- Nhiều nghiên cứu tìm mối quan hệ giữa chế độ ăn và sức khỏe dựa vào lượng tiêu thụ tự báo cáo của mọi người, nhưng một nghiên cứu gần đây trên Nature Food cùng bản đính chính đã một lần nữa cho thấy giới hạn về độ tin cậy của dữ liệu này
- Nhóm nghiên cứu đã xây dựng công thức dự đoán mức tiêu hao năng lượng từ hơn 6.000 phép đo DLW, rồi so sánh với lượng tiêu thụ được báo cáo trong các khảo sát dinh dưỡng quy mô lớn như NHANES và NDNS
- Sau khi đính chính, tỷ lệ báo cáo sai trong các cơ sở dữ liệu chính giảm xuống khoảng 27%, nhưng việc bảng hỏi về chế độ ăn phản ánh lượng ăn thực tế tốt đến đâu vẫn còn gây tranh luận
- Những người phê bình cho rằng DLW không thể cho thấy chính xác lượng năng lượng nạp vào, còn những người ủng hộ cho rằng nó có thể được dùng để giúp nhà nghiên cứu ước tính quy mô báo cáo sai trong bộ dữ liệu
- Nhật ký ăn uống bằng ảnh, camera đeo được, cảm biến và chỉ dấu sinh học trong nước tiểu đang được thử nghiệm, nhưng hiện vẫn chưa có phương pháp có thể mở rộng đủ để thay thế các khảo sát quy mô lớn
Vấn đề độ tin cậy của dữ liệu chế độ ăn tự báo cáo
- Các nghiên cứu nhằm xác định những thực phẩm như cà phê, rượu vang hay sô-cô-la có tốt cho sức khỏe hay không thường tìm mối liên hệ giữa những gì mọi người nói rằng họ đã ăn uống và tình trạng sức khỏe về sau
- Nghiên cứu trên Nature Food trở thành một ví dụ cho thấy cách tiếp cận này có thể bất ổn đến mức nào
- Nghiên cứu dịch tễ học dinh dưỡng thường hỏi về lượng tiêu thụ theo các cách sau
- Ghi nhật ký ăn uống
- Khảo sát lượng tiêu thụ trong 24 giờ, 1 tuần hoặc vài tháng trước đó
- Các nhà thống kê sinh học từ lâu đã cảnh báo rằng con người có thể nhớ sai lượng tiêu thụ, hoặc không muốn nói về những gì mình thực sự đã ăn
- Một số nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh như loại trừ những người tham gia báo cáo lượng tiêu thụ thấp hơn mức tối thiểu cần để sống, nhưng các nhà nghiên cứu khác cho rằng không nên dựa vào tự báo cáo thực phẩm trong nghiên cứu chế độ ăn và chính sách
Cách đo mức tiêu hao năng lượng bằng DLW
- Một phương pháp phát hiện báo cáo sai nghiêm ngặt hơn là kỹ thuật doubly labeled water (DLW)
- Trong phương pháp DLW, người tham gia uống nước được đánh dấu bằng các đồng vị nặng của oxy và hydro, sau đó các nguyên tố này được đo trong mẫu nước tiểu trong vài ngày
- Khi cơ thể đốt calorie và tạo ra carbon dioxide, oxy được sử dụng còn hydro thì không; vì vậy tỷ lệ tương đối trong nước tiểu phản ánh lượng năng lượng mà một người đã sử dụng
- Các nghiên cứu sử dụng đồng thời DLW và bảng hỏi thực phẩm phát hiện rằng mọi người có xu hướng tiêu hao nhiều năng lượng hơn lượng họ báo cáo đã nạp vào
- Điều này có nghĩa là người tham gia thực sự đã ăn ít hơn, hoặc nhiều khả năng hơn là đã báo cáo thiếu lượng tiêu thụ
- Trong một phân tích với hàng trăm người thuộc National Diet and Nutrition Survey (NDNS) của Anh, chênh lệch này được ước tính là khoảng 30%
Nghiên cứu Nature Food và đính chính lỗi đơn vị
- Nhóm nghiên cứu Nature Food đã dùng hơn 6.000 giá trị đo DLW hiện có từ những người trong độ tuổi 4 đến 96 để xây dựng công thức dự đoán mức tiêu hao năng lượng
- Công thức này ước tính mức tiêu hao năng lượng của từng cá nhân dựa trên các đặc điểm dễ đo như giới tính, tuổi và cân nặng
- Nhóm nghiên cứu áp dụng công thức này cho hàng nghìn hồ sơ trong NHANES và NDNS để kiểm tra liệu lượng năng lượng nạp vào được báo cáo có nằm trong phạm vi dự đoán hay không
- Kết quả ban đầu cho thấy hơn 50% hồ sơ người lớn trong NHANES và hơn 60% hồ sơ trong NDNS thấp hơn phạm vi dự đoán
- Ở những người báo cáo ăn nhiều protein hơn, chênh lệch giữa khảo sát và phép đo DLW lớn hơn
