- Muitos estudos que buscam a relação entre dieta e saúde dependem da ingestão autorrelatada, mas um estudo recente da Nature Food e sua correção voltaram a expor os limites de confiabilidade desses dados
- Os pesquisadores criaram uma equação de previsão do gasto energético com mais de 6 mil medições de DLW e a compararam com a ingestão relatada em grandes levantamentos nutricionais como NHANES e NDNS
- Após a correção, a taxa de relato incorreto nos principais bancos de dados caiu para cerca de 27%, mas continua em debate o quanto questionários alimentares refletem o consumo real
- Críticos afirmam que o DLW não mostra com precisão a ingestão energética, enquanto defensores dizem que ele pode ser usado para estimar a escala do relato incorreto em conjuntos de dados
- Diários alimentares com fotos, câmeras vestíveis, sensores e biomarcadores urinários estão sendo testados, mas ainda não existe um método escalável capaz de substituir pesquisas de grande porte
Problemas de confiabilidade dos dados de dieta autorrelatados
- Pesquisas que tentam confirmar se alimentos como café, vinho e chocolate fazem bem à saúde muitas vezes procuram ligações entre o que as pessoas disseram ter comido e bebido e seu estado de saúde posterior
- O estudo da Nature Food virou um exemplo de como essa abordagem pode ser instável
- Estudos de epidemiologia nutricional normalmente perguntam sobre a ingestão das seguintes formas
- preenchimento de diário alimentar
- questionários sobre o consumo nas últimas 24 horas, na última semana ou em vários meses
- Bioestatísticos alertam há muito tempo que as pessoas podem lembrar errado do que consumiram ou relutar em dizer o que realmente comeram
- Alguns pesquisadores propõem métodos de correção que excluem participantes que relataram ingestão abaixo do mínimo necessário para sobreviver, mas outros defendem que pesquisas e políticas alimentares não deveriam depender de autorrelato alimentar
Como o DLW mede o gasto energético
- Um método usado para detectar relato incorreto com mais rigor é a técnica da água duplamente marcada (DLW)
- No método DLW, o participante bebe água marcada com isótopos pesados de oxigênio e hidrogênio e, ao longo de vários dias, esses elementos são medidos em amostras de urina
- Como o corpo usa oxigênio, mas não hidrogênio, ao produzir dióxido de carbono enquanto queima calorias, a quantidade relativa desses elementos na urina reflete a quantidade de energia usada pela pessoa
- Estudos que combinaram DLW com questionários alimentares descobriram que as pessoas tendem a gastar mais energia do que a ingestão que relataram
- Isso significa que os participantes ou realmente comeram menos, ou, mais provavelmente, subnotificaram a ingestão
- Em uma análise com centenas de pessoas do National Diet and Nutrition Survey (NDNS) do Reino Unido, essa diferença foi estimada em cerca de 30%
O estudo da Nature Food e a correção de erro de unidade
- A equipe do estudo da Nature Food usou mais de 6 mil medições existentes de DLW, obtidas de pessoas entre 4 e 96 anos, para criar uma equação de previsão do gasto energético
- A equação estima o gasto energético individual com base em características fáceis de medir, como sexo, idade e peso
- Os pesquisadores aplicaram essa fórmula a milhares de registros do NHANES e do NDNS para verificar se a ingestão energética relatada batia com a faixa prevista
- Nos resultados originais, mais de 50% dos registros de adultos do NHANES e mais de 60% dos registros do NDNS apareciam abaixo da faixa prevista
- Entre pessoas que relataram maior consumo de proteína, a diferença entre o questionário e a medição por DLW era maior
- Depois, um aviso de correção da Nature Food informou que os pesquisadores usaram unidades de energia incorretas ao aplicar a equação de previsão do gasto energético e compará-la com a ingestão relatada nas pesquisas alimentares
- A saída da fórmula estava em megajoules, mas foi inserido incorretamente um valor de gasto energético total em kilojoules
- Esse erro superestimou a escala da subnotificação
- A taxa corrigida de relato incorreto é de cerca de 27%
- Walter Willett disse que a correção é uma “correção substancial e importante” e que o novo resultado é compatível com o que já se sabia sobre subnotificação da ingestão energética
Divergências sobre como interpretar o estudo
- John Speakman, coautor do estudo, considera que muitos trabalhos de epidemiologia nutricional tentam ligar exposições alimentares a desfechos de doenças, mas se apoiam em dados básicos muito duvidosos
