このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。

研究記事

遺伝的および集団ベースの研究における生活習慣および食事要因の尿路結石リスクへの因果影響

104 回視聴

⸱

DOI:

10.3791/71190

⸱

2026年7月7日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

この記事について

サマリー

本プロトコルはメンデルランダム化(MR)およびNHANESデータを用いて、生活習慣、食事、尿路結石との関連を調査することを目的としています。

要約

本研究は、メンデル無作為化(MR)解析と国立健康栄養検査調査(NHANES)のデータを統合し、生活習慣や食事要因が尿結石リスクにどのように影響するかを評価しました。計測変数はゲノムワイド関連研究データセットから取得し、尿結石の結果はFinnGenデータベースから取得しました。一次MR解析では逆分散加重法が用いられ、追加のMR手法で所見の堅牢性が検証されました。NHANESのデータは、生活習慣の特徴、食事パターン、腎結石発生との関係をさらに評価しました。MR分析は、税引前所得が高いほど尿路結石リスクと逆相関していることを示しました。新鮮な果物やお茶の摂取量の増加、カリウムやビタミンEの増加も結石形成の可能性の低下と相関しています。NHANESの分析では、睡眠不足、睡眠障害、うつ病、そして高い体格指数が腎結石症の重要なリスク因子であると特定されました。さらに、より高い食事炎症指数スコアを伴う炎症促進食パターンは結石リスクを高め、HEI-2020、DASH、aMEDの食事パターンの遵守は保護関連を示しました。これらの発見は、尿結石疾患の調整可能な食事および生活習慣の決定要因に関するさらなる洞察を提供し、予防および治療戦略の開発を支援する可能性があります。

概要

世界的な尿結石の発生率は増加しており、世界の人口の約10%が生涯のどこかの時点で影響を受けており、工業国ではより高い有病率が観察されています1,2,3。この疾患は、再発性結石エピソードの診断、治療、管理にかかる費用がかかるため、医療システムに大きな負担をかけます。さらに、尿路結石は腎疝痛、血尿、尿路感染症、慢性腎臓病などの重篤な合併症を引き起こす可能性があり、患者の生活の質に影響を与え、罹患率を増加させます。

尿路結石の発症は高い有病率で医療負担も大きいものの、その病因は依然として不明です。現在の研究では、食習慣、水分摂取、肥満、代謝障害、遺伝的素因など、尿路結石形成に関連するさまざまなリスク要因が特定されています。これまでの観察研究では、さまざまな生活習慣や食事要因が尿結石リスクと関連していることが指摘されていますが、多くはこれらの曝露を単独で、または遺伝的交絡を考慮しずに検証してきました。したがって、これらのリスク要因と尿路結石の発生との因果関係を明らかにするためには、堅牢な方法論が不可欠です。メンデルランダム化(MR)は、遺伝的変異をツール変数として用いて曝露が結果に与える因果関係を評価し、交絡や逆因果を軽減する分析的手法です。MRを応用することで、リスク要因と疾患転帰間の因果推論を強化し、疾患の病因に関するより明確な洞察を得ることができます。

本研究では、さまざまなリスク要因と尿路結石の発症リスクとの因果関係を調査するためにMRアプローチを用いました。さらに、我々は全国的に代表的な包括的かつ代表的なデータセットであるNational Health and Nutrition Examination Survey(NHANES)のデータを使って、調査結果の検証を目指しました。遺伝疫学と従来の疫学データを統合することで、本研究は尿路結石形成に寄与する要因をより明確に理解し、予防および介入の潜在的な対象を特定することを目指しました。私たちは、生活習慣や食事の要因が尿結石形成リスクに因果関係を及ぼすと仮説を立てました。つまり、不健康な行動はリスクを高め、特定の有益な食事成分はリスクを減らすと考えました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

国立健康・栄養検査調査(NHANES)の研究プロトコルは、国立健康統計センター(NCHS)の研究倫理審査委員会(ERB)によって承認されました。NHANESデータセットは公開されているため、研究者は自らの機関審査委員会(IRB)から別途承認を求める必要がありません。このゲノムワイド関連研究(GWAS)の要約統計も一般公開されています。データリポジトリの利用規約および元の研究研究者に与えられた承認に従い、この二次分析は新たなIRB承認や追加の個人インフォームドコンセントを必要としませんでした。寄稿した各GWAS研究には、元の論文で倫理的監督および同意手続きの詳細が含まれていました。すべての分析は機関方針およびヘルシンキ宣言の原則に従って実施されました。詳細なプロトコルは 図1に詳述されています。

