يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة بحثية

التأثيرات السببية لنمط الحياة والعوامل الغذائية على خطر حصوات البول في دراسة جينية وقائمة على السكان

103 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/71190

⸱

يوليو 7, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Nephrology, Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents' Health and Diseases, 2School of public health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 3Department of Ultrasound, Taizhou Central Hospital, 4Division of Gastroenterology and Hepatology, NHC Key Laboratory of Digestive Diseases, Renji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Institute of Digestive Disease, 5Clinical Research Unit, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 6Department of Clinical Laboratory, Zhongshan Second People's Hospital, 7Department of Nephrology, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

يهدف هذا البروتوكول إلى استخدام بيانات العشوائية المندلية (MR) وبيانات NHANES للتحقيق في الروابط بين نمط الحياة، والنظام الغذائي، وحصى المسالك البولية.

الملخص

قيمت هذه الدراسة كيف تؤثر عادات نمط الحياة والعوامل الغذائية على خطر الحصى البولية من خلال دمج تحليل العشوائية المندلية (MR) مع بيانات من المسح الوطني للفحص الصحي والتغذية (NHANES). تم الحصول على المتغيرات الآلية من مجموعات بيانات دراسات الارتباط الجينومي الشامل، بينما تم الحصول على نتائج حصوات البول من قاعدة بيانات FinnGen. استخدم التحليل الأولي للرنين المغناطيسي النهج الموزون بالتباين العكسي، وأكدت طرق أخرى من التصوير المغناطيسي متانة النتائج. قامت بيانات NHANES بتقييم العلاقات بين خصائص نمط الحياة، وأنماط الغذاء، وحدوث حصى الكلى. أظهر تحليل MR أن الدخل الأعلى قبل الضرائب مرتبط عكسيا بخطر الحصى البولي. كما أن زيادة استهلاك الفواكه الطازجة والشاي، إلى جانب زيادة تناول البوتاسيوم وفيتامين E، ارتبطت أيضا بانخفاض احتمال تكون الحصوة. حدد تحليل NHANES الحرمان من النوم، واضطرابات النوم، والاكتئاب، وارتفاع مؤشر كتلة الجسم كعوامل خطر مهمة للإصابة بالكلىثيا. بالإضافة إلى ذلك، زادت أنماط التغذية المؤيدة للالتهابات التي تتميز بدرجات أعلى في مؤشر الالتهابات الغذائية من خطر الحصى، في حين أظهرت الأنماط الغذائية HEI-2020 وDASH وaMED ارتباطات وقائية. توفر هذه النتائج مزيدا من الفهم حول المحددات الغذائية ونمط الحياة القابلة للتعديل لمرض حصوات البول، وقد تدعم تطوير استراتيجيات وقائية وعلاجية.

المقدمة

تصاعد معدل الحصى البولي عالميا، حيث أثر على حوالي 10٪ من سكان العالم في مرحلة ما من حياتهم، مع لوحظات أعلى في الدول الصناعية 1,2,3. تفرض هذه الحالة عبئا كبيرا على أنظمة الرعاية الصحية بسبب التكاليف المرتبطة بالتشخيص والعلاج وإدارة نوبات الحصوات المتكررة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي حصوات البول إلى مضاعفات خطيرة، بما في ذلك المغص الكلوي، وأمراض البول، والتهابات المسالك البولية، وأمراض الكلى المزمنة، مما يؤثر على جودة حياة المرضى ويزيد من المراضة 4,5.

على الرغم من انتشارها العالي وعبء الرعاية الصحية الكبير، لا يزال سبب الحصى البولية غير واضح. حددت الأبحاث الحديثة عوامل خطر مختلفة مرتبطة بتكوين حصوات المسالك البولية، بما في ذلك العادات الغذائية، تناول السوائل، السمنة، اضطرابات الأيض، والاستعدادات الوراثية 6,7,8,9. بينما ربطت الدراسات الرصدية السابقة سلوكيات نمط الحياة أو عوامل غذائية مختلفة بخطر حصوات البول، إلا أن معظمها درس هذه التعرضات بشكل منفصل أو دون أخذ العوامل الجينية في الاعتبار. وبالتالي، هناك حاجة ملحة لمنهجيات قوية لكشف العلاقات السببية بين هذه العوامل الخطرة وتطور حصوات المسالك البولية. العشوائية المندلية (MR) هي نهج تحليلي يستخدم المتغيرات الجينية كمتغيرات أداة لتقييم التأثير السببي للتعرض على النتيجة، وبالتالي التخفيف من السببية المربكة والعكس10. من خلال تطبيق الطب المغناطيسي، يمكن للباحثين تعزيز الاستنتاجات السببية بين عوامل الخطر ونتائج المرض، مما يوفر رؤى أوضح حول أسباب المرض.