- Ele supõe que isso pode ajudar a explicar resultados contraditórios em pesquisas de nutrição, em que um alimento aparece ligado a diabetes ou câncer em um mês e no seguinte deixa de aparecer
- Samantha Kleinberg considera o estudo importante porque muitas pesquisas dependem de dados do NHANES
- Outros pesquisadores também podem usar essa equação de previsão para verificar seus próprios conjuntos de dados
- Ainda assim, o próprio artigo afirma que o desempenho pode ser ruim em pessoas com necessidades energéticas atípicas, como atletas ou grávidas, e que ele detecta relato incorreto apenas de forma indireta
- Walter Willett avaliou o estudo como “flawed”
- As medições por DLW não mostram com precisão a ingestão energética
- Os valores de DLW variam ao longo do tempo até dentro de um mesmo indivíduo e são sensíveis a mudanças na dieta e na atividade física
- Ele não considera que o problema de relato incorreto seja grave a ponto de distorcer a ligação entre dieta e doença em estudos bem conduzidos ou de derrubar políticas alimentares
- Na visão dele, políticas alimentares se baseiam em múltiplas evidências científicas
- O U.S. National Center for Health Statistics, que supervisiona o NHANES, afirmou que a subnotificação em pesquisas alimentares é um problema bem conhecido, mas que os dados do NHANES continuam sendo “valuable and important”
- O órgão adota medidas para garantir dados de alta qualidade, como treinamento intensivo dos entrevistadores de dieta
- Também oferece um tutorial para que pesquisadores aprendam a analisar os dados
- Lindsay Jaacks considera que as pesquisas alimentares ainda são os melhores dados disponíveis
- O DLW é limitado para epidemiologistas porque não mostra exatamente o que as pessoas omitiram nas respostas
- Não dá para saber se os alimentos e bebidas omitidos eram ultraprocessados, frutas, frios, iogurte ou café com leite açucarado
- Também é uma área para pesquisas futuras entender se as pessoas subestimam a quantidade de cada alimento
Novas formas de medição para complementar questionários
- Muitos pesquisadores estão desenvolvendo métodos para tirar a epidemiologia nutricional da dependência de questionários ou, ao menos, complementá-los com medições adicionais
- A equipe de Speakman está testando diários alimentares com fotos, em que o participante fotografa cada refeição e pesquisadores ou programas de computador estimam o conteúdo
- Esse método é impreciso e também depende da disciplina do participante
- Outros pesquisadores testam câmeras vestíveis para rastrear a ingestão dos participantes
- Kleinberg e colegas exploram o uso de sensores de movimento e áudio
- Grupos como o da equipe de Gary Frost buscam biomarcadores urinários que possam revelar quanto alguém consumiu de determinados alimentos
- No momento, nenhum método está pronto para ser implantado na mesma escala alcançada pelas pesquisas por questionário
- Frost considera que ferramentas como essa equação de previsão podem ajudar pesquisadores a estimar a escala do relato incorreto e incluí-la em artigos científicos
1 comentários
Comentários do Hacker News
Trabalhei por bastante tempo nessa área no Google AI e na SnapCalorie, e é interessante ver o quanto as pessoas confiam na própria capacidade de estimar por olho o tamanho de uma porção e o quanto, na prática, elas erram
Segundo um artigo que publicamos na CVPR, pessoas comuns erram em média 53%, e até especialistas treinados erram cerca de 40%. Se for preciso mais precisão, são necessárias uma balança de cozinha ou ferramentas para medir volume; as pessoas não conseguem estimar bem o tamanho de uma porção apenas pela visão
Muita gente se preocupa com óleo, gordura usada no preparo e ingredientes escondidos, mas, no erro real de acompanhamento, o tamanho da porção pesa muito mais do que isso. Para uma decomposição detalhada dos erros, veja nosso artigo Nutrition5k
Para quem tem diabetes, comer fora é sempre um lançamento de dados, e o “divertido” feedback da glicemia pós-refeição lembra constantemente que estimar o prato por olho é completamente inútil
Acontece que entregar papel às pessoas e pedir que escrevam “sanduíche de queijo grelhado no almoço” não era uma forma escalável nem confiável de coletar dados com qualidade de pesquisa
Também criamos com o USDA um conjunto de dados de registros alimentares: https://agdatacommons.nal.usda.gov/articles/dataset/SNAPMe_A...
