Strategie per l’analisi
dei dati nutrizionali
Claudia Agnoli
Unità di Epidemiologia e Prevenzione
Dipartimento di Medicina Predittiva e per la Prevenzione
Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori - Milano
"Strumenti di Sorveglianza Nutrizionale: luci ed ombre"
28 Novembre 2014, Bologna
L’esposizione “DIETA”
La dieta umana è un’esposizione piuttosto
complessa: ognuno di noi è esposto, ogni
giorno, ad un complesso insieme di
variabili che interagiscono tra loro.
Questa complessità rende piuttosto
difficoltoso lo studio della dieta e la
valutazione dei suoi effetti sulla salute
Come studiare la dieta
La dieta può essere descritta e analizzata prendendo in
considerazione le seguenti variabili ottenute dagli strumenti
di analisi nutrizionale:
PATTERN
ALIMENTI
NUTRIENTI
Analisi basata sui nutrienti
Macronutrienti
Consumo di grassi
Micronutrienti
Vitamine e minerali
Indici basati sull’effetto biologico di alcune
componenti della dieta:
Indice Glicemico
Capacità Antiossidante Totale
Analisi basata sui nutrienti
Consumo di folati e tumore della mammella
Alcuni studi prospettici che hanno valutato la relazione
tra consumo di folati e rischio di tumore della
mammella hanno trovato una relazione inversa.
Indice glicemico e tumore del coloncolon-retto
Alcuni studi prospettici che hanno valutato la relazione
tra indice glicemico della dieta e rischio di tumore del
colon-retto hanno trovato una relazione diretta.
Analisi basata sugli alimenti
Consumo di pesce e malattie coronariche
Minor incidenza di malattie coronariche nelle
popolazioni che consumano elevate
quantità di pesce, es. Eschimesi.
Am. J. Clin. Nutr. 333: 2657-261, 1980.
Analisi basata sui nutrienti
Vantaggi e Svantaggi
Permette di formulare ipotesi sui possibili
meccanismi che legano dieta e malattia
Folati e tumore della mammella
ciclo del C1
GI e tumore del colon-retto
regolazione dei livelli di insulina/IGF1
Non tiene conto delle interazioni tra i
componenti degli alimenti
Analisi basata sugli alimenti
Vantaggi e Svantaggi
Preferibile quando non si ha un’ipotesi ben definita
sulla relazione dieta-malattia
metodo esplorativo per formulare ipotesi
pesce e CHD: effetto protettivo degli omega-3 contro
aterosclerosi e trombosi
Più facile da mettere in relazione alle
raccomandazioni
Se un nutriente è distribuito in piccole quantità in
diversi alimenti si potrebbe non trovare alcuna
relazione tra il consumo di un alimento e la malattia
I pattern alimentari
tenendo conto degli effetti cumulativi e interattivi
dei componenti della dieta
e
rispecchiando le reali preferenze alimentari
sono particolarmente utili in
epidemiologia nutrizionale quando
diversi componenti alimentari
potrebbero svolgere un ruolo
nell’insorgenza di una malattia.
Perché studiare la dieta con i
pattern alimentari?
1.
2.
3.
Le persone non mangiano singoli
nutrienti o alimenti, ma una vasta gamma
di alimenti con complesse combinazioni
di nutrienti.
L’alta correlazione tra alcuni nutrienti
rende difficile esaminare i loro effetti
separati.
L’effetto di un singolo nutriente potrebbe
essere troppo piccolo per essere rilevato.
Tipologie di pattern alimentari
1.
Pattern a priori (score-indici di qualità della
dieta): costituiti da variabili nutrizionali
(alimenti e/o nutrienti), considerati rilevanti per
la salute o all’interno di una specifica cultura,
quantificati e sommati per fornire una misura
complessiva della qualità della dieta.
2.
Pattern
a
posteriori:
ricavati
dalla
modellazione statistica dei dati tramite
tecniche statistiche che associano tra loro
variabili nutrizionali correlate (analisi fattoriale)
o suddividono i soggetti dello studio in gruppi
basati sui loro consumi alimentari (analisi dei
cluster).
Tipologie di pattern alimentari
3.
Approccio “ibrido”: guidato da una
combinazione di conoscenze a priori e
dai dati dello studio. Es. Reduced rank
regression
(RRR):
individua
le
combinazioni di alimenti che meglio
spiegano una serie di variabili (nutrienti o
biomarker) associate ad una malattia.
Tipologie di pattern alimentari
Metodi per ricavare
i pattern alimentari
Approccio
a priori
Approccio a posteriori
Indici della qualità
Reduced Rank
della dieta
Regression
Analisi fattoriale
Analisi dei cluster
Esempi di pattern a priori:
Healthy Eating Index 2010
Riflette l’aderenza alle Dietary Guidelines for Americans 2010 e
comprende 12 componenti con score complessivo da 0 a 100.
