Lectura crítica: Meta-Análisis sobre índice glucémico y carga glucémica en la mortalidad

Revista: Clinical Nutrition

Fecha: 18 de Agosto de 2023.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2023.08.014

Autores: Youngyo Kim, Youjin Je

Tipo de Estudio:

Meta-análisis de cohortes prospectivas.

Justificación y resumen del estudio:

El índice glucémico (IG) se define como un porcentaje del valor adecuado de la prueba de tolerancia a la glucosa después de consumir 50 g de carbohidratos, en comparación con un alimento de referencia. En otras palabras, el índice glucémico es un indicador cualitativo de la capacidad de los carbohidratos para elevar los niveles de glucosa en sangre. Según la Organización Internacional de Normalización (ISO) en 2010, los puntos de corte para la clasificación del índice glucémico son altos (índice glucémico ≥70), medios (índice glucémico 56-69) y bajos (índice glucémico ≤55). La carga glucémica (CG) se calcula multiplicando el índice glucémico por el contenido de carbohidratos del alimento. En resumen, la carga glucémica es un indicador que representa no solo la calidad, sino también la cantidad de carbohidratos.

Tanto el índice glucémico como la carga glucémica pueden afectar la calidad de los carbohidratos, junto con la fibra dietética, los granos enteros y las legumbres. Aunque se han realizado numerosos estudios sobre la relación entre la calidad de los carbohidratos y el riesgo de enfermedades crónicas o mortalidad, la atención se ha centrado principalmente en los efectos beneficiosos de la fibra dietética y los granos enteros en la salud. Se ha prestado relativamente menos atención al índice glucémico y la carga glucémica en relación con el riesgo de enfermedades no transmisibles y la mortalidad.

En las últimas décadas, hemos comenzado a cuestionar algunos mantras nutricionales que, como hemos visto anteriormente, provenían del mundo económico, no de la nutrición como disciplina científica. El grado en que hemos incurrido en un paralogismo al recomendar a la gente que se atiborrase de cereales sanos ha empezado a vislumbrarse hace poco, con la explosión de la pandemia de obesidad, diabetes (combinadas en la llamada diabesidad) y el resto de enfermedades no transmisibles.

El índice glucémico y la carga glucémica, que representan la cantidad y calidad de los carbohidratos en la dieta, pueden influir en el riesgo de mortalidad al afectar el riesgo de enfermedades crónicas como el síndrome metabólico, la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. Por lo tanto, es crucial identificar la asociación entre el índice glucémico, la carga glucémica y el riesgo de mortalidad para mejorar la salud pública al reducir el riesgo de muerte prematura.

Los hallazgos de estudios previos sobre la asociación entre el índice glucémico o la carga glucémica y el riesgo de mortalidad no fueron consistentes.

Para explorar el efecto del índice glucémico y la carga glucémica en el riesgo de mortalidad en personas sanas, se llevó a cabo una revisión sistemática y meta-análisis de estudios de cohortes prospectivas en participantes sin enfermedades.

Estamos hablando, por tanto, de cohortes prospectivas en situación de prevención primaria.

Preguntas de eliminación a responder:

Procedemos a responder a las preguntas de eliminación que la RedCASPe nos propone (aquí tienen el link a la plantilla):

1 ¿Se hizo la revisión sobre un tema claramente definido?

Para responder esto mejor, procedemos a intentar descomponer la pregunta de investigación del artículo en términos PICO (Patients/Population, Intervention, Comparison, Outcome(resultado)). Esto, en el caso de las revisisiones sistemáticas, no siempre es fácil, pero intentaremos adaptarnos.

• P: (Estudios de) cohortes prospectivas de bajo riesgo de eventos cardiovasculares con datos sobre IG y/o CG en el seguimiento.
• I: No procede, al ser una revisión sistemática de estudios observacionales, que por definición, carecen de intervención (al menos como variable resultado).
• C: Entre grupos de alto vs. bajo IG y CG.
• O: mortalidad por cualquier causa y mortalidad por causas específicas. No hay variable más dura en Medicina.

Respuesta: Se ha revisado un tema claramente definido en el abstract. Continuamos.

2 ¿Buscaron los autores el tipo de artículos adecuado?

Respuesta: Buscaron cohortes prospectivas que incluyeran el análisis del IG y/o la CG, por lo tanto, sí.

Tras la criba inicial de publicaciones (duplicados, no pasar control de calidad, etc), se quedaron con 15 estudios que abarcaban 527.650 sujetos de estudio.

¿Merece la pena continuar?