- Sau đó, thông báo đính chính của Nature Food cho biết nhóm nghiên cứu đã dùng sai đơn vị năng lượng trong quá trình áp dụng công thức dự đoán mức tiêu hao năng lượng và so sánh với lượng tiêu thụ được báo cáo trong khảo sát chế độ ăn
- Đầu ra của công thức ở đơn vị megajoule, nhưng các giá trị tổng mức tiêu hao năng lượng theo đơn vị kilojoule đã bị đưa vào sai
- Lỗi này khiến quy mô báo cáo thiếu bị đánh giá quá cao
- Tỷ lệ báo cáo sai đã sửa là khoảng 27%
- Walter Willett nói rằng đính chính này là “một đính chính đáng kể và quan trọng”, và kết quả mới phù hợp với những gì đã biết về việc báo cáo thiếu năng lượng nạp vào
Khác biệt quan điểm quanh cách diễn giải nghiên cứu
- John Speakman, đồng tác giả nghiên cứu, cho rằng nhiều nghiên cứu dịch tễ học dinh dưỡng cố gắng liên kết phơi nhiễm chế độ ăn với kết cục bệnh tật, nhưng dữ liệu nền tảng rất đáng ngờ
- Ông suy đoán rằng vấn đề này có thể giúp giải thích các kết quả nghiên cứu dinh dưỡng mâu thuẫn, kiểu một thực phẩm nào đó tháng này được liên hệ với tiểu đường hoặc ung thư, rồi tháng sau lại không liên quan
- Samantha Kleinberg cho rằng nghiên cứu này quan trọng vì nhiều nghiên cứu dựa vào dữ liệu NHANES
- Các nhà nghiên cứu khác cũng có thể dùng công thức dự đoán này để kiểm tra bộ dữ liệu của họ
- Tuy nhiên, chính bài báo cũng nêu rõ rằng công thức có thể hoạt động kém với những người có nhu cầu năng lượng bất thường, như vận động viên hoặc người mang thai, và chỉ phát hiện báo cáo sai một cách gián tiếp
- Walter Willett đánh giá nghiên cứu là “flawed”
- Phép đo DLW không thể cho thấy chính xác năng lượng nạp vào
- Giá trị DLW cũng thay đổi theo thời gian trong cùng một cá nhân, và nhạy với thay đổi chế độ ăn cũng như hoạt động thể chất
- Ông cho rằng trong các nghiên cứu được thực hiện tốt, vấn đề báo cáo sai không nghiêm trọng đến mức làm méo mó mối liên hệ giữa chế độ ăn và bệnh tật hoặc làm lung lay chính sách thực phẩm
- Ông cho rằng chính sách thực phẩm dựa trên nhiều bằng chứng khoa học
- U.S. National Center for Health Statistics, cơ quan giám sát NHANES, cho biết việc báo cáo thiếu trong khảo sát chế độ ăn là một vấn đề đã được biết rõ, nhưng dữ liệu NHANES vẫn “valuable and important”
- Cơ quan này thực hiện các biện pháp để bảo đảm dữ liệu chất lượng cao, chẳng hạn đào tạo chuyên sâu cho người phỏng vấn về chế độ ăn
- Cung cấp hướng dẫn để các nhà nghiên cứu học cách phân tích dữ liệu
- Lindsay Jaacks cho rằng khảo sát chế độ ăn vẫn là dữ liệu tốt nhất có thể sử dụng hiện nay
- DLW có hạn chế với các nhà dịch tễ học vì nó không cho biết mọi người đã bỏ sót điều gì trong câu trả lời khảo sát
- Không thể biết thực phẩm và đồ uống bị bỏ sót là thực phẩm siêu chế biến, trái cây, thịt nguội ăn trưa, sữa chua hay cà phê sữa có đường
- Việc liệu mọi người có đánh giá thấp lượng của từng thực phẩm hay không cũng là một lĩnh vực cần nghiên cứu thêm
Các phương pháp đo mới nhằm bổ trợ khảo sát
- Nhiều nhà nghiên cứu đang phát triển các phương pháp để đưa dịch tễ học dinh dưỡng bớt phụ thuộc vào khảo sát, hoặc ít nhất bổ sung bằng các phép đo khác
- Nhóm nghiên cứu của Speakman thử nghiệm nhật ký ăn uống bằng ảnh, trong đó người tham gia chụp lại từng bữa ăn và nhà nghiên cứu hoặc chương trình máy tính ước tính nội dung
- Cách này không chính xác và cũng phụ thuộc vào kỷ luật của người tham gia
- Các nhà nghiên cứu khác thử dùng camera đeo được để theo dõi lượng tiêu thụ của người tham gia
- Kleinberg và các đồng nghiệp đang khảo sát việc dùng cảm biến chuyển động và âm thanh
- Các nhóm như nhóm nghiên cứu của Gary Frost đang tìm kiếm chỉ dấu sinh học trong nước tiểu có thể tiết lộ một người đã ăn bao nhiêu một loại thực phẩm cụ thể
