- Viele Studien, die Zusammenhänge zwischen Ernährung und Gesundheit untersuchen, stützen sich auf die selbst berichtete Aufnahme der Teilnehmenden, doch eine aktuelle Studie in Nature Food samt Korrektur zeigt erneut die Grenzen der Verlässlichkeit dieser Daten
- Das Forschungsteam erstellte mit mehr als 6000 DLW-Messungen eine Vorhersageformel für den Energieverbrauch und verglich sie mit den berichteten Aufnahmewerten aus großen Ernährungserhebungen wie NHANES und NDNS
- Nach der Korrektur sank die Quote fehlerhafter Angaben in den wichtigsten Datenbanken auf etwa 27 %, doch wie gut Ernährungsfragebögen die tatsächliche Aufnahme abbilden, bleibt umstritten
- Kritiker argumentieren, dass DLW die Energieaufnahme nicht präzise abbildet, während Befürworter meinen, Forschende könnten damit das Ausmaß fehlerhafter Angaben in Datensätzen abschätzen
- Foto-Ernährungstagebücher, Wearable-Kameras, Sensoren und Urin-Biomarker werden erprobt, doch eine skalierbare Methode, die groß angelegte Befragungen ersetzen könnte, gibt es bislang nicht
Das Zuverlässigkeitsproblem selbst berichteter Ernährungsdaten
- Studien, die klären wollen, ob Lebensmittel wie Kaffee, Wein oder Schokolade gut für die Gesundheit sind, suchen oft nach Verbindungen zwischen dem, was Menschen nach eigener Aussage gegessen und getrunken haben, und ihrem späteren Gesundheitszustand
- Die Nature-Food-Studie zeigt, wie fragil dieser Ansatz sein kann
- In der Ernährungsepidemiologie wird die Aufnahme üblicherweise auf folgende Weise erfragt
- Führen eines Ernährungstagebuchs
- Befragungen zur Aufnahme in den vergangenen 24 Stunden, einer Woche oder mehreren Monaten
- Biostatistiker warnen schon lange, dass Menschen ihre Aufnahme falsch erinnern oder ungern offenlegen könnten, was sie tatsächlich gegessen haben
- Einige Forschende schlagen Korrekturverfahren vor, die Teilnehmende ausschließen, die weniger als die zum Überleben notwendige Mindestmenge an Energie angegeben haben, während andere meinen, Ernährungsforschung und Politik sollten sich nicht auf selbst berichtete Ernährungsdaten stützen
Messung des Energieverbrauchs mit DLW
- Als strengere Methode zur Erkennung fehlerhafter Angaben wird die doubly labeled water(DLW) technique eingesetzt
- Bei DLW trinken die Teilnehmenden Wasser, das mit schweren Sauerstoff- und Wasserstoffisotopen markiert ist; anschließend werden diese Elemente über mehrere Tage hinweg in Urinproben gemessen
- Da der Körper beim Verbrennen von Kalorien und der Bildung von Kohlendioxid Sauerstoff verwendet, Wasserstoff jedoch nicht, spiegelt die relative Menge im Urin die verbrauchte Energiemenge wider
- Studien, die DLW zusammen mit Ernährungsfragebögen einsetzen, fanden tendenziell, dass Menschen mehr Energie verbrauchen als sie als Aufnahme angeben
- Das bedeutet entweder, dass die Teilnehmenden tatsächlich weniger gegessen haben, oder wahrscheinlicher, dass sie ihre Aufnahme zu niedrig angegeben haben
- In einer Analyse von mehreren Hundert Personen aus dem britischen National Diet and Nutrition Survey (NDNS) wurde diese Differenz auf etwa 30 % geschätzt
Die Nature-Food-Studie und die Korrektur eines Einheitenfehlers
- Das Forschungsteam der Nature-Food-Studie nutzte mehr als 6000 bestehende DLW-Messwerte von Menschen im Alter von 4 bis 96 Jahren, um eine Vorhersageformel für den Energieverbrauch zu erstellen
- Die Formel schätzt den individuellen Energieverbrauch auf Basis leicht messbarer Merkmale wie Geschlecht, Alter und Körpergewicht
- Das Team wandte die Formel auf Tausende Datensätze aus NHANES und NDNS an, um zu prüfen, ob die berichtete Energieaufnahme im vorhergesagten Bereich lag
- In den ursprünglichen Ergebnissen lagen mehr als 50 % der Erwachsenendatensätze aus NHANES und mehr als 60 % der Datensätze aus NDNS unter dem vorhergesagten Bereich
- Bei Personen, die angaben, mehr Protein zu essen, war die Differenz zwischen Fragebogen und DLW-Messung größer
- Später erklärte eine Korrekturmitteilung von Nature Food, dass das Forschungsteam bei der Anwendung der Vorhersageformel für den Energieverbrauch und dem Vergleich mit den berichteten Aufnahmewerten der Ernährungserhebungen Energieeinheiten falsch verwendet hatte