في هذه الدراسة، استخدمنا نهج الرنين المغناطيسي لدراسة العلاقات السببية بين عوامل الخطر المختلفة وخطر تطور حصى البول. علاوة على ذلك، سعينا للتحقق من صحة نتائجنا باستخدام بيانات من مسح فحص الصحة والتغذية الوطني (NHANES)، وهو مجموعة بيانات شاملة وممثلة على المستوى الوطني. من خلال دمج علم الأوبئة الجيني مع البيانات الوبائية التقليدية، هدفت هذه الدراسة إلى تقديم فهم أكثر تحديدا للعوامل التي تساهم في تكوين حصوات البول وتحديد الأهداف المحتملة للوقاية والتدخل. افترضنا أن نمط الحياة والعوامل الغذائية تؤثر على خطر تكون حصوات البول، بحيث تزيد السلوكيات غير الصحية من خطر الخطر بينما تقلل المكونات الغذائية المفيدة المخاطر.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

تمت الموافقة على بروتوكولات البحث الخاصة بالمسح الوطني لفحص الصحة والتغذية (NHANES) من قبل مجلس مراجعة أخلاقيات البحث (ERB) التابع للمركز الوطني للإحصاءات الصحية (NCHS). نظرا لأن مجموعات بيانات NHANES متاحة للجمهور، لا يحتاج الباحثون إلى طلب موافقة منفصلة من لجان مراجعة مؤسساتهم (IRBs). كما أن الإحصائيات الملخصة من هذه الدراسة الجينومية على مستوى الجينوم (GWAS) متاحة للجمهور أيضا. تماشيا مع شروط استخدام مستودع البيانات والموافقات الممنوحة للباحثين الأصليين، لم يتطلب هذا التحليل الثانوي موافقة جديدة من مجلس المراجعة أو موافقة مستنيرة إضافية فردية. تضمنت كل دراسة مساهمة في GWAS تفاصيل عن إجراءات الرقابة الأخلاقية والموافقة في منشورها الأصلي. تم إجراء جميع التحليلات وفقا للسياسات المؤسسية ومبادئ إعلان هلسنكي. البروتوكول الكامل مفصل في الشكل 1.

تصميم MR

يعتبر التصوير المغناطيسي الثنائي العينتين طريقة لتحديد العلاقة السببية بين النمط الظاهري للتعرض والنتيجة باستخدام الأدوات الجينية (تعدد أشكال النيوكليوتيدات الأحادية [SNPs]) كمتغيرات آلية (IVs) من مجموعة بيانات عامة متاحة من دراسات الارتباط الجينومي واسعة العينات (GWAS). من خلال تعويض السلبيات النموذجية للارتباك المتبقي والسببية العكسية في الدراسات الرصدية، يمكن للرنين المغناطيسي المكون من عينتين تعزيز القدرة على استنتاج سببية ارتباط التعرض بالنتيجة. استندت دراسة التصوير المغناطيسي المصممة جيدا إلى الافتراضات الثلاثة التالية: (1) افتراض الصلة: ترتبط المتغيرات الجينية بعوامل خطر؛ (2) افتراض الاستقلالية: المتغيرات الجينية مستقلة عن العوامل المربكة؛ و(3) افتراض تقييد الاستبعاد: تؤثر المتغيرات الجينية على النتائج فقط من خلال عوامل الخطر11,12.