- Hiện chưa có phương pháp nào sẵn sàng được triển khai ở quy mô mà các khảo sát đạt được
- Frost cho rằng các công cụ như công thức dự đoán lần này có thể giúp nhà nghiên cứu ước tính quy mô báo cáo sai và đưa vào bài báo nghiên cứu
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Tôi đã nghiên cứu lĩnh vực này trong thời gian dài ở Google AI và SnapCalorie, và điều thú vị là mọi người tự tin đến mức nào vào khả năng ước lượng khẩu phần bằng mắt của mình, trong khi thực tế họ lại sai nhiều đến vậy
Theo bài báo trình bày tại CVPR, người bình thường lệch trung bình 53%, còn ngay cả chuyên gia được đào tạo cũng lệch khoảng 40%. Nếu cần độ chính xác cao hơn thì phải dùng cân thực phẩm hoặc dụng cụ đo thể tích, vì con người không giỏi ước lượng khẩu phần chỉ bằng thị giác
Mọi người thường lo về dầu, mỡ dùng để nấu ăn và các thành phần ẩn, nhưng trong sai số theo dõi thực tế thì khẩu phần ảnh hưởng lớn hơn nhiều so với những thứ đó. Muốn xem phân rã sai số chi tiết thì có thể đọc bài báo Nutrition5k mà chúng tôi đã công bố
Với người bị tiểu đường, ăn ngoài lúc nào cũng như tung xúc xắc, và phản hồi “thú vị” từ đường huyết sau bữa ăn luôn nhắc tôi rằng việc nhìn món ăn rồi ước lượng bằng mắt hoàn toàn vô dụng
Hóa ra việc đưa cho mọi người một tờ giấy rồi bảo họ viết “bánh mì sandwich phô mai nướng vào bữa trưa” không phải là cách có thể mở rộng và đáng tin cậy để thu thập dữ liệu đạt chất lượng nghiên cứu
Chúng tôi cũng đã cùng USDA xây dựng một bộ dữ liệu ghi chép thực phẩm: https://agdatacommons.nal.usda.gov/articles/dataset/SNAPMe_A...
Sau đó bạn sẽ có cảm nhận tốt hơn nhiều về việc các bữa ăn và món ăn vặt thường ngày của mình chứa bao nhiêu calo
Bí quyết là kiểm tra khối lượng ghi trên bao bì và chia vật chứa thành N phần bằng nhau. Tức là trước tiên xác định kích cỡ khẩu phần mục tiêu rồi chia theo đó
Nếu bài toán là “hãy đong 1 ounce bơ”, thì thực tế bạn sẽ không sai đến 40%, vì một khối bơ hình hộp chữ nhật nặng 1 pound có thể được chia đôi lặp đi lặp lại với độ chính xác rất cao. Với thịt gà cũng vậy, bạn biết tổng khối lượng của N miếng có kích thước tương tự trong gói mua về, và bạn đã nấu nguyên một miếng trong số đó nên có thể biết khá rõ lượng trên đĩa là bao nhiêu
Nếu ở nhà bạn cân hầu hết thực phẩm, và chỉ thỉnh thoảng mới phải ước lượng lượng ăn cùng thành phần khi ăn ngoài, thì có thể ước tính mức độ đánh giá thấp theo từng cá nhân để hiệu chỉnh
Startup của chúng tôi là BODYSIM.com cũng đã nghiên cứu lĩnh vực này từ lâu. Các nhà sáng lập đều đã ghi chép thực phẩm hằng ngày bằng cân nhà bếp trong hơn 16 tháng, rồi đối chiếu với số đo hằng ngày từ cân BIA, lượng calo từ thiết bị theo dõi thể chất, xét nghiệm máu hai tuần một lần, DEXA hằng tháng, quét 3D, v.v.
Chúng tôi cũng có mô hình cấu trúc dựa trên khoa học về cân bằng đa lượng và phì đại cơ, nên có thể ước tính rất tự tin TDEE, tức tổng năng lượng tiêu hao hằng ngày, cùng các thành phần của nó, và dự đoán biến động hằng ngày của khối lượng mỡ và khối lượng cơ. Đây là toán học và khoa học thực thụ nên cũng có thể chạy ngược lại, và nhờ “ràng buộc đồng thời” này mà có đủ ràng buộc để ước tính việc người dùng đánh giá thấp lượng ăn hoặc ăn quá mức khi ăn ngoài. Thực ra vào những ngày như vậy thì tốt hơn là đừng ghi chép gì cả và để chúng tôi tự điền vào. Tuy nhiên, có lẽ vì cần đồng thời loại dữ liệu tự theo dõi có định lượng như thế này nên nó chưa được dùng rộng rãi
Những người nói rằng họ “theo dõi và cân đo mọi thứ” khiến người ta thắc mắc họ xử lý thế nào với nước sốt tự làm, nguyên liệu có thời gian nấu khác nhau, dưỡng chất trong đồ ăn thừa bị giảm dần theo thời gian, lượng thức ăn được múc nhiều lần từ món ăn dùng chung, hay khác biệt về phương pháp canh tác và giống cây