MR設計

2サンプルMRは、大規模サンプル全ゲノム関連研究(GWAS)からのアクセス可能な公開データセットから、遺伝的手法(単塩基多型[SNP])を計器変数(IV)として用いることで、曝露の表現型と結果の因果関係を特定する方法と考えられています。観察研究における残留交絡や逆因果の典型的な欠点を補正することで、2標本MRは曝露とアウトカムの関連性を推論する能力を強化する可能性があります。よく設計されたMR試験は以下の3つの前提に基づいていました:(i) 関連性仮定:遺伝的変異はリスク因子と関連している;(ii) 独立性仮定:遺伝的変異は交絡因子に依存しない;および(iii) 除外制限仮定:遺伝的変異はリスク因子を通じてのみ結果に影響を与える11,12。

データソースとIVの選択

このMR解析では、IEUのopenGWAS、GWASカタログ、公開されているGWASの要約レベルデータを含む公開されているGWASデータベースを検索し、曝露に適したデータセットを入手しました。したがって、追加の倫理的承認は必要ありませんでした。曝露は2つのグループに分類されました:(i)生活習慣、(ii)食事要因。各曝露に対する選択基準は以下の通りです:(1) 集団層化を最小限に抑えるため、ヨーロッパ系の個人に対してGWASを実施しました。(2) サンプルサイズが十分に大きく(一般的に>10万人の参加者)、計器変数選択に十分な統計的パワーが確保されていたこと;(3) GWASはSNPレベルの効果推定値、標準誤差、p値を含む要約レベルのデータを提供しました。(4)表現型の定義は、私たちの関心の露出と一致していた。同じ曝露に対して複数のデータセットが利用可能になった場合、サンプルサイズの大きいデータセットを優先的に保持しました。なぜなら、サンプル数が大きいほど、より正確な効果推定値が得られ、計器変数として使えるゲノム全体有意SNPの数も増えるからです。サンプルサイズが比較可能な場合は、最も厳密な表現型定義を持つデータセット、または結果のGWASで重複サンプルを除外してサンプルの重複バイアスを回避したデータセットを選択しました。

当初、ゲノム全体の有意な閾 値p< 5E-8を設定し、各曝露で高度相関のSNPを特定しました。しかし、曝露を考慮した際に特定される特定の潜在的リスク因子に対するSNPの数が限られていたため、 p < 1E-7から p < 1E-5までのやや高いカットオフを選択した。本研究で使用された曝露に関する詳細な情報は 補足表1に記載されています。すべてのSNPは、厳密な塊ウィンドウ(r2 = 0.01、 kb = 5,000)下での連鎖不平衡を避けるために集められました。調和は厳密モード(作用=3)で行われ、中間アレル周波数を持つ回文SNPを除去しました。IVと曝露因子の相関の強さはF統計量を用いて評価し、F <10のIVは除外して、各推定リスク因子の遺伝的ツールの関連強さを確保し、弱いツールバイアスを回避しました。尿結石のデータは、37万人以上のフィンランドバイオバンク参加者をカバーする大規模な公共プロジェクトであるFinnGenデータベース(finngen_R9_N14_CALCUKIDUR)から抽出されました。尿路結石はICD-10に基づいて診断されました。

MR統計解析

機器変異選択、メンデル無作為化解析、データ可視化は、主にTwoSampleMRおよびMRPRESSOをサポートするパッケージを用いてRで実施されました。逆分散加重ランダム効果モデル(IVW)14,15、MR-Egger16、加重中央値17、加重モード18、単純モード19を含む複数のMRアプローチが適用されました。ランダム効果IVWモデルは、方向性多面症が存在しない場合に各計測変数のWald比率をメタ解析積分することで信頼性の高い因果推定を提供するため、主要な分析アプローチとして用いられました。MR-Egger、加重中央値、加重モード、単純モード解析も実施され、結果の一貫性と堅牢性を評価しました。

コクランのQ統計量は個々のSNP間の異質性を評価しました。MR推定値の安定性は、各計器変数を逐次除去することでリーブワンアウト感度解析でさらに検証されました。MR-Egger切片検定およびメンデル無作為化多面性残差和外値法は、多面性および外れ値SNPが因果推論に与える影響を評価しました。ベンジャミニ–ホッホバーグ法を用いて偽発見率調整を用いて多重検定補正を行い、修正済みp値閾値0.0520は統計的有意性を示しました。MR解析の統計的検出力計算は、https://sb452.shinyapps.io/power/ 年に利用可能なオンラインツールを使用して実施されました。因果関係は、対応する95%信頼区間を持つオッズ比として報告されました。すべての統計解析は、R統計計算財団が開発したRソフトウェアバージョン4.2.2を使用して実施されました。