مصدر البيانات واختيار الأنظمة الوريدية

لهذا التحليل المغناطيسي الريفي، تم البحث في قواعد بيانات GWAS المتاحة للجمهور، بما في ذلك IEU openGWAS، وكتالوج GWAS، وبيانات ملخصة على مستوى GWAS منشورة، للحصول على مجموعات بيانات مؤهلة للتعرض. لذلك، لم تكن هناك حاجة إلى موافقة أخلاقية إضافية. تم تصنيف التعرضات إلى مجموعتين: (1) نمط الحياة و(2) العوامل الغذائية. لكل تعرض، كانت معايير الاختيار كما يلي: (1) تم إجراء GWAS على أفراد من أصول أوروبية لتقليل الطبقات السكانية؛ (2) كان حجم العينة كبيرا بما فيه الكفاية (عادة >100,000 مشارك) لضمان قوة إحصائية كافية لاختيار متغيرات الأداة؛ (3) قدم GWAS بيانات ملخصة على مستوى التقييم بما في ذلك تقديرات تأثير SNP على مستوى SNP والأخطاء القياسية وقيم p؛ و(4) كان تعريف النمط الظاهري متوافقا مع تعرضنا لاهتمامنا. عندما كانت مجموعات بيانات متعددة متاحة لنفس التعرض، كنا نحتفظ بشكل تفضيلي بمجموعة البيانات ذات الحجم الأكبر للعينة، حيث توفر العينات الأكبر تقديرات تأثير أكثر دقة وعددا أكبر من SNPs ذات الأهمية على مستوى الجينوم لاستخدامها كمتغيرات أداتية. في الحالات التي كانت فيها أحجام العينات قابلة للمقارنة، اخترنا مجموعة البيانات ذات التعريف الظاهري الأكثر دقة أو تلك التي استبعدت العينات المتداخلة مع GWAS الناتج لتجنب احتمال تحيز تداخل العينة.

في البداية، حددنا عتبة دلالة على مستوى الجينوم بين p < 5E-8 لتحديد SNPs ذات ارتباط كبير مع كل تعرض. ومع ذلك، وبسبب العدد المحدود من SNPs المحددة لعوامل خطر محتملة معينة عند النظر في التعرض، اخترنا حدا أدنى قليلا يتراوح من p < 1E-7 إلى p < 1E-5. المعلومات التفصيلية حول التعرضات المستخدمة في هذه الدراسة موضحة في الجدول التكميلي 1. تم تجميع جميع SNPs لتجنب عدم توازن الربط تحت نافذة تكتل صارمة (r2 = 0.01 و kb = 5,000). تم تنفيذ التوافق في الوضع الصارم (action=3) للقضاء على SNPs باليندرومية ذات ترددات الأليل المتوسطة. تم تقييم قوة الارتباطات بين الوريد الوريدية وعوامل التعرض باستخدام إحصائية F، وتم استبعاد الوريدات التي تحتوي على F < 10 لضمان قوة الارتباط بين الأدوات الجينية لكل عامل خطر محتمل وتجنب ضعف التحيز في الأدوات. تم استخراج بيانات حصى البول (ncase = 9713، ncontrol = 366,693) من قاعدة بيانات FinnGen (finngen_R9_N14_CALCUKIDUR)، وهي مشروع عام كبير يغطي أكثر من 370,000 مشارك في بنك حيوي فنلندي13. تم تشخيص حصوات البول وفقا لمعيار ICD-10.

التحليل الإحصائي للرنين المغناطيسي

تم إجراء اختيار المتغيرات بالأداة، وتحليلات العشوائية المندلية، وتصور البيانات في R باستخدام الحزم التي تدعم بشكل أساسي TwoSampleMR وMRPRESSO. تم تطبيق عدة طرق للرنين المغناطيسي، بما في ذلك نموذج التأثيرات العشوائية المرجحة بالتباين العكسي (IVW)14،15، MR-Egger16، الوسيط المرجح17، النمطالمرجح 18، والنمط البسيط19. تم استخدام نموذج IVW ذو التأثيرات العشوائية كنهج تحليلي رئيسي لأنه يوفر تقديرات سببية موثوقة من خلال التكامل التحليلي التلوي لنسب والد لكل متغير أداتي عندما لا تكون التكاثر الاتجاهي موجودا. كما أجريت تحليلات MR-Egger، والوسيط المرزون، والنمط المرزون، والنمط البسيط لتقييم اتساق ومتانة النتائج.