Có thể việc này từng dễ hơn khi sống một mình, chủ yếu ăn đồ đóng gói và rau sống trông như bản sao của nhau, nhưng bây giờ khi phải chia sẻ bữa ăn, nấu nhiều bằng nguyên liệu thô không có mã vạch, và nêm nếm bằng cảm giác không theo công thức, thì thấy nó không còn khớp nữa
1 ounce dầu ô liu là 250 kilocalo, nhưng 1 ounce protein nạc thường chỉ khoảng 30~50 kilocalo, còn 1 ounce rau xanh thì gần như không có calo
Vì vậy các nguyên liệu nhiều năng lượng như dầu và miso phải được cân kỹ, và đa số protein cùng carbohydrate cũng vậy. Hạt và sốt cà chua cũng có mật độ năng lượng nhất định nên tốt hơn là nên đo, nhưng ưu tiên thấp hơn
Mù tạt, nước cốt chanh, đa số gia vị không đường, hành tây, dưa leo, mùi tây có thể xem là “miễn phí” trừ khi dùng với lượng lớn. Chẳng ai béo lên vì mù tạt, chanh, hành tây, dưa leo hay mùi tây cả
Vi chất như vitamin thì thực tế rất khó đo trong bếp gia đình, và nếu lo thì có thể dùng viên bổ sung vitamin·khoáng chất. Ngược lại, đa lượng như protein·carbohydrate·chất béo thì kể cả đồ ăn thừa cũng thường có thể ước lượng khá ổn bằng cốc đong, thìa, hoặc cân
Nếu muốn theo dõi chặt món ăn chia cho nhiều người thì thay vì nấu chung trong một nồi lớn, sẽ dễ hơn nếu chia protein, carbohydrate, sốt và chất béo riêng ra từng đĩa hay bát rồi tự phối lại
Với nhiều người, điều này giúp vượt qua những suy nghĩ được hình thành từ trước như một khẩu phần phải lớn, đã đói thì phải giải quyết ngay, hay lúc nào cũng phải ở trạng thái “no”. Nó không hoàn hảo và không khuyến khích cho người có tiền sử rối loạn ăn uống, nhưng nếu làm trong một hai tháng thì cách nhìn về bữa ăn, đặc biệt là đồ ăn vặt, thực sự sẽ thay đổi
Nước sốt tự làm thì không tính. Chỉ làm sốt đơn giản và dùng ít thôi, cũng không nhắm tới mục tiêu dưới 10% mỡ cơ thể
Khác biệt về thời gian nấu thì tính theo nguyên liệu sống, hoặc nếu có trong app theo dõi thì tính theo bản đã nấu. Không cần phải siêu chính xác
Không bận tâm đến việc dưỡng chất trong đồ ăn thừa bị giảm đi. Bản thân con số calo vốn dĩ cũng chỉ là ước tính, và việc này gần với một trò chơi tâm lý để kiểm soát lượng calo nạp vào hơn là khoa học chính xác
Với món nhiều người ăn, nếu tự mình nấu thì tính toàn bộ rồi ước lượng phần của mình. Nếu bạn bè nấu cho thì bỏ qua luôn và chỉ cố ăn một lượng “vừa phải”
Khác biệt giữa giống dưa leo hay cách canh tác có lẽ cũng không quan trọng lắm. Tính theo khối lượng thì dưa leo vẫn là dưa leo, mục tiêu là có cảm giác calo tương đối chứ không phải sự hoàn hảo
Hãy tập trung theo tháng chứ không phải theo ngày, và đếm calo lúc mua chứ không phải lúc ăn. Ví dụ, một ổ bánh mì sandwich có 17 lát, mỗi lát 100 calo, thì cộng 1700 vào tổng calo của tháng đó
Cuối tháng, chỉ cần chia tổng lượng calo đã mua trong tháng cho số ngày là có thể ước ra lượng calo trung bình mỗi ngày
Một số thực phẩm sẽ còn lại sang tháng sau nên có biến động, nhưng trong khoảng thời gian dài hơn thì sẽ tự bù trừ. Với những món nhiều calo, nếu phân bổ hợp lý thì số liệu sẽ mượt hơn
Ví dụ, nếu một hũ mayonnaise dùng được vài tháng có 8000 calo, thì thay vì cộng cả 8000 vào tháng mua, có thể tính 2000 cho tháng đó và 2000 cho mỗi tháng trong 3 tháng tiếp theo
Trong giai đoạn giảm cân thì điều này quan trọng hơn, còn giai đoạn duy trì thì ít quan trọng hơn
Phần lớn vẫn là trò chơi ước lượng và dựa vào giả định rằng về sau trung bình sẽ khớp. Có thể bỏ qua gia vị. Kể cả tính 25 calo mỗi ngày cho chúng thì có khi còn là tính quá tay
Dầu thì phải đo nghiêm túc. 9 calo mỗi g cộng dồn rất nhanh
Dù vậy, nếu bạn bỏ sót 100 calo một ngày mà trên sổ vẫn là mức thâm hụt 500 calo, thì vẫn sẽ giảm khoảng 0,8 pound mỗi tuần. Nếu nhất quán thì cứ điều chỉnh lượng và tinh chỉnh theo cách ghi chép của bản thân
