% dintr-o dimensiune „medie”. Aporturile totale de energie au fost calculate pe baza valorilor compoziției din fișierul nutrienților canadieni din 2005, prin înmulțirea frecvenței fiecărui produs alimentar cu caloriile conținute în fiecare porție [3].

PHQ a fost aplicat pentru a colecta informații socio-demografice, cum ar fi vârsta, sexul, data nașterii, starea civilă, nivelul educațional, istoricul medical, istoricul screeningului intestinal, utilizarea medicamentelor, activitatea fizică, factorii de reproducere (numai pentru femei), alcoolul și tutunul utilizare.

Pentru această analiză, i-am exclus pe cei care nu au furnizat suficiente informații dietetice la momentul inițial sau nu au furnizat informații cu privire la potențialii factori de risc la momentul inițial. În plus, cei care au raportat consumuri de energie în afara intervalului 500-5000 de calorii/zi au fost excluși [19]. După excludere, 1179 de participanți (506 cazuri și 673 controale), care au finalizat atât PHQ, cât și FFQ, au rămas pentru analize suplimentare.

analize statistice

Cele 169 de produse alimentare din FFQ au fost împărțite în 39 de grupe de alimente pe baza rolurilor alimentelor în dietă și în caracteristicile nutriționale. Mai multe alimente care nu puteau fi combinate în mod adecvat cu altele au fost definite ca grupuri proprii; de exemplu, ouă, gemuri, bere și plăcinte cu fructe. Analiza factorilor exploratori a fost utilizată pentru a identifica tiparele dietetice majore pentru ambele cazuri și controalele recrutate din populația NL, pe baza celor 39 de grupuri de alimente predefinite. Acești factori au fost rotiți printr-o procedură de rotație varimax (ortogonală) pentru o mai mare interpretabilitate, componente necorelate și cea mai mare cantitate de varianță explicată. Factorii au fost reținuți în conformitate cu următoarele criterii: factor autovalor mai mare de 1,15; punctul de pauză al complotului de gheață; proporția de varianță explicată; și interpretabilitatea factorilor [20]. Modelele au fost etichetate pe baza grupelor de alimente cu sarcini de factor rotite absolute egale sau mai mari de 0,35. Un scor factorial calculat pentru fiecare tipar dietetic (factor) prin matricea de încărcare a fost atribuit fiecărui participant, indicând măsura în care dieta lor corespundea tiparului respectiv. Cu alte cuvinte, o persoană cu un scor factor mai mare are o aderență mai puternică la acel model.