Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Причинное влияние образа жизни и диеты на риск мочевыводящих камней в генетическом и популяционном исследовании

104 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71190

⸱

7 июля 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол направлен на использование данных менделевской рандомизации (MR) и NHANES для изучения связей между образом жизни, питанием и камнями в мочевыводящей системе.

Аннотация

В этом исследовании оценивалось, как образ жизни и пищевые факторы влияют на риск мочевыводящих камней, интегрируя менделевский рандомизационный анализ (MR) с данными Национального опроса по здравоохранению и питанию (NHANES). Инструментальные переменные были получены из общегеномных ассоциативных исследований, а результаты анализа мочевыводящих камней — из базы данных FinnGen. Первичный МРТ-анализ использовал метод обратного дисперсионного взвешенного подхода, а дополнительные методы МРТ подтвердили надёжность результатов. Данные NHANES дополнительно оценивали взаимосвязь между характеристиками образа жизни, пищевыми моделями и наличием камней в почках. МРТ-анализ показал, что более высокий доход до налогообложения обратно связан с риском образования камней в мочевыводящей системе. Большее потребление свежих фруктов и чая, а также увеличение количества калия и витамина E также коррелировали с меньшей вероятностью образования камней. Анализ NHANES выявил недосыпание, нарушения сна, депрессию и повышенный индекс массы тела как значимые факторы риска нефролитиаза. Кроме того, провоспалительные диетические модели, характеризующиеся более высокими показателями Диетического воспалительного индекса, увеличивали риск камней, тогда как соблюдение диетических моделей HEI-2020, DASH и aMED демонстрировало защитные ассоциации. Эти результаты дают дополнительное понимание модифицируемых диетических и образ жизни детерминантов заболеваний мочевых камней и могут способствовать разработке профилактических и терапевтических стратегий.

Введение

Глобальная заболеваемость мочевыводящими камнями возросла, затрагивая примерно 10% населения мира в какой-либо момент их жизни, при этом более высокие показатели распространенности наблюдаются в индустриально развитыхстранах 1,2,3. Это состояние создаёт значительную нагрузку на системы здравоохранения из-за затрат на диагностику, лечение и управление повторяющимися эпизодами камней. Кроме того, мочевые камни могут привести к серьёзным осложнениям, включая колики почек, гематурию, инфекции мочевыводящих путей и хронические заболевания почек, что влияет на качество жизни пациентов и увеличиваетзаболеваемость 4,5.

Несмотря на высокую распространённость и значительную нагрузку на здравоохранение, патогенез мочевыводящих камней остаётся неясным. Современные исследования выявили различные факторы риска, связанные с образованием мочевыводящих камней, включая пищевые привычки, потребление жидкости, ожирение, метаболические нарушения и генетическую предрасположенность 6,7,8,9. В то время как предыдущие наблюдательные исследования индивидуально связывали различные образы жизни или диетические факторы с риском камней мочи, большинство изучали эти воздействия изолированно или без учёта генетического смешения. Следовательно, существует критическая необходимость в надёжных методологиях для выявления причинно-следственных связей между этими факторами риска и развитием мочевыводящих камней. Менделевская рандомизация (МР) — это аналитический подход, использующий генетические варианты в качестве инструментальных переменных для оценки причинного влияния воздействия на результат, тем самым смягчая смешивание и обратнуюпричинность 10. Применяя МРТ, исследователи могут укрепить причинно-следственные выводы между факторами риска и исходами заболевания, тем самым предоставляя более чёткое понимание этиологии заболевания.

В этом исследовании мы применили МР-подход для изучения причинно-следственных связей между различными факторами риска и риском развития мочевыводящих камней. Кроме того, мы стремились подтвердить наши выводы, используя данные Национального опроса по вопросам здоровья и питания (NHANES) — комплексного и национально репрезентативного набора данных. Интегрируя генетическую эпидемиологию с традиционными эпидемиологическими данными, это исследование было направлено на более полное понимание факторов, способствующих образованию камней в мочевыводящей системе, и выявление потенциальных целей для профилактики и вмешательства. Мы выдвинули гипотезу, что факторы образа жизни и питания оказывают причинное влияние на риск образования камней в мочевыводящей системе, так что нездоровое поведение увеличивает риск, а определённые полезные компоненты пищи снижают риск.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Протоколы исследований для Национального опроса по здравоохранению и питанию (NHANES) были утверждены Советом по этике исследований (ERB) Национального центра статистики здравоохранения (NCHS). Поскольку наборы данных NHANES стали общедоступными, исследователям не нужно получать отдельное одобрение от собственных институциональных контрольных советов (IRB). Сводные статистические данные этого геномного исследования ассоциаций (GWAS) также доступны для широкой публики. В соответствии с условиями использования хранилища данных и одобрениями, предоставленными первоначальным исследователям, этот вторичный анализ не требовал нового одобрения IRB или дополнительного индивидуального информированного согласия. Каждое вносящее исследование GWAS включало детали этического надзора и процедур согласия в своей первоначальной публикации. Все анализы проводились в соответствии с институциональной политикой и принципами Хельсинкской декларации. Полный протокол описан на рисунке 1.

