Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Genetik ve Popülasyon Temelli Bir Çalışmada Yaşam Tarzı ve Diyet Faktörlerinin İdrar Taşı Riski üzerindeki Nedensel Etkileri

104 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71190

⸱

7 Temmuz 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

Bu makalede

Özet

Bu protokol, yaşam tarzı, diyet ve idrar taşları arasındaki bağlantıları araştırmak için Mendel rastgeleleştirme (MR) ve NHANES verilerini kullanmayı amaçlamaktadır.

Özet

Bu çalışma, Mendel randomizasyon (MR) analizini Ulusal Sağlık ve Beslenme Muayenesi Anketi (NHANES) verileriyle birleştirerek yaşam tarzı alışkanlıkları ve beslenme faktörlerinin idrar taşı riskini nasıl etkilediğini değerlendirdi. Enstrümantal değişkenler genom çapında ilişki çalışma veri setlerinden alındı, idrar taşı sonuçları ise FinnGen veritabanından alındı. Birincil MR analizinde ters varyans ağırlıklı yaklaşım kullanıldı ve ek MR yöntemleri bulguların sağlamlığını doğruladı. NHANES verileri, yaşam tarzı özellikleri, beslenme alışkanlıkları ve böbrek taşı oluşumu arasındaki ilişkileri daha da değerlendirdi. MR analizi, daha yüksek vergi öncesi gelirin idrar taşı riskiyle ters ilişkili olduğunu gösterdi. Daha fazla taze meyve ve çay tüketimi, ayrıca potasyum ve E vitamini alımının artması da taş oluşumu olasılığının azalmasıyla ilişkilidir. NHANES analizi, uyku eksikliği, uyku bozuklukları, depresyon ve yüksek vücut kitle indeksini nefrolitioz için önemli risk faktörleri olarak belirlemiştir. Ayrıca, yüksek Diyet İltihabi İndeksi puanlarıyla karakterize edilen pro-inflamatuar diyet kalıpları taş riskini artırırken, HEI-2020, DASH ve aMED diyet kalıplarına bağlılık koruyucu ilişkiler gösterdi. Bu bulgular, idrar taş hastalığının değiştirilebilir diyet ve yaşam tarzı belirleyicileri hakkında daha fazla bilgi sağlar ve önleyici ve tedavi stratejilerinin geliştirilmesini destekleyebilir.

Giriş

İdrar taşlarının küresel görülme oranı artmış ve dünya nüfusunun yaklaşık %10'unu yaşamlarının bir noktasında etkilemiştir; sanayileşmiş ülkelerde daha yüksek yaygınlık oranlarıgözlemlenmiştir 1,2,3. Bu durum, tekrarlayan taş ataklarının teşhisi, tedavisi ve yönetimiyle ilgili maliyetler nedeniyle sağlık sistemlerine önemli bir yük oluşturur. Ayrıca, idrar taşları böbrek kolikleri, hematüriye, idrar yolu enfeksiyonları ve kronik böbrek hastalığı gibi ciddi komplikasyonlara yol açabilir; bu da hastaların yaşam kalitesini etkiler ve morbiditeyiartırır 4,5.

Yüksek yaygınlığı ve önemli sağlık yüküne rağmen, idrar taşlarının patogenezi hâlâ belirsizdir. Güncel araştırmalar, idrar taşlarının oluşumuyla ilişkili çeşitli risk faktörlerini belirlemiştir; bunlar arasında diyet alışkanlıkları, sıvı alımı, obezite, metabolik bozukluklar ve genetikyatkınlıklar 6,7,8,9 bulunmaktadır. Önceki gözlemsel çalışmalar, çeşitli yaşam tarzı davranışlarını veya diyet faktörlerini idrar taşı riskiyle bireysel olarak ilişkilendirmiş olsa da, çoğu bu maruziyetleri tek başına veya genetik karıştırıcı unsurları hesaba katmadan incelemiştir. Bu nedenle, bu risk faktörleri ile idrar taşlarının gelişimi arasındaki nedensel ilişkileri ortaya çıkarmak için sağlam metodolojilere kritik ihtiyaç vardır. Mendel randomizasyonu (MR), genetik varyantları araçsal değişkenler olarak kullanarak maruziyetin bir sonuca nedensel etkisini değerlendiren ve böylece karıştırıcı ve ters nedenselliğiazaltan analitik bir yaklaşımdır. MR uygulayarak, araştırmacılar risk faktörleri ile hastalık sonuçları arasındaki nedensel çıkarımları güçlendirebilir ve böylece hastalık etiyolojisi hakkında daha net bilgiler sunabilirler.

