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Forschende verwenden Umfragen, um Zusammenhänge zwischen den von Menschen verzehrten Lebensmitteln und ihrem Gesundheitszustand zu finden, doch eine aktuelle Studie zeigt, dass dieser Ansatz unzuverlässig ist. Viele Menschen geben ihre aufgenommene Menge zu niedrig an, sodass mehr als die Hälfte der Datenbanken fehlerhaft sein könnte.
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Forschende entwickelten eine Gleichung, mit der sich die Genauigkeit von Ernährungsumfragen anhand einer Technik zur Messung des Energieverbrauchs bewerten lässt. Damit weisen sie darauf hin, dass viele Studien auf fehlerhaften Daten beruhen.
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Ernährungsumfragen sind wenig verlässlich, weil Menschen Schwierigkeiten haben können, sich an verzehrte Lebensmittel zu erinnern oder sie korrekt anzugeben. Einige Forschende argumentieren, dass diese Umfragen aufgegeben werden sollten.
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Die Technik des doppelt markierten Wassers (DLW) ist eine Methode, mit der sich der Energieverbrauch präzise messen lässt, und zeigt bei gemeinsamer Nutzung mit Umfragen, dass Menschen dazu neigen, ihre Aufnahme zu niedrig anzugeben.
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Forschende analysierten mithilfe der DLW-Technik Einträge in den Datenbanken NHANES und NDNS und stellten fest, dass die von vielen Menschen gemeldete Aufnahme unter dem vorhergesagten Bereich lag.
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Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die ernährungsepidemiologische Forschung auf fehlerhaften Daten basiert, was ein Grund dafür sein könnte, dass Ernährungsstudien oft widersprüchliche Ergebnisse liefern.
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Forschende arbeiten daran, neue Methoden zu entwickeln, um die Ernährungsepidemiologie zu verbessern, ohne auf Umfragen angewiesen zu sein. Beispiele sind fotografische Ernährungstagebücher oder Studien mit tragbaren Kameras sowie Bewegungs- und Audiosensoren.
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Derzeit sind diese neuen Methoden noch nicht bereit, in so großem Maßstab wie Umfragen eingesetzt zu werden. Forschende können jedoch Gleichungen verwenden, mit denen sich das Ausmaß falscher Angaben schätzen und in Studien einbeziehen lässt. Sie betonen, dass neue Technologien genutzt werden müssen, um die Ernährungsepidemiologie zu verbessern.
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentar
Untersuchungen von Google AI und SnapCalorie zeigen, dass Menschen zwar überzeugt sind, Mengen von Lebensmitteln visuell einschätzen zu können, in der Praxis aber durchschnittlich um 53 % danebenliegen. Selbst geschulte Fachleute haben eine Fehlerquote von 40 %. Um die Genauigkeit zu erhöhen, sollte man eine Küchenwaage oder Volumenmessgeräte verwenden. Die größten Sorgen der Menschen betreffen Öl, Kochfette und versteckte Zutaten, tatsächlich entstehen die größeren Fehler aber bei der Mengenschätzung. Eine detaillierte Fehleranalyse findet sich im Nutrition5k-Paper
Menschen, die alles nachverfolgen und abmessen, haben Schwierigkeiten mit Soßen oder Garzeiten, dem Nährstoffverlust bei Essensresten, Mahlzeiten, die über mehrere Anläufe gegessen werden, und Ähnlichem. Es war einfach, als man allein lebte und hauptsächlich verpackte Lebensmittel sowie rohes Gemüse aß, wurde aber schwierig bei gemeinsamem Essen und vielfältigen Zutaten
Viele Menschen gehen emotional mit Ressourcen um, und das lässt sich nur schwer mit Logik lösen. Bei Lebensmitteln ist es ähnlich wie bei Finanzen. Das Konzept von Kalorienaufnahme und -verbrauch ist einfach, aber die tatsächliche Umsetzung fällt schwer. Menschen belügen sich selbst, geraten in philosophische Dilemmata und geben oft ihren Gelüsten nach
Es wurde versucht, mit My Fitness Pal Kalorien zu berechnen, aber das erfordert viel Aufwand. Beim Essen außer Haus ist eine genaue Berechnung schwierig. Rechnet man Soßen und Öl mit ein, sinkt die Genauigkeit. Die beste Methode ist, Situationen zu vermeiden, in denen man überhaupt rechnen muss
Menschen sind schlecht darin, irgendetwas zuverlässig zu berichten: Bewegung, Essen, Sexualleben, Körperpflege und so weiter. Dass Wissenschaftler sich vorstellen, es gebe für Experimente eine Population, die präzise Auskunft gibt, ist ein Beispiel für Naivität
Es gibt Wissenschaftler, die beantworten wollen, ob Kaffee, Wein und Schokolade gut für die Gesundheit sind. Dabei gibt es zahllose Störfaktoren sowie genetische Einflüsse, Essenszeiten, Trainingsniveau und mehr. Das ist ein 80/20-Problem: Man sollte die 80 % erledigen und die restlichen 20 % vergessen. Wenn es Körper und Geist gut geht, hat ein gelegentliches Glas Wein oder ein Stück Schokolade wahrscheinlich keinen großen Einfluss
Die meisten Studien hängen nicht von absolut exakten Angaben zum Lebensmittelkonsum ab. Forschungsergebnisse werden in relativen Begriffen dargestellt. Wenn man zum Beispiel prüfen will, ob morgendlicher Kaffeekonsum mit Langlebigkeit zusammenhängt, ist es kein großes Problem, selbst wenn man davon ausgeht, dass alle ihren Nahrungskonsum zu niedrig angeben
Schlafstudien werden in Kliniken durchgeführt und verlassen sich nicht auf Selbstangaben der Patienten. Wenn man genaue Daten will, muss man echte Studien durchführen und die Mahlzeiten direkt bereitstellen
Menschen sind besonders schlecht darin, den Kaloriengehalt von Alkohol zu verstehen. Kohlenhydrate und Protein haben 4 Kalorien pro Gramm, Alkohol 7 Kalorien und Fett 9 Kalorien. Als es einen Trend zu Low-Carb-Lebensmitteln gab, warb Bacardi mit kohlenhydratfreiem Rum, aber alle nicht aromatisierten harten Spirituosen sind kohlenhydratfrei und dennoch kalorienreich
Es ist allgemein bekannt, dass Menschen über die meisten Dinge in Bezug auf sich selbst falsche Angaben machen. Wenn man strenge Forschung erwartet, sollte man Wearables oder smarte Monitore einsetzen