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# Ciências da saúde# Medicina cardiovascolare

O Impacto da Classificação dos Alimentos na Saúde

Como categorizar alimentos muda nossa perspectiva sobre os resultados de saúde.

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Índice

Muita gente tá curiosa sobre como os alimentos à base de plantas podem afetar a saúde. Os pesquisadores estudaram as diferenças entre alimentos saudáveis e não saudáveis de origem vegetal pra entender como isso se relaciona com questões como obesidade, doenças cardíacas, diabetes e até câncer. Mas o que conta como "Saudável" ou "Não saudável" pode variar de pessoa pra pessoa e depende de fatores diferentes, como a rapidez com que os alimentos elevam o açúcar no sangue ou que tipo de alimentos as pessoas costumam comer na dieta.

O Desafio de Classificar Alimentos

Os pesquisadores costumam agrupar os alimentos em categorias pra analisar como eles impactam a saúde. Essas categorias podem mudar baseado em diferentes critérios, incluindo o conteúdo de energia dos alimentos ou seus vários ingredientes. O processo de criação dessas categorias geralmente envolve olhar pesquisas anteriores e tomar decisões baseadas em dados. Alguns pesquisadores categorizaram alimentos a partir de pesquisas pra determinar quais são saudáveis e quais são menos saudáveis.

Uma abordagem envolveu usar dados de pesquisas pra classificar os alimentos em grupos de "plantas saudáveis", "plantas menos saudáveis" e alimentos de origem animal. Essa Classificação foi baseada no conhecimento existente sobre como esses alimentos se relacionam com resultados de saúde como diabetes e doenças cardíacas. Usando esse método, os pesquisadores analisaram vários estudos grandes pra encontrar conexões entre esses índices de dieta e resultados de saúde.

O Método de Pontuação

Na abordagem de pontuação, os pesquisadores usaram dados de pesquisas pra descobrir quantas porções de diferentes alimentos as pessoas comem por dia. Eles então agruparam alimentos parecidos (como todos os vegetais) e atribuíram pontuações com base em se os alimentos são considerados saudáveis ou não. Essas pontuações foram combinadas pra formar um índice que mostra quão à base de plantas é a dieta de alguém.

Porém, tem alguns problemas com esse método. Dados auto-relatados podem não mostrar com precisão o que as pessoas realmente comem. Comedores extremos também podem distorcer os resultados, e essa abordagem poderia sugerir erroneamente que uma dieta é mais saudável ou menos saudável do que realmente é.

Mesmo com esses problemas, ainda dá pra ver como agrupar os alimentos de diferentes maneiras afeta a relação entre dietas e resultados de saúde. É importante lembrar que nenhum alimento é totalmente saudável ou não saudável pra todo mundo. Por isso, a forma como categorizamos os alimentos pode impactar bastante as conclusões que tiramos sobre seus efeitos na saúde.

Investigando Agrupamento de Alimentos e Resultados de Saúde

Pra explorar como diferentes maneiras de agrupar alimentos afetam as conexões com resultados de saúde, os pesquisadores abordaram o tema de algumas formas:

  1. Replicação de Trabalhos Anteriores: Eles tentaram repetir estudos anteriores usando um conjunto de dados diferente pra ver se os resultados eram parecidos.

  2. Estudo de Caso das Batatas: As batatas foram destacadas pra examinar especificamente como mudar sua classificação poderia influenciar os resultados sobre saúde.

  3. Impacto de Excluir Grupos de Alimentos: Ao deixar de fora cada uma das doze categorias de alimentos um de cada vez, os pesquisadores estudaram como cada grupo afeta os resultados gerais.

  4. Testando Diferentes Agrupamentos: Atribuindo aleatoriamente grupos de alimentos a categorias saudáveis ou menos saudáveis, eles puderam testar os efeitos dessa classificação nos resultados de saúde.

Eles esperavam que a forma como os alimentos são classificados impactasse significativamente os resultados relacionados a doenças cardíacas.