Depois disso, você passa a ter uma noção muito melhor de quantas calorias há nas suas refeições e lanches habituais
O truque é verificar o peso da embalagem e dividir o recipiente em N partes iguais. Ou seja, primeiro definir o tamanho-alvo da porção e então dividir de acordo com ele
Se a tarefa for “meça 1 onça de manteiga”, na prática você não vai errar 40%. Isso porque é possível dividir repetidamente ao meio, com muita precisão, um bloco retangular de manteiga de 1 libra. Com frango também: você sabe o peso total de N pedaços de tamanho parecido na embalagem comprada e, como cozinhou um desses pedaços inteiro, sabe muito bem quanto foi para o prato
Se, em casa, você pesa a maior parte da comida e só estima quantidades e ingredientes nas raras ocasiões em que come fora, dá para estimar e corrigir a taxa individual de subestimação
Nossa startup, BODYSIM.com, também pesquisa essa área há bastante tempo. Todos os fundadores mantêm registros alimentares diários baseados em balança de cozinha há mais de 16 meses e os comparam todos os dias com medições de balança BIA, calorias de rastreadores fitness, exames de sangue quinzenais, DEXA mensal, escaneamentos 3D etc.
Também temos um modelo estrutural baseado em ciência para equilíbrio de macronutrientes e hipertrofia, que permite estimar com muita confiança o TDEE, ou gasto energético diário total, e seus componentes, além de prever mudanças diárias na massa de gordura e na massa muscular. Isso é matemática e ciência de verdade, então também pode ser executado no sentido inverso, e essa “restrição de simultaneidade” impõe restrições suficientes para estimar a subestimação ou o excesso alimentar específico do usuário quando ele come fora. Na verdade, nesses dias é melhor nem registrar, e nós podemos preencher. Só que isso exige esse tipo de dados quantificados de autoacompanhamento ao mesmo tempo, então parece não ser amplamente usado
Fico curioso sobre como as pessoas que “rastreiam e pesam tudo” lidam com molhos feitos em casa, ingredientes com tempos de cozimento diferentes, nutrientes de sobras que diminuem com o tempo, a quantidade retirada várias vezes de pratos compartilhados e diferenças de cultivo ou variedade.
Talvez fosse fácil na época em que eu morava sozinho e comia principalmente alimentos embalados e vegetais crus que pareciam clones, mas agora, depois que passei a dividir refeições, cozinhar bastante com ingredientes sem código de barras e ajustar o tempero no olho, sem receita, sinto que isso já não funciona tão bem.
Uma onça de azeite tem 250 quilocalorias, enquanto uma onça de proteína magra costuma ter 30 a 50 quilocalorias, e uma onça de verduras praticamente não tem calorias.
Por isso, ingredientes muito calóricos, como óleo e missô, precisam ser medidos com rigor, e o mesmo vale para a maioria das proteínas e carboidratos. Sementes e molho de tomate também têm certa densidade calórica, então é melhor medir, mas a prioridade é menor.
Mostarda, suco de limão, a maioria dos temperos sem açúcar, cebola, pepino e salsa podem ser considerados “de graça”, desde que não sejam usados em grandes quantidades. Ninguém engordou por causa de mostarda, limão, cebola, pepino ou salsa.
Micronutrientes, como vitaminas, são praticamente impossíveis de medir numa cozinha doméstica; se isso for uma preocupação, dá para usar suplementos de vitaminas e minerais. Já macronutrientes como proteínas, carboidratos e gorduras geralmente podem ser medidos de forma aproximada com xícaras, colheres e balança, até mesmo nas sobras.
Para rastrear rigorosamente comida compartilhada por várias pessoas, é mais fácil separar proteína, carboidrato, molho e gordura em pratos ou tigelas individuais e combiná-los, em vez de cozinhar tudo junto numa panela grande.
Para muita gente, isso ajuda a superar ideias aprendidas de que uma porção precisa ser grande, de que a fome deve ser resolvida imediatamente ou de que é preciso estar sempre “cheio”. Não é perfeito e não recomendo para quem tem histórico de transtorno alimentar, mas fazer isso por um ou dois meses realmente muda a forma como você enxerga refeições e, especialmente, lanches.
Não conto molhos feitos em casa. Faço molhos simples, uso pouco e também não estou tentando chegar a menos de 10% de gordura corporal.