قامت إحصائية كوكران Q بتقييم التباين بين SNPs الفرديين. تم فحص استقرار تقديرات MR بشكل أعمق من خلال تحليل حساسية ترك واحد خارج عن طريق إزالة كل متغير أداتي بشكل متتالي. قام اختبار اعتراض MR-Egger وطريقة مندلي العشوائية متعددة الأبعاد RESidue Sum and Outlier بتقييم تأثير SNPs متعدد الأبعاد والاستثناء على الاستدلال السببي. تم إجراء تصحيح متعدد الاختبارات باستخدام إجراء بنجاميني-هوشبرغ مع تعديل معدل الاكتشاف الكاذب، وأشارت عتبة p معدلة بقيمة 0.0520 إلى دلالة إحصائية. تم إجراء حسابات القوة الإحصائية لتحليلات الرنين المغناطيسي باستخدام أداة إلكترونية متاحة على https://sb452.shinyapps.io/power/. تم الإبلاغ عن الارتباطات السببية كنسب احتمالات مع فترات ثقة 95٪ مقابلة. تم إجراء جميع التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج R الإصدار 4.2.2 الذي طورته مؤسسة R للحوسبة الإحصائية.

دراسة رصدية للسكان والتصميم

كان 20,797 مشاركا تم اختيارهم للدراسة المقطعية من دورة 2009–2020 لاختبار NHANES، وهو مسح مقطعي لعينة ممثلة وطنيا من السكان المدنيين غير المؤسسيين في الولايات المتحدة بناء على تصميم أخذ عينات احتمالية متعددة المراحل ومتعدد المراحل. المعيار الكامل للإدراج والاستبعاد موضح في الشكل التكميلي 1. من بين 24,593 مشاركا أكملوا المقابلة الغذائية واستبيان حالات الكلى، تم استبعاد من لديهم بيانات مفقودة مثل نمط الحياة والمعلومات الديموغرافية. أجاب جميع المشاركين على استبيان حالات الكلى وسئلوا: "هل سبق وأن أصبت بحصوات في الكلى؟" سئلوا: "نعم" كانت تعرف بأنها حصوة في الكلى.

درجات أنماط الغذاء

تم جمع بيانات شاملة للتناول الغذائي من المشاركين في NHANES لتقدير استهلاك الطاقة، وتناول العناصر الغذائية، ومكونات غذائية إضافية مشتقة من الأطعمة التي تم تناولها خلال فترة 24 ساعة قبل المقابلة. نظرا لأن المقابلات الغذائية وجها لوجه توفر دقة واتساق أكبر، فقد تم استخدام بيانات النظام الغذائي من المقابلة الأولى لتقييم جودة النظام الغذائي وتوليد مؤشرات جودة النظام الغذائي. تم تطوير مؤشر الالتهاب الغذائي (DII) لتقييم الخصائص الالتهابية للأنماط الغذائية الفردية من خلال دمج 45 مكونا غذائيا بخصائص مضادة للالتهابأو مضادة للالتهابات. 21. تم استخدام ثمانية وعشرون غذاء من NHANES لحساب DII. ارتبطت الدرجات الإيجابية الأعلى في DII بقدرة أكبر لدعم الالتهابات، في حين ارتبطت قيم DII السلبية الأعلى بقدرة مضادة للالتهابات أكبر. مؤشر الأكل الصحي لعام 2020 (HEI-2020) هو نسخة محدثة تقيم التوافق بين الاستهلاك الغذائي وإرشادات النظام الغذائي الأمريكية الجديدة للفترة 2020–2025، ويشمل 13 مجموعة: الفواكه الكلية، الفواكه الكاملة، الخضروات والبقوليات، الحبوب الكاملة، منتجات الألبان، الأطعمة الغنية بالبروتين الكلي، المأكولات البحرية وبروتينات النبات، الأحماض الدهنية، الحبوب المكررة، الصوديوم، السكريات المضافة، واستهلاك الدهون المشبعة22. 23. تتراوح درجات HEI-2020 بين 0 و100، مع الدرجات الأعلى التي تعكس أنظمة غذائية صحية. تتكون درجة النهج الغذائية لوقف ارتفاع ضغط الدم (DASH) من تسعة مكونات (إجمالي الدهون، الدهون المشبعة، البروتين، الألياف، الكوليسترول، الكالسيوم، المغنيسيوم، البوتاسيوم، والصوديوم)، مع درجات تتراوح من 0 إلى 9، مع درجات أعلى تشير إلى التزام أكبر بنمط DASH الغذائي24. يتكون نموذج النظام الغذائي المتوسطي البديل (aMED) من تسعة مكونات: الخضروات، البقوليات، الفواكه، المكسرات، الحبوب الكاملة، اللحوم الحمراء والمصنعة، الأسماك، الكحول، ونسبة الدهون الأحادية غير المشبعة إلى الدهون المشبعة25. تراوحت درجات aMed بين 0 و9، مع الدرجات الأعلى التي أشارت إلى التزام أكبر بنموذج النظام الغذائي المتوسطي. تم حساب جميع درجات أنماط النظام الغذائي الموضحة أعلاه باستخدام حزمة "المؤشر الغذائي" R.