Bu çalışmada, çeşitli risk faktörleri ile idrar taşı gelişme riski arasındaki nedensel ilişkileri araştırmak için MR yaklaşımı kullandık. Ayrıca, bulgularımızı kapsamlı ve ulusal temsilci bir veri seti olan Ulusal Sağlık ve Beslenme Muayene Anketi (NHANES) verileriyle doğrulamaya çalıştık. Genetik epidemiyolojiyi geleneksel epidemiyolojik verilerle entegre ederek, bu çalışma idrar taşı oluşumuna katkıda bulunan faktörlerin daha kesin bir şekilde anlaşılmasını ve önleme ile müdahale için potansiyel hedefleri belirlemeyi amaçladı. Yaşam tarzı ve beslenme faktörlerinin idrar taşı oluşumu riskini nedensel etkiler yarattığını, yani sağlıksız davranışların riski artırdığını, belirli faydalı diyet bileşenlerinin ise riski azalttığını öne sürdük.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Ulusal Sağlık ve Beslenme Sınav Anketi (NHANES) için araştırma protokolleri, Ulusal Sağlık İstatistikleri Merkezi (NCHS) Araştırma Etik İnceleme Kurulu (ERB) tarafından onaylandı. NHANES veri setleri halka açık olduğundan, araştırmacılar kendi kurumsal inceleme kurullarından (IRB) ayrı onay almak zorunda değildir. Bu genom çapında ilişki çalışmasından (GWAS) elde edilen özet istatistikler de kamuya açıktır. Veri deposunun kullanım şartları ve orijinal çalışma araştırmacılarına verilen onaylarla tutarlı olarak, bu ikincil analiz yeni IRB onayı veya ek bireysel bilgilendirilmiş onay gerektirmemiştir. Her katkı sağlayan GWAS çalışması, orijinal yayınında etik denetim ve onay prosedürlerinin detaylarını içeriyordu. Tüm analizler, kurumsal politikalar ve Helsinki Bildirgesi'nin ilkelerine uygun olarak gerçekleştirildi. Tam protokol Şekil 1'de detaylandırılmıştır.

MR tasarımı

İki örneklemli MR, genom genom çapındaki geniş ilişki çalışmalarından (GWAS) elde edilen halka açık veri setinden genetik aletlerin (tek nükleotid polimorfizmleri [SNP]) olarak enstrümantal değişkenler (IV) olarak kullanılmasıyla, maruziyet fenotipi ile sonuç arasındaki nedensel ilişkiyi belirleme yöntemi olarak kabul edilir. Gözlemsel çalışmalarda kalıntı karıştırma ve ters nedenselliğin tipik dezavantajlarını telafi ederek, iki örneklemli MR, maruziyet-sonuç ilişkisinin nedenselliğini çıkarma yeteneğini pekiştirebilir. İyi tasarlanmış bir MR çalışması aşağıdaki üç varsayıma dayandı: (i) önemlilik varsayımı: genetik varyantlar risk faktörleriyle ilişkilidir; (ii) bağımsızlık varsayımı: genetik varyantlar karıştırıcı faktörlerden bağımsızdır; ve (iii) dışlama kısıtlama varsayımı: genetik varyantlar sonuçları yalnızca risk faktörleri11,12 üzerinden etkiler.

