Az üdítőital-fogyasztás hatása a táplálkozásra és az egészségre: szisztematikus áttekintés és metaanalízis

Lenny R. Vartanian

A szerzők a New Haven-i Yale Egyetem Pszichológiai Tanszékén vannak, Conn.

Marlene B. Schwartz

A szerzők a New Haven-i Yale Egyetem Pszichológiai Tanszékén vannak, Conn.

Kelly D. Brownell

A szerzők a New Haven-i Yale Egyetem Pszichológiai Tanszékén vannak, Conn.

Absztrakt

88 vizsgálat metaanalízisében megvizsgáltuk az üdítőital-fogyasztás és a táplálkozás, valamint az egészségügyi eredmények közötti összefüggést. Megtaláltuk az üdítőital-bevitel egyértelmű összefüggéseit a megnövekedett energiafogyasztással és a testtömeggel. Az üdítőital-fogyasztás a tej, a kalcium és más tápanyagok alacsonyabb bevitelével és számos orvosi probléma (pl. Cukorbetegség) fokozott kockázatával is társult.

A vizsgálat megtervezése jelentősen befolyásolta az eredményeket: nagyobb hatásméreteket figyeltek meg erősebb módszerekkel végzett vizsgálatokban (longitudinális és kísérleti, illetve keresztmetszeti vizsgálatok). Számos egyéb tényező is mérsékelte a hatás méretét (pl. Nem, életkor, ital típusa). Végül az élelmiszeripar által finanszírozott tanulmányok lényegesen kisebb hatásokról számoltak be, mint az ipar által nem finanszírozott tanulmányok. A rendelkezésre álló tudomány határozottan támogatja a lakosság üdítőital-fogyasztásának csökkentésére vonatkozó ajánlásokat.

Az üdítőital-fogyasztás jól látható és vitatott közegészségügyi és közpolitikai kérdéssé vált. Az üdítőitalokat sokan az elhízás és az ezzel összefüggő egészségügyi problémák egyik fő hozzájárulójának tekintik, ezért célul tűzték ki őket az elhízás növekvő előfordulásának visszaszorítására, különösen a gyermekek körében. Nagy-Britanniában és Franciaországban megtiltották az üdítőitalokat az iskolákban, az Egyesült Államokban pedig akkora iskolarendszerek, mint Los Angeles, Philadelphia és Miami, betiltották vagy szigorúan korlátozták az üdítőitalok értékesítését. Számos amerikai állam fontolgatta az üdítőitalok értékesítésének országos szintű betiltását vagy korlátozását az iskolákban, Kaliforniában pedig 2005-ben elfogadta ezt a jogszabályt. Kulcsfontosságú kérdés, hogy a rendelkezésre álló tudomány ismeretében indokoltak-e az üdítőital-fogyasztás csökkentésére tett intézkedések, és hogy az üdítőitalok fogyasztásának csökkenése a közegészség javát szolgálná.

A kérdés nem új. 1942-ben az Amerikai Orvosi Szövetség kifejezetten megemlítette az üdítőitalokat a hozzáadott cukor bevitelének korlátozására vonatkozó határozott ajánlásában.1 Abban az időben a szénsavas üdítők éves termelése az Egyesült Államokban 90 8 oz (240 ml) adag volt fejenként; 2000-re ez a szám több mint 600 adagra nőtt.2 Az eltelt évek során vita alakult ki számos alapvető aggály miatt: vajon ezek az italok túlfogyasztást eredményeznek-e; kiszorítják-e más ételeket és italokat, és ezáltal tápanyagokat; hozzájárulnak-e olyan betegségekhez, mint az elhízás és a cukorbetegség; és hogy az üdítőital-marketing gyakorlatok a gyermekek kereskedelmi kizsákmányolását jelentik-e.3 - 5

Az Egyesült Államokban működő ipari kereskedelmi szövetség (az American Beverage Association, korábban a Nemzeti Üdítőital Szövetség) számos kulcsfontosságú ponttal vitatja a táplálkozással kapcsolatos aggályokat: (1) az üdítőital-fogyasztást és a negatív egészségügyi eredményeket összekapcsoló tudomány hibás vagy elégtelen, (2) az üdítőitalok jó folyadékpótlási források, (3) az üdítőitalok értékesítése az iskolákban a szükséges finanszírozás biztosításával segíti az oktatást, (4) a testmozgás fontosabb, mint az ételbevitel, és (5) igazságtalan az üdítőitalok „felvétele”. mert az elhízásnak számos oka van, és nincsenek „jó” vagy „rossz” ételek. Hasonló álláspontot képviselnek más kereskedelmi szövetségek is, például a Brit Üdítőitalok Szövetsége és az Ausztrál Italgyártási Tanács.

