Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Предварительная беременность Потребление диетических белков, основные источники диетических белков и риск гестационного сахарного диабета

Prepregnancy Dietary Protein Intake, Major Dietary Protein Sources, and the Risk of Gestational Diabetes Mellitus
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3687314/

Диетический белок является важным модулятором метаболизма глюкозы. Однако исследования, касающиеся взаимосвязи между потреблением диетического белка и риском гестационного сахарного диабета (GDM), являются скудными. Это исследование состояло в изучении ассоциации.

Наше исследование включало 21 457 одноплодных беременностей, зарегистрированных среди 15 294 участников когорты исследования здоровья медсестер II в период с 1991 по 2001 год. Включенные беременности не имели хронических заболеваний до беременности или предыдущего GDM. Для оценки относительных рисков (RR) и 95% ДИ были использованы обобщенные оценочные уравнения.

После корректировки по возрасту, паритету, непредельным и диетическим факторам и ИМТ, мультивариантные ОР (95% ДИ), сравнивающие самые высокие с низкими квинтилями, составляли 1,49 (1,03-2,17) для потребления животного белка и 0,69 (0,50-0,97) для потребления растительного белка , Замена 5% энергии из растительного белка для животного белка была связана с 51% -ным меньшим риском GDM (RR [95% ДИ], 0,49 [0,29-0,84]). Для основных источников диетических белков многовариантные ОР (95% ДИ), сравнивающие самые высокие с низкими квинтилями, составляли 2,05 (1,55-2,73) для общего красного мяса и 0,73 (0,56-0,95) для орехов соответственно. Замена красного мяса домашней птицей, рыбой, орехами или бобовыми показала значительно меньший риск GDM.

Более высокое потребление животного белка, в частности красного мяса, было значительно связано с большим риском GDM. Напротив, более высокое потребление растительного белка, особенно орехов, было связано со значительно меньшим риском. Замещение растительного белка для животного белка, а также замена некоторых здоровых источников белка для красного мяса были связаны с меньшим риском GDM.

Гестационный сахарный диабет (GDM), определяемый как непереносимость глюкозы с началом или первым признанием во время беременности, является растущей проблемой для здоровья (1). Примерно 7% (от 1 до 14%) всех беременностей в США осложняются GDM, что приводит к более чем 200 000 случаев ежегодно (2). GDM ассоциируется с повышенным риском неблагоприятной беременности и перинатальных исходов (3) и долгосрочными неблагоприятными последствиями для здоровья как для матерей, так и для их детей, включая предрасположенность к ожирению, метаболический синдром и сахарный диабет 2 типа (T2DM) (1, 2,4); таким образом, важно определить изменяемые факторы риска, которые могут способствовать предотвращению GDM.

Недавно несколько факторов питания и образа жизни были связаны с риском GDM, хотя точные базовые механизмы еще не установлены (5). Макроэлементы, включая углеводы (6) и жиры (7), ранее были оценены для их связи с риском GDM. Однако связь с белком остается неясной. Диетические белки и аминокислоты являются важными модуляторами метаболизма глюкозы, а диета с высоким содержанием белка может влиять на гомеостаз глюкозы, повышая резистентность к инсулину и увеличивая глюконеогенез (8). Более того, новые данные свидетельствуют о том, что действия белка могут варьироваться в зависимости от типов аминокислот и источников пищи. Например, проспективное когортное исследование у европейцев показало, что долгосрочное высокое потребление животного белка, но не растительного белка, связано с повышенным риском T2DM (9). Кроме того, недавно исследование метаболомики показало, что концентрации плазмы нескольких видов аминокислот, включая аминокислоты с разветвленной цепью (BCAAs) и ароматические аминокислоты, сильно и значительно связаны с падением риска T2DM (10).

Несколько основных источников питания животных белков, таких как красное мясо, были положительно связаны с риском как T2DM (11), так и GDM (12). И наоборот, более высокие поступления орехов (13) и бобовых (14) были связаны с меньшим риском T2DM, но их ассоциации с GDM еще не были оценены. Кроме того, связи между другими основными источниками животного белка (например, домашней птицы, рыбы и молочных продуктов) и риска GDM не сообщаются.

В этом проспективном когортном исследовании мы стремились изучить ассоциации потребления диетического белка препрегнации (общий, животный и растительный белок), а также основные источники диетических белков с риском GDM. Мы также оценили влияние замещения белка препрегнации на углеводы, заменив растительный белок на животный белок и заменив другие основные источники диетических белков на красное мясо на риск GDM.