Veri kaynağı ve IV seçimi

Bu MR analizi için, IEU openGWAS, GWAS kataloğu ve yayımlanmış GWAS özet düzeyindeki veriler dahil kamuya açık GWAS veritabanları, uygun veri setleri elde etmek amacıyla arandı. Bu nedenle, ek etik onaya gerek yoktu. Maruziyetler iki gruba ayrıldı: (i) yaşam tarzı ve (ii) beslenme faktörleri. Her maruziyet için seçim kriterleri şöyleydi: (1) GWAS, Avrupa kökenli bireylerde yapılarak nüfus tabakalaşmasını en aza indirdi; (2) örneklem büyüklüğü yeterince büyüktü (genellikle >100.000 katılımcı) ve enstrüman değişken seçimi için yeterli istatistiksel gücü sağlayacaktı; (3) GWAS, SNP düzeyinde etki tahminleri, standart hatalar ve p-değerleri dahil olmak üzere özet düzeyinde veriler sağladı; ve (4) fenotip tanımı, ilgi alanımıza maruz kalmamızla tutarlıydı. Aynı maruziyet için birden fazla veri seti mevcut olduğunda, daha büyük örneklem büyüklüğüne sahip veri setini tercihen koruyorduk; çünkü daha büyük örnekler daha hassas etki tahminleri ve enstrümantal değişken olarak kullanılmak üzere genom genelinde anlamlı SNP sayısının daha fazla olmasını sağladı. Örneklem boyutlarının karşılaştırılabilir olduğu durumlarda, potansiyel örneklerin örtüşme yanlılığını önlemek için en titiz fenotip tanımına sahip veri setini veya sonuç GWAS ile örtüşen örnekleri hariç tutan veri setini seçtik.

Başlangıçta, her maruziyette yüksek korelasyona sahip SNP'leri belirlemek için genom genelinde p < 5E-8 anlamlılık eşiği belirledik. Ancak, maruziyet için değerlendirildiğinde belirli potansiyel risk faktörleri için belirlenen sınırlı sayıda SNP nedeniyle, p < 1E-7'den p < 1E-5'e kadar biraz daha yüksek bir kesme noktasını tercih ettik. Bu çalışmada kullanılan maruziyetler hakkında ayrıntılı bilgiler Ek Tablo 1'de verilmiştir. Tüm SNP'ler, sıkı bir küme penceresi altında bağlantı dengesizliğini önlemek için kümelenmiş (r2 = 0.01 ve kb = 5.000). Harmonizasyon, ara allel frekanslarına sahip palindromik SNP'leri elemek için katı modda (eylem=3) gerçekleştirildi. IV'ler ile maruziyet faktörleri arasındaki korelasyonların güçlü yönleri F istatistiği kullanılarak değerlendirildi ve F < 10'lu IV'ler, her olası risk faktörü için genetik aletlerin ilişki güçlerini sağlamak ve zayıf alet yanlılığını önlemek için ortadan kaldırıldı. İdrar taşları için veriler (ncase = 9713, ncontrol = 366.693) FinnGen veritabanından (finngen_R9_N14_CALCUKIDUR) çıkarıldı; bu, 370.000'den fazla Finlandiyalı biyobanka katılımcısını kapsayan büyük bir kamuprojesidir 13. İdrar taşları ICD-10'a göre teşhis edildi.

MR istatistiksel analizi

Enstrümantal varyant seçimi, Mendel rastgeleleştirme analizleri ve veri görselleştirme, öncelikle TwoSampleMR ve MRPRESSO'yu destekleyen paketler kullanılarak R'de gerçekleştirildi. Ters varyans ağırlıklı rastgele etkiler modeli (IVW)14,15, MR-Egger16, ağırlıklımedyan 17, ağırlıklımod 18 ve basit mod19 dahil olmak üzere birden fazla MR yaklaşımı uygulandı. Rastgele etkilerli IVW modeli, yönsel pleiotropi olmadığında her enstrümantal değişken için Wald oranlarının meta-analitik entegrasyonu yoluyla güvenilir nedensel tahminler sağladığı için ana analitik yaklaşım olarak kullanılmıştır. Bulguların tutarlılığı ve sağlamlığı değerlendirilmek için MR-Egger, ağırlıklı median, ağırlıklı mod ve basit mod analizleri de yapıldı.

