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# Gesundheitswissenschaften# Kardiovaskuläre Medizin

Die Auswirkungen der Lebensmittelsortierung auf die Gesundheit

Wie die Kategorisierung von Lebensmitteln unsere Sicht auf Gesundheitsresultate verändert.

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LebensmittelklassifikatioLebensmittelklassifikationen undGesundheitsrisikenvon Herzkrankheiten auswirken.Lebensmittelgruppen auf die ErgebnisseUntersuchen, wie sich
Inhaltsverzeichnis

Viele Leute interessieren sich dafür, wie pflanzliche Lebensmittel die Gesundheit beeinflussen können. Forscher haben die Unterschiede zwischen gesunden und ungesunden pflanzlichen Lebensmitteln untersucht, um herauszufinden, wie sie mit Themen wie Fettleibigkeit, Herzkrankheiten, Diabetes und sogar Krebs zusammenhängen. Was als „Gesund“ oder „Ungesund“ zählt, kann jedoch von Person zu Person variieren und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie schnell Lebensmittel den Blutzucker ansteigen lassen oder welche Arten von Lebensmitteln Menschen normalerweise in ihrer Ernährung haben.

Die Herausforderung der Lebensmittelklassifizierung

Forscher gruppieren Lebensmittel oft in Kategorien, um zu analysieren, wie sie die Gesundheit beeinflussen. Diese Kategorien können je nach verschiedenen Kriterien, einschliesslich des Energiegehalts der Lebensmittel oder ihrer Zutaten, variieren. Der Prozess der Erstellung dieser Kategorien beinhaltet normalerweise die Betrachtung früherer Studien und Entscheidungen basierend auf Daten. Einige Forscher haben Lebensmittel aus Umfragen kategorisiert, um herauszufinden, welche gesund und welche weniger gesund sind.

Ein Ansatz bestand darin, Umfragedaten zu verwenden, um Lebensmittel in „gesunde“ pflanzliche, „weniger gesunde“ pflanzliche und tierische Gruppen einzuteilen. Diese Klassifizierung basierte auf dem vorhandenen Wissen darüber, wie diese Lebensmittel mit gesundheitlichen Ergebnissen wie Diabetes und Herzkrankheiten zusammenhängen. Mithilfe dieser Methode schauten die Forscher auf mehrere grosse Studien, um Verbindungen zwischen diesen Diätindizes und gesundheitlichen Ergebnissen zu finden.

Die Bewertungsmethode

Bei der Bewertungsmethode verwendeten die Forscher Umfragedaten, um herauszufinden, wie viele Portionen verschiedener Lebensmittel die Leute an einem Tag essen. Dann gruppierten sie ähnliche Lebensmittel zusammen (wie alle Gemüse) und vergaben Punkte basierend darauf, ob die Lebensmittel als gesund oder ungesund gelten. Diese Punkte wurden kombiniert, um einen Index zu bilden, der zeigt, wie pflanzlich die Ernährung einer Person ist.

Es gibt jedoch einige Probleme mit dieser Methode. Selbstberichtete Daten zeigen möglicherweise nicht genau, was die Leute tatsächlich essen. Extreme Esser könnten die Ergebnisse ebenfalls verzerren, und dieser Ansatz könnte fälschlicherweise nahelegen, dass eine Diät gesünder oder ungesünder ist, als sie tatsächlich ist.

Trotz dieser Probleme können wir dennoch untersuchen, wie die Gruppierung von Lebensmitteln auf verschiedene Weise die Beziehung zwischen Diäten und gesundheitlichen Ergebnissen beeinflusst. Es ist wichtig zu beachten, dass kein Lebensmittel für jeden völlig gesund oder ungesund ist. Daher kann die Art und Weise, wie wir Lebensmittel kategorisieren, die Schlussfolgerungen, die wir über ihre gesundheitlichen Auswirkungen ziehen, erheblich beeinflussen.

Untersuchung der Lebensmittelgruppierung und gesundheitlicher Ergebnisse

Um herauszufinden, wie verschiedene Möglichkeiten, Lebensmittel zu gruppieren, die Verbindungen zu gesundheitlichen Ergebnissen beeinflussen, gingen die Forscher folgendermassen vor:

  1. Wiederholung früherer Arbeiten: Sie versuchten, frühere Studien mit einem anderen Datensatz zu wiederholen, um zu sehen, ob sie ähnliche Ergebnisse erhielten.