Конструкция MR

Двухобразцовое МР считается методом выявления причинно-следственной связи между фенотипом воздействия и результатом с помощью генетических инструментов (однонуклеотидные полиморфизмы [SNP]) в качестве инструментальных переменных (IV) из доступного публичного набора данных из исследований ассоциаций по всему геному (GWAS). Компенсируя типичные недостатки остаточного смешивания и обратной причинности в наблюдательных исследованиях, двухвыборный МРТ может укрепить способность выводить причинность связи воздействия и результата. Хорошо спланированное исследование МР основывалось на следующих трёх предположениях: (i) предположение релевантности: генетические варианты связаны с факторами риска; (ii) предположение о независимости: генетические варианты независимы от смешивающих факторов; и (iii) предположение ограничения на исключение: генетические варианты влияют на исходы только через факторыриска 11,12.

Источник данных и выбор IV

Для этого MR-анализа были найдены общедоступные базы данных GWAS, включая IEU openGWAS, каталог GWAS и опубликованные сводные данные GWAS, чтобы получить подходящие наборы данных для воздействия. Поэтому дополнительное этическое одобрение не требовалось. Воздействия были классифицированы на две группы: (i) образ жизни и (ii) диетические факторы. Для каждого контакта критерии отбора были следующими: (1) GWAS проводился на особях европейского происхождения с целью минимизации стратификации популяции; (2) размер выборки был достаточно большим (обычно >100 000 участников) для обеспечения достаточной статистической мощности для выбора переменной по инструментам; (3) GWAS предоставлял сводные данные, включая оценки эффекта на уровне SNP, стандартные ошибки и p-значения; и (4) определение фенотипа соответствовало нашему интересуемому опыту. Когда было доступно несколько наборов данных для одного и того же воздействия, мы предпочтительно сохраняли набор данных с наибольшим размером выборки, поскольку более крупные выборки обеспечивают более точные оценки эффекта и большее количество значимых SNP по всему геному для использования в качестве инструментальных переменных. В случаях, когда размеры выборок были сопоставимы, мы выбирали набор данных с самым строгим определением фенотипа или тот, который исключал перекрывающиеся выборки с исходным GWAS, чтобы избежать возможного смещения пересечения выборок.

Изначально мы установили порог значимости по всему геному p < 5E-8, чтобы выявить сильно коррелированные SNP при каждом воздействии. Однако из-за ограниченного количества SNP, выявленных по определённым потенциальным факторам риска при рассмотрении воздействия, мы выбрали немного более высокий порог — от p < 1E-7 до p < 1E-5. Подробная информация о воздействиях, использованных в данном исследовании, приведена в Дополнительной таблице 1. Все SNP были скоплены, чтобы избежать дисбаланса связи при строгом окне скопления (r2 = 0,01 и kb = 5 000). Гармонизация проводилась в строгом режиме (action=3) для устранения палиндромных SNP с промежуточными аллелевыми частотами. Сильные стороны корреляций между IV и факторами воздействия оценивались с помощью статистики F, а IV с F < 10 исключались для обеспечения ассоциационной силы генетических инструментов для каждого предполагаемого фактора риска и предотвращения слабого смещения инструмента. Данные по мочевыводящим камням (ncase = 9713, ncontrol = 366 693) были извлечены из базы данных FinnGen (finngen_R9_N14_CALCUKIDUR), крупного публичного проекта, охватывающего более 370 000 участников финских биобанков13. Мочевые камни были диагностированы согласно МКБ-10.

Статистический анализ MR

Инструментальный выбор вариантов, менделевский рандомизационный анализ и визуализация данных проводились в R с использованием пакетов, которые в основном поддерживают TwoSampleMR и MRPRESSO. Применялись различные подходы MR, включая модель взвешенных случайных эффектов с обратной дисперсией (IVW)14,15,MR-Egger 16, взвешеннуюмедиану 17, взвешенныйрежим 18 и простой режим19. Модель случайных эффектов IVW использовалась в качестве основного аналитического подхода, поскольку она обеспечивает надёжные причинные оценки посредством мета-аналитической интеграции коэффициентов Вальда для каждой инструментальной переменной при отсутствии направленной плейотропии. Также были проведены анализы MR-Egger, взвешенной медианы, взвешенного режима и простого режима для оценки согласованности и надёжности результатов.