Cochran'ın Q istatistiği, bireysel SNP'ler arasındaki heterojenliği değerlendirdi. MR tahminlerinin kararlılığı, her bir araçsal değişkenin ardışık olarak çıkarılmasıyla bir dışarı bırak hassasiyet analiziyle daha fazla incelendi. MR-Egger kesici testi ve Mendel Randomizasyon Pleiotropi RESidual Toplamı ve Outlier yöntemi, pleiotropik ve outlier SNP'lerin nedensel çıkarım üzerindeki etkisini değerlendirmiştir. Çoklu testli düzeltme, yanlış keşif oranı ayarlamasıyla Benjamini–Hochberg prosedürü kullanılarak gerçekleştirildi ve 0.0520 ayarlanmış p-değer eşiği istatistiksel anlamlılığı gösterdi. MR analizleri için istatistiksel güç hesaplamaları, https://sb452.shinyapps.io/power/'de bulunan çevrimiçi bir araç kullanılarak gerçekleştirildi. Nedensel ilişkiler, %95 güven aralıklarıyla olasılık oranları olarak bildirildi. Tüm istatistiksel analizler, R İstatistiksel Hesaplama Vakfı tarafından geliştirilen R yazılımı 4.2.2 sürümü kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Gözlemsel çalışma popülasyonu ve tasarımı

Kesitsel çalışma için seçilen 20.797 katılımcı, katmanlı, çok aşamalı olasılık örnekleme tasarımına dayanan ABD sivil kurumsallaşmamış nüfusunun ulusal temsilli bir örnekleminin kesitsel anketi olan NHANES'in 2009–2020 döngüsündendi. Tüm dahil etme ve hariç tutma kriterleri Ek Şekil 1'de gösterilmiştir. Diyet Mülakat ve Böbrek Hastalıkları Anketi'ni dolduran 24.593 katılımcı arasında, yaşam tarzı ve demografik bilgiler gibi eksik veri olanlar hariç tutuldu. Tüm katılımcılar Böbrek Hastalıkları Anketi'ni yanıtladı ve "Hiç böbrek taşı yaşadınız mı?" diye soruldu. Onlara "Evet" cevabı böbrek taşı olarak tanımlandı.

