Дрессинг-код и другие мифы о диете. 11 научно обоснованных способов есть больше, напрягаться меньше и любить свое тело

Что мне действительно не нравится во всякого рода «детоксах», модных системах похудения или программах оздоровления, так это то, что под видом крупных научных достижений подаются результаты ограниченных исследований, проводимых в сжатые сроки с незначительным количеством участников. Все эти исследования не имеют никакой статистической мощности, но часто сопровождаются большой шумихой. Причин тому немало, но главная – как мы ежедневно усваиваем информацию и различный контент. Что сеть, что сайт просто захлебывается от восторга, когда какая-нибудь идея, которая ранее считалась истиной или признавалась таковой большинством людей, например концепция «низкожировой диеты», вытесняется чем-нибудь иным, скажем, тезисом: «Кокосовое масло решит все ваши проблемы». (Для тех, кто только сейчас пытается настроиться на нужную волну, сообщаю: кокосовое масло – растительное масло, в котором полно насыщенных жиров: в столовой ложке содержится 14 г жира, из которых 12 г – насыщенный жир.)

Другая сложность заключается в том, что использующиеся в диетологических исследованиях понятия «корреляция» и «причинно-следственная связь» не тождественны, и об этом нужно знать, если вы хотите разобраться в том, как на самом деле работает диетология, философия питания или программа контроля веса.

Вот в чем разница: корреляция – это термин, который ученые и медики используют для обозначения связей, основанных на статистическом анализе в популяционном или когортном исследовании[2]. Последние различаются размером выборки, но к самым крупным из них относятся те, о которых вы, возможно, слышали (и в которых даже участвовали!), в частности Исследования состояния здоровья медицинских сестер и Национальные исследования состояния здоровья и питания. Именно благодаря долгосрочным демографическим исследованиям мы узнаем, что, сколько и когда люди едят и какое влияние на их вес (а также множество других показателей состояния здоровья, например состав крови, артериальное давление и метаболические показатели) оказывают продукты, которые они регулярно потребляют. Когда по результатам демографических исследований ученые делают выводы относительно корреляции факторов, эти выводы оказываются результатом обработки данных методом статистического анализа и нахождения корреляций. Отдельные результаты недавних исследований, о которых вы, возможно, слышали:

• Потребление недостаточного количества клетчатки и большого количества переработанных продуктов связано с более высоким риском развития онкологических заболеваний на фоне определенного образа жизни человека.

• Потребление большого количества насыщенных жиров, сахара и натрия связано с развитием сердечно-сосудистых заболеваний.

• Потребление большого количества овощей и фруктов связано с увеличением продолжительности жизни человека.

Такие данные появляются в новостях, как правило, после того, как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (Food and Drug Administration, FDA) одобрит какой-нибудь новый препарат либо будет проведено сравнение двух разных типов диет или, например, исследование биологически активной добавки в сопоставлении с плацебо (где добавка должна продемонстрировать необходимую степень безопасности для людей в целом). Сравнительный анализ различных групп населения имеет наибольшую статистическую мощность, если является слепым (двойное слепое исследование означает, что ни сами испытуемые, ни исследователи не знают о том, кто входит в какую группу; в свою очередь, одиночное слепое исследование означает, что исследователи знают о распределении испытуемых по группам, а сами испытуемые – нет).

Некоторые результаты исследований причинно-следственных связей, которые могут показаться вам знакомыми:

• Низкожировые диеты более эффективны в плане похудения, чем низкоуглеводные.

• Низкоуглеводные диеты более эффективны в плане похудения, чем низкожировые.

• По сравнению с теми, кто принимает плацебо, спортсмены, которые перед марафоном пьют высокоуглеводную добавку, показывают лучшие результаты, чем участники контрольной группы.

В фармакологических исследованиях ученые изучают данные тех групп населения, которым, по их мнению, то или иное лекарство можно будет прописать по окончании его (зачастую) краткосрочных испытаний. Наглядным примером служит исследование препаратов для снижения уровня сахара в крови (т. н. пероральные гипогликемические агенты), которые принимают пациенты с преддиабетом. Если полученные данные свидетельствуют о том, что лекарство оказывает предусмотренное действие (побочные эффекты также учитываются при оценке его безопасности), испытание завершается, результаты исследования публикуются, и уже после этого FDA рекомендует прописывать такое лекарство пациентам.