Ingestão de zinco e sua associação com o perfil lipídico e glicêmico: dados do NHANES americano 2011-2014

Resumo

Baixos níveis séricos de zinco resultam em alterações nos perfis lipídico e glicêmico, e pesquisadores encontraram melhoras destes perfis após a suplementação de zinco em humanos e em modelos animais. Propomos a análise da ingestão de zinco, bem como dos níveis séricos de zinco, lipídios plasmáticos e glicemia em aproximadamente 4.500 crianças e adultos da Pesquisa Americana Nacional de Saúde e Nutrição 2011/2014 (NHANES) (CDC, Atlanta, EUA). Os objetivos deste estudo retrospectivo transversal são: (a) avaliar a relação entre a ingestão de zinco e os perfis lipídico e glicêmico; (b) investigar o efeito das interações zinco-nutrientes nos perfis lipídico e glicêmico; (c) caracterizar diferentes padrões alimentares com base no teor de zinco associado aos perfis lipídico e glicídico. Os critérios de inclusão serão a idade maior ou igual a 6 anos, em participantes com resultados disponíveis de dados demográficos, laboratoriais e de ingestão de energia e nutrientes de pelo menos 1 dia do questionário alimentar. Serão realizadas correlações de Spearman e correlações parciais entre a ingestão de zinco e variáveis do estudo. Modelos de regressão logística multinomial e regressões lineares múltiplas serão utilizados para melhor explorar as associações entre ingestão de zinco (variável independente) e variáveis dependentes, como perfil lipídico, glicemia e zinco sérico estratificados por idade (6 a 12 anos; 13 a 19 anos; maiores de 19 anos) e sexo (masculino e feminino). Fatores de confusão, como raça, razão pobreza: renda (PIR), uso de TV, computador e videogame, proteína C-reativa, relação fitato: zinco na dieta e ingestão energética, serão ajustados em regressões logísticas multinomiais e regressões lineares múltiplas. A análise de componentes principais e a regressão de postos reduzidos serão usados para gerar diferentes padrões alimentares que podem ou não conter zinco. Um valor de "p" <0,05 será considerado como estatisticamente significativo. O valor de "p" ajustado por Bonferroni será aplicado para comparações múltiplas em modelos de regressão logística. (AU)