نمط الحياة والمتغيرات المشتركة

قدمت بيانات الاستبيان معلومات عن التركيبة السكانية للمشاركين، والحالات الصحية، وخصائص نمط الحياة، بما في ذلك العمر والجنس والعرق أو الإثنية، والتحصيل التعليمي، ودخل الأسرة، والنشاط البدني، وعادات التدخين، واستهلاك الكحول. تم تصنيف العرق والإثنية إلى البيض غير اللاتينيين، والسود غير اللاتينيين، والمكسيكيين الأمريكيين، ومجموعات أخرى من أصل إسباني، وفئات عرقية أو إثنية أخرى. تم تصنيف التحصيل التعليمي إلى تعليم أقل من المرحلة الثانوية والتعليم بعد المرحلة الثانوية. تم تعريف مستوى دخل الأسرة بنسبة دخل الفقر (PIR): منخفضة (مؤشر < 1.30)، متوسطة (1.30 ≤ < 3.50)، ومرتفعة (≥ 3.50). تم الحصول على تاريخ مرضي السكري بناء على التقرير الذاتي (نعم أو لا). تم تصنيف النشاط البدني في أوقات الترفيه (LTPA) إلى ثلاث فئات بناء على شدة ومدة التمرين: التمارين متوسطة الشدة < 75 دقيقة؛ 75–150 دقيقة؛ و≥ 150 دقيقة، أو نشاط قوي ≥ 75 دقيقة. تم تصنيف السلوك الخامل إلى نعم أو لا (≥ 6 و6 < ساعات) بناء على وقت الجلوس. تم تصنيف درجة الاكتئاب ≥ 10 كعتبة سريرية للاكتئاب وفقا لاستبيان PHQ-9 ودرجة الاكتئاب. تم تصنيف التدخين على أنه من تم تدخين (أكثر من 100 سيجارة في الماضي). تم تصنيف استهلاك الكحول إلى عدم الشرب أبدا، والشرب المعتدل (≤ مشروبين يوميا للرجال و≤ مشروب واحد يوميا للنساء)، وشرب الكحول المفرط (> مشروبين يوميا للرجال و> مشروب واحد يوميا للنساء). تم تصنيف مدة النوم إلى ثلاث فئات (< 7، 7–9، ≥ 9 ساعات)، وتم تصنيف مشاكل النوم بنعم أو لا بناء على الإبلاغ الذاتي. تم تصنيف مؤشر كتلة الجسم (BMI) إلى نحيف أو طبيعي (< 25 كجم/م2)، زائد الوزن (25–30 كجم/م2)، أو سمين (> 30 كجم/م2).

