Калорії в організмі, калорії поза - ожиріння та розрив енергетичного дисбалансу
Хажир Рахмандад, Массачусетський технологічний інститут
Переважаюче уявлення про ожиріння полягає в тому, що якщо ми просто будемо більше працювати і харчуватися трохи краще, то, можливо, тенденція ожиріння затихне через кілька років. Однак ключовим фактором того, як насправді змінити ситуацію, є їжа - кількість з’їдених калорій є найважливішим фактором ожиріння. Але зміна способу харчування людей займе дуже багато часу.
Такі речі, як індивідуальні процедури, меню, доступ до їжі та доступність, а також культурні практики впливають на те, як ми живемо та харчуємось. Усі ці речі можуть вплинути на розрив енергетичного дисбалансу (EIG). EIG - це, по суті, кількість споживаних калорій проти кількості спалених калорій за день. Він контролює швидкість зміни маси тіла і лежить в основі розуміння ожиріння.
Подумайте про EIG, як про педаль газу в машині. Якщо натиснути на педаль, розрив буде позитивним, і тенденції до ожиріння прискоряться. Якщо натиснути на гальмо, тоді розрив стане негативним, і у нас буде менше людей з ожирінням. Нульовий розрив схожий на круїз-контроль із стійким ступенем ожиріння. Наприклад, EIG приблизно 10 калорій на день призводить до збільшення ваги приблизно на один фунт на рік.
Вимірювання розриву енергетичного дисбалансу
В недавньому дослідженні ми з колегами застосували системну динаміку, імітаційний метод для розуміння складних соціально-технічних систем, для оцінки тенденцій EIG в США.
Безпосереднє вимірювання EIG є складним - навіть помилка в 1% при вимірюванні щоденного споживання енергії зробить значення EIG ненадійними. А в типових журналах споживання калорій, які самі повідомляють, основний прямий показник EIG, застосовний до великих груп, має помилки, що перевищують 10%. Насправді кілька попередніх досліджень давали надійні оцінки EIG для великих груп населення. Тож ми розробили метод зворотного проектування тенденцій EIG на основі даних про вагу, так само, як ви можете оцінити швидкість прискорення на основі даних про швидкість автомобіля в різний час. Цей метод відокремлює внесок EIG у профіль маси населення від інших факторів, таких як диференціальні показники смертності від ожиріння.
На основі даних ваги Національного обстеження здоров’я та харчування (NHANES) наше дослідження розглядало зміни в EIG за останні чотири десятиліття у репрезентативних зразках трьох різних груп населення: неіспаномовних білих, афроамериканців та мексиканців. Ми виявили значні відмінності між цими трьома групами населення, а також між статями в кожній групі.