- Die Ausgabe der Formel erfolgte in Megajoule, doch für den Wert des Gesamtenergieverbrauchs wurde fälschlich ein in Kilojoule angegebener Wert eingesetzt
- Durch diesen Fehler wurde das Ausmaß der Unterberichterstattung überschätzt
- Die korrigierte Quote fehlerhafter Angaben liegt bei etwa 27 %
- Walter Willett sagte, diese Korrektur sei eine „substanziell wichtige Korrektur“ und das neue Ergebnis entspreche dem, was über die Unterberichterstattung der Energieaufnahme bereits bekannt sei
Unterschiedliche Einschätzungen zur Interpretation der Studie
- Mitautor John Speakman ist der Ansicht, dass viele ernährungsepidemiologische Studien Ernährungsfaktoren mit Krankheitsverläufen verknüpfen wollen, die zugrunde liegenden Daten aber äußerst fragwürdig seien
- Er vermutet, dass dieses Problem helfen könnte, widersprüchliche Ergebnisse in der Ernährungsforschung zu erklären, bei denen ein bestimmtes Lebensmittel in einem Monat mit Diabetes oder Krebs in Verbindung gebracht wird und im nächsten nicht mehr
- Samantha Kleinberg hält die Studie für wichtig, weil sich viele Arbeiten auf NHANES-Daten stützen
- Andere Forschende könnten diese Vorhersageformel ebenfalls nutzen, um ihre eigenen Datensätze zu prüfen
- Allerdings weist auch die Arbeit selbst darauf hin, dass die Methode bei Menschen mit ungewöhnlichem Energiebedarf, etwa Sportlern oder Schwangeren, schlecht funktionieren kann und fehlerhafte Angaben nur indirekt erkennt
- Walter Willett bewertet die Studie als „flawed“
- DLW-Messungen bilden die Energieaufnahme nicht präzise ab
- DLW-Werte verändern sich selbst innerhalb derselben Person über die Zeit und reagieren empfindlich auf Ernährungsänderungen und körperliche Aktivität
- Er hält das Problem fehlerhafter Angaben nicht für so gravierend, dass es in gut durchgeführten Studien Zusammenhänge zwischen Ernährung und Krankheit verzerren oder Ernährungspolitik zum Einsturz bringen würde
- Ernährungspolitik beruhe auf einer Vielzahl wissenschaftlicher Belege
- Das U.S. National Center for Health Statistics, das NHANES beaufsichtigt, erklärte, dass Unterberichterstattung in Ernährungserhebungen ein bekanntes Problem sei, NHANES-Daten aber weiterhin „valuable and important“ seien
- Es ergreife Maßnahmen zur Sicherung hochwertiger Daten, etwa gezielte Schulungen für Interviewer der Ernährungserhebungen
- Außerdem stellt es ein Tutorial bereit, in dem Forschende lernen können, wie die Daten analysiert werden
- Lindsay Jaacks meint, Ernährungserhebungen seien weiterhin die besten verfügbaren Daten
- Für Epidemiologen sei DLW nur begrenzt hilfreich, weil es nicht zeigt, was Menschen in ihren Antworten ausgelassen haben
- Man erfährt also nicht, ob ausgelassene Lebensmittel und Getränke ultraverarbeitete Produkte, Obst, Lunchmeat, Joghurt oder gesüßter Milchkaffee waren
- Auch ob Menschen die Menge einzelner Lebensmittel unterschätzt haben, sei ein Feld für künftige Forschung
Neue Messmethoden zur Ergänzung von Befragungen
- Viele Forschende entwickeln Methoden, um die Abhängigkeit der Ernährungsepidemiologie von Befragungen zu verringern oder diese zumindest durch zusätzliche Messungen zu ergänzen
- Das Team von Speakman testet Foto-Ernährungstagebücher, bei denen Teilnehmende jede Mahlzeit fotografieren und Forschende oder Computerprogramme den Inhalt schätzen
- Dieser Ansatz ist ungenau und hängt zudem von der Disziplin der Teilnehmenden ab
- Andere Forschende testen Wearable-Kameras, um die Aufnahme der Teilnehmenden zu verfolgen
- Kleinberg und ihre Kollegen untersuchen den Einsatz von Bewegungs- und Audiosensoren
- Gruppen wie das Team von Gary Frost suchen nach Urin-Biomarkern, die zeigen können, wie viel jemand von bestimmten Lebensmitteln gegessen hat
- Derzeit ist keine dieser Methoden bereit für einen Einsatz in dem Maßstab, den Befragungen erreichen
- Frost meint, Werkzeuge wie diese Vorhersageformel könnten Forschenden dennoch helfen, das Ausmaß fehlerhafter Angaben abzuschätzen und in wissenschaftliche Arbeiten aufzunehmen
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Ich habe bei Google AI und SnapCalorie lange an diesem Bereich geforscht, und es ist interessant, wie sehr Menschen darauf vertrauen, Portionsgrößen nach Augenmaß einschätzen zu können – und wie weit sie tatsächlich danebenliegen.
