Просто запомните эту фразу. И не читайте дальше. Исследования ведь не могут ошибаться.
Недавно в The Lancet была опубликована огромная статья о связи количества потребляемых углеводов и смертности. В статье рассматривались результаты проспективного когортного исследования и метаанализ нескольких когортных исследований. Подобные исследования часто привлекают к себе огромное внимание, когда как рандомизированные исследования более высокого качества почти никогда никому неинтересны. В результате такой шумихи (см. изобр. ниже), я не могу не рассмотреть данное исследование.
Мне бы хотелось сделать краткий обзор методов когортного исследования, к каким выводам пришли, а затем обсудить результаты.
Что изучалось и кем?
В статье рассматривалось проспективное когортное исследование «The Atherosclerosis Risk in Communities» (ARIC), в котором изучались факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний у жителей городов четырех штатов США: (Форсайт, штат Северная Каролина; Джэксон, штат Миссисипи; пригород Миннеаполиса, штат Миннесота и Вашингтон, штат Мэриленд).
Когортное исследование ARIC
Люди в возрасте 45-64 лет приняли участие в исследовании в период с 1987 по 1989 год. Всего было шесть встреч для фиксирования результатов. Информация о питании была собрана при 1 и 3 встречах с помощью анкеты о частоте приема пищи (далее-ЧПП), в которой было 61 наименование продуктов питания.
Если вы не знаете, что такое анкетирование о частоте приема пищи, то вам повезло, вот копия! Есть еще неплохое видео о ЧПП.
Вальтер Уиллетт (один из авторов исследования и человек, сделавший огромный вклад в понятие ЧПП) был одним из главных защитников использования в анкетировании ЧПП и постоянно утверждал, что она является проверенным показателем.
Тем не менее большинство исследователей в сфере питания склоняются к идее о том, что степень возможности причинно-следственного анализа при выявлении факторов эффективности ЧПП слишком низкая и что следует найти более объективные методы определения того, что люди ели, а не полагаться на их память. Вот выдержка из недавней статьи под названием «Controversy and Debate:
«Здесь мы приводим эмпирические и теоретические данные, которые выявляют ошибочность и псевдонаучность данных методов, основанных на человеческой памяти (далее - МОП). Во-первых, использование МОП основано на двух взаимосвязанных логических ошибках: категориальной ошибке и реификации. Во-вторых, человеческая память и воспоминания не являются надёжными, когда дело касается сбора научных данных. В-третьих, в стандартных эпидемиологических исследованиях погрешности измерения, связанные с личностной оценкой данных, являются псевдонаучными, потому что невозможно установить, употреблял ли на самом деле участник эксперимента данную еду и напитки.
В-четвертых, информация о нутриентах и энергетической ценности продуктов (то есть псевдо-количественная оценка качественных / анекдотических данных) недопустима и нарушает основополагающие принципы теории измерения. В-пятых, косвенные показатели, полученные с помощью псевдо-квантификации, физиологически неправдоподобны (то есть это бесполезные числа) и слабо связаны с фактическим потреблением питательных веществ. Наконец, исследователи породили дискурс о влиянии на здоровье сахара, соли, жира и холестерина, не имея этому доказательств и данных десятилетий исследований».
В любом случае, вернемся к исследованию. Данные о питании собирали во время 1 и 3 встречи с помощью анкеты о ЧПП, которая использовалась для расчета среднего потребления углеводов.
Основным, на что смотрели исследователи, была смертность от любых причин, и эта информация была собрана с помощью телефонных звонков, выписок из больниц и Национального индекса смертности.
Поскольку исследование не включало в себя рандомизацию (случайную выборку, случайное распределение и т. д.), некоторые характеристики у групп различаются, а это уже влияет на различия в показателях смертности. Исследователи оценили некоторые из этих ковариатов (включая возраст, пол, расу, энергетические затраты, образование, выполняемые упражнения, уровень дохода, курение и диабет) и сделали статистические корректировки в своих моделях.
Проблема заключается в том, что всегда есть много ковариатов и несколько способов корректировки, что приводит к небольшим отклонениям в силе эффекта.
Я обсуждал это в предыдущем посте. Некоторые исследователи предположили, что вместо того, чтобы создать одну или две статистические модели (как это было сделано в этом исследовании), следует сообщать обо всех возможных моделях (с различными комбинациями ковариатов) или сообщать об «усреднённых» возможных моделях (этого не делается в данном исследовании).
Вернемся к исследованию. Исследователи ARIC исключили людей, у которых был диабет, сердечные заболевания или тех, кто пережил инсульт перед третьим посещением (из-за потенциального изменения образа жизни). Люди, которые употребляли слишком малое число калорий (<600), или те, кто ел слишком много (> 4200 ккал), также были исключены.
Исследователи вычислили вероятность смерти для каждой возрастной группы в зависимости от потребления углеводов. (> 65%, 55-65%, 50-55%, 40-50%, 30-40% и <30%). Эти вероятности сравнивались с вероятностью смерти в контрольной группе, которая получала 50-55% калорий из углеводов, то есть у контрольной группы было «умеренное потребление».
Каковы выводы?
Питание участников
Среднее потребление углеводов составляло 48,9%. Те, кто был в самом низком квантиле потребления углеводов (<30%), были чаще всего молодыми мужчинами, любой расы, кроме негроидной, выпускниками колледжей, имели высокий ИМТ (индекс массы тела), мало занимались в свободное время, курили и имели диабет. Это некоторые из ковариаций, которые исследователи внесли в статистику.