  2. Fallstudie zu Kartoffeln: Kartoffeln wurden gesondert betrachtet, um spezifisch zu untersuchen, wie sich eine Änderung ihrer Klassifizierung auf die Gesundheitsresultate auswirken könnte.

  3. Auswirkungen des Ausschlusses von Lebensmittelgruppen: Indem sie jede der zwölf Lebensmittelkategorien jeweils wegliessen, erforschten die Forscher, wie jede Gruppe die Gesamtergebnisse beeinflusst.

  4. Testen verschiedener Gruppierungen: Indem sie Lebensmittelgruppen zufällig in gesunde oder weniger gesunde Kategorien einteilten, konnten sie die Auswirkungen dieser Klassifizierung auf die gesundheitlichen Ergebnisse testen.

Sie erwarteten, dass die Klassifizierung der Lebensmittel die Ergebnisse in Bezug auf Herzkrankheiten erheblich beeinflussen würde.

Studienpopulation und Daten

Die Forschung basierte auf Daten aus einer grossen, laufenden Studie mit einer Vielzahl von Erwachsenen in den USA. Die Teilnehmer gaben Informationen über ihre Gesundheit, Gewohnheiten und Ernährung durch Interviews und Fragebögen an. Die Forscher schauten sich genau an, wie die Ernährungsinformationen gesammelt wurden, und verwendeten diese Daten, um zu bewerten, wie sie Herzkrankheiten beeinflussen.

Analyse der gesundheitlichen Ergebnisse

Herzkrankheiten wurden in der Studie als entweder ein nicht tödlicher Herzinfarkt oder eine tödliche Herzkrankheit definiert. Die Forscher verwendeten einen strukturierten Ansatz, um zu bestimmen, wer während der Studie an Herzkrankheiten erkrankte und welche Faktoren dazu beigetragen haben könnten.

Die Ernährungsgewohnheiten jedes Teilnehmers wurden mithilfe eines detaillierten Lebensmittel Fragebogens bewertet, der eine Vielzahl von Lebensmitteln umfasste. Diese Lebensmittel wurden auf Basis früherer Forschungen kategorisiert, um einen Rahmen zu schaffen, durch den die Studie die Ernährungsweisen analysieren konnte.

Der Klassifizierungsprozess

Mit der Bewertungsmethode ordneten die Forscher jedes Lebensmittel einem bestimmten Gruppe basierend auf seinen Gesundheitsmerkmalen zu. Sie sorgten dafür, dass eine sorgfältige Übereinstimmung zwischen den Lebensmitteln in dieser Studie und jenen, die in früheren Forschungen verwendet wurden, aufrechterhalten wurde. Sie machten sogar Anpassungen für Artikel, die nicht genau gleich waren, aber in eine bestimmte Kategorie passen konnten.

Neu Klassifizierung von Lebensmitteln für bessere Einblicke

Um tiefer zu graben, schauten die Forscher auch darauf, wie sich Veränderungen der Lebensmittelkategorien auf die Assoziationen mit Herzkrankheiten auswirken. Zum Beispiel analysierten sie, wie Kartoffeln, die im ursprünglichen Bewertungssystem als ungesund eingestuft wurden, die Ergebnisse beeinflussen könnten, wenn sie in eine gesündere Kategorie eingeordnet werden.

Indem sie verschiedene Modelle erstellten, die Kartoffeln unterschiedlich kategorisierten, wollten sie sehen, ob diese Änderung stärkere oder schwächere Assoziationen mit dem Risiko für Herzkrankheiten hervorbringen würde.

Leave-One-Out-Analyse

Darüber hinaus führten die Forscher eine Leave-One-Out-Analyse durch, bei der sie die Auswirkungen der Entfernung jeder Lebensmittelgruppe aus der Analyse jeweils einzeln berechneten. Dieser Ansatz half ihnen, die Bedeutung jeder Lebensmittelgruppe in Bezug auf Herzkrankheiten zu beurteilen.

Verständnis der Ergebnisse

Nach der Analyse der Daten fanden die Forscher mehrere interessante Muster. Im grösseren Kontext änderte sich die Bewegung von Lebensmittelgruppen nicht drastisch, was die Gesamtergebnisse betraf. Sie beobachteten jedoch, dass höhere Punktzahlen für gesunde Lebensmittelgruppen im Allgemeinen ein geringeres Risiko für Herzkrankheiten anzeigten, während höhere Punktzahlen für ungesunde Gruppen höhere Risiken zeigten, insbesondere wenn man die Punktzahlen für verschiedene Geschlechter genauer betrachtete.