Az üdítőital-értékesítésre összpontosító jogalkotási és jogi megbeszélések gyakran politikai és filozófiai alapon zajlanak, kevés figyelmet fordítva a meglévő tudományra. Céljaink voltak a rendelkezésre álló tudomány áttekintése, a különféle módszerek alkalmazását magában foglaló tanulmányok megvizsgálása és annak megvizsgálása, hogy az üdítőital-fogyasztás összefügg-e a megnövekedett energiafogyasztással, a megnövekedett testtömeggel, a tápanyagok kiszorításával és a krónikus betegségek fokozott kockázatával.

MÓD

A cukorral édesített italok hatásainak kutatására összpontosítottunk; a diétát és a mesterségesen édesített italokat csak bizonyos esetekben jegyezzük fel összehasonlítás céljából. Számítógépes keresést folytattunk a MEDLINE és a PsycINFO segítségével az „üdítőital”, „szóda” és „édesített ital” kulcsszavakkal. Olyan cikkeket azonosítottunk, amelyek értékelték az üdítőital-fogyasztás összefüggését 4 elsődleges eredménnyel (energiafogyasztás, testtömeg, tejbevitel és kalciumbevitel) és 2 másodlagos eredménnyel (táplálkozás és egészség). További cikkeket azonosítottunk az egyes cikkek referencia szakaszai és a Web of Science adatbázis keresésével. Végül felvettük a kapcsolatot az egyes mellékelt cikkek szerzőivel, még egy publikálatlan vagy sajtóban megjelent munka iránti kérelemmel, és arra kértük az összes szerzőt, hogy továbbítsák kérésünket más kutatóknak, akiknek releváns munkájuk lehet. Kereséseink összesen 88 cikket eredményeztek, amelyeket a jelen elemzés tartalmazott.

Ebben a szakirodalomban a kutatási módszerek nagyon változatosak. A vizsgálatok eltérőek a tervezésükben (azaz keresztmetszeti, hosszanti vagy kísérleti vizsgálatok), a minta jellemzőiben (pl. Férfi vagy nő, felnőttek és gyermekek), valamint a független és függő változók működési definícióiban. Mivel a kutatási módszerek ilyen heterogenitása valószínűleg a hatásméretek heterogenitását eredményezi a vizsgálatok során (az effektus nagysága a 2 változó közötti kapcsolat nagyságát jelenti), 2 lépést tettünk a kutatási módszer eredményre gyakorolt hatásának felmérésére.

Kezdetben minden egyes elsődleges eredmény (energiafogyasztás, testtömeg, tejfogyasztás és kalciumbevitel) esetében a hatásméretek heterogenitásának mértékét a Q statisztika jelentőségének tesztelésével értékeltük, amely az egyes hatások négyzetbeli eltéréseinek összege. méret a teljes súlyozott átlaghatásmérettől. Nem értékeltük a másodlagos eredmények (táplálkozás és egészség) heterogenitásának mértékét, mert ezeken a területeken viszonylag kevés tanulmány készült. Az elsődleges eredmények elemzése minden esetben a hatásméretek jelentős mértékű heterogenitását tárta fel, és így a tanulmányokat kutatási terv szerint választottuk el. Ez az eljárás csökkenti a hatásméret-becslések összesítésének valószínűségét heterogén vizsgálatok során. Sőt, egyes kutatási terveket erősebbnek tekintenek, mint másokat. A keresztmetszeti vizsgálatok jelentik a leggyengébb tervet, mivel ezek a vizsgálatok nem tudják meghatározni az okozati összefüggést. A hosszanti mintákat erősebbnek tekintik, de a kísérleti minták az ok-okozati összefüggések legerősebb próbája. Így a tanulmányok szétválasztása a tervezési típus szerint lehetővé tette számunkra, hogy megvizsgáljuk a hatás nagyságát a kutatás tervezésének erősségének függvényében.