التحليل الإحصائي

تم تلخيص خصائص المشاركين لإجمالي فئة الدراسة وتصنيفها بشكل أكبر حسب حالة حصى الكلى. تم تقديم المتغيرات المستمرة كقيم متوسطة مع أخطاء معيارية، بينما تم التعبير عن المتغيرات التصنيفية والترتيبية كترددات ونسب مئوية. نظرا لأن NHANES يستخدم تصميم عينات معقد وممثل على المستوى الوطني، تم تطبيق أوزان عينات لمدة 12 سنة خلال التحليلات. تم استخدام الانحدار اللوجستي لتقييم الروابط بين درجات أنماط النظام الغذائي، ونمط الحياة، وحصى الكلى. في هذه الحالة، تم تقسيم درجات أنماط النظام الغذائي إلى ثلاثيات. في نماذج الانحدار، تم تعديل النموذج 1 حسب العمر (السنوات المتتالية)، والجنس (ذكر وأنثى)، والعرق (أبيض غير لاتيني، أسود غير لاتيني، لاتيني، إلخ)، بالإضافة إلى تعديل المستوى التعليمي، ومعدل المؤشرات الإيجابية، وتاريخ السكري في النموذج 2 بناء على النموذج 1. كانت جميع التحليلات اختبارات ثنائية الوجه، واعتبرت قيمة p < 0.05 ذات دلالة إحصائية. تم تحليل بيانات NHANES إحصائيا باستخدام SAS، الإصدار 9.4.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

تحليل العشوائية المندلية لأنماط الحياة باستخدام حصوات بولية

يوضح الشكل 2 نتائج التأثيرات العشوائية في IVW بين عوامل نمط الحياة وخطر الإصابة بحصوات المسالك البولية. وجدنا أن تكرار تناول الكحول (OR = 1.37، 95٪ CI = 1.14–1.66، p = 0.001) مرتبط سببيا بزيادة خطر حصوات البول لزيادة 1-SD المتوقعة وراثيا، في حين أظهر الدخل قبل الضرائب (OR = 0.31، 95٪ CI = 0.16–0.63، p = 0.001) علاقة سلبية مع المرضى المصا...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

استنادا إلى نتائج العشوائية المندلية، فإن الدخل الأعلى، وتناول الفواكه الطازجة، واستهلاك الشاي، وارتفاع مستويات البوتاسيوم وفيتامين E يقلل بشكل كبير من خطر الإصابة بحصوات البول. استنادا إلى بيانات NHANES، فإن قلة النوم، واضطرابات النوم، والاكتئاب، ومؤشر كتلة الجسم المرتفع، والنظام الغذائي المضاد للالتهابات (DII العالي) تزيد من خطر الإصابة بحصى الكلى، في حين تقلل أنماط التغذية الصحية HEI-2020 وDASH وaMED من خطر الإصابة بحصى الكلى.

تعتمد صلاحية هذا الإطار المتكا...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

شكر وتقدير

وقد دعم هذا العمل برنامج العلوم الطبية والصحية في مقاطعة تشجيانغ (2025HY0499؛ 2025ZR046) والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (82400854).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
GWAS exposure databasesIEU
OpenGWAS project		https://gwas.mrcieu.ac.uk/البيانات الوراثية المتاحة للعامة المتعلقة بعوامل التعرض
GWAS outcome databasesFinnGenhttps://www.finngen.fi/enالبيانات الوراثية المتاحة للعامة المتعلقة بحصوات الكلى
NHANES 2009–2020 Demographics & Socioeconomic datasetCDC NHANESDEMOالمجموعة المتاحة للعامة من البيانات الديموغرافية، والاجتماعية، والاقتصادية، وعوامل نمط الحياة
NHANES 2009–2020 Dietary intakeCDC NHANES24h recallتقييم المدخول الغذائي
NHANES 2009–2020 QuestionnaireCDC NHANESQuestionnaireوصف ما إذا كان لديك حصوات في الكلى
R R Foundationhttps://www.rproject.org(version 4.2.2 )البرنامج المستخدم لتحليل بيانات NHANES وبياناتها المندلية 
SASSAS companyhttp://www.sas.com/(version 9.4)البرنامج المستخدم لتحليل بيانات NHANES 