Среднее потребление углеводов
Среднее потребление калорий, полученных из жиров и белков животного происхождения, было выше, чем полученных из жиров и белков растительного происхождения во всех углеводных квантилях.
Группа, которая потребляла наименьшее количество углеводов, потребляла большое количество жиров и белков животного происхождения, а также потребляла малое количество клетчатки, фруктов, овощей и растительных жиров.
Также было сообщено:
«Диета с низким содержанием углеводов подразумевала большее количество порций еды в день, чем диета с большим содержанием углеводов, включавшая в себя говядину, свинину и баранину в качестве основного блюда или гарнира, курицу с кожей, курицу без кожи и сыр. Растительная диета с низким содержанием углеводов подразумевала большее количество порций орехов, арахисового масла, черного или цельнозернового хлеба, шоколада и белого хлеба, чем диета с высоким содержанием углеводов».
Уровни смертности в исследовании ARIC
Группа, потреблявшая наименьшее количество углеводов, имела самый высокий риск смерти. Позвольте мне рассмотреть это чуть подробнее.
3 026 человек получали 50-55% своей дневной нормы калорий из углеводов. Из этих 3 026 человек умерло 1 162 (38,4%). Они были референтной группой, поэтому соотношение рисков у них (риск за определенный период), равно 1.
В группе, которая потребляла малое количество углеводов (<30%), было 315 участников, из которых умерло 163 (51,7%). Соотношение рисков у этой группы составляло 1,58 с поправкой на возраст, расу и пол. Когда были внесены поправки на возраст, расу, пол, энергетические затраты, диабет, курение, физическую активность, уровень дохода и образование, коэффициент снизился до 1,37.
Это означает, что в группе, которая потребляла наименьшее количество углеводов, с учетом множества поправок, был 37%-ный риск смертности.
Важно также учесть, что группа, которая потребляла <30% углеводов, имела наименьшее количество участников в сравнении с остальными группами. В этой группе было только 315 человек, а в таких случаях возможны неточности. Мы наблюдаем это на примере интервалов доверия. Интервал доверия и соотношение рисков составляли 1,37 (1,16-1,63).
Если сравнить данные показания с группой, которая получала 30-40% своей дневной нормы калорий из углеводов (2224 участника), мы можем наблюдать более точные показатели: 1,21 (1,11-1,32). Однако присутствует и общая тенденция. Группа из 714 участников, потреблявшая большое количество углеводов (> 65%), имела соотношение рисков и интервал доверия равный 1,16 (1,02-1,33). Таким образом, риск смертности был на 16% выше.
Продолжительность жизни
Авторы также подсчитали среднюю продолжительность жизни, в зависимости от количества потребляемых углеводов. У 50-летнего мужчины, который получал меньше 30% своей дневной нормы калорий из углеводов, авторы прогнозировали продолжительность жизни в 29,1 года, а у 50-летнего мужчины, который получал 50-55% дневной нормы калорий из углеводов, ожидаемая продолжительность жизни составляла 33,1 года.
Метаанализ
Авторы также объединили результаты нескольких проспективных когортных исследований и обнаружили, что по сравнению с диетой, в которой содержание углеводов было умеренным, диета с низким содержанием углеводов ассоциировалась с 20%-ным увеличением смертности (соотношение рисков 1,20, 95% ИД 1,09, 1,32). По сравнению с диетой с умеренным потреблением углеводов, диета с высоким содержанием углеводов была связана с 23%-ным увеличением смертности.
Некоторые мысли по теме
Авторы изложили свои точки зрения относительно того, что может быть причиной различий в коэффициентах смертности:
«Есть несколько возможных объяснений результатам исследования. Низкоуглеводные диеты имеют тенденцию приводить к меньшему потреблению овощей, фруктов и зерновых и к увеличению потребления животного белка, а это, в свою очередь, связано с более высокой смертностью, что и наблюдалось в когортном исследовании ARIC. Вполне вероятно, что в низкоуглеводной и сбалансированной диете задействовано разное количество биоактивных компонентов, таких как аминокислоты, жирные кислоты, волокна, фитохимические вещества, гем-железо, витамины и минералы. Предполагается, что долгосрочная низкоуглеводная диета с низким содержанием растительных и животных белков и жиров приводит к воспалительным процессам, биологическому старению и окислительному стрессу.
С другой стороны, существует и высокоуглеводная диета, которая является нормой для азиатских и наименее развитых стран. Такая диета, как правило, отличается высоким содержанием рафинированных углеводов (белый рис); Такое питание возможно из-за плохого качества пищи и приводит к излишней хронической гликемической нагрузке, что отрицательно сказывается на метаболизме. (Исследование PURE)»
Можно ли обвинить во всем макронутриенты? Полагаю, что нет. Это не то, в чем хотели разобраться исследователи. Предполагается лишь то, что люди, которые придерживались низкоуглеводной диеты, едва ли употребляли растительную пищу, в то время как те, кто придерживался высокоуглеводной диеты, потребляли больше рафинированных углеводов. Хотя заключение авторов представляется мне вполне разумным, я все же не поддерживаю использование анкетирования с ЧПП, так как я считаю, что существует слишком большая вероятность допустить ошибку в измерениях и отсутствует возможность рассмотрения всех возможных моделей (были ли результаты анализов пересмотрены?), к тому же, зачем объединять результаты исследований, которые несопоставимы? Это исследование интересно, хотя я считаю, что нужно уделять больше внимания качеству пищи и ее влиянию на наше здоровье.
Перевод: Татьяна Архарова.
Автор: Zad.