観察研究対象集団と設計

横断研究に選ばれた20,797名の参加者は、2009年から2020年にかけて行われたNHANESのサイクルから来ており、これは階層化された多段階確率抽出設計に基づき、米国の民間非施設化された人口の全国代表サンプルを横断的に調査したものです。包含基準と除外基準全体は 補足図1に示されています。食事面接および腎臓状態アンケートを回答した24,593人の参加者のうち、生活習慣や人口統計情報などの欠落データがある者は除外されました。すべての参加者は腎臓疾患アンケートに回答し、「腎結石を経験したことがありますか?」と尋ねられました。彼らは「はい」と答えると腎臓結石と定義されました。

食事パターンスコア

NHANES参加者から包括的な食事摂取データを収集し、インタビュー前の24時間に摂取した食品から得られたエネルギー消費量、栄養素摂取量、その他の食品成分を推定しました。対面での食事面談はより正確かつ一貫性が高いため、初回の面接データの食事データを用いて食事の質評価と食事の質指数を作成しました。食事炎症指数(DII)は、炎症促進または抗炎症作用を持つ45の食事成分を取り入れ、個々の食事パターンの炎症特性を評価するために開発されました21。NHANESから28種類の食品がDIIの計算に用いられました。陽性のDIIスコアが高いほど炎症促進能力が高く、陰性のDII値が高いほど抗炎症能力が高いと関連していました。ヘルシーイーティング指数-2020(HEI-2020)は、食事摂取量と新しい2020–2025年の米国食事ガイドライン(DGA)との適合性を評価する更新版であり、13のグループを含みます:総果物、全果物、野菜および豆類、全粒穀物、乳製品、総タンパク質食品、シーフードおよび植物性タンパク質、脂肪酸、精製穀物、ナトリウム、添加糖、飽和脂肪摂取22。23歳。HEI-2020のスコアは0から100の範囲で、より健康的な食事を反映しているスコアが高いほどです。高血圧停止のための食事アプローチ(DASH)スコアは、総脂肪、飽和脂肪、タンパク質、食物繊維、コレステロール、カルシウム、マグネシウム、カリウム、ナトリウムの9つの要素で構成されており、スコアは0から9の範囲で、スコアが高いほどDASHの食事パターンへの遵守率が高いことを示します。代替地中海式ダイエットモデル(aMED)は、野菜、豆類、果物、ナッツ、全粒穀物、赤身肉や加工肉、魚、アルコール、そして一価不飽和脂肪酸と飽和脂肪酸の比率25の9つの要素で構成されています。aMedスコアは0から9の範囲で、スコアが高いほど地中海式食事モデルへの遵守度が高いことを示しています。上記のすべての食事パターンスコアは「dietaryindex」Rパッケージを用いて計算されました。

生活様式と共変量

アンケートデータは、参加者の人口統計、健康状態、生活習慣の特徴(年齢、性別、人種または民族、教育水準、世帯収入、身体活動、喫煙習慣、アルコール摂取量など)に関する情報を提供しました。人種と民族は、非ヒスパニック白人、非ヒスパニック黒人、メキシコ系アメリカ人、その他のヒスパニックグループ、その他の人種・民族カテゴリーに分類されました。教育水準は高校以下の教育と高校卒業後の教育に分類されました。世帯所得レベルは貧困所得比率(PIR)によって定義され、低(PIR < 1.30)、中程度(1.30 ≤ PIR < 3.50)、高(≥ 3.50)でした。自己申告(はいかいいえか)に基づいて糖尿病の既往歴が確認されました。余暇時間の身体活動(LTPA)は、運動の強度と持続時間に基づいて3つのカテゴリーに分類されました:中強度の運動<75分、75〜150分;そして150分、または75分の激しい活動≥≥。座りがちな行動は、座りがちな時間に基づいてイエスかノー(≥ 6時間と< 6時間)に分類されました。うつ病スコアはPHQ-9アンケートスコアに基づく臨床うつ病閾値として≥10と分類され、うつ病も含まれていました。喫煙は喫煙者として分類され(過去に合計100本以上喫煙)、アルコール摂取は、全く飲まない、適度な飲酒(男性は1日2杯、女性は1日1杯≤≤)、大量飲酒(男性は1日2杯、女性は1日1杯>>)に分類されました。睡眠時間は3つのカテゴリー(<7、7–9、≥9時間)に分類され、睡眠問題は自己申告に基づいてはいかいいえかに分類されました。体格指数(BMI)は、痩せているか正常(< 25 kg/m2)、過体重(25–30 kg/m2)、肥満(> 30 kg/m2)に分類されました。