Cốt lõi là phải chấp nhận rằng thông tin dinh dưỡng luôn có biến động. Không thể khớp hoàn hảo, nên chỉ cần bù cho sự không hoàn hảo đó
Thay vào đó, hãy đếm số lần ăn rau củ và trái cây nguyên quả và thử tối đa hóa con số đó. Nghĩa là để giảm cân thì lại đi tối đa hóa nó
Việc chỉ theo dõi nhóm thực phẩm nhỏ này dễ hơn nhiều, và khi tăng chúng lên thì tự nhiên sẽ no hơn và ít ăn đồ ngọt hơn. Chỉ có điều nếu thay đổi chế độ ăn quá mạnh chỉ sau một đêm thì sẽ ghét cả quá trình và bỏ cuộc, nên phải làm từ từ
Chỉ thay đổi dưới 10% chế độ ăn mỗi tuần, tiếp tục ăn những món mình thích nhưng thấy tội lỗi, đồng thời thêm nhiều món lành mạnh mà mình có thể thích. Nếu có thể, hãy ăn chúng trước món kém lành mạnh hơn để cơ thể có thời gian cảm nhận no
Nếu ăn pizza, có thể ăn salad ăn kèm trước hoặc chọn pizza rau củ. Không cần cố cắt hẳn pizza trước khi hành trình này tiến xa hơn
Đừng tự gây áp lực; nếu cứ đều đặn tìm những thay đổi nhỏ như vậy thì về dài hạn bạn sẽ đi đúng hướng, và khẩu vị cũng sẽ dần thích nghi để từ từ thưởng thức được những món trước đây chưa quen
Nhiều người có vẻ hình thành mối quan hệ cảm xúc với tài nguyên nên rất khó dùng lý lẽ để thuyết phục. Đồ ăn và tài chính khá giống nhau.
Trong nhiều năm tôi đã cố để vợ giữ ngân sách đi chợ hằng tuần, nhưng lần nào cũng vượt xa. Kiểu như “món này cần phải mua” hoặc “cái này là đồ vệ sinh cá nhân nên không tính vào tiền thực phẩm”, và cuối cùng chúng tôi đã không thể giữ được ngân sách đi chợ. Rốt cuộc giải pháp là cố gắng chuyển sang một công việc có thu nhập cao hơn.
Giảm cân cũng rất giống như vậy. Lượng calo nạp vào → lượng calo tiêu hao về mặt khái niệm thì rất đơn giản, nhưng trên thực tế hầu hết mọi người đều thấy khó. Không phải vì họ không hiểu khái niệm, mà vì bị mắc ở khâu thực hiện. Họ tự lừa mình, dựng lên các ngụy biện triết lý, và phần lớn là đầu hàng trước ham muốn. Việc kiếm thức ăn là một trong những bản năng cơ bản nhất, nên việc con người khó kiểm soát nó bằng lý trí cũng không có gì đáng ngạc nhiên.
Cũng có người tin rằng CICO sai vì cơ địa trao đổi chất khác nhau hoặc không phải mọi calo đều như nhau. Cả hai điều đó đều đúng, nhưng không phủ nhận tiền đề. Với bất kỳ kiểu trao đổi chất nào, với bất kỳ loại calo nào, ít calo hơn vẫn dẫn đến giảm cân. Có thể sẽ thấy không công bằng khi ai đó phải nỗ lực ít hơn để đạt cùng kết quả, nhưng thực tế mọi lĩnh vực trong cuộc sống đều như vậy. Tất nhiên, cải thiện chất lượng calo cũng rất quan trọng và không nên xem nhẹ, nhưng điều đó cũng không phủ nhận tiền đề.
Đồ đạc trong nhà và trong tủ đựng thức ăn có chu kỳ phải mua lại rất kỳ lạ và khác nhau tùy theo mức sử dụng và thay đổi thói quen, còn nhịp theo tháng cũng khiến việc lên kế hoạch quanh biến động giá trở nên kém hiệu quả.
Mục tiêu khả thi là giảm chi tiêu đi chợ trung bình theo tháng, và cách làm là xác định trước những món sẽ không tích trữ trong nhà nữa, những món sẽ đổi sang phương án rẻ hơn, và những món sẽ mua ở cửa hàng bán sỉ kiểu warehouse.
Người ta khó mà giảm ngân sách xăng nếu không lái xe ít đi. Nếu người vợ chỉ là người đảm nhiệm việc đổ xăng, thì cô ấy chỉ là người thực hiện. Có thể đó là phản ứng cảm xúc, nhưng cũng nên cân nhắc khả năng việc “uốn cong quy tắc” là cách để biến một yêu cầu bất khả thi thành điều gì đó có thể làm được. Dù có ý thức hay không, những món “không tính vào” đó sẽ không phải tháng nào cũng phải thay, và mô hình chi phí của chúng cũng sẽ lúc cao lúc thấp.
Ngay cả khi bỏ qua vấn đề đói, đồ ăn vẫn gắn với đủ mọi ý nghĩa không liên quan đến dinh dưỡng mà liên quan đến giá trị tâm lý xã hội.