Медицинское исследование медсестер II (NHS II) является постоянным перспективным когортным исследованием 116 678 женщин-медсестер в возрасте 25-44 лет в начале обучения в 1989 году (15). Участникам присылается двухгодичный вопросник об исходах болезни и характеристиках образа жизни, таких как статус курения, использование лекарств и физическая активность. Последующие меры для каждого цикла вопросников составляли> 90%. Это исследование было одобрено институциональным наблюдательным советом Системы здравоохранения партнеров (Бостон, Массачусетс), с согласия участников, подразумеваемого возвращением вопросников.

Участники NHS II были включены в этот анализ, если они сообщили, что по крайней мере одна синглтонная беременность длилась> 6 месяцев в период с 1991 по 2001 год. Последний раз GDM был включен в вопросник 2001 года, так как большинство участников NHS II к тому времени прошли репродуктивный возраст. Беременность была исключена, если участник сообщал о GDM в предыдущей беременности, диагноз T2DM, рак или сердечно-сосудистое событие до любой подходящей беременности. Беременность, сообщенная после GDM, не включалась, потому что женщины с GDM в предыдущей беременности могут изменить свой рацион и образ жизни во время следующей беременности, чтобы предотвратить рецидивирующий GDM. Беременность также была исключена, если участник не вернул вопросник о частотной частоте (FFQ), оставшийся> 70 FFQ, или сообщил о нереалистичном общем потреблении энергии (<600 или> 3500 ккал / день).

Начиная с 1991 года и каждые 4 года после этого участников просили сообщить о потреблении продуктов питания, используя полуколичественный FFQ. Ответы были предоставлены в девяти возможных категориях: от «никогда» до «6 или более раз / в день» со стандартным размером порции, указанным для каждой пищи. Основные источники белка включали следующее (16,17): необработанное красное мясо (говядина или баранина в качестве основного блюда, свинина в качестве основного блюда, гамбургер и говядина, свинина или ягненок в виде сэндвича или смешанного блюда), обработанное красное мясо (бекон , говядины и колбаса, салями, болонья и другие обработанные мясные продукты), домашняя птица (курица с и без кожи, сэндвич с курицей и куриная / индейка-хот-дог), рыба (консервированный тунец, темно-и светловолосая рыба, и панированная рыба), молочные продукты (цельное молоко, мороженое, твердый сыр, сыр с полным содержанием жира, сливки, сметана, сливочный сыр, масло, обезжиренное / обезжиренное молоко, 1 и 2% молока, йогурт, коттедж и рикотта сыры, нежирный сыр и шербет), яйца, орехи (арахис, арахисовое масло, грецкие орехи и другие орехи) и бобовые (тофу или соевые бобы, фасоль, горох или лима), бобы или чечевица. Общее потребление красного мяса рассчитывалось как сумма необработанных и обработанных красных мясных блюд.

Потребление отдельных питательных веществ, включая белок, рассчитывали путем умножения частоты потребления каждой единицы пищи на содержание питательных веществ в указанных порциях на основе данных о составе пищи из источников в Департаменте сельского хозяйства США (18). Воспроизводимость и достоверность FFQ были подробно описаны в других разделах (19-21). Коэффициент корреляции Пирсона между потребляемыми энергией потребностями белка, оцененный FFQ, по сравнению с четырьмя 1-недельными диетическими данными составил 0,52 в аналогичной когорте женщин США (20).

Участники сообщили о своем нынешнем весе по каждому двухлетнему вопроснику. Самоутвержденный вес был сильно коррелирован с измеренным весом (r = 0,97) в предыдущем исследовании валидации (22). ИМТ рассчитывали как вес в килограммах, деленный на квадрат высоты в метрах. Общая физическая активность была установлена ​​по частоте проведения общих рекреационных мероприятий, из которых были получены MET часы в неделю. Оценки, основанные на анкете, хорошо коррелировали с подробными дневниками активности в предыдущем исследовании валидации (r = 0,56) (23).