Diferenças no tempo de cozimento eu conto com base no ingrediente cru ou, se estiver disponível no app de rastreamento, com base no alimento cozido. Não precisa ser ultrapreciso.
Não me preocupo com a redução de nutrientes nas sobras. Os próprios números de calorias já são estimativas, e isso está mais para um jogo psicológico de controlar aproximadamente as calorias ingeridas do que para ciência.
Para comida compartilhada, se fui eu que fiz, calculo o total e depois estimo minha parte. Se foi um amigo que fez, simplesmente não me preocupo e tento comer uma quantidade “razoável”.
Diferenças de variedade ou cultivo de pepino provavelmente também não importam muito. Por peso, pepino é pepino; a ideia é obter uma noção aproximada de calorias, não perfeição.
Foque no mês, não no dia, e conte as calorias na hora de comprar, não na hora de comer. Por exemplo, se um pacote de pão de forma tem fatias de 100 calorias e 17 fatias, some 1.700 ao total de calorias do mês.
No fim do mês, dá para dividir o total de calorias compradas pelo número de dias e obter uma média aproximada de calorias diárias.
Alguns alimentos sobram para o mês seguinte e criam variações, mas, em períodos longos, isso se compensa. Para itens muito calóricos, dá para distribuí-los de forma lógica para suavizar mais.
Por exemplo, se um pote de maionese que dura vários meses tem 8.000 calorias, em vez de colocar as 8.000 todas no mês da compra, você pode lançar 2.000 naquele mês e 2.000 em cada um dos três meses seguintes.
Na fase de perda de peso, isso é mais importante; na manutenção, menos.
Na maior parte, é um jogo de estimativas e depende da suposição de que, depois, a média vai bater. Temperos podem ser ignorados. Mesmo registrar 25 calorias por dia para eles pode ser uma superestimativa.
Óleo precisa ser medido com disciplina. 9 calorias por grama se acumulam rápido.
Ainda assim, se você deixou passar 100 calorias por dia e, no registro, está com déficit de 500 calorias, provavelmente ainda vai perder cerca de 0,8 libra por semana. Se houver consistência, basta ajustar as quantidades e calibrar para o seu próprio modo de registrar.
O ponto central é reconhecer que as informações nutricionais são variáveis. Como não dá para acertar perfeitamente, é preciso compensar a imperfeição.
Em vez disso, recomendo contar a frequência de consumo de vegetais e frutas inteiros e tentar maximizá-la. É maximizar justamente para perder peso.
Rastrear só essa pequena categoria de alimentos é muito mais fácil, e aumentá-la naturalmente traz saciedade e faz você comer menos doces. Mas, se mudar a dieta drasticamente de um dia para o outro, você pode acabar odiando o processo e desistindo, então é preciso ir devagar.
É melhor mudar menos de 10% da dieta por semana e continuar comendo aquelas comidas “culposas” de que você gosta, mas acrescentar mais comidas saudáveis que você consiga apreciar. Se possível, coma-as antes dos alimentos menos saudáveis, para dar tempo de a saciedade aparecer.
Se for comer pizza, você pode comer primeiro uma salada como acompanhamento ou escolher uma pizza de vegetais. Não precisa tentar cortar a pizza completamente até estar mais avançado na jornada.
Sem se estressar, se você continuar procurando essas pequenas mudanças de forma consistente, no longo prazo seguirá na direção certa, e o paladar também se adapta aos poucos para passar a gostar de comidas às quais antes não estava acostumado.