População do Estudo e Dados

A pesquisa foi baseada em dados de um estudo grande e contínuo envolvendo uma ampla gama de adultos nos Estados Unidos. Os participantes forneceram informações sobre sua saúde, hábitos e dieta através de entrevistas e questionários. Os pesquisadores analisaram de perto como as informações sobre dieta foram coletadas e usaram esses dados pra avaliar como isso impacta doenças cardíacas.

Analisando Resultados de Saúde

Doença cardíaca foi definida no estudo como um ataque cardíaco não fatal ou uma condição cardíaca fatal. Os pesquisadores usaram uma abordagem estruturada pra determinar quem desenvolveu doenças cardíacas durante o estudo e quais fatores podem ter contribuído pra isso.

Os hábitos alimentares de cada participante foram avaliados usando um questionário alimentar detalhado, que incluía uma variedade de itens alimentares. Esses itens foram categorizados com base em pesquisas anteriores pra criar uma estrutura através da qual o estudo pôde analisar padrões alimentares.

O Processo de Classificação

Usando o método de pontuação, os pesquisadores atribuíam cada item alimentar a um grupo específico baseado em suas propriedades de saúde. Eles mantiveram uma correspondência cuidadosa entre os itens alimentares deste estudo e aqueles usados em pesquisas anteriores. Eles até fizeram ajustes pra itens que não eram exatamente iguais, mas que poderiam se encaixar em uma certa categoria.

Re-categorizando Alimentos pra Melhores Insights

Pra investigar mais a fundo, os pesquisadores também analisaram como alterar as categorias de alimentos afeta as associações com doenças cardíacas. Por exemplo, eles analisaram como as batatas, que foram agrupadas como não saudáveis no sistema de pontuação original, poderiam impactar os resultados se colocadas em uma categoria mais saudável.

Ao criar diferentes modelos que categorizavam as batatas de forma diferente, eles tentaram ver se essa mudança levaria a associações mais fortes ou mais fracas com o risco de doenças cardíacas.

Análise Leave-One-Out

Além disso, os pesquisadores realizaram uma análise leave-one-out, onde calcularam os impactos de remover cada grupo de alimentos da análise um de cada vez. Essa abordagem ajudou a medir a importância de cada grupo de alimentos em relação a doenças cardíacas.

Entendendo os Resultados

Depois de analisar os dados, os pesquisadores encontraram vários padrões interessantes. No contexto maior, mover os grupos de alimentos não mudou drasticamente os resultados gerais. No entanto, observaram que pontuações mais altas para grupos de alimentos saudáveis geralmente indicavam menores riscos de doenças cardíacas, enquanto pontuações mais altas para grupos não saudáveis mostravam riscos maiores, especialmente ao olhar de perto as pontuações para diferentes gêneros.

A Abordagem Agnóstica

Os pesquisadores também exploraram como os itens alimentares poderiam ser listados como saudáveis ou não saudáveis sem qualquer viés. Eles testaram todas as combinações possíveis de grupos de alimentos pra determinar como essas mudanças influenciavam os resultados de saúde. Esse método revelou que certos grupos de alimentos poderiam estar ligados a efeitos positivos e negativos na saúde do coração, dependendo de como eram classificados.

Principais Descobertas

A exploração destacou a complexidade das classificações alimentares e como os alimentos podem influenciar a saúde de diferentes maneiras. Cada grupo de alimentos poderia ser visto como benéfico ou prejudicial com base em sua classificação, enfatizando a necessidade de uma consideração cuidadosa na categorização dos alimentos.

Conclusão

No geral, as descobertas deste estudo indicam que a forma como classificamos os alimentos pode alterar significativamente nossa compreensão dos seus impactos na saúde. Os pesquisadores concluíram que o mesmo alimento pode ser visto como saudável e não saudável, dependendo de como os dados são interpretados ou estruturados.

Os resultados ressaltam a importância de estudos dietéticos bem projetados que possam acomodar as complexidades das classificações alimentares. À medida que nosso conhecimento sobre dietas à base de plantas continua a crescer, uma maior clareza em como entendemos e categorizamos os alimentos ajudará a desenvolver melhores diretrizes e recomendações de saúde.

Fonte original

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

Resumo: 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.

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

Última atualização: 2024-06-30 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.29.24309713

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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