Статистика Q Кокрана оценивала гетерогенность между отдельными SNP. Стабильность оценок МР дополнительно изучалась с помощью анализа чувствительности с исключением одного из них, последовательно удаляя каждую инструментальную переменную. Тест перехвата MR-Эггера и метод менделевской рандомизации плейотропии с остаточной суммой и выбросами оценивали влияние плейотропных и выбросов SNP на причинное вывод. Коррекция с множественным тестированием проводилась с использованием процедуры Бенджамини–Хохберга с корректировкой коэффициента ложного обнаружения, а скорректированный порог p-значения 0,0520 показал статистическую значимость. Статистические расчёты мощности для MR-анализа проводились с помощью онлайн-инструмента, доступного на сайте https://sb452.shinyapps.io/power/. Причинные связи были представлены в виде коэффициентов шансов с соответствующими 95% доверительными интервалами. Все статистические анализы проводились с использованием программы R версии 4.2.2, разработанной R Foundation for Statistical Computing.

Популяция и дизайн наблюдательного исследования

20 797 участников, отобранных для поперечного секционного исследования, были представлены из цикла NHANES 2009–2020 годов — поперечного опроса национально репрезентативной выборки гражданского населения США на основе стратифицированной, многоступенчатой вероятностной выборки. Весь критерий включения и исключения показан на дополнительном рисунке 1. Среди 24 593 участников, заполнивших Диетическое интервью и Анкету по заболеваниям почек, были исключены те, у кого отсутствуют данные, такие как образ жизни и демографические данные. Все участники ответили на анкету о заболеваниях почек и их спросили: «У вас когда-нибудь были камни в почках?» Их спросили: ответ «Да» определялся как камень в почке.

Показатели диетического поведения

У участников NHANES были собраны подробные данные о питании для оценки энергопотребления, потребления питательных веществ и дополнительных компонентов, полученных из продуктов, потребленных в течение 24 часов перед интервью. Поскольку личные диетические интервью обеспечивают большую точность и последовательность, для оценки качества и формирования индексов качества пищи использовались данные из первоначального интервью. Индекс воспалительных питаний (DII) был разработан для оценки воспалительных характеристик отдельных диетических моделей путём включения 45 компонентов питания с провоспалительными или противовоспалительнымисвойствами 21. Для расчёта DII использовалось двадцать восемь продуктов из NHANES. Более высокие положительные показатели DII были связаны с большей провоспалительной способностью, тогда как более высокие отрицательные значения DII — с большей противовоспалительной способностью. Индекс здорового питания-2020 (HEI-2020) — это обновлённая версия, которая оценивает соответствие между потреблением пищи и новыми Диетическими рекомендациями США (DGA) на 2020–2025 годы и включает 13 групп: общий объем фруктов, цельнозерновых фруктов, овощей и бобовых, цельнозерновых продуктов, молочных продуктов, продуктов с общим содержанием белка, морепродуктов и растительных белков, жирных кислот, рафинированных злаков, натрия, добавленных сахаров и потребления насыщенныхжиров 22, 23. Баллы HEI-2020 варьируются от 0 до 100, при этом более высокие показатели отражают более здоровое питание. Балл Diet Approaches to Stop Hypertension (DASH) состоит из девяти компонентов (общий жир, насыщенные жиры, белок, клетчатка, холестерин, кальций, магний, калий и натрий), при этом оценки варьируются от 0 до 9, при этом более высокие показатели указывают на лучшее соблюдение диетического режимаDASH 24. Альтернативная модель средиземноморской диеты (aMED) состоит из девяти компонентов: овощей, бобовых, фруктов, орехов, цельнозерновых продуктов, красного и обработанного мяса, рыбы, алкоголя и соотношения мононенасыщенных и насыщенныхжиров 25. Баллы aMed варьировались от 0 до 9, при этом более высокие показатели указывали на более сильное соблюдение средиземноморской диеты. Все описанные выше показатели диетического поведения были рассчитаны с помощью пакета R «dietaryindex».