A hatásméretek változékonyságát tovább kutattuk számos lehetséges moderátor változó megvizsgálásával, beleértve (1) a vizsgált populációt (gyermekek és serdülők vs felnőttek), (2) a résztvevők nemét (csak férfi, csak nő vagy férfi és nő együttesen), (3) ital típusa (cukorral édesített szénsavas üdítők és cukrozott édesített és diétás italok keveréke), (4) a jelentett eredményeket kiigazították-e a kovariánsokra (pl. Életkor, nem, etnikum, aktivitási szint), 5) értékelési módszer (önjelentések és megfigyelések vagy mérések), és (6) az élelmiszeripar finanszírozásának megléte vagy hiánya. Egy tanulmány az „ipar által finanszírozott” kódként lett kódolva, ha a szerzők elismerték az élelmiszeripari vállalatok, italgyártók vagy szakmai szövetségek támogatását. Azokat a cikkeket, amelyek nem jelentettek finanszírozási forrást, vagy más forrásokból (pl. Gyógyszeripar, egyetem, alapítvány vagy állami támogatások) hivatkoztak, „nem ipar által finanszírozottként” kódolták.

Kiszámítottuk az átlagos hatásméreteket (r értékeket) a Comprehensive Meta-Analysis x2 verzióval (Biostat, Englewood, NJ). A legtöbb esetben az adatokat abban a formában vezettük be, ahogyan az egyes vizsgálatokban megjelentek, ideértve a csoportok átlagát és szórását, a korrelációs együtthatókat, a t-értékeket, a P-értékeket, az esélyek arányát és a konfidencia-intervallumokat. Bizonyos esetekben szükség volt a hatásméretek kézi kiszámítására. Például, ha több mint 2 csoport átlagát mutatták be (pl. Alacsony, mérsékelt és magas üdítőital-fogyasztás), akkor Rosenthal és mtsai által leírt egyutas kontrasztok képleteit használtuk. 6 Más esetekben az esélyarányokat jelentették egyenetlen konfidencia intervallumokkal (a kerekítés eredményeként), és az effektusokat közvetlenül az esélyhányadból számítottuk ki Chinn által leírt módszer szerint.

Amikor a különböző alcsoportok adatait külön bemutattuk (például a férfi és a női résztvevők adatait önállóan mutattuk be), akkor az egyes alcsoportokhoz külön számítottuk ki a hatásméreteket. Olyan vizsgálatok esetében, amelyek egy adott konstrukció többszörös mértékéről számoltak be (például mind a testtömeg, mind a testtömeg-index [BMI]), kiszámítottuk a jelentett intézkedések átlagos hatásméretét. Amikor a mintaméretek rendkívül változékonyak voltak a vizsgálatok során, konzervatív megközelítést alkalmaztunk, hogy az adott terület legnagyobb vizsgálatának (pl. Az energiafogyasztás keresztmetszeti vizsgálata) mintaméretét korlátozzuk a többi vizsgálat maximális méretére. az a domain. Ez a megközelítés biztosította, hogy a számított átlagos hatásméretet ne egyetlen tanulmány uralja. A 0,10 vagy annál kisebb effektus méretet tekintettük kicsinek, a 0,25 effektus méretét közepesnek, a 0,40 vagy annál nagyobb effektus nagyságát tekintettük nagynak.8

A publikációs elfogultság jelenlétének értékeléséhez kiszámítottunk egy „hibamentes N” értéket az egyes főbb eredményekhez; ez az érték a nem visszakeresett vagy publikálatlan vizsgálatok számának becslése, amelyeknek null eredménye olyan eredményre lenne szükség, amely a megfigyelt hatás jelentéktelenné tételéhez szükséges. Rosenthal9 azt javasolta, hogy az 5k + 10-nél nagyobb hibamentes N (ahol k az elemzésben szereplő vizsgálatok száma) robusztus hatást jelez; a jelen elemzésekben mindegyik hibamentes N jóval meghaladta Rosenthal ajánlását, ami a publikációs elfogultság alacsony valószínűségére utal.