統計解析

参加者の特徴は研究対象集団全体にまとめられ、腎結石の状態に応じてさらに分類されました。連続変数は標準誤差付きの平均値として提示され、カテゴリ変数と順序数変数は頻度とパーセンテージで表されました。NHANESは複雑で全国的に代表的なサンプリング設計を使用しているため、分析時には12年間のサンプル重みが適用されました。ロジスティック回帰分析を用いて、食事パターンスコア、生活習慣、腎結石との関連性を評価しました。この場合、食事パターンのスコアは三重位に分けられました。回帰モデルでは、モデル1は年齢(連続年)、性別(男性・女性)、人種(非ヒスパニック系白人、非ヒスパニック系黒人、ヒスパニック系など)を調整し、さらにモデル2では教育レベル、PIR、糖尿病歴をモデル1に基づき調整されました。すべての解析は両側検定であり、p値<0.05は統計的に有意とされました。NHANESデータはSASバージョン9.4を用いて統計的に解析されました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

尿路結石を伴う生活習慣のメンデル無作為化解析

図2は、生活習慣要因と尿路結石リスク間のIVW結果のランダム効果を示しています。アルコール摂取頻度(OR = 1.37、95% CI = 1.14–1.66、p = 0.001)は遺伝的に予測される1-SD増加に対して尿路結石リスクの上昇と因果関係があり、税引前所得(OR = 0.31、95% CI = 0.16–0.63、p = 0.001)は結石患者と負の関連を示しました。FDR調整後、結果は堅調でした。補足手法は一貫した一貫した傾向を示しています(補足図2、補足図3、<...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

メンデル無作為化の結果に基づき、収入の増加、新鮮な果物の摂取量、お茶の摂取量、カリウムとビタミンEのレベルが高いことは尿結石のリスクを大幅に減少させます。NHANESのデータによると、睡眠不足、睡眠障害、うつ病、高BMI、炎症促進食(高DII)は腎結石のリスクを高める一方で、HEI-2020、DASH、AMED の健康的な食事パターンはリスクを減らします。

この統合メンデルランダム化(MR)およびNHANESフレームワークの妥当性は、いくつかのプロトコルで定義されたステップに依存します。SNP選択には厳密な凝集(r2=0.01、kb=5,000)と調和が必要で、回文の変異を排除し、弱い楽器バイアスを避けるためにF統計量閾値を10以上に設定します。一般的な問題としては、ビタミンEなどの曝露に対するSNPの利用可能性が低く、p値の閾値(1E-5から1E-7)を緩和する必要があります。この場合は、より厳格な閾値で結果を確認し、F統計量を再計算することを推奨します。MR-PRESSOで検出された水平多...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

謝辞

この研究は浙江省医衛生科学プログラム(2025HY0499; 2025ZR046)および中国国家自然科学基金(82400854)の支援を受けました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
GWAS暴露データベースIEU
OpenGWASプロジェクト		https://gwas.mrcieu.ac.uk/暴露因子に関連する公開遺伝データ
GWASアウトカムデータベースFinnGenhttps://www.finngen.fi/ja腎臓結石に関連する公開遺伝データ
NHANES 2009–2020 人口統計 & 社会経済データセットCDC NHANESDEMO人口統計、社会経済、ライフスタイル変数を含む公開データセット
NHANES 2009–2020 食事摂取CDC NHANES24hリコール食事摂取評価
NHANES 2009–2020 質問票CDC NHANES質問票腎臓結石があるかどうかを説明
R R財団https://www.rproject.org(バージョン 4.2.2 )NHANESおよびメンデリアンデータの分析に使用されるソフトウェア 
SASSAS カンパニーhttp://www.sas.com/(バージョン 9.4)NHANES データの分析に使用されるソフトウェア 

参考文献

  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).

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

タグ

医学第233号第233号空の値号ライフスタイル食事摂取量メンデルランダム化解析NHANES
お問い合わせ
図書館に推薦する

プライバシー

利用規約

ポリシー

著作権 © 2026 MyJoVE Corporation. 無断転載を禁じます。