المراجع

  1. Edvardsson, V. O., Indridason, O. S., Haraldsson, G., Kjartansson, O., Palsson, R. Temporal trends in the incidence of kidney stone disease. Kidney Int. 83 (1), 146-152 (2013).
  2. Scales, C. D. Jr, Smith, A. C., Hanley, J. M., Saigal, C. S. Urologic Diseases in America Project. Prevalence of kidney stones in the united states. Eur Urol. 62 (1), 160-165 (2012).
  3. Romero, V., Akpinar, H., Assimos, D. G. Kidney stones: A global picture of prevalence, incidence, and associated risk factors. Rev Urol. 12 (2-3), e86-e96 (2010).
  4. Walter, K. Kidney stones. JAMA. 328 (9), 898(2022).
  5. Moe, O. W. Kidney stones: Pathophysiology and medical management. Lancet. 367 (9507), 333-344 (2006).
  6. Shavit, L., et al. Effect of being overweight on urinary metabolic risk factors for kidney stone formation. Nephrol Dial Transplant. 30 (4), 607-613 (2015).
  7. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Gambaro, G., Curhan, G. C. Dietary and lifestyle risk factors associated with incident kidney stones in men and women. J Urol. 198 (4), 858-863 (2017).
  8. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Curhan, G. C. Factors associated with sex differences in the risk of kidney stones. Nephrol Dial Transplant. 38 (1), 177-183 (2023).
  9. Soucie, J. M., Coates, R. J., Mcclellan, W., Austin, H., Thun, M. Relation between geographic variability in kidney stones prevalence and risk factors for stones. Am J Epidemiol. 143 (5), 487-495 (1996).
  10. Smith, G. D., Ebrahim, S. 'Mendelian randomization': Can genetic epidemiology contribute to understanding environmental determinants of disease? Int J Epidemiol. 32 (1), 1-22 (2003).
  11. Burgess, S., et al. Guidelines for performing mendelian randomization investigations: Update for summer 2023. Wellcome Open Res. 4, 186(2019).
  12. Emdin, C. A., Khera, A. V., Kathiresan, S. Mendelian randomization. JAMA. 318 (19), 1925-1926 (2017).
  13. Kurki, M. I., et al. Finngen provides genetic insights from a well-phenotyped isolated population. Nature. 613 (7944), 508-518 (2023).
  14. Burgess, S., Dudbridge, F., Thompson, S. G. Combining information on multiple instrumental variables in mendelian randomization: Comparison of allele score and summarized data methods. Stat Med. 35 (11), 1880-1906 (2016).
  15. Burgess, S., et al. Using published data in mendelian randomization: A blueprint for efficient identification of causal risk factors. Eur J Epidemiol. 30 (7), 543-552 (2015).
  16. Bowden, J., Davey Smith, G., Burgess, S. Mendelian randomization with invalid instruments: Effect estimation and bias detection through egger regression. Int J Epidemiol. 44 (2), 512-525 (2015).
  17. Bowden, J., Davey Smith, G., Haycock, P. C., Burgess, S. Consistent estimation in mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 40 (4), 304-314 (2016).
  18. Hartwig, F. P., Davey Smith, G., Bowden, J. Robust inference in summary data mendelian randomization via the zero modal pleiotropy assumption. Int J Epidemiol. 46 (6), 1985-1998 (2017).
  19. Milne, R. L., et al. Identification of ten variants associated with risk of estrogen-receptor-negative breast cancer. Nat Genet. 49 (12), 1767-1778 (2017).
  20. Wang, H., Qiu, Y., Guo, H., Yin, Y., Liu, P. Information-incorporated gene network construction with fdr control. Bioinformatics. 40 (3), (2024).
  21. Zhao, L., Sun, Y., Liu, Y., Yan, Z., Peng, W. A j-shaped association between dietary inflammatory index (dii) and depression: A cross-sectional study from nhanes 2007-2018. J Affect Disord. 323, 257-263 (2023).
  22. Zhan, J. J., et al. Dietaryindex: A user-friendly and versatile r package for standardizing dietary pattern analysis in epidemiological and clinical studies. Am J Clin Nutr. 120 (5), 1165-1174 (2024).