Laut unserem auf der CVPR vorgestellten Paper liegen Laien im Schnitt um 53 % daneben, selbst geschulte Fachleute noch um etwa 40 %. Wenn höhere Genauigkeit nötig ist, braucht man eine Küchenwaage oder Werkzeuge zur Volumenmessung; Menschen können Portionsgrößen rein visuell nicht gut schätzen.
Oft macht man sich Sorgen über Öl, Kochfett oder versteckte Zutaten, aber für den tatsächlichen Tracking-Fehler fällt die Portionsgröße deutlich stärker ins Gewicht als solche Faktoren. Eine detaillierte Fehlerzerlegung findet sich in unserem veröffentlichten Nutrition5k-Paper.
Für Diabetiker ist Essen außer Haus immer ein Würfelspiel, und das „unterhaltsame“ Feedback des Blutzuckers nach dem Essen erinnert einen ständig daran, dass ein Blick auf den Teller nach Augenmaß völlig nutzlos ist.
Wie sich herausstellte, ist es keine skalierbare und verlässliche Methode, Daten in Forschungsqualität zu sammeln, wenn man Leuten Papier gibt und sie „Grilled-Cheese-Sandwich zum Mittagessen“ aufschreiben lässt.
Zusammen mit dem USDA haben wir außerdem einen Datensatz mit Lebensmittelprotokollen erstellt: https://agdatacommons.nal.usda.gov/articles/dataset/SNAPMe_A...
Danach bekommt man ein viel besseres Gefühl dafür, wie viele Kalorien in den üblichen Mahlzeiten und Snacks stecken.
Der Trick ist, das Verpackungsgewicht zu prüfen und den Inhalt in N gleich große Portionen aufzuteilen. Man legt also zuerst die Ziel-Portionsgröße fest und teilt dann entsprechend auf.
Wenn die Aufgabe lautet: „Miss 1 Unze Butter ab“, liegt man realistisch nicht um 40 % daneben. Einen rechteckigen 1-Pfund-Block Butter wiederholt zu halbieren, geht nämlich sehr präzise. Bei Hähnchen kennt man ebenfalls das Gesamtgewicht von N ähnlich großen Stücken in der gekauften Packung, und weil man eines davon im Ganzen zubereitet hat, weiß man ziemlich gut, wie viel auf dem Teller liegt.
Wenn man zu Hause die meisten Lebensmittel abwiegt und nur bei seltenen Restaurantbesuchen Mengen und Zutaten schätzt, kann man die persönliche Untererfassungsquote schätzen und korrigieren.
Unser Startup BODYSIM.com arbeitet ebenfalls seit Langem an diesem Bereich. Die Gründer führen alle seit über 16 Monaten ein tägliches, auf Küchenwaagen basierendes Lebensmittelprotokoll und gleichen es täglich mit Messungen einer BIA-Waage, Kalorien aus Fitness-Trackern, zweiwöchentlichen Bluttests, monatlichen DEXA-Scans, 3D-Scans und Ähnlichem ab.
Außerdem haben wir ein wissenschaftsbasiertes Strukturmodell für Makronährstoff-Bilanz und Muskelhypertrophie, mit dem wir TDEE, also den gesamten täglichen Energieverbrauch und seine Komponenten, sehr zuverlässig schätzen und tägliche Veränderungen von Fett- und Muskelmasse vorhersagen können. Das ist echte Mathematik und Wissenschaft, sodass man das Modell auch rückwärts laufen lassen kann; dank dieser „Synchronitätsbeschränkungen“ gibt es genug Nebenbedingungen, um bei Restaurantbesuchen nutzerspezifische Untererfassung oder Überessen zu schätzen. Tatsächlich ist es an solchen Tagen besser, gar nichts zu protokollieren – wir können die Lücken ausfüllen. Allerdings braucht man dafür gleichzeitig solche quantifizierten Self-Tracking-Daten, weshalb es offenbar nicht breit genutzt wird.
Bei Leuten, die sagen, sie „tracken und wiegen alles“, frage ich mich, wie sie mit selbst gemachten Saucen, Zutaten mit unterschiedlichen Garzeiten, Nährstoffen in Resten, die mit der Zeit abnehmen, Mengen aus gemeinsam gegessenen Gerichten, aus denen man sich mehrfach bedient, sowie Unterschieden durch Anbaumethode oder Sorte umgehen.
Als ich allein lebte und hauptsächlich verpackte Lebensmittel und wie geklont aussehendes rohes Gemüse aß, mag das einfach gewesen sein. Aber seit ich Mahlzeiten teile, viel mit unverarbeiteten Zutaten ohne Barcode koche und ohne Rezept nach Augenmaß abschmecke, fühlt es sich nicht mehr wirklich passend an.