Инцидент GDM был подтвержден самоотчетом по каждому двухлетнему вопроснику до 2001 года. В случае, когда более одной беременности длилось> 6 месяцев, сообщили в течение 2-летнего вопросника, статус GDM был приписан первой беременности. В предварительном исследовании валидации среди подгруппы когорты NHS II 94% самоотчетов GDM были подтверждены медицинскими данными (15). В случайной выборке женщин-одиночек без GDM 83% сообщили о скрининговом тестировании на глюкозу во время беременности и 100% сообщили о частом пренатальном скрининге мочи, что свидетельствует о высоком уровне наблюдения GDM в этой когорте (15).

Экспозиция рассчитывалась как процент общего потребления энергии из белка с использованием метода плотности питательных веществ (24). Меры предобработки диетического воздействия были использованы для расчета обновленного кумулятивного среднего потребления для каждого человека в каждый период времени, чтобы уменьшить вариации внутри субъекта и представляют собой долгосрочную привычную диету препрегнации (25).

Участники были разделены на квинтили в соответствии с совокупными средними потребностями диетического белка (% энергии) или основных источников белка (порции / день) в их рационе. Относительные риски (RR) и 95% CI оценивались с помощью многомерной логистической регрессии с обобщенными оценочными уравнениями, определяющими сменную корреляционную структуру. Обобщенные оценочные уравнения позволили нам учитывать корреляции между повторными наблюдениями (беременностями), внесенными одним участником. Чтобы вычислить тест для значимой тенденции по квинтилям, мы моделировали медианные значения каждого квинтиля как непрерывную переменную.

Ковариаты в многопараметрических моделях включали возраст; четности; расы / этнической принадлежности; семейная история диабета; курение сигарет; употребление алкоголя; физическая активность; общее потребление энергии; потребление насыщенных жиров, мононенасыщенный жир, полиненасыщенный жир, транс-жир, диетический холестерин, гликемическая нагрузка и диетическое волокно; и обновленный ИМТ, когда общее потребление белка было смоделировано как экспозиция, представляющая интерес. Белки животных и растительный белок были взаимно скорректированы друг для друга. Для приема основных источников диетических белков мы скорректировали возраст; четности; расы / этнической принадлежности; семейная история диабета; курение сигарет; употребление алкоголя; физическая активность; общее потребление энергии; диетические приемы фруктов, сахарные подслащенные напитки, цельные зерна и другие основные источники диетических белков (для взаимной корректировки); и обновленный ИМТ.

Для имитации замещения диетического белка для углеводов мы подходим к изокалорическим моделям (24), одновременно включаем общее потребление энергии и проценты энергии (непрерывные), полученные от общего жира и белка, а также потенциальные факторы, перечисленные выше. Β-коэффициент для общего белка из этих моделей оценил эффект замены 1% энергии от углеводов 1% энергии от белка (26). Для оценки замены животного белка растительным белком мы одновременно включали общее потребление энергии и процент энергии, полученной из растительного белка, а также потенциальные факторы, перечисленные выше в модели. Аналогичным образом мы оценили влияние замещения одного основного источника белка на другое путем одновременного моделирования всех основных источников белка (порции / день) с общей энергией и другими потенциальными смешателями, перечисленными выше. RR и 95% CI оценивались путем вычисления разницы в коэффициентах для двух источников белка и их собственных дисперсий и ковариации (16,17,27).

Продвинутый материнский возраст является установленным фактором риска для GDM (28). Мы оценили модификацию эффекта по возрасту (<35 против ≥35 лет), паритет (нерожденный против parous), семейный анамнез диабета (да против нет) и физическая активность (самые высокие два квинтиля против самых низких трех квинтилей), стратифицированные анализы. Поскольку ИМТ является возможным промежуточным звеном между диетическим белком и GDM, мы оценили долю ассоциации между потреблением диетического белка и риском GDM, что объясняется предвзятым BMI (смоделированным непрерывно) (29) с использованием макроса SAS, разработанного доктором Д. Шпигельманом и коллеги из Гарвардской школы общественного здравоохранения (http://www.hsph.harvard.edu/faculty/donna-spiegelman/software/mediate/).

Все статистические анализы были выполнены с использованием программного обеспечения SAS (версия 9.1, SAS Institute). P <0,05 считалось статистически значимым.

