और ग्लोबल बर्डन ऑफ डिजीज, इंजरीज एंड रिस्क फैक्टर स्टडी (GBD) 2019 में रेड मीट के सेवन से होने वाली मौतों के हमारे अनुमानों के बारे में अतिरिक्त राय।
हम उनकी चिंताओं का जवाब देने और कुछ गलतफहमियों को दूर करने के अवसर की सराहना करते हैं।
प्रत्येक चक्र के साथ, हम अपने तरीकों, डेटा, प्रक्रियाओं, पारदर्शिता और अपने अनुमानों के दायरे और विवरण में सुधार करने का प्रयास करते हैं। इन नवाचारों के साथ, हमें अपने अनुमानों को चक्रों के बीच बदलने की उम्मीद करनी चाहिए। ये परिवर्तन आमतौर पर मामूली होते हैं, लेकिन कभी-कभी स्पष्ट हो सकते हैं। हम मानते हैं कि एलन, थोरले और रीक्रॉफ्ट ने त्रुटियों की उपस्थिति को इंगित करने के रूप में इस प्रक्रिया की गलत व्याख्या की है। जैसा कि हमने पहले नोट किया है,
GBD 2017 और GBD 2019 के बीच हुई रेड मीट के सेवन से होने वाली मृत्यु दर के हमारे अनुमानों में बड़ी वृद्धि मुख्य रूप से रेड मीट की खपत के परिणामों के रूप में मृत्यु के अतिरिक्त कारणों (n = 5) को शामिल करने से प्रेरित थी: GBD 2017 में केवल कोलोरेक्टल कैंसर शामिल था और टाइप 2 मधुमेह, जबकि हमने GBD 2019 से जुड़े कारणों की सूची का विस्तार किया, जिसमें स्तन कैंसर और चार हृदय संबंधी परिणाम भी शामिल हैं। इसके अलावा, जैसा कि पहले बताया गया था, जोखिमों के बीच टीएमआरईएल चयन में अधिक स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए सैद्धांतिक न्यूनतम जोखिम जोखिम स्तर (टीएमआरईएल) के अपडेट द्वारा परिवर्तनों को आगे बढ़ाया गया था (हमने जीबीडी 2019 में 87 जोखिम-परिणाम जोड़े पर रिपोर्ट किया था), और हमारे में सुधार के माध्यम से सापेक्ष जोखिम आकलन के तरीके।
इसी तरह, GBD 2021 (प्रक्रिया में) के लिए रेड मीट की खपत के कारण होने वाली मृत्यु दर के हमारे अनुमानों में आगामी सुधार त्रुटियों को ठीक करने का परिणाम नहीं होगा, बल्कि पद्धतिगत सुधारों को लागू करने और नए साक्ष्य और इसके सहायक डेटा को शामिल करने से होगा। विशेष रूप से, हालांकि हम जीबीडी 2019 की तुलना में जीबीडी 2021 में रेड मीट के कारण होने वाली मृत्यु दर के लिए हमारे अनुमानों को कम होने की उम्मीद करते हैं, फिर भी हम उम्मीद करते हैं कि वे जीबीडी 2017 के अनुमानों की तुलना में काफी अधिक होंगे, जैसा कि हमारे प्रारंभिक अनुमानों के लिए है। GBD 2021 रेड मीट की खपत के कारण होने वाली कई लाख मौतों के आदेश पर बनी हुई है।
इस कार्य में किसी दिए गए जोखिम-परिणाम जोड़ी के लिए साक्ष्य की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण शामिल है, जिसे बर्डन ऑफ प्रूफ पद्धति कहा जाता है।
सापेक्ष जोखिम मेटा-रिग्रेशन के लिए एक मजबूत और लचीला ढांचा प्रदान करने के अलावा, दृष्टिकोण सबसे रूढ़िवादी जोखिम वक्र का अनुमान लगाता है जो साक्ष्य के अनुरूप है, अध्ययन के डिजाइन में अंतर के लिए लेखांकन और अनुमानित अनिश्चितता में अध्ययन के बीच किसी भी अस्पष्टीकृत विषमता को शामिल करना। जोखिम वक्र। परिणाम एक स्टार रेटिंग (एक से पांच) है जो किसी दिए गए जोखिम-परिणाम जोड़ी के लिए साक्ष्य की गुणवत्ता को इस तरह से सारांशित करता है कि उपभोक्ता साक्ष्य की गुणवत्ता की व्याख्या कर सकता है।