Образ жизни и ковариаты

Данные анкеты предоставляли информацию о демографии участников, состоянии здоровья и характеристиках образа жизни, включая возраст, пол, расу или этническую принадлежность, уровень образования, доход домохозяйства, физическую активность, привычки курения и употребление алкоголя. Раса и этническая принадлежность были классифицированы на неиспаноязычных белых, не-латиноамериканцев, мексиканских американцев, другие латиноамериканские группы и другие расовые или этнические категории. Образовательные достижения были сгруппированы на образование ниже среднего школьного образования и образование после окончания средней школы. Уровень дохода домохозяйств определялся по коэффициенту бедности (PIR): низкий (PIR < 1,30), средний (1,30 ≤ PIR < 3,50) и высокий (≥ 3,50). Анамнез диабетического заболевания был получен на основе самооценки (да или нет). Физическая активность в свободное время (LTPA) была разделена на три категории в зависимости от интенсивности и продолжительности упражнений: упражнения средней интенсивности < 75 мин; 75–150 мин; и ≥ 150 минут, или интенсивную активность ≥ 75 минут. Малоподвижное поведение классифицировалось как «да» или «нет» (≥ 6 и < 6 часов) на основе сидячего времени. Балл депрессии ≥ 10 был классифицирован как клинический порог депрессии согласно опроснику PHQ-9 и депрессии. Курение классифицировалось как курение (всего более 100 сигарет в прошлом). Потребление алкоголя классифицировалось как неупотребляющее, умеренное употребление алкоголя (≤ 2 напитка в день для мужчин и ≤ 1 напиток для женщин) и чрезмерное употребление алкоголя (> 2 напитка в день для мужчин и > 1 напиток для женщин). Продолжительность сна была классифицирована на три категории (< 7, 7–9 и ≥ 9 ч), а проблемы со сном классифицировались как «да» или «нет» на основе самоотчётов. Индекс массы тела (ИМТ) был классифицирован как тонкий или нормальный (< 25 кг/м²), избыточный вес (25–30 кг/м²) или ожирение (> 30 кг/м²).

Статистический анализ

Характеристики участников были обобщены для общей исследуемой популяции и далее классифицированы по состоянию камней в почке. Непрерывные переменные представлялись как средние значения со стандартными ошибками, тогда как категориальные и порядковые переменные выражались как частоты и проценты. Поскольку NHANES использует сложный, национально репрезентативный дизайн выборки, во время анализа применялись 12-летние веса выборки. Логистическая регрессия была использована для оценки связей между показателями пищевого поведения, образом жизни и камнями в почках. В этом случае показатели диетического поведения были разделены на тертилы. В регрессионных моделях Модель 1 была скорректирована с учётом возраста (последовательные годы), пола (мужчины и женщины) и расы (белые не испаноязычные, нелатиноамериканцы чернокожие, латиноамериканцы и др.), а также дополнительно скорректировались с учётом уровня образования, PIR и истории диабета в Модели 2 на основе Модели 1. Все анализы были двусторонними тестами, и p-значение < 0,05 считалось статистически значимым. Данные NHANES были статистически проанализированы с использованием SAS, версии 9.4.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Менделевский рандомизационный анализ образа жизни с мочевыводящими камнями

Рисунок 2 показывает результаты случайных эффектов IVW в зависимости от факторов образа жизни и риска появления камней в мочевыводящей системе. Мы обнаружили, что частота употребления алкоголя (OR = 1,37, 95% ДИ = 1,14–1,66, p = 0,001) была причинно связана с повышенным риском появления камней в моче при генетически предсказанном у...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Согласно результатам менделевской рандомизации, более высокий доход, потребление свежих фруктов, употребление чая и более высокий уровень калия и витамина E значительно снижают риск образования мочевых камней. Согласно данным NHANES, недостаток сна, нарушения сна, депрессия, высокий ИМТ и провоспалительная диета (высокий DII) увеличивают риск камней в почках, тогда как здоровые рациональные модели HEI-2020, DASH и aMED снижают риск.

Валидность этой интегрирова...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Ни одного.

Благодарности

Работа была поддержана Программой медицинских и медицинских наук провинции Чжэцзян (2025HY0499; 2025ZR046) и Национальным фондом естественных наук Китая (82400854).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Базы данных по генетическим исследованиям (GWAS) с фокусом на факторы воздействияIEU
OpenGWAS project		https://gwas.mrcieu.ac.uk/Общественно доступные генетические данные, связанные с факторами воздействия
Базы данных по генетическим исследованиям (GWAS) с фокусом на исходFinnGenhttps://www.finngen.fi/enОбщественно доступные генетические данные, связанные с мочевыми камнями
Демографические & социально-экономические данные NHANES 2009–2020CDC NHANESDEMOОбщественно доступный набор данных с демографическими, социально-экономическими и образом жизни переменными
Пищевое потребление NHANES 2009–2020CDC NHANES24ч ретроспективный опросОценка пищевого потребления
Опросник NHANES 2009–2020CDC NHANESОпросникОписание наличия у вас мочевых камней
R R Foundationhttps://www.rproject.org(версия 4.2.2 )Программное обеспечение для анализа данных NHANES и менделевских данных 
SASSAS companyhttp://www.sas.com/(версия 9.4)Программное обеспечение для анализа данных NHANES 

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

МедицинаВыпуск 233Выпуск 233Пустое значениеВыпускОбраз жизниРацион питанияМенделевская рандомизацияNHANES
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.