Muitas pessoas têm uma relação puramente emocional com recursos, então a lógica parece não penetrar muito bem. Comida e finanças são parecidas
Durante anos tentei fazer minha esposa respeitar o orçamento semanal de supermercado, mas ela sempre estourava bastante. Era algo como “precisávamos dessa comida” ou “isso é produto de higiene, então não entra em supermercado”, e no fim nunca conseguimos cumprir o orçamento de supermercado. A solução acabou sendo tentar mudar para um emprego que pagasse melhor
Perder peso é muito parecido com isso. Calorias ingeridas → calorias gastas é conceitualmente muito simples, mas na prática a maioria tem dificuldade. Não é por não entenderem o conceito, e sim porque travam na execução. Enganam a si mesmas, criam sofismas filosóficos e, em geral, cedem aos desejos. Obter comida é um dos impulsos mais básicos, então não surpreende que as pessoas tenham dificuldade em controlá-lo intelectualmente
Também há quem acredite que CICO está errado porque metabolismos são diferentes ou porque nem todas as calorias são iguais. Ambas as coisas são verdadeiras, mas não negam a premissa. Qualquer que seja o metabolismo, qualquer que seja o tipo de caloria, menos calorias ainda levam à perda de peso. Pode parecer injusto que alguém precise se esforçar menos para obter o mesmo resultado, mas isso também vale para praticamente todas as áreas da vida. Claro que melhorar a qualidade das calorias também é muito importante e não deve ser ignorado, mas isso tampouco nega a premissa
Os itens da casa e da despensa têm ciclos de reposição estranhos e variados conforme o uso e mudanças de hábito, e o ritmo mensal também torna ineficiente o planejamento em torno de variações de preço
Uma meta alcançável é reduzir o gasto médio mensal com supermercado, e o jeito de fazer isso é decidir com antecedência quais itens não serão mais estocados em casa, quais serão trocados por alternativas mais baratas e quais serão comprados em lojas de atacado
É difícil reduzir o orçamento de gasolina se as pessoas não dirigirem menos. Se a esposa só ficou encarregada de abastecer, ela é a mensageira. Pode ser uma reação emocional, mas também é preciso considerar a possibilidade de que o ato de “dobrar as regras” seja uma forma de tornar minimamente executável uma exigência impossível. Consciente ou não, os itens que “não entram na conta” provavelmente não são repostos todo mês, e seus padrões de custo também devem ser irregulares
Mesmo deixando de lado a questão da fome, a comida carrega todo tipo de significado que não tem relação com valor nutricional, mas sim com valor sociopsicológico
Acho que na minha vida eu subestimei muito isso, ou entendi mal esses significados. A forma como isso funciona de fato é muito mais ampla e sutil do que as pessoas imaginam. Não quero dizer que seja errado; é difícil tirar de repente algo que oferece uma recompensa significativa, especialmente quando a pessoa nem tem consciência disso
Mesmo quando os alunos falam de falta de motivação, prática entediante, dor nas costas, lesão por esforço repetitivo ou mudança no método de estudo, ele responderia apenas “horas de prática equivalem a habilidade”. Como se dissesse: o que há de difícil de entender?
Todo mundo sabe que é preciso dedicar tempo para tocar bem um instrumento. Da mesma forma, entre as pessoas que querem perder peso, provavelmente não há tantas que neguem a conservação de energia fluindo pelos grupos alimentares
Se a intenção é ajudar de modo realmente racional, é preciso usar métodos que funcionem. Cortar açúcar, cortar carne, jejum intermitente, contar calorias — qualquer coisa, desde que funcione. Não é apontar timidamente que a pessoa fracassou em praticar 10 horas na semana passada sem nem perguntar por que ela não conseguiu
Quem fala apenas de ingestão/gasto parece ter dificuldade em aceitar intelectualmente esse conceito simples
O que você come, como foi preparado e quando você come afetam de forma complexa a fome, a energia para se exercitar, a capacidade de resistir a impulsos e o estado fisiológico decorrente da ingestão de nutrientes
CICO ajuda a explicar retrospectivamente problemas de controle de peso, mas é insuficiente para montar um plano ou manter a qualidade de vida enquanto se avança em direção a uma meta de controle de peso
Esse modelo mental ajuda a entender coisas como o comportamento de agarrar e acumular recursos mesmo quando há excedente evidente por todos os lados
Contar calorias com o MyFitnessPal dá um trabalho enorme. Se você come fora, praticamente acabou; no máximo é uma estimativa
Incluindo molhos e óleos, é difícil ser preciso mesmo no melhor dos cenários, e também é chato manter isso continuamente. A melhor escolha pode ser evitar situações em que seja necessário calcular
Em pesquisas, acho que quase todo mundo, mesmo de boa-fé, acabaria inserindo dados ruins em algum momento
Não é preciso nenhuma dieta da moda especial; o próprio ato de tentar registrar tudo o que se come faz você parar e pensar: “não preciso comer isso”
Celtuce refogado em casa [1]? Marble goby cozido no vapor em casa [2]? Não há como. Só existe informação nutricional de macarrão com queijo industrializado
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Celtuce
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Oxyeleotris_marmorata
Se você sempre come a mesma coisa em um determinado restaurante, pode primeiro fazer a melhor estimativa possível das calorias daquela refeição e, se o peso médio não estiver se movendo na direção desejada, ajustar a meta calórica para compensar
Porque eu detestava estimar as calorias da comida caseira e sabia que, de qualquer forma, a estimativa seria imprecisa
Se não sei as calorias exatas, estimo um pouco para cima, algo como 1,2 vez
As pessoas são ruins em autorrelatar qualquer coisa. Exercício, comida, vida sexual, cuidados pessoais — é tudo a mesma coisa. Basta perguntar a um advogado, ou a qualquer pessoa que precise arrancar relatos de alguém.