Der agnostische Ansatz

Die Forscher untersuchten auch, wie Lebensmittel entweder als gesund oder ungesund ohne Vorurteile aufgeführt werden könnten. Sie testeten jede mögliche Kombination von Lebensmittelgruppen, um herauszufinden, wie diese Veränderungen die gesundheitlichen Ergebnisse beeinflussten. Diese Methode zeigte, dass bestimmte Lebensmittelgruppen sowohl mit positiven als auch negativen Auswirkungen auf die Herzgesundheit verknüpft sein konnten, je nachdem, wie sie klassifiziert wurden.

Wichtige Ergebnisse

Die Untersuchung hob die Komplexität von Ernährungsklassifikationen hervor und wie Lebensmittel die Gesundheit auf unterschiedliche Weise beeinflussen können. Jede Lebensmittelgruppe konnte basierend auf ihrer Klassifizierung als vorteilhaft oder schädlich angesehen werden, was die Notwendigkeit einer sorgfältigen Betrachtung der Lebensmittelkategorisierung betont.

Fazit

Insgesamt deuten die Ergebnisse dieser Studie darauf hin, dass die Art und Weise, wie wir Lebensmittel klassifizieren, unser Verständnis ihrer gesundheitlichen Auswirkungen erheblich verändern kann. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass dasselbe Lebensmittel sowohl als gesund als auch als ungesund angesehen werden kann, abhängig davon, wie die Daten interpretiert oder strukturiert werden.

Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung gut gestalteter Ernährungsstudien, die die Komplexität von Lebensmittelklassifikationen berücksichtigen können. Während unser Wissen über pflanzliche Diäten weiter wächst, wird eine grössere Klarheit darüber, wie wir Lebensmittel verstehen und kategorisieren, dazu beitragen, bessere Gesundheitsrichtlinien und Empfehlungen zu entwickeln.

Originalquelle

Titel: Guilt by association: Plant-based foods can be incorporated into both healthy and unhealthy plant-based diet indices associated with coronary heart disease

Zusammenfassung: BackgroundOne approach to test for differential associations between plant foods with health uses a scoring approach: foods categorized into animal or healthy plant-based or unhealthy plant-based groups to construct a plant-based diet index (PDI), healthy PDI (hPDI), and unhealthy PDI (uPDI). ObjectiveTo evaluate robustness of associations between diet indices and incident coronary heart disease (CHD) risk when recategorizing food groups in indices. MethodsUsing REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) data, we replicated a published use of the scoring approach. Using Cox proportional hazards regression, we assessed ramifications of the following on associations between diet indices and CHD risk: 1) reconfiguring foods within and among food groups, using potatoes as an example, 2) leave-one-out analysis for each of 12 plant-based food groups, and 3) agnostically redefining each food group as healthy or unhealthy. ResultsOver 153,286 person-years of follow-up, there were 868 cases of CHD. Replication analyses did not reach statistical significance. General patterns of magnitude of hazard ratios (HRs) in replication and reconfiguration models were PDI HRs < hPDI HRs < uPDI HRs for women, and hPDI < PDI < uPDI for men. Five models reconfiguring potatoes resulted in small, varied differences in PDI, hPDI, and uPDI associations. Leave-one-out analyses resulted in greater variation of associations between indices and CHD. In agnostic models, each plant-based food group was classified in indices as healthy and unhealthy with statistically significant beneficial or deleterious associations with CHD. Averaged over 4,096 models, HRs shifts were small when food groups were moved between healthy and unhealthy. ConclusionStatistically significant associations between hPDI, uPDI, and PDI and incident CHD were not replicated. Small perturbations of the scoring approach had varied impacts on HRs. Agnostically constructing diet indices demonstrated the potential for guilt (or benefit) by association: any of the food groups we studied could be categorized with others in an index showing beneficial or deleterious associations.

Autoren: Yasaman Jamshidi-Naeini, Beate Henschel, James M. Shikany, David B. Allison, Andrew W. Brown

Letzte Aktualisierung: 2024-06-30 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.29.24309713

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.29.24309713.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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