हमारे निष्कर्षों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है: हमारे पेपर में न तो यह कहा गया है कि “लाल मांस स्वास्थ्य जोखिम नहीं है” और न ही “घटिया शोध के वर्षों की निंदा करता है”। इसके बजाय, रेड मीट के लिए बर्डन ऑफ प्रूफ मेथडोलॉजी को लागू करने में, हमने पाया कि साक्ष्य एक स्टार (इस्केमिक स्ट्रोक और रक्तस्रावी स्ट्रोक) से लेकर दो स्टार (कोलन और रेक्टम कैंसर, स्तन कैंसर, इस्केमिक हृदय रोग और टाइप 2 मधुमेह) तक है। , जिसमें एक-सितारा रेटिंग इंगित करती है कि साक्ष्य की सबसे रूढ़िवादी व्याख्या बिना किसी संबंध की संभावना की अनुमति देती है, और एक दो-सितारा रेटिंग इंगित करती है कि जोखिम में 15% तक की वृद्धि के साथ औसत जोखिम स्तर जुड़ा हुआ है। सबसे रूढ़िवादी व्याख्या के तहत परिणाम।
आम तौर पर, निम्न-स्टार रेटिंग कमजोर प्रभाव आकारों के कुछ संयोजन, अध्ययन के बीच बड़ी विषमता और अध्ययनों की छोटी संख्या को दर्शाती हैं।
जब जोखिम-परिणाम जोड़ी के साक्ष्य में एक-सितारा या दो-सितारा रेटिंग होती है, खासकर अगर कम रेटिंग का परिणाम मुख्य रूप से बड़े अध्ययन के बीच विषमता से होता है (उदाहरण के लिए, कमजोर औसत प्रभाव आकार के विपरीत), तो हमें कम स्थिरता की उम्मीद करनी चाहिए सबूत के समग्र परिदृश्य में और अगर नए सबूत उस एसोसिएशन की हमारी समझ को बदलते हैं तो आश्चर्यचकित नहीं होना चाहिए। यह लाल मांस के मामले में है, जिसमें निम्न-स्टार रेटिंग मुख्य रूप से बड़े अस्पष्टीकृत अध्ययन के बीच विषमता द्वारा संचालित होती है, और इसके परिणामस्वरूप हमें व्यक्तिगत अध्ययनों और यहां तक कि मेटा-विश्लेषणों से परिणामों में कुछ अस्थिरता की उम्मीद करनी चाहिए। महत्वपूर्ण रूप से, एक निम्न-स्टार रेटिंग जरूरी नहीं दर्शाती है कि संबंधित आरोपणीय भार का हमारा सर्वोत्तम अनुमान कम होना चाहिए; इसके बजाय, यह संकेत कर सकता है कि आरोपणीय बोझ के हमारे अनुमानों में व्यापक अनिश्चितता अंतराल होना चाहिए और ये अनुमान नए सबूतों के संचय के साथ संभवतः बदल जाएंगे। रेड मीट की खपत के कारण होने वाले बोझ के अपने अनुमानों के साथ हम ठीक यही देखते हैं और बेहतर परीक्षणों के लिए हमारे आह्वान को रेखांकित करते हैं।
हम अपने सहकर्मी-समीक्षित कार्य की जीवंत वैज्ञानिक बहस और सैद्धांतिक आलोचनाओं की सराहना करते हैं जो वैज्ञानिक अखंडता और सत्य की खोज से प्रेरित हैं।
हम कोई प्रतिस्पर्धी हितों की घोषणा नहीं करते हैं.
संदर्भ
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सबूत अध्ययन का बोझ: जोखिम के साक्ष्य का आकलन करना।
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लाल मांस स्वास्थ्य जोखिम नहीं है। नया अध्ययन वर्षों के घटिया शोध की निंदा करता है।
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