Среди 21 457 случаев однопользовательской беременности из 15 294 женщин в течение 10 лет наблюдения мы зарегистрировали 870 случаев беременности GDM. По сравнению с участниками с более низким общим потреблением белка те, у кого больше потребление белка, скорее всего, были некурящими и потребляли больше холестерина, диетических волокон, магния, гема железа, калия, кальция, мяса, овощей и молочных продуктов, но меньше алкоголя, углеводов , транс-жиров и напитков, подслащенных сахаром, в период предохранения (таблица 1). Женщины, потреблявшие больше животного белка, скорее всего, потребляли больше жира, насыщенных жиров, холестерина, гема железа, кальция, красного мяса, птицы и молочных продуктов. Женщины, потреблявшие больше растительных белков, скорее всего, потребляли меньше этих продуктов и питательных веществ.

Базовые характеристики в соответствии с квинтилями потребления диетического белка препрегнации среди 15 294 участников исследования здоровья медсестер II

Медианный прием прекуррентности общего количества калорий из белка в этой популяции составлял 15,2 и 23,3% энергии в самом низком и самом высоком квинтилях соответственно. Белки животных составляли большинство общего потребления белка. После корректировки по возрасту, паритету, неденежным и диетическим факторам и ИМТ, потребление животного белка было значительно и положительно связано с риском GDM, в то время как потребление растительного белка было значительно и обратно связано с риском; многовариантные ОР (95% ДИ), сравнивающие самые высокие с низкими квинтилями, составляли 1,28 (0,90-1,83) для общего потребления белка, 1,49 (1,03-2,17) для потребления животного белка и 0,69 (0,50-0,97) для потребления растительного белка (Таблица 2).

RR (95% ДИ) для GDM в соответствии с квинтилями потребления диетического белка препрегнации

Подстановка 5% энергии из углеводов животным белком была связана со значительным риском GDM на 29% (многопараметрический RR [95% ДИ], 1,29 [1,08-1,54], P = 0,006). Подстановка 5% энергии из растительного белка для животного белка была связана с 51% -ным меньшим риском (0,49 [0,29-0,84], P = 0,009) (таблица 3).

Многомерные RR (95% CI) GDM, связанные с увеличением в 5% энергии от типов белка

Соотношения между потреблением диетического белка предречья и риском GDM не были существенно изменены по возрасту, паритету, семейной истории диабета или физической активности. По оценкам медиационного анализа, показатель BMP прегрешения объяснил 35,7% (95% ДИ 10,6-60,8, P = 0,005) и 31,1% (10,7-51,6, P = 0,003) от общего эффекта общего белка и животного белка на риск GDM, соответственно. Влияние потребления растительного белка на риск GDM не было значительно опосредовано ИМТ (12,2% [от -21,1 до 45,4], P = 0,47).

Потребность красного мяса в предрегулярности была значительно и положительно связана с риском GDM. Многовариантные ОР (95% ДИ) для GDM среди участников с самым высоким по сравнению с наименьшими квинтилями потребления составили 2,46 (1,86-3,25), 1,89 (1,43-2,48) и 1,48 (1,13-1,95) для общего красного мяса, необработанного красного мяса и обработанного красного мяса, соответственно. Эти ассоциации были ослаблены, но оставались значительными после дополнительной корректировки для ИМТ с RR 2.05 (1.55-2.73), 1.60 (1.21-2.12) и 1.36 (1.03-1.80) соответственно. В отличие от этого, большее потребление орехов предохранения было значительно связано с меньшим риском GDM; полностью скорректированный RR, сравнивающий самый высокий с наименьшими квинтилями потребления, составлял 0,73 (0,56-0,95) (таблица 4).

RR (95% ДИ) для GDM в соответствии с квинтилями потребления презервативов (порции в день) основных источников диетического белка

Подстановка одной порции в день общего красного мяса с некоторыми здоровыми источниками белка была значительно связана с более низким риском GDM: на 29% меньше риск для домашней птицы (RR [95% ДИ], 0,71 [0,54-0,94]), 33% для рыбы (0,67 [0,46-0,98]), 51% для орехов (0,49 [0,36-0,66]) и 33% для бобовых (0,67 [0,51-0,88]). Аналогичные оценки замещения наблюдались для замены необработанного красного мяса и обработанного красного мяса (дополнительный рис.1).

В этом проспективном когортном исследовании мы заметили, что предпосевное потребление животного белка, в частности красного мяса, было значительно и положительно связано с риском GDM, в то время как потребление растительного белка, в частности орехи, было значительно и обратно связано с риском GDM. Подстановка 5% энергии из растительного белка для животного белка и замена птицы, рыбы, орехов или бобовых на красное мясо были связаны с более низким риском GDM.