Trong đời tôi, có lẽ tôi đã đánh giá thấp điều này rất nhiều, hoặc hiểu sai ý nghĩa của nó. Cách nó thực sự vận hành rộng hơn và tinh tế hơn nhiều so với mọi người tưởng. Không phải là nó sai; chỉ là rất khó để đột ngột lấy đi thứ gì đó mang lại phần thưởng có ý nghĩa, đặc biệt là khi bản thân còn không nhận thức rõ điều đó.
Học sinh nói về thiếu động lực, bài tập nhàm chán, đau lưng, chấn thương do lặp lại, thay đổi cách luyện tập, mà họ vẫn chỉ đáp “luyện tập quyết định trình độ”. Kiểu như có gì mà khó hiểu đâu.
Ai cũng biết muốn giỏi nhạc cụ thì phải bỏ thời gian. Tương tự, trong số những người muốn giảm cân, chắc cũng không nhiều người phủ nhận định luật bảo toàn năng lượng khi năng lượng đi qua các nhóm thực phẩm.
Nếu thật sự muốn giúp một cách hợp lý thì phải dùng phương pháp có hiệu quả. Cắt đường, bỏ thịt, nhịn ăn gián đoạn, đếm calo, bất cứ cách nào hiệu quả đều được. Không phải là rụt rè chỉ ra rằng tuần trước họ đã thất bại trong việc luyện 10 tiếng mà thậm chí còn không hỏi vì sao họ không làm được.
Những người chỉ nói về nạp/tiêu dường như gặp khó khăn trong việc tiếp nhận về mặt trí tuệ chính cái khái niệm đơn giản này.
Bạn ăn gì, nấu thế nào, ăn vào lúc nào đều ảnh hưởng một cách phức tạp đến cảm giác đói, năng lượng để vận động, khả năng chống lại xung động, và trạng thái sinh lý do lượng dưỡng chất hấp thụ.
CICO hữu ích để giải thích vấn đề kiểm soát cân nặng sau khi sự việc đã xảy ra, nhưng không đủ để lập kế hoạch hoặc duy trì chất lượng sống trong lúc tiến tới mục tiêu quản lý cân nặng.
Mô hình tinh thần này giúp hiểu những hành vi như cố ôm lấy và tích trữ tài nguyên dù rõ ràng xung quanh đang dư thừa khắp nơi.
Khi thử đếm calo bằng MyFitnessPal, đúng là tốn một lượng công sức khủng khiếp. Chỉ cần ăn ngoài là gần như bó tay, cùng lắm cũng chỉ là ước lượng.
Nếu tính cả sốt và dầu thì ngay trong điều kiện lý tưởng nhất cũng khó chính xác, mà việc quản lý liên tục cũng rất phiền. Lựa chọn tốt nhất có lẽ là tránh đến mức không cần phải đếm.
Trong nghiên cứu, có vẻ gần như ai rồi cũng sẽ nhập dữ liệu tệ vào ở một thời điểm nào đó, dù hoàn toàn có thiện chí.
Không cần một chế độ ăn theo trào lưu đặc biệt nào; chỉ riêng hành động cố ghi lại mọi thứ mình ăn cũng đã khiến bạn dừng lại và nghĩ “món này chắc không cần ăn đâu”.
Xà lách măng tây xào tại nhà [1]? Cá bống tượng hấp tại nhà [2]? Không có cách nào cả. Chỉ có thông tin dinh dưỡng của mac and cheese đóng gói.
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Celtuce
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Oxyeleotris_marmorata
Nếu bạn luôn ăn cùng một món ở một nhà hàng nhất định, lúc đầu có thể ước lượng calo của bữa đó theo cách tốt nhất có thể, rồi nếu cân nặng trung bình không đi theo hướng mong muốn thì điều chỉnh mục tiêu calo để bù lại.
Vì tôi quá ghét việc ước lượng calo của đồ ăn nấu ở nhà, và biết rằng dù sao đó cũng sẽ là một ước lượng không chính xác.
Nếu không biết chính xác calo thì tôi ước lượng hơi cao lên một chút, khoảng 1.2 lần.