Beslenme deseni puanları

Mülakata bir önceki 24 saatlik dönemde tüketilen gıdalardan elde edilen enerji tüketimi, besin alımı ve ek gıda bileşenleri tahmin etmek için NHANES katılımcılarından kapsamlı diyet alım verileri toplandı. Yüz yüze diyet mülakatları daha fazla doğruluk ve tutarlılık sağladığından, ilk mülakattan elde edilen diyet verileri diyet kalitesini değerlendirmek ve diyet kalitesi endeksleri oluşturmak için kullanılmıştır. Diyet İltihap İndeksi (DII), bireysel beslenme kalıplarının inflamatuar özelliklerini değerlendirmek için geliştirilmiştir; 45 besin bileşeni pro-inflamatuar veya anti-inflamatuarözelliklere sahiptir 21. DII'nin hesaplanması için NHANES'ten yirmi sekiz gıdalık kullanıldı. Daha yüksek pozitif DII puanları daha yüksek pro-inflamatuar kapasiteyle ilişkilendirilirken, daha yüksek negatif DII değerleri daha yüksek anti-enflamatuar kapasiteyle ilişkilendirildi. Sağlıklı Beslenme Endeksi-2020 (HEI-2020), diyet alımı ile yeni 2020–2025 ABD Diyet Rehberleri (DGA) arasındaki uyumu değerlendiren güncellenmiş bir versiyondur ve 13 grup içerir: toplam meyve, bütün meyve, sebze ve baklagiller, tam tahıllar, süt ürünleri, toplam proteinli gıdalar, deniz ürünleri ve bitkisel proteinler, yağ asitleri, rafine tahıllar, sodyum, eklenmiş şekerler ve doymuş yağ tüketimi22, 23. HEI-2020 puanları 0 ile 100 arasında değişirken, daha yüksek puanlar daha sağlıklı beslenmeleri yansıtmaktadır. Hipertansiyonu Durdurmak için Diyet Yaklaşımları (DASH) puanı, toplam yağ, doymuş yağ, protein, lif, kolesterol, kalsiyum, magnezyum, potasyum ve sodyum) dokuz bileşenden oluşur; puanlar 0 ile 9 arasında değişir; yüksek puanlar ise DASH diyet modeline daha fazla bağlılığı gösterir24. Alternatif Akdeniz Diyeti modeli (aMED) dokuz bileşenden oluşur: sebzeler, baklagiller, meyveler, kuruyemişler, tam tahıllar, kırmızı ve işlenmiş etler, balık, alkol ve tek doymamış yağlar ile doymuş yağlarınoranı 25. aMed puanları 0 ile 9 arasında değişirken, daha yüksek puanlar Akdeniz Diyeti modeline daha fazla bağlılık göstermektedir. Yukarıda açıklanan tüm diyet kalıpları skorları "dietaryindex" R paketi kullanılarak hesaplandı.

Yaşam tarzı ve kovaryatlar

Anket verileri, katılımcı demografisi, sağlık durumu ve yaşam tarzı özellikleri hakkında bilgi sağladı; bunlar arasında yaş, cinsiyet, ırk veya etnik köken, eğitim düzeyi, hane geliri, fiziksel aktivite, sigara alışkanlıkları ve alkol tüketimi yer aldı. Irk ve etnik kökenler, Hispanik olmayan Beyaz, Hispanik olmayan Siyah, Meksika kökenli Amerikalı, diğer Hispanik gruplar ve diğer ırksal veya etnik kategorilere ayrıldı. Eğitim başarısı, lise eğitimi ve lise sonrası eğitim olarak gruplandırıldı. Hanehalkı gelir seviyesi, yoksulluk gelir oranı (PIR) ile tanımlandı: düşük (PIR < 1,30), orta (1,30 ≤ PIR < 3,50) ve yüksek (≥ 3,50). Diyabet hastalığı öyküsü kendi raporuna (evet veya hayır) dayanarak alındı. Boş zaman fiziksel aktivitesi (LTPA), egzersizin yoğunluğu ve süresine göre üç kategoriye ayrıldı: orta yoğunluklu egzersiz < 75 dakika; 75–150 dakika; ve 150 dakika ≥ ya da 75 dakika ≥ yoğun aktivite. Hareketsiz davranış, oturaklı süreye göre evet veya hayır (6 saat ≥ ve 6 saat < hayır) olarak sınıflandırıldı. PHQ-9 anket puanı ve depresyona göre ≥ 10 depresyon puanı klinik depresyon eşiği olarak sınıflandırıldı. Sigara içmek, geçmişte toplamda 100'den fazla sigara içmek olarak kategorize edildi. Alkol tüketimi ise hiç içmemek, orta düzeyde içme (erkekler ≤için günde 2 içki, kadınlar için ≤ 1 içki) ve ağır içme (erkekler için günde 2 >içki, kadınlar için > 1 içki) olarak kategorize edildi. Uyku süresi üç kategoriye ayrıldı (< 7, 7–9 ve ≥ 9 saat) ve uyku sorunları kendi kendine rapor vermeye göre evet veya hayır olarak kategorize edildi. Vücut Kitle İndeksi (BMI), zayıf veya normal (< 25 kg/m 2), fazla kilolu (25–30 kg/m 2) veya obez (> 30 kg/m 2) olarak kategorize edildi.

İstatistiksel analiz

Katılımcı özellikleri, genel çalışma popülasyonu için özetlendi ve böbrek taşı durumuna göre daha da kategorize edildi. Sürekli değişkenler standart hatalarla ortalama değerler olarak sunulurken, kategorik ve sıralı değişkenler sıklık ve yüzdeler olarak ifade edildi. NHANES karmaşık, ulusal düzeyde temsil eden bir örnekleme tasarımı kullandığı için, analizler sırasında 12 yıllık örneklem ağırlıkları uygulanmıştır. Diyet kalıpları puanları, yaşam tarzı ve böbrek taşları arasındaki ilişkileri değerlendirmek için lojistik regresyon kullanıldı. Bu durumda, diyet deseni puanları tertillere bölünmüştür. Regresyon modellerinde, Model 1 yaş (ardışık yıllar), cinsiyet (erkek ve kadın) ve ırk (Hispanik olmayan beyaz, Hispanik olmayan siyah, Hispanik vb.) açısından ayarlanmış, ayrıca Model 1'e göre eğitim seviyesi, PIR ve diyabet öyküsü için Model 1'e göre ayarlanmıştır. Tüm analizler iki taraflı testlerdi ve p-değeri < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. NHANES verileri istatistiksel olarak SAS, sürüm 9.4 kullanılarak analiz edildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

İdrar taşlı yaşam tarzlarının Mendel randomizasyon analizi

Şekil 2, yaşam tarzı faktörleri ile idrar taşı riski arasındaki rastgele IVW sonuçlarını göstermektedir. Alkol alım sıklığının (OR = 1,37, %95 GA = 1,14–1,66, p = 0,001) genetik olarak tahmin edilen 1-SD artışlarında idrar taşı riskinin artmasıyla nedensel olarak ilişkili olduğunu, vergi öncesi gelir (OR = 0,31, %95 GA = 0,16–0,63, p = 0,...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Mendel rastgeleleştirme bulgularına göre, daha yüksek gelir, taze meyve tüketimi, çay tüketimi ve daha yüksek potasyum ile vitamin E seviyeleri idrar taşı riskini önemli ölçüde azaltmaktadır. NHANES verilerine göre, yetersiz uyku, uyku bozuklukları, depresyon, yüksek BMI ve pro-inflamatuar diyet (yüksek DII) böbrek taşı riskini artırırken, HEI-2020, DASH ve aMED sağlıklı beslenme kalıpları riski azaltmaktadır.

Bu entegre Mendel randomizasyon (MR) ve NHANES çer...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Teşekkürler

Çalışma, Zhejiang Eyaleti Tıp ve Sağlık Bilimleri Programı (2025HY0499; 2025ZR046) ve Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82400854) tarafından desteklendi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
GWAS maruz kalma veri tabanlarıIEU
OpenGWAS projesi		https://gwas.mrcieu.ac.uk/Maruz kalma faktörlerine ilişkin genetik veriler genel erişim
GWAS sonuç veri tabanlarıFinnGenhttps://www.finngen.fi/enBöbrek taşlarına ilişkin genetik veriler genel erişim
NHANES 2009–2020 Demografik & Sosyoekonomik veri setiCDC NHANESDEMODemografik, sosyoekonomik ve yaşam tarzı değişkenleri içeren genel erişim veri seti
NHANES 2009–2020 Diyet alımıCDC NHANES24h geri hatırlamaDiyet Alım Değerlendirmesi
NHANES 2009–2020 AnketCDC NHANESAnketBöbrek taşınız olup olmadığını belirtin
R R Vakfıhttps://www.rproject.org(sürüm 4.2.2 )NHANES ve mendelian verileri analiz etmek için kullanılan yazılım 
SASSAS şirketihttp://www.sas.com/(sürüm 9.4)NHANES verilerini analiz etmek için kullanılan yazılım 

Kaynaklar

  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).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

TıpSayı 233Sayı 233Boş DeğerSayıYaşam TarzlarıDiyetsel alımMendelyen RandomizasyonNHANES
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.