Isso deveria ser uma premissa básica para qualquer um que faça perguntas a pessoas. Se cientistas imaginam que existe, entre os participantes de um experimento, um grupo que relata tudo com precisão, isso é um exemplo da ingenuidade surpreendente dos cientistas.
Antes disso, o testemunho humano era praticamente a única forma de transmitir informação sobre diversos fenômenos, e sua confiabilidade era, na melhor das hipóteses, limitada por baixa fidelidade, baixa densidade de informação e interpretações e reproduções instáveis.
Um bom exemplo é a xilogravura do rinoceronte de Albrecht Dürer, de 1515. Como foi feita com base em relatos indiretos e esboços, não parece exatamente com o animal real, mas certos traços — como a segmentação das placas do corpo, o chifre, os dedos e o aspecto dos olhos — foram registrados com precisão surpreendente. Referência: <https://en.wikipedia.org/wiki/D%C3%BCrer%27s_Rhinoceros>
Registros analógicos também podiam ser manipulados, mas em geral era necessário esforço e expertise para fazer isso de forma convincente, e era possível detectar edições e alterações comparando registros independentes.
Depois do Photoshop, com a manipulação digital de imagens, o valor probatório da “evidência” fotográfica foi ficando cada vez mais fraco; com a disseminação da IA e dos smartphones, quase toda imagem estática e vídeo passa por algum grau de processamento. Com IA, é possível criar em tempo real ficções plausíveis em imagens estáticas, vídeos, áudio, fala e até sons de fundo, confundindo tanto leigos quanto especialistas.
No fim, embora nossa tecnologia tenha, em certo momento, oferecido uma solução para esse problema, agora estamos voltando ao campo dos relatos inventados de baixa confiabilidade, mesmo quando há mediação tecnológica — ou especialmente quando há.
O sistema educacional não consegue incutir bom senso. A maioria dos cientistas profissionais é mediana, ou está tentando sobreviver em um sistema manipulado.
Ou talvez pesquisadores com longa experiência na área já saibam disso, e o problema esteja em quem simplifica a pesquisa para o público.
Para responder se café faz bem, ou e vinho e chocolate, há, na prática, infinitas variáveis de confusão: genética, horário das refeições, condicionamento físico, vida sedentária etc.
É mais parecido com um problema 80/20; depois de lidar com os 80, é melhor esquecer os 20. De qualquer forma, você não vai obter a resposta.
Se a pessoa parece visivelmente pouco saudável e também se sente mal, em geral é bem provável que esteja comendo muito mal. Se a aparência e a disposição são boas, uma taça de vinho de vez em quando ou um pedaço de chocolate depois do jantar provavelmente não terá grande impacto.
Mas nesses estudos há vários critérios de seleção que não são aleatórios: interesse pelo estudo, cumprimento do protocolo do estudo e o ato de voltar a relatar.
Para a ciência da nutrição ficar séria, o N deveria ser de dezenas de milhares, não de dezenas de pessoas. Custa dinheiro, mas, para coisas importantes, isso é absolutamente o correto.
Fico me perguntando se isso realmente causa problemas na maior parte dos estudos.
Seria um problema em estudos que precisam de uma ingestão absoluta de alimentos precisa, mas a maioria dos estudos que vejo usa expressões relativas justamente por esse motivo. Por exemplo, pessoas que fazem mais X do que seus pares mostram correlação com Y.
Se a ideia é ver se o consumo de café pela manhã está correlacionado com longevidade, mesmo acreditando, como o artigo sugere, que todo mundo subnotifica a ingestão de comida, isso não parece muito relevante. É uma comparação relativa.
Claro que esses resultados são distorcidos em títulos caça-cliques como “X é o segredo da longevidade!”, mas isso parece mais um problema da divulgação de ciência popular do que da pesquisa dietética em si.