Con người tự báo cáo bất cứ điều gì cũng rất kém. Tập thể dục, ăn uống, đời sống tình dục, chăm chút ngoại hình, tất cả đều vậy. Cứ hỏi luật sư hoặc bất kỳ ai phải moi thông tin từ người khác là biết
Đây phải là giả định nền tảng với bất kỳ ai đi hỏi người khác về điều gì đó. Nếu các nhà khoa học tưởng tượng rằng trong số đối tượng thí nghiệm có một nhóm báo cáo chính xác, thì đó là ví dụ cho thấy sự ngây thơ đáng kinh ngạc của họ
Trước đó, với nhiều hiện tượng khác nhau, lời chứng của con người gần như là cách duy nhất để truyền đạt thông tin, và vì độ trung thực thấp, mật độ thông tin thấp, cùng cách diễn giải và tái hiện thiếu ổn định, độ tin cậy cao lắm cũng chỉ ở mức hạn chế
Một ví dụ hay là bản khắc gỗ tê giác năm 1515 của Albrecht Dürer. Vì được tạo ra dựa trên báo cáo gián tiếp và phác thảo, nó không giống hệt ngoài đời, nhưng những đặc điểm cụ thể như các mảng phân đoạn trên thân, sừng, ngón chân và hình dạng mắt lại được ghi lại chính xác đến đáng ngạc nhiên. Tham khảo: <https://en.wikipedia.org/wiki/D%C3%BCrer%27s_Rhinoceros>
Ghi chép analog cũng có thể bị làm giả, nhưng thường để làm trơn tru thì cần công sức và chuyên môn, và có thể so sánh các bản ghi độc lập để phát hiện biên tập hay chỉnh sửa
Sau Photoshop, thao tác ảnh kỹ thuật số xuất hiện khiến giá trị chứng cứ của ảnh “làm bằng chứng” ngày càng suy yếu, và với sự phổ biến của AI cùng smartphone, hầu như mọi ảnh tĩnh và video đều đã được xử lý ở mức nào đó. Với AI, có thể tạo ra hư cấu nghe nhìn rất thuyết phục theo thời gian thực, từ ảnh tĩnh, video, giọng nói cho tới lời nói và âm thanh nền, đủ khiến cả người thường lẫn chuyên gia bối rối
Rốt cuộc, dù công nghệ của chúng ta từng đưa ra lời giải cho vấn đề này, giờ đây ngay cả khi có sự trung gian của công nghệ, thậm chí đặc biệt là khi đó, chúng ta lại quay về vùng những bản tường thuật bịa đặt có độ tin cậy thấp
Không thể nhồi thường thức bằng hệ thống giáo dục. Phần lớn nhà khoa học chuyên nghiệp hoặc là người bình thường, hoặc đang chật vật sống sót trong một hệ thống bị thao túng
Hoặc cũng có thể các nhà nghiên cứu làm việc lâu năm ngoài thực địa vốn đã biết điều này rồi, và vấn đề nằm ở phía đơn giản hóa nghiên cứu để đưa ra công chúng
Muốn trả lời cà phê có tốt không, hay rượu vang hoặc sô-cô-la thì sao, thì các biến gây nhiễu như di truyền, thời điểm ăn uống, thể lực, lối sống ít vận động v.v. gần như là vô hạn
Nó gần với bài toán 80/20 hơn, xử lý được 80 rồi thì nên quên 20 còn lại đi. Dù sao cũng sẽ không có được câu trả lời
Nếu nhìn cũng không khỏe và bản thân cũng cảm thấy không ổn, thì thường khả năng cao là đang ăn uống rất tệ. Nếu trông ổn và thể trạng tốt, thì thỉnh thoảng một ly rượu vang hay một miếng sô-cô-la sau bữa tối sẽ không tạo khác biệt lớn
Nhưng với các nghiên cứu kiểu này lại có nhiều tiêu chí lựa chọn không ngẫu nhiên: mức độ quan tâm tới nghiên cứu, việc tuân thủ giao thức nghiên cứu, và hành vi báo cáo lại
Nếu khoa học dinh dưỡng muốn nghiêm túc, thì N phải là hàng chục nghìn chứ không phải vài chục người. Tốn kém đấy, nhưng với việc quan trọng thì điều đó hoàn toàn đúng
Tôi tự hỏi liệu điều này có thực sự gây vấn đề cho phần lớn nghiên cứu hay không
Nếu là nghiên cứu đòi hỏi lượng thức ăn tuyệt đối phải chính xác thì đúng là có vấn đề, nhưng phần lớn nghiên cứu tôi gặp lại dùng cách diễn đạt tương đối chính vì lý do này. Ví dụ như người làm X nhiều hơn người cùng lứa thì có tương quan với Y
Nếu muốn xem việc uống cà phê buổi sáng có liên quan đến tuổi thọ hay không, thì ngay cả khi tin như bài báo ám chỉ rằng ai cũng báo cáo thiếu lượng ăn uống của mình, điều đó dường như cũng không liên quan lắm. Vì đây là so sánh tương đối
Tất nhiên những kết quả như vậy lại bị bẻ thành các tiêu đề câu kéo kiểu “X là bí quyết trường thọ!”, nhưng đó gần với vấn đề của báo chí khoa học đại chúng hơn là của bản thân nghiên cứu dinh dưỡng
Ngoài thực tế, người ta sẽ báo cáo ít đi những gì họ thấy xấu hổ, còn những thứ theo hướng ngược lại thậm chí có thể bị báo cáo nhiều hơn. Đây là một khiếm khuyết dữ liệu khó hiệu chỉnh hơn nhiều