Eine Unze Olivenöl hat 250 Kilokalorien, eine Unze mageres Protein meist 30–50 Kilokalorien, und eine Unze grünes Gemüse hat praktisch kaum Kalorien.
Deshalb sollte man kalorienreiche Zutaten wie Öl und Miso strikt wiegen, und das gilt auch für die meisten Proteine und Kohlenhydrate. Samen und Tomatensauce haben ebenfalls eine gewisse Kaloriendichte und sollte man eher wiegen, aber mit niedrigerer Priorität.
Senf, Zitronensaft, die meisten zuckerfreien Gewürze, Zwiebeln, Gurken und Petersilie kann man als „gratis“ betrachten, solange man sie nicht in großen Mengen verwendet. Niemand ist wegen Senf, Zitrone, Zwiebeln, Gurken oder Petersilie dick geworden.
Mikronährstoffe wie Vitamine lassen sich in der heimischen Küche praktisch kaum messen; wenn man sich Sorgen macht, kann man Vitamin- und Mineralstoffpräparate nehmen. Makronährstoffe wie Protein, Kohlenhydrate und Fett lassen sich dagegen meist auch bei Resten grob mit Tasse, Löffel und Waage erfassen.
Wenn man gemeinsam gegessene Speisen streng tracken will, ist es einfacher, Protein, Kohlenhydrate, Sauce und Fett getrennt auf einzelne Teller oder Schüsseln zu verteilen und zu kombinieren, statt alles in einem großen Topf zu kochen.
Für viele Menschen hilft das, erlernte Vorstellungen zu überwinden, etwa dass eine Portion groß sein müsse, dass Hunger sofort beseitigt werden müsse oder dass man immer „satt“ sein sollte. Es ist nicht perfekt und für Menschen mit einer Vorgeschichte von Essstörungen nicht zu empfehlen, aber wenn man es ein oder zwei Monate ausprobiert, verändert es wirklich den Blick auf Mahlzeiten und besonders auf Snacks.
Selbst gemachte Saucen zähle ich nicht. Ich mache Saucen einfach, verwende nur wenig davon und strebe auch keinen Körperfettanteil unter 10 % an.
Unterschiede bei der Garzeit zähle ich entweder anhand der rohen Zutaten oder, wenn es in der Tracking-App vorhanden ist, anhand der gegarten Variante. Es muss nicht ultrapräzise sein.
Nährstoffverluste in Resten ignoriere ich. Die Kalorienzahlen selbst sind ohnehin Schätzwerte, und das Ganze ist weniger Wissenschaft als ein psychologisches Spiel, um die grobe Kalorienaufnahme zu steuern.
Bei Essen für mehrere Personen berechne ich, wenn ich es selbst gekocht habe, die Gesamtmenge und schätze dann meinen Anteil. Wenn ein Freund es gekocht hat, kümmere ich mich gar nicht darum und versuche nur, eine „angemessene“ Menge zu essen.
Unterschiede bei Gurkensorten oder Anbaumethoden sind wahrscheinlich ebenfalls weitgehend unwichtig. Nach Gewicht ist eine Gurke eine Gurke; es geht nicht um Perfektion, sondern darum, ein grobes Gefühl für Kalorien zu bekommen.
Man konzentriert sich nicht auf den Tag, sondern auf den Monat, und zählt die Kalorien nicht beim Essen, sondern beim Kaufen. Wenn etwa ein Laib Toastbrot 100 Kalorien pro Scheibe hat und 17 Scheiben enthält, addiert man 1700 zum Kaloriengesamtwert des Monats.
Am Monatsende kann man die insgesamt in diesem Monat gekauften Kalorien durch die Zahl der Tage teilen und so grob die durchschnittlichen täglichen Kalorien ermitteln.
Manche Lebensmittel bleiben bis in den nächsten Monat übrig und verursachen Schwankungen, aber über längere Zeit gleicht sich das aus. Bei kalorienreichen Produkten wird es glatter, wenn man sie logisch aufteilt.
Wenn zum Beispiel ein Glas Mayonnaise, das mehrere Monate hält, 8000 Kalorien hat, muss man nicht alle 8000 im Kaufmonat eintragen, sondern kann 2000 in diesem Monat und jeweils 2000 in den nächsten drei Monaten ansetzen.
In einer Abnehmphase ist es wichtiger, in der Erhaltungsphase weniger.
Das meiste ist ein Schätzspiel und beruht auf der Annahme, dass es sich später im Durchschnitt ausgleicht. Gewürze kann man ignorieren. Selbst 25 Kalorien pro Tag dafür anzusetzen, kann schon zu hoch gegriffen sein.
Öl muss man gewissenhaft wiegen. 9 Kalorien pro Gramm summieren sich schnell.