Puesto que hemos contestado que sí a las preguntas de eliminación, procedemos a leer una vez el artículo sin considerar las preguntas que siguen. Una vez leído el estudio «a pelo», procedemos a «desempaquetar» las siguientes preguntas. Las preguntas 3 a 5 entran en el detalle de la metodología, mientras que las dos últimas preguntas se centran en los resultados en sí de esta investigación.

3 ¿Crees que estaban incluidos los estudios importantes y pertinentes?

La mayor pega al respecto de este trabajo radica en algunos aspectos de este apartado. Vamos con las subpreguntas:

• Idioma: sólo se buscaron artículos en inglés.
• Bases de datos accedidas: PubMed y ISI Web of Science, que no son todas, pero abarcan la gran mayoría de bases de datos
• Seguimiento de las referencias: no queda claramente especificado.
• Contacto personal con expertos: no queda indicado, ni en el cuerpo del artículo, ni tampoco en el material suplementario.
• Búsqueda de estudios no publicados: no se indicara que se buscaran específicamente.

4 ¿Crees que los autores de la revisión han hecho suficiente esfuerzo para valorar la calidad de los estudios incluidos?

Los autores especifican claramente su estrategia de búsqueda en meta-buscadores y además indican claramente los criterios seguir a la hora de escoger estudios para extracción de datos. Utilizan además una escala objetiva de evaluación de calidad validada (la escala Newcastle-Ottawa, accesible aquí).

5 Si los resultados de los diferentes estudios han sido mezclados para obtener un resultado «combinado», ¿era razonable hacer eso?

En este caso, de nuevo la respuesta favorece a los autores. Integraron los resultados en cuanto a mortalidad por cualquier causa y por causas específicas (muerte cardiovascular, ictus, cáncer) en un meta-análisis agregando los Riesgos Relativos (RRs) de cada estudio de forma apropiada. Esto es lo que constituye la cima cuantitativa de la evidencia científica, ya que permite agregar numéricamente resultados de múltiples estudios (que suelen ser caros de realizar y, en el caso de las cohortes prospectivas, oneroso en tiempo además de en capital). Dado que los autores había realizado una restricción previa en su estrategia de búsqueda a artículos que mostrasen los datos que ellos previamente querían agregar, podemos afirmar que sí era apropiado agregarlos. Los autores utilizan los estadísticos y gráficos apropiados para hacer esta agregación y comparación de RRs de mortalidad.

6 ¿Cuál es el resultado de esta revisión?

Los autores tomaron los IG y CG de los estudios considerados y los dividieron relativamente en «alto», «medio» y «bajo», procediendo a evaluar las variables de interés comparando el grupo de alto IG/CG con el de bajo en cada caso. Se encontró un aumento de la mortalidad por cualquier causa y por ictus cuando se comparó alto IG respecto a bajo IG (10% y 30% de aumento de riesgo, respectivamente). También se encontró un aumento de riesgo de muerte de causa cardiovascular y por ictus comparando cohortes con alta CG respecto a baja CG (18% y 30% de aumento de riesgo para muerte cardiovascular e ictus, respectivamente). En el caso del cáncer, se encontró un aumento de mortalidad en las cohortes de alta CG respecto a las de baja CG, pero solamente para las mujeres.

Todos estos riesgos están debidamente representados tanto en el texto como en tabla, así como en los preceptivos Forest Plots.

7 ¿Cuál es la precisión de este resultado?

Todos los resultados están bien encuadrados en sus respectivos intervalos de confianza y bien representados gráficamente. Para todos los análisis realizados, los autores hicieron un ajuste por heterogenicidad de los estudios, según las prácticas recomendadas por la declaración PRISMA.

Conclusiones:

Sobre el estudio:

Creo que es posible que discutamos las implicaciones de este trabajo en una entrada separada, pero parece claro que consumir alimentos con elevada CG o IG es perjudicial para la salud y puede hacer que aumente el riesgo de muerte por cualquier causa. No se puede mirar hacia otro lado con este tema.

Sobre esta entrada:

Esta ha sido la primera entrada de estas características. Tiene una naturaleza sumamente técnica pero mi intención es acercar las implicaciones de la investigación relevante temas relativos al estilo de vida y las enfermedades no transmisibles a cuantas más personas mejor. No he podido colocar imágenes ni gráficos propios del artículo, ya que el canon que se pide por ello excede con mucho a las posibildades de este blog, pero puede que en el futuro se pueda lograr.

Sobre próximas entradas:

Evidentemente, volveremos sobre el IG y la CG en entradas posteriores, pero en las próximas semanas volveremos a tocar temas literarios, filosóficos y hasta un poco políticos. No todo son carbohidratos… ¡Hasta la próxima!