Хотя белок может оказывать благотворное влияние на энергетический гомеостаз, способствуя термогенезу, вызывая насыщение и, возможно, увеличивая расход энергии, он также может оказывать пагубное влияние на гомеостаз глюкозы (8). Потребление высокобелковой диеты в течение 6 месяцев у здоровых людей индуцировало более выраженную глюкозо-стимулированную секрецию инсулина из-за снижения порога глюкозы эндокринных β-клеток, увеличения эндогенного выхода глюкозы и уровня глюкагона в плазме и повышенного глюконеогенеза (30). Недавние исследования, изучающие различные типы и источники диетического белка, свидетельствуют о том, что животный белок и растительный белок могут оказывать различное влияние на диабет. Проспективное когортное исследование с 10-летним наблюдением показало, что риск T2DM увеличивается с увеличением потребления общего белка и животного белка, но потребление растительного белка не связано с риском T2DM (9). Было высказано предположение, что повышенная распространенность диабета в связи с высоким потреблением белка, в частности животного белка, может быть результатом ускоренной «усталости» или «провала» островков поджелудочной железы (8).

Потребление мяса продолжало расти за последнее столетие в США, причем наибольшая доля приходится на красное мясо (58%) (31). Было обнаружено, что потребление красного мяса положительно связано с долгосрочным увеличением веса (32) и риском T2DM (11), ишемической болезни сердца (16), инсульта (17) и смертности от всех причин (27). В этом исследовании потребление красного мяса было значительно связано с повышенным риском GDM, что согласуется с нашими предыдущими результатами с более коротким наблюдением (12). Хотя для других продуктов животного происхождения не было обнаружено значительной связи, замена рыбы и домашней птицы на красное мясо была связана с меньшим риском GDM. Напротив, была обнаружена значительная и обратная связь между потреблением орехов и риском GDM. Обратная связь между потреблением орехов и риском T2DM ранее наблюдалась у участников NHS (13). Орехи имеют здоровый пищевой профиль; в дополнение к тому, чтобы быть хорошим источником растительного белка, орехи богаты мононенасыщенными жирными кислотами, полиненасыщенными жирными кислотами, клетчаткой и магнием и имеют относительно низкий гликемический индекс (13,33). Эти факторы, индивидуально или в сочетании, были связаны с улучшенной чувствительностью к инсулину и более низким риском диабета (33).

Конкретные эффекты белка животных и растительного белка на заболеваемость GDM могут быть связаны с другими питательными веществами, сосуществующими в продуктах, богатых белком, например, совместном холестерине и насыщенном жире в продуктах, богатых животным белком. Тем не менее, в текущем исследовании ассоциация животного белка и риска GDM оставалась значительной даже после корректировки диетического холестерина и потребления насыщенных жиров. Четкие эффекты могут быть также вызваны изменениями аминокислотного состава в этих продуктах. Несколько исследований in vitro и in vivo подтверждают важную роль аминокислот в гомеостазе глюкозы посредством регуляции поглощения глюкозы и синтеза гликогена в скелетных мышцах, продуцировании глюкозы в печени и секреции инсулина (8). Уже давно признано, что концентрации BCAAs в плазме резко повышаются до ~ 200% значений голодания после приема пищи, богатой белками животных (34). Недавнее исследование показало, что диетические белки, выделенные из мяса говядины и свинины, привели к значительно более высоким концентрациям BCAA в плазме, чем соевый белок (35). Хотя BCAA составляют всего около 20% от общего количества аминокислот в красном мясе, они представляют собой большинство аминокислот, поступающих в системную циркуляцию после красной мясной муки (34). Недавно связанная с BCAAs метаболическая подпись была вовлечена в развитие резистентности к инсулину среди индивидуумов с ожирением (36) и nonobese (37), а повышенные уровни в плазме BCAA, тирозина и фенилаланина были связаны с диабетом, связанным с диабетом, в метаболизме исследование (10). В будущих исследованиях должны быть разъяснены ассоциации BCAA и других аминокислотных соединений с риском GDM.