Wenn man trotzdem 100 Kalorien pro Tag übersieht und laut Protokoll ein Defizit von 500 Kalorien hat, nimmt man immer noch etwa 0,8 Pfund pro Woche ab. Wenn man konsistent ist, kann man die Mengen anpassen und sich an die eigene Protokollierungsmethode herantasten.
Entscheidend ist, anzuerkennen, dass Nährwertangaben variabel sind. Man kann sie nicht perfekt treffen, also muss man die Unvollkommenheit ausgleichen.
Stattdessen würde ich empfehlen, die Portionen von ganzen Gemüsen und Früchten zu zählen und zu versuchen, diese zu maximieren. Um abzunehmen, maximiert man sie also gerade.
Nur diese kleine Lebensmittelkategorie zu tracken ist viel einfacher, und wenn man sie erhöht, entsteht auf natürliche Weise Sättigung, sodass man weniger Süßes isst. Man sollte es aber langsam angehen, denn wenn man die Ernährung über Nacht drastisch umstellt, hasst man den Prozess und gibt auf.
Es ist besser, die Ernährung um weniger als 10 % pro Woche zu verändern und liebgewonnene, schuldbeladene Lebensmittel weiter zu essen, aber zusätzlich gesunde Lebensmittel einzubauen, die man genießen kann. Wenn möglich, isst man sie zuerst vor weniger gesunden Lebensmitteln, damit das Sättigungsgefühl Zeit hat einzusetzen.
Wenn man Pizza isst, kann man zuerst einen Beilagensalat essen oder eine Gemüsepizza wählen. Man muss nicht versuchen, Pizza vollständig zu streichen, bevor man auf dem Weg weiter fortgeschritten ist.
Ohne Stress immer wieder solche kleinen Veränderungen zu suchen, führt langfristig in die richtige Richtung, und der Geschmackssinn passt sich langsam daran an, auch Lebensmittel zu genießen, an die man nicht gewöhnt war.
Viele Menschen haben offenbar eine rein emotionale Beziehung zu Ressourcen, die sich mit Logik kaum durchdringen lässt. Bei Essen und Finanzen ist es ähnlich.
Ich habe jahrelang versucht, meine Frau dazu zu bringen, das wöchentliche Lebensmittelbudget einzuhalten, aber jedes Mal wurde es deutlich überschritten. Es hieß dann etwa: „Dieses Essen brauchten wir“ oder „Das sind Hygieneartikel, die zählen nicht zu Lebensmitteln“, und am Ende gelang es nicht, das Lebensmittelbudget einzuhalten. Die Lösung bestand letztlich darin, sich um einen besser bezahlten Job zu bemühen.
Abnehmen ist dem sehr ähnlich. Kalorienaufnahme → Kalorienverbrauch ist konzeptionell sehr einfach, aber in der Praxis fällt es den meisten schwer. Nicht, weil sie das Konzept nicht verstehen, sondern weil sie an der Umsetzung scheitern. Man täuscht sich selbst, baut philosophische Spitzfindigkeiten auf und gibt meist den eigenen Gelüsten nach. Nahrung zu beschaffen ist einer der grundlegendsten Triebe; es ist also nicht überraschend, dass Menschen Mühe haben, ihn intellektuell zu kontrollieren.
Manche glauben, CICO sei falsch, weil der Stoffwechsel unterschiedlich sei oder weil nicht alle Kalorien gleich seien. Beides stimmt, widerlegt aber die Prämisse nicht. Bei jedem Stoffwechsel und jeder Art von Kalorie führt weniger Kalorienzufuhr weiterhin zu Gewichtsverlust. Es mag unfair wirken, dass manche für dasselbe Ergebnis weniger Aufwand betreiben müssen, aber so ist es tatsächlich in allen Lebensbereichen. Natürlich ist es ebenfalls sehr wichtig, die Qualität der Kalorien zu verbessern, und das sollte man nicht ignorieren, aber auch das widerlegt die Prämisse nicht.
Dinge im Haushalt und in der Speisekammer haben je nach Verbrauch und veränderten Gewohnheiten jeweils seltsame Austauschzyklen, und ein monatlicher Rhythmus macht auch die Planung rund um Preisschwankungen ineffizient.
Ein erreichbares Ziel ist es, die durchschnittlichen monatlichen Lebensmittelausgaben zu senken; der Weg dorthin besteht darin, im Voraus festzulegen, welche Dinge man nicht mehr auf Vorrat hält, welche man durch günstigere Alternativen ersetzt und welche man im Großmarkt kauft.
Es ist schwer, ein Benzinbudget zu senken, wenn die Leute nicht weniger fahren. Wenn die Ehefrau lediglich diejenige ist, die tankt, ist sie nur die Überbringerin. Es kann eine emotionale Reaktion sein, aber man sollte auch in Betracht ziehen, dass das „Biegen der Regeln“ ein Versuch ist, eine unmögliche Anforderung irgendwie praktikabel zu machen. Ob bewusst oder nicht: Die Dinge, die „nicht eingerechnet“ werden, werden vermutlich nicht jeden Monat ersetzt, und ihre Kostenmuster werden unregelmäßig sein.