Maximum
points
Standard for maximum score
Standard for minimum score of zero
Total Fruit2
5
≥0.8 cup equiv. per 1,000 kcal
No Fruit
Whole Fruit3
5
≥0.4 cup equiv. per 1,000 kcal
No Whole Fruit
Total Vegetables4
5
≥1.1 cup equiv. per 1,000 kcal
No Vegetables
Greens and Beans4
5
≥0.2 cup equiv. per 1,000 kcal
No Dark Green Vegetables or Beans and Peas
Whole Grains
10
≥1.5 oz equiv. per 1,000 kcal
No Whole Grains
Dairy5
10
≥1.3 cup equiv. per 1,000 kcal
No Dairy
Total Protein Foods6
5
≥2.5 oz equiv. per 1,000 kcal
No Protein Foods
Seafood and Plant Proteins6,7
5
≥0.8 oz equiv. per 1,000 kcal
No Seafood or Plant Proteins
10
(PUFAs + MUFAs)/SFAs >2.5
(PUFAs + MUFAs)/SFAs <1.2
Refined Grains
10
≤1.8 oz equiv. per 1,000 kcal
≥4.3 oz equiv. per 1,000 kcal
Sodium
10
≤1.1 gram per 1,000 kcal
≥2.0 grams per 1,000 kcal
Empty Calories9
20
≤19% of energy
≥50% of energy
Component
Adequacy:
Fatty Acids8
Moderation:
1: Intakes between the minimum and maximum standards are scored proportionately.
2: Includes fruit juice.
3: Includes all forms except juice.
4: Includes any beans and peas not counted as Total Protein Foods.
5: Includes all milk products, such as fluid milk, yogurt, and cheese, and fortified soy beverages.
6: Beans and peas are included here (and not with vegetables) when the Total Protein Foods standard is otherwise not met.
7: Includes seafood, nuts, seeds, soy products (other than beverages) as well as beans and peas counted as Total Protein Foods.
8: Ratio of poly- and monounsaturated fatty acids to saturated fatty acids.
9: Calories from solid fats, alcohol, and added sugars; threshold for counting alcohol is >13 grams/1000 kcal.
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Esempi di pattern a priori:
Mediterranean Diet Score
Riflette l’aderenza alla dieta mediterranea tradizionale e comprende 9
componenti con score complessivo da 0 a 9.
Componenti del Mediterranean Diet Score e punteggio
Range
Punteggio massimo
Punteggio minimo
VERDURE
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
LEGUMI
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
FRUTTA FRESCA E OLEOSA
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
CEREALI
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
PESCE
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
RAPPORTO MUFA/SFA
0-1
Sopra la mediana
Sotto la mediana
LATTICINI
0-1
Sotto la mediana
Sopra la mediana
CARNE E INSACCATI
0-1
Sotto la mediana
Sopra la mediana
0-1
5-25 g/giorno (F)
10-50 g/giorno (M)
Astemi,
>25 g/giorno (F)
>50 g/giorno (M)
ALCOL
Vantaggi dei pattern a priori
Semplici da calcolare
Facilmente riproducibili e confrontabili
Solitamente associati ad aspetti della
salute
Possono essere formulati per studiare
l’effetto della dieta su specifiche patologie
Svantaggi dei pattern a priori
Non sempre tengono conto dei consumi agli
estremi della distribuzione (es. sopra vs sotto la
mediana) dei componenti
Soggettivi nella scelta dei componenti e nella
quantificazione
Non sempre tengono conto delle correlazioni tra
i fattori della dieta e delle interazioni tra nutrienti
Non necessariamente descrivono un pattern
realmente presente nella popolazione
Limitati alle conoscenze attuali relativamente
agli effetti della dieta sulla salute.
Esempi di pattern a posteriori
Studio prospettico ORDET (analisi fattoriale)
(Sieri, Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2004; Sant, Int J Cancer 2007)
Salad vegetables: verdura cruda e olio d’oliva;
Western: patate, carne rossa, uova e burro;
Canteen: pasta e sugo di pomodoro;
Prudent: verdura cotta, legumi, pesce, scarso consumo di alcolici.
Studio prospettico EPIC Italy - Elderly (analisi
fattoriale)
(Masala, Br J Nur 2007)
Prudent: verdura cotta, legumi e olio di semi;
Pasta & Meat: pasta e cereali, sugo di pomodoro, carne rossa e
lavorata, grassi animali, pane e vino;
Olive oil & Salad: olio d’oliva, verdura cruda, zuppe e carne bianca;
Sweet & Dairy: zuccheri aggiunti, dolci, caffè, uova, burro e latte.
Vantaggi dei pattern a posteriori
Tengono conto delle interazioni biologiche
tra nutrienti
Descrivono le reali abitudini alimentari
Meno influenzati dalle conoscenze a priori
sulla relazione tra dieta e salute
Svantaggi dei pattern a posteriori
Non sempre rappresentano abitudini “salutari”
vs “non salutari”
Non necessariamente appropriati per studiare la
relazione tra la dieta e una specifica patologia
Dati limitati sulla riproducibilità e validità
Soggettivi nelle scelte analitiche
(raggruppamento delle variabili, trattamento
delle variabili, separazione tra maschi e
femmine, aggiustamento per energia, selezione
della soluzione finale)
Quali sono i limiti di un’analisi
basata sui pattern?
Formulare il pattern più adatto per studiare la
relazione dieta-stato di salute può essere difficile.
Poiché contengono diversi nutrienti che possono
interagire tra loro, non sono informativi sui
meccanismi biologici sottostanti alla relazione
dieta-malattia.
Possono variare in base all’etnia, il sesso e lo stato
socio-economico, perciò i risultati devono essere
replicati in diverse popolazioni.
A causa dei cambiamenti nelle preferenze, nella
disponibilità degli alimenti e nelle conoscenze
scientifiche, il loro significato può cambiare nel
tempo.
Conclusioni
Non esiste un metodo ottimale per
rappresentare
la
dieta
negli
studi
epidemiologici.
La scelta dipende dalle ipotesi di studio
e dai dati alimentari disponibili.
Analisi a livello di nutrienti, alimenti e
pattern sono metodi complementari e
integrabili
per
ottenere
la
miglior
informazione possibile sulla relazione tra
dieta e stato di salute.
