Az elhízás megbélyegzése és a jo-jo fogyókúra, nem pedig a testtömeg-index áll
Jogi nyilatkozat: Ez az oldal az oldal eredeti fordításának eredeti fordítása. Felhívjuk figyelmét, hogy mivel a fordításokat géppel generálják, nem minden fordítás lesz tökéletes. Ezt a weboldalt és weblapjait angol nyelven kívánják olvasni. A webhely és weboldalainak fordítása részben vagy egészben pontatlan és pontatlan lehet. Ezt a fordítást egy gyakorlat biztosítja.
A közelmúltban a New York Times véleményveszélyében Christy Harrison dietetikus, "intuitív fogyasztói tréner" és író válaszolt egy klinikai munkatársának, aki megkérdőjelezte néhány gondolatát a túlzott túlsúly és más egészségügyi állapotok közötti összefüggésről.
Harrison megjegyezte, hogy bár az egészségügyi szakemberek többségének azt tanították, hogy a magasabb testtömeg-index (BMI) rossz egészségi állapothoz vezet, azt írta: „Sajnos ez csak nem igaz. "
Hozzátette: „Számos olyan kiadásunk van, amelyek a legnépszerűbb B.M.I. De az összefüggés nem bizonyítja az okozati összefüggést, és jelentős kutatások mutatják be, hogy a súly megbélyegzése és a súly újrafeldolgozása magyarázhatja leginkább, ha nem az összes összefüggést, amelyet a nagyobb súlyok és eredmények között tapasztalunk. "
Úgy döntöttünk, hogy megnézzük az általa tett megjegyzést, amely egy nagyobb, gyakran heves vita középpontjában áll, hogy lehetséges-e egyszerre túlsúlyos és egészséges lenni - az a vélemény, amelyet az „egészséges mozgás minden méret ”, amelynek Harrison a része. Mivel az amerikai felnőttek csaknem 72% -a tartja túlsúlyosnak vagy elhízottnak, ez egy támogató kiadás.
Amikor kijöttünk Harrisonba, hogy megtudjuk nyilatkozatának alapját, gyorsan válaszolt, két forrást megemlítve fő forrásként.
Szerinte jobb lehet először a sebességfokozatot váltani, a Nutrition Journal 2011-ben megjelent cikkét, a súlycsökkentő erőfeszítésektől az egészség javításáig más módon, amelyek semlegesek.
Vezető szerzője, Linda Bacon, a University of California-Davis professzora írta: "Egészség minden méretben: A csodálatos igazság a testsúlyodról". A "Fat Acceptance Advocates of.
Ezzel közelíti meg Harrison első megjegyzését: „Bár jól bebizonyosodott, hogy az elhízás számos betegség megnövekedett kockázatával jár, az ok-okozati összefüggések kevésbé megalapozottak. "
A másik cikk, a Journal of Obesity 2014-es darabjaiból, hasonló érveket fogalmaz meg.
Okság, összefüggés, asszociáció: bontsuk le
Van egy régi fűrész, amelyet a legtöbb statisztikus használ: A korreláció nem egyenlő az oksággal.
De mit jelent ez? Használjunk hamis példát: Van, akinek éjszaka sötétedése van. Kiderült, hogy ezek az emberek gumidarabokat ettek. Ergo, összefüggés állhatott fenn a gumidarabok fogyasztása és az éjjellátó problémák között.
Ez azonban nem bizonyít mást, mint például az okozati összefüggést. Korrelációra van szükség, amikor megpróbáljuk meghatározni az okozati összefüggést, de nem bizonyítja azt.
"Az epidemiológiai vizsgálatok soha nem mutatnak ok-okozati összefüggést, csupán összefüggést mutatnak" - mondta Samuel Klein, a St. Louis-i Washingtoni Egyetem Orvostudományi Karának Emberi Táplálkozási Központjának igazgatója.
Az ok megállapításához az epidemiológusoknak több bizonyítékra van szükségük.
A legjobb módszer, amelyet "arany standardnak" tekintenek, ha véletlenszerűen hozzárendeli az embereket az egyik vagy másik csoporthoz - az egyik csoporthoz gumitermelést ad, a másikhoz gumiabroncsot tart. A kutatók ezután figyelemmel kísérik az esetleges különbségeket abban, hogy hány embernél alakulnak ki éjszakai látási problémák.
Okos, de nem mindig lehetséges vagy etikus. Például nem tudtunk véletlenszerűen hozzárendelni néhányat egy csoporthoz, majd túlsúlyossá tenni őket.
Ehelyett a kutatók különböző típusú tanulmányokat alkalmaznak, például ezek összehasonlítják az olyan embercsoportokat, akik már rendelkeznek a jellemző tulajdonsággal - mondjuk, a gumihoz illő étkezés vagy túlsúlyosak - azokkal, akik nem látják, hogy megjelennek-e a konfigurációk.
Módszereket alkalmaznak, hogy megbeszéljék azokat a dolgokat, amelyek befolyásolhatják az eredményeket, mint például az életkor, a nem, a jövedelem szintje, a dohányzás és az egyéb tényezők. Ezután megbecsülhetik, hogy egy asszociációt vagy összefüggést milyen intenzívnek látnak.