Сильные стороны этого исследования включают большой размер выборки, высокие показатели ответа на длительный период наблюдения и подробные предполагаемые диетические оценки с помощью FFQ, которые были широко проверены против нескольких недель записей о пищевых продуктах в предыдущих исследованиях (19-21). Мы признаем, что существует несколько ограничений. Во-первых, неправильная классификация потребления диетического белка возможна. Однако случайная ошибка внутри человека была бы недифференциальной, учитывая, что диетическая информация о предохранении была воспринята перспективно; поэтому наши наблюдаемые ассоциации могут недооценивать истинные ОР. Кроме того, использование совокупных средних показателей потребления пищи для участников с более чем одной препрегментацией FFQ уменьшает случайную ошибку. Во-вторых, когорта NHS II не оценивала диету во время беременности. Таким образом, мы не можем оценить связь потребления белка пререгнации с риском GDM, независимо от диеты во время беременности. Тем не менее, данные свидетельствуют о том, что общие диетические схемы и диетические поступления основных источников белка мало чем отличаются от препрегнации до беременности (38,39). Кроме того, хотя GDM является осложнением беременности (обычно диагностируется в течение 24-28 недель беременности), увеличение доказательств свидетельствует о том, что большинство женщин с GDM, по-видимому, имеют хронический дефект β-клеток до беременности (40). Считается, что женщины, которые развивают GDM, имеют скомпрометированную способность адаптироваться к метаболическим проблемам беременности, что служит для разоблачения предрасположенности к нарушениям метаболизма глюкозы у этих женщин (40,41). Поэтому диетические факторы препрегнации, связанные с гомеостазом глюкозы, также физиологически важны для развития GDM. В-третьих, наше исследование состояло в основном из кавказских американских женщин; таким образом, обобщение наших результатов другим расам и этническим группам может быть ограничено. Однако относительная однородность нашей популяции исследования уменьшает потенциальное смешение. В-четвертых, данные по аминокислоте в плазме пока недоступны в этой популяции. Включение данных аминокислот в плазму может помочь лучше понять лежащие в основе механизмы для расходящихся эффектов потребления животного и растительного белка на риск GDM. Наконец, хотя в текущем исследовании были скорректированы основные потенциальные помехи, мы не можем полностью исключить возможность остаточного смешения от неизмеренных факторов. Кроме того, из-за высоких корреляций между питательными веществами, сосуществующими с белком в общих источниках пищи, мы не могли исключить возможность чрезмерной коррекции, что может привести к недооценке реальных ассоциаций потребления животного и растительного белка с риском GDM.

Таким образом, наши данные показывают, что потребление презервативов животного белка, в частности красного мяса, значительно и положительно связано с риском GDM, тогда как потребление растительного белка, особенно орехов, обратно связано с риском. Более того, наши данные свидетельствуют о том, что среди женщин репродуктивного возраста замена растительного белка на животный белок, а также замена некоторых здоровых источников белка (например, орехов, бобовых культур, птицы и рыбы) на красное мясо могут потенциально снизить риск GDM. Наряду с нашими предыдущими выводами об ассоциациях риска GDM с углеводами (6) и жирами (7) совместные эффекты разных количеств и типов этих макроэлементов на риск GDM гарантируют дальнейшее исследование в будущих исследованиях.

Эта статья содержит дополнительные данные в Интернете по адресу http://care.diabetesjournals.org/lookup/suppl/doi:10.2337/dc12-2018/-/DC1.

Это исследование было профинансировано Программой исследований в области внутриутробного развития Национального института здоровья детей и развития человека им. Юниса Кеннеди Шрайвера, Национальными институтами здравоохранения (контракт № HHSN275201000020C). Медицинское исследование медсестер II финансировалось исследовательскими грантами DK58845, CA50385 и P30 DK46200 от Национального института здоровья.

Не сообщалось о потенциальных конфликтах интересов, имеющих отношение к этой статье.

Транспортная накладная способствовал разработке и анализу исследования и написал рукопись. K.B. способствовали анализу данных, а также рассмотрели и отредактировали рукопись. D.K.T. провел обзор техники, рассмотрел и отредактировал рукопись. F.B.H. интерпретировал результаты и рассмотрел и отредактировал рукопись. C.Z. способствовали разработке и анализу исследования, а также рассмотрели и отредактировали рукопись. Транспортная накладная и C.Z. являются гарантами этой работы и, таким образом, имеют полный доступ ко всем данным в исследовании и несут ответственность за целостность данных и точность анализа данных.

Части этого исследования были представлены в абстрактной форме на 45-м Ежегодном собрании Общества по эпидемиологическим исследованиям, Миннеаполис, Миннесота, 27-30 июня 2012 года.

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *