饮食|吃对了不仅能减肥，还能降尿酸？哈佛学者分析3种饮食模式效果
近年来，基于大数据的临床科研备受关注 。什么是“大数据”？重要的临床科研发现一定要基于海量数据吗？
“数据之大，不在于数量之大”
今天笔者就带大家一起来看看，一篇基于235名研究对象的“小样本”临床研究是如何通过严谨的科研设计，一步步验证自己的科学假设的 。
2020年11月，一篇以减肥饮食干预对血尿酸和心血管代谢风险影响为主题的文章刊登于内分泌与代谢领域权威杂志Diabetes Care（IF= 16.019）[1] 。
文章图片
受试者6个月和24个月随访时心血管代谢参数变化情况
竖线代表标准误 。Low-Carb Diet：低碳水化合物饮食；Low-Fat Diet：低脂饮食；Mediterranean Diet：地中海饮食 。eGFR：估计的肾小球滤过率
这些风险因素包括体重、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、血压、空腹血浆胰岛素浓度和eGFR等 。以体重为例，低脂组、地中海饮食组和低碳水组在随访6个月时的体重下降分别为5 kg 、5.1 kg、7.2 kg；在随访24个月时的体重下降数分别为3.1 kg、4.5 kg、5.2 kg 。其他健康指标总体来看都是随访6个月时改善明显，24个月时稍显“反弹”（有的恢复至基线水平，如LDL-C） 。
基线高尿酸血症患者的心血管代谢风险因素指标改善情况类似 。由于既往很多研究已表明，高尿酸血症患者心血管疾病风险更高，即使服用降尿酸药物也未能降低这种风险，因此，这部分人采用合理的饮食干预更为重要 。
本研究的价值
“民以食为天”，而饮食又与健康息息相关，通过合理饮食有望改善健康 。
【饮食|吃对了不仅能减肥，还能降尿酸？哈佛学者分析3种饮食模式效果】因此，关于饮食等生活方式对健康影响的话题一直是医学科学研究的重点和热点 。
本期介绍的研究基于临床试验设计，从不同的饮食干预模式入手，探讨了饮食方式改变可能带来的健康效应，更重要的是体现了实践价值：即某种干预方式理论上的效果很好，但在实际应用时未必能取得好的效果 。保持单一的饮食模式很难，即便个人短时间内能够严格遵循，但长期保持依从性很差 。
该研究发现支持了多样化的饮食干预模式对心血管代谢健康的促进效果，使临床医生和患者都有了更多的选择空间，有利于保持患者依从性和提升实际的健康干预效果 。
本研究的局限性
该研究纳入的受试者性别分布不均衡，男性占大多数（3种饮食模式组均超过85%） 。
值得注意的是，虽然该研究是基于前期临床试验的二次数据分析，但在原始的试验设计中，体重减少才是观察终点，而非该研究中的血尿酸水平和其他心血管代谢危险因素水平 。
因此，严格来说该研究并不属于临床试验，原有试验设计中的考虑因素和样本量计算条件等也未必适用于该研究 。
此外，由于该研究的调查对象招募条件有别于普通人群（主要为超重和肥胖人群，以及有糖尿病、冠心病等基础疾病的人群），因此该研究结论是否可以外推到一般人群，未来还需要更多研究来验证 。
编辑个人感悟
处于大数据时代，我们更需要审慎的态度 。虽然本研究只有235名研究对象，但由于选题有较好的科学价值，并且前期有严谨的科研设计，加上合理的统计分析和结果解读，使得这样一个“小样本”研究能够展现于国际知名学术期刊 。
因此，尽管“大数据”已成为学术界的高频热词，但如果盲目追求数据量，却没有创新和有价值的科学假说，缺乏严谨的科研设计，即使应用再“高大上”的统计分析模型，也只能是“Garbage in, Garbage out” 。
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