食用猕猴桃可改善便秘！一项国际多中心随机对照试验发表一区文章，IF=9.8

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2023年7月，奥塔哥大学学者在《Am J Gastroenterol》（一区，IF=9.8）发表题为：" Consumption of 2 Green Kiwifruits Daily Improves Constipation and Abdominal Comfort-Results of an International Multicenter Randomized Controlled Trial" 的研究论文。

这是一项多中心随机对照试验，参与者包括健康对照者、功能性便秘患者(FC)和肠易激综合征患者(IBS-C)，随机分配4周每天食用2个绿色猕猴桃或7.5克车前草，然后是4周的洗脱期，再然后是4周的其他治疗。主要结果是每周完全自发排便(CSBM)的次数，次要结果包括胃肠道(GI)舒适度。使用适合AB/BA交叉设计的重复测量方差分析，分析数据(意向治疗)与基线的差异。结果表明，食用新鲜的整个水果可以增加临床相关的CSBM，并改善便秘人群的GI舒适度。绿色猕猴桃是一种适合缓解便秘和相关胃肠道舒适的饮食治疗。

摘要与主要结果

一、摘要

背景：众所周知，食用绿色猕猴桃可以缓解便秘。先前的研究也报道了胃肠道(GI)舒适度的改善。我们研究了食用绿色猕猴桃对胃肠道功能和舒适度的影响。

方法：参与者包括健康对照者(563名)、功能性便秘患者(FC, 560名)和便秘为主的肠易激综合征患者(IBS-C, 561名)，随机分配4周每天食用2个绿色猕猴桃或7.5克车前草，然后是4周的洗脱期，然后是4周的其他治疗。主要结果是每周完全自发排便(CSBM)的次数。次要结果包括GI舒适度，使用GI症状评定量表(一种经过验证的工具)测量。使用适合AB/BA交叉设计的重复测量方差分析，分析数据(意向治疗)与基线的差异。

结果：食用绿色猕猴桃与每周1.5次CSBM的临床相关增加相关(FC;1.53, p< 0.0001, IBS-C;1.73, P=0.0003)，并显著改善便秘参与者的GI舒适度(GI症状评定量表总分)(FC,P<0.0001;IBS-C, P<0.0001)。未观察到明显的不良事件。

结论：这项研究提供了原始的证据，表明食用新鲜的整个水果可以增加临床相关的CSBM，并改善便秘人群的GI舒适度。绿色猕猴桃是一种适合缓解便秘和相关胃肠道舒适的饮食治疗。

二、研究结果

1.2014年6月12日至2017年6月17日期间，667名筛选参与者(63名HC, 60名FC和61名IBS-C)中的184名被纳入3个研究中心的试验(图3)。参与者的人口统计和特征总结于表1。在整个队列中，女性明显多于男性(136vs48,P<0.01)。这一模式在三个研究中心是一致的，并且与已知的女性FC和IBS-C的较高患病率一致。

年龄和体重指数不是任何结果的预测指标。虽然基线人口统计学和人体测量学数据表明研究中心人群之间存在一些异质性，这并不意外，但当整个研究队列合并时，每个肠道健康组(HC, FC和IBS-C)之间的差异较小;因此，研究中心水平的差异不影响研究结果。此外，如统计分析部分所述，用于分析研究数据的模型包括中心，干预顺序，试验阶段，治疗为固定效应，受试者为随机效应。分析数据显示，研究地点之间的结果没有显著差异。

总体研究依从性高。在184名进入研究的参与者中，169名(92%)完成了研究，基于日记完成的依从性超过80%。在每个干预阶段结束时报告干预(猕猴桃或车前草)的依从性。除了1名被记录为没有遵守车前草干预的参与者外，基于对车前草的强烈感官(味道和质地)厌恶，所有其他参与者都遵守了干预。车前草和猕猴桃明显不同的感官特性不影响研究依从性，正式的偏好数据没有被收集作为研究设计的一部分。

2.在猕猴桃干预后，FC组(平均1.53,P= 0.0001)、IBS-C组(平均1.73,P= 0.0003)和联合FC+IBS-C组(平均1.69,P= 0.0001)的主要结局是每周增加1.5次CSBM。在车前草干预后，仅在IBS-C组观察到主要结果(平均1.87,P=0.0051)(表2)。在FC和IBS-C联合组中，每天2个绿猕猴桃的效果显著大于车前草的效果(P=0.038)(图4)。

3.重复测量分析显示，两种干预措施在所有研究组中导致每周CSBM频率显著且持续增加，联合便秘组的频率如图5所示。猕猴桃和车前草处理在任何一周的频率上没有显著差异。模型中纳入了序效应，结果显示不存在显著的交叉效应。虽然试验分析计划中没有明确规定，但FC组和IBS-C组的应答率是事后确定的(见补充表S3）

与基线时相比，每日食用2个绿色猕猴桃与总体胃肠道症状的显著减少有关，这是由FC、IBS-C和合并FC+IBS-C组的GSRS总分确定的(图6)。仅在IBS-C组中，食用车前草与胃肠道症状的显著减轻有关。与车前草相比，FC组和FC+IBS-C联合组中食用2个绿色猕猴桃与胃肠道症状显著减轻有关。

个体GSRS域评分和其他次要结果汇总于表2。与车前草相比，猕猴桃摄入与FC组(P<0.0001)、IBS-C组(P<0.0001)和联合便秘组(P<0.0001)的基线便秘评分发生显著变化相关，而IBS-C组(P<0.0001)和联合便秘组(P<0.0001)的基线便秘评分发生显著变化。

4.与车前草相比，猕猴桃食用与FC组(P 5 0.026)和FC 1 IBS-C组(P 5 0.024)便秘症状的改善有更大的相关性，FC组消化不良(P 5 0.04)和联合便秘组(P, 0.01)。GSRS结构域评分变化的临床相关性被确定为最小重要差异(MID)，由基线评分的变化水平定义(便秘结构域0.7;腹痛域0.6;消化不良区0.7)。在便秘组(FC组和IBS-C组)中，猕猴桃干预均符合便秘领域的MID，而车前草干预仅符合IBS-C组的MID。两种治疗之间腹痛领域评分有显著差异，但均未达到MID要求。对中度至重度腹痛(IBS-SSI评分为175)的参与者进行亚组分析，结果显示猕猴桃接近IBS-C参与者的MID，与基线差0.5。

在联合便秘组中，与基线组相比，每天食用2个绿色猕猴桃与大便一致性软化、紧张减少和生活质量改善有关。食用猕猴桃在大便一致性和拉稀方面的效果明显优于车前草。

5.由于该研究没有明确的次要结果，因此采用了分层策略。通过以P≥0.05消除那些与第一个变量在层次上相等或低于第一个变量的次要结果，对于每天吃2个绿猕猴桃的FC组，GSRS腹痛、GSRS消化不良、Bristol大便量表、紧张和IBSQoL被指定为无显著性。对于车前子干预，除了总GSRS和GSRS便秘外，其他次要结局均未超过多重阈值(表3)。表3中数值的粗体字表示无显著性结局的变化。

在SmartPill测量的情绪状态评分、泻药使用或整体胃肠道运动方面没有显著差异。在每个研究期结束时对饮食记录的分析表明，在猕猴桃干预期间，除了其他水果的摄入量减少外，在研究期间没有观察到其他显著的饮食变化。只有轻微的不良事件被报道，没有一个需要解除研究干预的盲法。

设计与统计学方法

一、研究设计

P（Population）参与者：年龄在18至65岁之间，体重指数(BMI)在18-35 kg/m2之间的成年人。参与者包括患有罗马III诊断标准定义的功能性便秘患者(FC), 便秘为主的肠易激综合征患者(IBS-C)以及健康对照者(HC)。

I（Intervention）干预措施：食用2个绿色猕猴桃或7.5克车前草。

C（Comparison）对照：车前草被用作阳性对照。

O（outcome）结局：主要结果是每周完全自发排便(CSBM)的次数。关键次要结果是胃肠道(GI)舒适度、大便一致性和紧张程度。

S（Study design）研究类型：一项多中心随机对照试验。

二、统计方法

1.试验样本量采用Chan等人早期试验的主要结局数据(CSBM)确定，为功率计算提供输入。与猕猴桃干预后的基线期相比，每个研究中心都检测到每个便秘组(FC和IBS-C)每周至少增加1.5次 CSBM。最终的样本量计算是基于使用双侧配对t检验来比较猕猴桃和基线。Chan等人报道便秘患者每周排便的SD为2.6。假设CSBM的受试者内相关性为r=0.75，则计算出CSBM变化的标准差为1.84。为了检测每周1.5次CSBM的变化，变化的标准差为1.84，功率为90%，显著性为5%，每组需要16例患者完成试验。考虑到25%的辍学率，3个亚群(HC、FC和IBS-C)各招募20名参与者，或每个研究中心共招募60名参与者，所有3个研究中心共有180名参与者。虽然该研究发现便秘组(FC组和IBS-C组)每周比基线增加1.5次CSBM，但人们承认，基于临床相关性，这两组可能被归为一个单独的队列，进一步增加了研究的能力。样本量计算使用加州大学旧金山分校样本量计算器完成。

2.所有用于分析的数据通过安全链接直接从电子病例报告表格数据库(OPIS, Italy)作为SAS文件传输给盲法研究统计学家。采用SAS 9.3版软件和SAS 9.4版软件完成统计分析。所有数据均以意向治疗为基础进行分析。

3.分别对HC、FC和IBS-C组以及联合便秘组(FC+IBS-C)的数据进行分析。参与者人口统计学和基线特征以连续变量的平均值、标准差和范围表示，分类变量的计数和百分比表示(表1)。使用混合模型方法进行重复测量方差分析，分析连续终点与基线的差异(干预1的引入和干预2的洗脱第4周)，并允许处理异质性方差。分类终点采用交叉校正和x2独立性检验进行分析。如果P<0.05。模型包括中心、干预顺序、试验阶段，治疗为固定效应，受试者为随机效应。在受试者中重复治疗，协方差模式模型为UNR(非结构化相关性)。