  23. Jayanama, K., et al. Relationship between diet quality scores and the risk of frailty and mortality in adults across a wide age spectrum. BMC Med. 19 (1), 64(2021).
  24. Ferguson, C. C., Knol, L. L., Ellis, A. C. Visceral adiposity index and its association with dietary approaches to stop hypertension (dash) diet scores among older adults: National health and nutrition examination surveys 2011-2014. Clin Nutr. 40 (6), 4085-4089 (2021).
  25. Oddo, V. M., et al. Adherence to a mediterranean diet is associated with lower depressive symptoms among u.S. Adults. Nutrients. 14 (2), (2022).
  26. Shringi, S., Raker, C. A., Chonchol, M., Tang, J. Alcohol intake and prevalent kidney stone: The national health and nutrition examination survey 2007-2018. Nutrients. 16 (17), (2024).
  27. Yang, S., et al. Association between alcohol and urolithiasis: A mendelian randomization study. Urolithiasis. 51 (1), 103(2023).
  28. Siener, R. Impact of dietary habits on stone incidence. Urol Res. 34 (2), 131-133 (2006).
  29. Kuo, R. L., et al. Urine calcium and volume predict coverage of renal papilla by randall's plaque. Kidney Int. 64 (6), 2150-2154 (2003).
  30. Kramer, H. J., Choi, H. K., Atkinson, K., Stampfer, M., Curhan, G. C. The association between gout and nephrolithiasis in men: The health professionals' follow-up study. Kidney Int. 64 (3), 1022-1026 (2003).
  31. Kim, S. Y., Yoo, D. M., Bang, W. J., Choi, H. G. Obesity is positively associated and alcohol intake is negatively associated with nephrolithiasis. Nutrients. 14 (19), (2022).
  32. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Gambaro, G., Curhan, G. C. Soda and other beverages and the risk of kidney stones. Clin J Am Soc Nephrol. 8 (8), 1389-1395 (2013).
  33. Wang, H., et al. Consumption of tea, alcohol, and fruits and risk of kidney stones: A prospective cohort study in 0.5 million chinese adults. Nutrients. 13 (4), (2021).
  34. Wang, X., et al. Systematic review and meta-analysis of the effect of alcohol intake on the risk of urolithiasis including dose-response relationship. Urol Int. 94 (2), 194-204 (2015).
  35. Eisner, B. H., Sheth, S., Dretler, S. P., Herrick, B., Pais, V. M. Jr Effect of socioeconomic status on 24-hour urine composition in patients with nephrolithiasis. Urology. 80 (1), 43-47 (2012).
  36. Jeong, B. C., Kim, B. S., Kim, J. I., Kim, H. H. Effects of green tea on urinary stone formation: An in vivo and in vitro study. J Endourol. 20 (5), 356-361 (2006).
  37. Itoh, Y., et al. Preventive effects of green tea on renal stone formation and the role of oxidative stress in nephrolithiasis. J Urol. 173 (1), 271-275 (2005).
  38. Peerapen, P., Thongboonkerd, V. Caffeine prevents kidney stone formation by translocation of apical surface annexin a1 crystal-binding protein into cytoplasm: In vitro evidence. Sci Rep. 6, 38536(2016).
  39. Meschi, T., et al. The effect of fruits and vegetables on urinary stone risk factors. Kidney Int. 66 (6), 2402-2410 (2004).
  40. Wagner, C. A., Mohebbi, N. Urinary ph and stone formation. J Nephrol. 23, Suppl 16. S165-S169 (2010).
  41. Huang, H. S., Chen, J., Chen, C. F., Ma, M. C. Vitamin e attenuates crystal formation in rat kidneys: Roles of renal tubular cell death and crystallization inhibitors. Kidney Int. 70 (4), 699-710 (2006).
  42. Huang, H. S., Ma, M. C., Chen, J. Low-vitamin e diet exacerbates calcium oxalate crystal formation via enhanced oxidative stress in rat hyperoxaluric kidney. Am J Physiol Renal Physiol. 296 (1), F34-F45 (2009).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

الطبالعدد 233العدد 233قيمة فارغةالعددأنماط الحياةالمدخول الغذائيالعشوائية المندليةNHANES
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.