Ngay cả ví dụ “cà phê buổi sáng” cũng có thể là bất cứ thứ gì từ một ly espresso nguyên chất cho tới một “cà phê” Starbucks hơn 600 calo, nhưng cỗ máy meta-study lại gộp tất cả vào một chỗ
Nó gần giống như đổ toàn bộ bình luận Reddit vào ChatGPT, hỏi một điều gì đó, rồi ở cấp độ xã hội đem sức khỏe của mình ra đặt cược để tin vào câu trả lời đó
Bài báo thực ra nói rằng hầu như ai cũng báo cáo thiếu, chứ không nói ai cũng báo cáo thiếu như nhau. Và có đầy đủ lý do để điều đó không xảy ra
Nếu nguyên nhân là xấu hổ, thì người thấy xấu hổ hơn về thói quen ăn uống của mình sẽ báo cáo thiếu nhiều hơn. Nếu người ta nhớ bữa chính tốt hơn đồ ăn vặt, thì người ăn vặt nhiều sẽ báo cáo thiếu nhiều hơn người ít ăn vặt. Thêm nữa, nếu phần ăn lấy thêm dễ bị quên hơn phần đầu tiên, thì những món dễ dẫn tới ăn quá nhiều sẽ bị báo cáo thiếu nhiều hơn những món không như vậy. Nếu có quá nhiều sai lệch có hệ thống như thế, thì việc cho rằng mọi người đều báo cáo thiếu như nhau mới là điều đáng ngạc nhiên
Thế nhưng hầu như chẳng mấy khi người ta đi tiếp sang phần việc khó hơn sau đó. Vì vậy có cả đống nghiên cứu cho thấy tương quan theo hướng này hay hướng kia, và cũng có cả đống nghiên cứu mâu thuẫn với nhau. Nhưng có vẻ chúng ta lại hài lòng với tình trạng đó. Tình trạng của nghiên cứu dinh dưỡng thật thảm hại
Vì thế họ có thể báo cáo nhiều rau hơn, còn rượu hay thuốc lá, hoặc ma túy bất hợp pháp mà nghiên cứu có thể thậm chí phải báo cảnh sát theo quy định pháp lý, thì lại không nói ra. Người tự nhận là ăn chay có thể không báo phần thịt mình đã ăn, và người béo có thể báo là đã bỏ qua món tráng miệng
Đây là lý do các nghiên cứu về giấc ngủ không dựa vào việc bệnh nhân tự báo cáo mà được thực hiện tại phòng khám
Nếu muốn có dữ liệu chính xác thì phải làm nghiên cứu thật sự, và nhà nghiên cứu phải trực tiếp chia khẩu phần ăn cũng như cung cấp lịch trình
Cung cấp cho người tham gia toàn bộ bữa ăn và đồ ăn vặt, đôi khi còn giám sát liên tục trong vài tuần đến vài tháng
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39134209/
Dĩ nhiên, các nghiên cứu như vậy xâm lấn hơn nhiều và tốn kém hơn các nghiên cứu quan sát kiểu cổ điển “điền bảng câu hỏi”, nên khá hiếm. Dù vậy, chúng vẫn tồn tại và kết quả rất hữu ích
Một công cụ khảo sát dinh dưỡng được trích dẫn rộng rãi là Nurses' Health Study, nền tảng của vô số kết luận dinh dưỡng câu view và nhanh chóng lỗi thời. Kiểu quan sát dựa trên khảo sát này đã được dùng để “chứng minh” cả việc thịt có hại cho cơ thể lẫn có lợi cho cơ thể, và cả việc chất làm ngọt nhân tạo giúp giảm cân lẫn gây tăng cân. Một bảng khảo sát đơn lẻ kiểu “thỉnh thoảng hãy nhớ lại xem trong thời gian qua bạn đã ăn gì” là gốc rễ của lượng nhiễu khổng lồ trong khoa học dinh dưỡng
Theo kinh nghiệm của tôi, mọi người đặc biệt không hiểu rõ về calo từ rượu
Carbohydrate và protein thường là 4 calo mỗi gram, còn cồn là 7 calo mỗi gram. Chỉ có chất béo là có mật độ năng lượng cao hơn với 9 calo mỗi gram
Tôi còn nhớ vào những năm 2000 đã từng có cơn sốt thực phẩm low-carb rất lớn, và Bacardi từng chạy một quảng cáo nổi tiếng nhấn mạnh rằng rượu rum của họ không có carbohydrate. Thực ra mọi loại rượu mạnh chưng cất không mùi vị đều không có carbohydrate và vẫn rất nhiều calo, nhưng nó lại được tiếp thị như thể là lựa chọn thông minh hơn cho những người quan tâm đến cân nặng
Nó giống như đo calo của gỗ. Vì cháy tốt nên calo rất cao, nhưng lại không được chuyển hóa tốt. Một khúc gỗ vào khoảng 400kcal/100g
Ethanol có năng lượng 1325kJ/mol. Nhưng nếu phản ứng dừng lại ở giữa con đường chuyển hóa, thì sau khi uống rượu, axit axetic sẽ bị đào thải qua nước tiểu, nên năng lượng thực sự có thể thu được từ cồn giảm mạnh, chỉ còn 215.1kJ/mol
https://en.wikipedia.org/wiki/Pharmacology_of_ethanol#Metabo...
Tôi cứ nghĩ việc con người không thể tự báo cáo chính xác về phần lớn những gì liên quan đến bản thân mình là điều đã được biết đến rộng rãi
Thực tế, để làm nghiên cứu nghiêm ngặt thì phải khách quan, nên đây là một cơ sở tốt để ủng hộ thiết bị đeo hay các thiết bị giám sát thông minh khác