Selbst abgesehen vom Hungerproblem ist Essen mit allen möglichen Bedeutungen verknüpft, die nichts mit Nährwert zu tun haben, sondern mit sozialpsychologischem Wert.
In meinem eigenen Leben habe ich das wohl stark unterschätzt oder diese Bedeutungen falsch verstanden. Wie es tatsächlich funktioniert, ist viel umfassender und subtiler, als Menschen denken. Das heißt nicht, dass es falsch ist; es ist schwierig, einem plötzlich etwas wegzunehmen, das auf bedeutsame Weise belohnt — besonders dann, wenn man sich dessen nicht bewusst ist.
Wenn Schüler von mangelnder Motivation, langweiligen Übungen, Rückenschmerzen, Repetitive-Strain-Injury oder davon sprechen, ihre Übungsmethode zu ändern, antwortet er nur: „Übungszeit ist gleich Können.“ Als wäre daran irgendetwas schwer zu verstehen.
Alle wissen, dass man Zeit investieren muss, um ein Instrument gut zu beherrschen. Ebenso werden wohl nicht viele Menschen, die abnehmen wollen, die Energieerhaltung bestreiten, die durch Lebensmittelgruppen hindurch wirkt.
Wenn man wirklich rational helfen will, sollte man Methoden verwenden, die funktionieren. Zucker weglassen, Fleisch weglassen, intermittierendes Fasten, Kalorienzählen — was auch immer wirkt. Nicht schüchtern darauf hinweisen, dass jemand letzte Woche keine zehn Stunden geübt hat, ohne zu fragen, warum es nicht geklappt hat.
Wer nur von Aufnahme/Verbrauch spricht, scheint Schwierigkeiten zu haben, dieses einfache Konzept intellektuell zu akzeptieren.
Was man isst, wie es zubereitet wurde und wann man es isst, beeinflusst Hunger, Energie für Bewegung, Widerstand gegen Impulse und den physiologischen Zustand durch Nährstoffaufnahme auf komplexe Weise.
CICO hilft, Probleme beim Gewichtsmanagement im Nachhinein zu erklären, reicht aber nicht aus, um Pläne zu erstellen oder die Lebensqualität auf dem Weg zu Gewichtsmanagement-Zielen aufrechtzuerhalten.
Dieses mentale Modell hilft, Dinge wie das Festhalten und Horten von Ressourcen zu verstehen, obwohl es überall offensichtlich Überschuss gibt.
Kalorien mit MyFitnessPal zu zählen, ist wirklich enorm aufwendig. Wenn man auswärts isst, ist es praktisch vorbei, bestenfalls bleibt eine Schätzung.
Wenn man Saucen und Öl einbezieht, ist es selbst im besten Fall schwer, genau zu sein, und die laufende Pflege ist lästig. Die beste Entscheidung kann sein, Dinge zu meiden, damit man sie gar nicht erst zählen muss.
In Studien würden wohl fast alle irgendwann schlechte Daten eingeben, selbst in bester Absicht.
Man braucht keine spezielle Modediät; schon der Versuch, alles aufzuschreiben, was man isst, bringt einen dazu, innezuhalten und zu denken: „Das muss ich eigentlich nicht essen.“
Zu Hause gebratener Stängelsalat [1]? Zu Hause gedämpfter Marble goby [2]? Keine Chance. Es gibt nur Nährwertangaben für abgepackte Mac and Cheese.
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Celtuce
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Oxyeleotris_marmorata
Wenn man in einem bestimmten Restaurant immer dasselbe isst, kann man anfangs die Kalorien dieser Mahlzeit bestmöglich schätzen und dann, wenn sich das Durchschnittsgewicht nicht in die gewünschte Richtung bewegt, die Zielkalorien anpassen, um zu kalibrieren.
Ich hasste es, die Kalorien von selbst gekochtem Essen zu schätzen, und wusste ohnehin, dass die Schätzung ungenau sein würde.
Wenn ich die genauen Kalorien nicht kenne, schätze ich etwas höher, ungefähr mit dem Faktor 1,2.
Menschen sind schlecht darin, irgendetwas selbst zu berichten. Das gilt für Sport, Essen, Sexualleben und Körperpflege gleichermaßen. Man muss nur Anwälte fragen oder Leute, die anderen Informationen entlocken müssen.
Für jeden, der Menschen nach etwas fragt, sollte das die Grundannahme sein. Wenn Wissenschaftler sich vorstellen, es gebe unter Versuchspersonen eine Gruppe, die genau berichtet, ist das ein Beispiel für die erstaunliche Naivität von Wissenschaftlern.