Na realidade, as pessoas podem relatar menos aquilo de que têm vergonha e até relatar mais o oposto. Esse é um defeito nos dados muito mais difícil de corrigir.
Até o exemplo do “café da manhã” pode significar qualquer coisa, de uma dose de espresso puro até um “café” da Starbucks com mais de 600 calorias, mas a máquina dos metaestudos coloca tudo no mesmo saco.
É parecido com alimentar o ChatGPT com todos os comentários do Reddit, fazer uma pergunta e depois, em nível social, apostar a própria saúde nessa resposta.
O artigo disse, na prática, que todo mundo relata menos, não que todo mundo relata menos na mesma proporção. E há bons motivos para isso não acontecer.
Se a causa é vergonha, quem tem mais vergonha dos próprios hábitos alimentares vai subnotificar mais. Se as pessoas lembram melhor das refeições do que dos lanches, quem come muitos lanches vai subnotificar mais do que quem come poucos. Além disso, se porções repetidas são mais fáceis de esquecer do que o primeiro prato, alimentos que facilitam a compulsão serão mais subnotificados do que os que não facilitam. Com tantas distorções sistemáticas assim, o surpreendente seria presumir que todo mundo subnotifica de forma uniforme.
Só que quase nunca se avança para o trabalho difícil que vem depois. Por isso há um monte de estudos mostrando correlações em qualquer direção, e também um monte de estudos que se contradizem. E, no entanto, parecemos satisfeitos com esse estado de coisas. A situação da pesquisa em nutrição é lamentável.
Por isso podem relatar muitos vegetais e omitir álcool, tabaco ou drogas ilegais que talvez, por lei, o estudo tenha de comunicar à polícia. Alguém que se diz vegetariano pode deixar de relatar a carne que comeu, e uma pessoa gorda pode dizer que pulou a sobremesa.
É por isso que estudos do sono são feitos em clínicas, em vez de depender do autorrelato dos pacientes
Se você quer dados precisos, precisa fazer uma pesquisa de verdade, com os pesquisadores dividindo diretamente as porções das refeições e fornecendo também o cronograma
Eles fornecem todas as refeições e lanches aos participantes e, às vezes, os monitoram continuamente por semanas ou até meses
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39134209/
Naturalmente, esses estudos são muito mais invasivos e caros do que os estudos observacionais clássicos de “preencher um questionário”, então são raros. Ainda assim, eles existem e seus resultados são muito úteis
Uma ferramenta de questionário nutricional amplamente citada é o Nurses' Health Study, que serviu de base para inúmeros resultados descartáveis de clickbait sobre nutrição. Esse tipo de observação baseada em questionário já foi usado para provar tanto que carne faz mal quanto que faz bem, e também para provar tanto que adoçantes artificiais emagrecem quanto que engordam. Um único questionário do tipo “tente se lembrar do que você comeu em algum período passado” é a raiz de uma enorme quantidade de ruído na ciência da nutrição
Pela minha experiência, as pessoas entendem especialmente mal as calorias do álcool
Carboidratos e proteínas normalmente têm 4 calorias por grama, e o álcool tem 7 calorias por grama. Só a gordura tem densidade energética maior, com 9 calorias por grama
Nos anos 2000 houve uma grande onda de alimentos low-carb, e lembro que a Bacardi fez uma campanha popular destacando que seu rum não tinha carboidratos. Na verdade, todas as bebidas destiladas sem sabor não têm carboidratos e ainda assim são muito calóricas, mas foram vendidas como uma escolha mais inteligente para quem se preocupa com o peso
É parecido com medir as calorias da madeira. Como queima bem, ela tem muitas calorias, mas não é metabolizada bem. Um pedaço de madeira tem cerca de 400 kcal/100 g
O etanol tem 1325 kJ/mol de energia. Mas, se a reação parar no meio da via metabólica, o ácido acético é excretado na urina depois de beber, então a energia que se pode obter do álcool cai muito, para apenas 215,1 kJ/mol
https://en.wikipedia.org/wiki/Pharmacology_of_ethanol#Metabo...
Eu achava que era de conhecimento geral que as pessoas não conseguem relatar bem a maior parte das coisas sobre si mesmas
Para fazer pesquisas realmente rigorosas, é preciso ser objetivo, então isso é um bom argumento a favor de wearables ou outros monitores inteligentes