Calorii in, calorii in afara - obezitatea si decalajul de dezechilibru energetic
Hazhir Rahmandad, Institutul de Tehnologie din Massachusetts
Noțiunea dominantă despre obezitate este că, dacă ne străduim mai mult și mâncăm puțin mai bine, atunci tendința obezității va dispărea în câțiva ani. Cu toate acestea, cheia pentru a face cu adevărat o diferență este mâncarea - numărul de calorii pe care le consumăm este cel mai important factor în obezitate. Dar schimbarea modului în care oamenii mănâncă va dura foarte mult.
Lucruri precum rutinele individuale, meniurile, accesul și accesibilitatea la alimente și practicile culturale influențează modul în care trăim și mâncăm. Toate aceste lucruri pot influența decalajul de dezechilibru energetic (EIG). EIG este în esență câte calorii consumați comparativ cu câte calorii ardeți într-o zi. Controlează viteza schimbării masei corporale și se află în centrul înțelegerii obezității.
Gândiți-vă la EIG ca la o pedală de gaz într-o mașină. Dacă apeși pedala, decalajul este pozitiv și tendințele obezității se accelerează. Dacă apăsați frâna, decalajul devine negativ și am avea mai puțini oameni obezi. Un decalaj zero este ca un control al vitezei de croazieră cu o prevalență constantă a obezității. De exemplu, un EIG de aproximativ 10 calorii pe zi duce la creșterea în greutate de aproximativ o lire sterline pe an.
Măsurarea decalajului de dezechilibru energetic
Într-un studiu recent, eu și colegii mei am aplicat dinamica sistemului, o metodă de simulare pentru înțelegerea sistemelor socio-tehnice complexe, pentru a estima tendințele EIG din SUA.
Măsurarea EIG direct este complexă - chiar și o eroare de 1% la măsurarea aportului zilnic de energie ar face valorile EIG nesigure. Și în jurnalele tipice de auto-raportare a aportului de calorii, principala măsură directă EIG aplicabilă grupurilor mari, au erori mai mari de 10%. De fapt, puține studii anterioare au furnizat estimări EIG fiabile pentru populațiile mari. Așadar, am dezvoltat o metodă de inginerie inversă a tendințelor EIG bazată pe date privind greutatea, la fel cum puteți estima ratele de accelerație din datele privind viteza unei mașini în momente diferite. Această metodă separă contribuția EIG la profilul ponderal al populației de alți factori, cum ar fi ratele diferențiale de mortalitate datorate obezității.
Pe baza datelor privind greutatea din Studiul Național de Examinare a Sănătății și Nutriției (NHANES), cercetarea noastră a analizat schimbările din EIG în ultimele patru decenii în eșantioane reprezentative din trei grupuri diferite de populație: albi non-hispanici, afro-americani și mexican-americani . Am găsit diferențe semnificative între aceste trei grupuri de populație, precum și între sexe în cadrul fiecărui grup.