Davor war menschliche Aussage für viele Phänomene fast die einzige Möglichkeit, Informationen weiterzugeben, und wegen geringer Wiedergabetreue, niedriger Informationsdichte sowie instabiler Interpretation und Reproduktion war ihre Verlässlichkeit bestenfalls begrenzt.
Ein gutes Beispiel ist Albrecht Dürers Holzschnitt eines Nashorns von 1515. Da er auf indirekten Berichten und Skizzen beruhte, sieht er nicht exakt wie das echte Tier aus, aber bestimmte Merkmale wie die Segmentierung des Körpers, das Horn, die Zehen und die Form der Augen sind erstaunlich genau festgehalten. Siehe: <https://en.wikipedia.org/wiki/D%C3%BCrer%27s_Rhinoceros>
Auch analoge Aufzeichnungen konnten manipuliert werden, aber um das sauber hinzubekommen, brauchte es meist Aufwand und Fachwissen, und durch den Vergleich unabhängiger Aufzeichnungen ließen sich Bearbeitungen und Änderungen erkennen.
Mit der digitalen Bildmanipulation nach Photoshop wurde der Beweiswert fotografischer „Belege“ immer schwächer, und durch die Verbreitung von KI und Smartphones werden heute fast alle Standbilder und Videos in irgendeinem Maß verarbeitet. Mit KI lassen sich Standbilder, Videos, Stimmen, Sprache und Hintergrundgeräusche in Echtzeit als plausibel wirkende Fiktionen erzeugen, die Laien wie Experten verwirren können.
Letztlich hat unsere Technik einst eine Lösung für dieses Problem geboten, doch inzwischen kehren wir in den Bereich wenig verlässlicher, erfundener Berichte zurück – selbst wenn Technik vermittelt, und besonders dann.
Ein Bildungssystem kann keinen gesunden Menschenverstand eintrichtern. Die meisten Berufswissenschaftler sind durchschnittlich oder versuchen, in einem manipulierten System zu überleben.
Oder Forscher mit langer Praxiserfahrung wissen das längst, und das Problem liegt eher bei denen, die Forschung für die Öffentlichkeit vereinfachen.
Um zu beantworten, ob Kaffee gut ist oder was mit Wein oder Schokolade ist, gibt es praktisch unendlich viele Störvariablen: Genetik, Essenszeiten, Fitness, sitzender Lebensstil und so weiter.
Es ist eher ein 80/20-Problem; nachdem man die 80 erledigt hat, sollte man die 20 besser vergessen. Eine Antwort bekommt man ohnehin nicht.
Wenn jemand schon sichtbar ungesund aussieht und sich auch nicht gut fühlt, isst er in der Regel wahrscheinlich miserabel. Wenn jemand gut aussieht und sich gut fühlt, wird gelegentlich ein Glas Wein oder ein Stück Schokolade nach dem Abendessen kaum viel ausmachen.
Aber in solchen Studien gibt es mehrere nicht zufällige Auswahlkriterien: Interesse an der Studie, Einhaltung des Studienprotokolls und die Handlung, erneut zu berichten.
Wenn Ernährungswissenschaft ernsthaft werden soll, muss N nicht bei Dutzenden, sondern bei Zehntausenden liegen. Das kostet Geld, aber bei wichtigen Dingen ist das absolut angemessen.
Ich frage mich, ob das für die meisten Studien tatsächlich ein Problem darstellt.
Wenn eine Studie exakte absolute Mengen der Nahrungsaufnahme braucht, wäre es ein Problem, aber die meisten Studien, die mir begegnen, verwenden genau aus diesem Grund relative Formulierungen. Zum Beispiel: Menschen, die mehr X tun als Gleichaltrige, zeigen eine Korrelation mit Y.
Wenn man prüfen will, ob morgendlicher Kaffeekonsum mit Langlebigkeit korreliert, scheint es nicht besonders relevant zu sein, selbst wenn man, wie der Artikel andeutet, glaubt, dass alle ihre Nahrungsaufnahme zu niedrig angeben. Es geht ja um relative Vergleiche.
Natürlich werden solche Ergebnisse dann zu Clickbait-Titeln wie „X ist das Geheimnis der Langlebigkeit!“ verdreht, aber das ist eher ein Problem der populärwissenschaftlichen Berichterstattung als der Ernährungsforschung selbst.
In Wirklichkeit berichten Menschen Dinge, für die sie sich schämen, zu wenig, und das Gegenteil womöglich sogar zu viel. Das ist ein Datenfehler, der viel schwieriger zu korrigieren ist.
Selbst das Beispiel „Morgenkaffee“ kann alles bedeuten, von einer Tasse purem Espresso bis zu einem Starbucks-„Kaffee“ mit über 600 Kalorien, aber die Metastudien-Maschine wirft alles zusammen.
Das ist ähnlich, als würde man sämtliche Reddit-Kommentare in ChatGPT füttern, etwas fragen und dann auf gesellschaftlicher Ebene die eigene Gesundheit auf diese Antwort setzen.
Der Artikel sagte im Grunde, dass alle zu wenig berichten, nicht aber, dass alle im gleichen Maß zu wenig berichten. Und es gibt genügend Gründe, warum das nicht so sein sollte.
Wenn Scham die Ursache ist, werden Menschen, die sich stärker für ihre Essgewohnheiten schämen, stärker unterberichten. Wenn Menschen sich an Mahlzeiten besser erinnern als an Snacks, werden Leute, die viele Snacks essen, stärker unterberichten als solche, die wenige essen. Wenn zusätzliche Portionen leichter vergessen werden als der erste Teller, dann werden Lebensmittel, bei denen man eher zu viel isst, stärker unterberichtet als solche, bei denen das nicht der Fall ist. Bei so vielen systematischen Verzerrungen wäre es eher erstaunlich, anzunehmen, alle würden gleichmäßig zu wenig berichten.
Aber fast nie folgt darauf die schwierigere Arbeit. Deshalb gibt es haufenweise Studien, die in die eine oder andere Richtung Korrelationen zeigen, und ebenso haufenweise Studien, die einander widersprechen. Trotzdem scheinen wir mit diesem Zustand zufrieden zu sein. Der Zustand der Ernährungsforschung ist erbärmlich.
Deshalb geben sie mehr Gemüse an und verschweigen Alkohol oder Tabak oder auch illegale Drogen, die die Studie vielleicht rechtlich der Polizei melden müsste. Jemand, der sich selbst als Vegetarier bezeichnet, berichtet vielleicht nicht über Fleisch, das er gegessen hat, und ein dicker Mensch gibt vielleicht an, das Dessert ausgelassen zu haben.
Genau deshalb werden Schlafstudien in Kliniken durchgeführt und nicht der Selbstauskunft der Patienten überlassen.
Wenn man genaue Daten will, muss man echte Forschung betreiben, und die Forschenden müssen die Essensmengen selbst aufteilen und auch den Zeitplan vorgeben.
Den Teilnehmenden werden alle Mahlzeiten und Snacks bereitgestellt, und manchmal werden sie über Wochen bis Monate hinweg durchgehend überwacht.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39134209/
Natürlich sind solche Studien viel invasiver und teurer als klassische Beobachtungsstudien nach dem Motto „Fragebogen ausfüllen“ und daher eher selten. Trotzdem gibt es sie, und ihre Ergebnisse sind sehr nützlich.
Ein weithin zitiertes Ernährungs-Fragebogeninstrument ist die Nurses' Health Study, die die Grundlage für zahlreiche kurzlebige Ernährungs-Clickbait-Ergebnisse lieferte. Diese fragebogenbasierte Beobachtung wurde verwendet, um zu belegen, dass Fleisch schlecht für den Körper ist, aber auch, dass es gut ist; ebenso, dass künstliche Süßstoffe schlank machen, aber auch, dass sie dick machen. Ein einzelner Fragebogen nach dem Muster „Erinnern Sie sich gelegentlich daran, was Sie in der letzten Zeit gegessen haben“ ist die Wurzel eines enormen Rauschens in der Ernährungswissenschaft.
Meiner Erfahrung nach verstehen Menschen besonders die Kalorien von Alkohol schlecht.
Kohlenhydrate und Proteine haben normalerweise 4 Kalorien pro g, Alkohol 7 Kalorien pro g. Nur Fett ist mit 9 Kalorien pro g noch energiedichter.
In den 2000ern gab es einen großen Low-Carb-Food-Trend, und ich erinnere mich an eine populäre Werbung von Bacardi, die hervorhob, dass ihr Rum keine Kohlenhydrate enthält. Tatsächlich enthalten alle nicht aromatisierten Spirituosen keine Kohlenhydrate und haben trotzdem sehr viele Kalorien, wurden aber Menschen, die auf ihr Gewicht achten, als die klügere Wahl vermarktet.
Das ist ähnlich, als würde man die Kalorien von Holz messen. Weil es gut brennt, hat es viele Kalorien, wird aber nicht besonders gut metabolisiert. Ein Holzscheit hat etwa 400 kcal/100 g.
Ethanol hat eine Energie von 1325 kJ/mol. Wenn die Reaktion jedoch mitten im Stoffwechselweg stoppt, wird nach dem Trinken Essigsäure über den Urin ausgeschieden; deshalb beträgt die aus Alkohol nutzbare Energie deutlich weniger, nämlich nur 215,1 kJ/mol.
https://en.wikipedia.org/wiki/Pharmacology_of_ethanol#Metabo...
Ich dachte, es sei allgemein bekannt, dass Menschen die meisten Dinge über sich selbst nicht gut berichten können.
Wenn man wirklich strenge Forschung betreiben will, muss sie objektiv sein; das ist also ein gutes Argument für Wearables oder andere smarte Monitore.