Los científicos de la nutrición y gran parte del público a menudo consideran asociaciones epidemiológicas de factores nutricionales para representar efectos causales que pueden informar como políticas de salud pública y pautas. 

 

Sin embargo, la imagen emergente de la epidemiología nutricional es difícil de conciliar con buenos principios científicos. 

 

Se necesita una reforma radical.

 

En meta-análisis actualizados recientes de estudios prospectivos de cohortes, casi todos los alimentos revelaron asociaciones estadísticamente significativas con el riesgo de mortalidad. [1] 

 

Las deficiencias sustanciales de nutrientes claves (p. Ej., Vitaminas), el consumo excesivo excesivo de alimentos y la obesidad por calorías excesivas pueden de hecho aumentar el riesgo de mortalidad. 

 

Sin embargo, las pequeñas diferencias de ingesta de nutrientes específicos, alimentos o patrones de dieta con calorías similares ¿pueden causar una causalidad en la sobrevida? 

 

Suponiendo que la evidencia metaanalizada de los estudios de cohortes representa asociaciones causales de toda la vida, para una expectativa de vida de 80 años, comer 12 avellanas diarias prolongaría la vida en 12 años (es decir, 1 año por avellana), 

beber 3 tazas de café al día lograría una ganancia similar de 12 años adicionales, y

comer una sola mandarina por día (80 g) agregaría 5 años de vida.  

Por el contrario, consumir 1 huevo al día reduciría la esperanza de vida en 6 años, y comer 2 rebanadas de panceta (30 g) al día acortaría la vida por una década, un efecto peor que fumar. 

 

¿Es posible que estos resultados sean ciertos? 

 

Los autores a menudo usan el lenguaje causal al informar los hallazgos de estos estudios (p. ej. "El consumo óptimo de alimentos que reducen el riesgo da como resultado una reducción del 56% de la mortalidad por todas las causas"). 

 

Los estudios y guías sobre la carga de morbilidad respaldan estas estimaciones. Incluso cuando los autores agregan advertencias, los resultados a menudo son presentados por los medios como causales.

 

Es probable que estas estimaciones inverosímiles de los beneficios o riesgos asociados con la dieta reflejen casi exclusivamente una gran serie de sesgos acumulativos en este tipo de investigaciones, con una gran confusión residual. 

 

Casi todas las variables nutricionales están correlacionadas entre sí; por lo tanto, si una variable se relaciona causalmente con los resultados de salud, muchas otras variables también producirán asociaciones significativas en conjuntos de datos lo suficientemente grandes. 

 

Con más investigaciones que involucren Big Data, casi todas las variables nutricionales se asociarán con casi todos los resultados. 

 

Además, dadas las complicadas asociaciones de conductas y patrones alimentarios con muchos factores sociales y conductuales variables en el tiempo que también afectan la salud, ninguna cohorte actualmente disponible incluye suficiente información para abordar la confusión de asociaciones de distintos nutrientes.

 

Por otra parte, los investigadores informan resultados no especificados que son posibles de analizar de maneras muy diferentes. 

 

En consecuencia, los meta-análisis se convierten en promedios ponderados de opiniones de expertos. 

 

Los resultados informados se vuelven aún más inverosímiles: comer 12 avellanas al día aumentaría la esperanza de vida entre 20 y 30 años, no solo 12 años.

 

Las personas consumen miles de sustancias químicas en millones de combinaciones diarias posibles. Por ejemplo, hay más de 250.000 alimentos diferentes y aún más:

Existen 300.000 variedades de plantas comestibles solas. 

Los alimentos aparentemente similares varían en la exacta composición química (por ej, más de 500 polifenoles diferentes). 

 

Gran parte de la literatura asume silenciosamente que el riesgo de enfermedad está modulado por las sustancias más abundantes; por ejemplo, carbohidratos o grasas. 

 

Sin embargo, sustancias químicas relativamente poco comunes dentro de los alimentos, contaminantes circunstanciales, tóxicos fortuitos, o componentes que aparecen solo en condiciones específicas o métodos de preparación de alimentos (por ej, la cocción de carne roja) pueden ser influyentes. 

 

Las combinaciones nutricionales que confieren riesgos pueden variar según los antecedentes genéticos, el perfil metabólico, la edad o las exposiciones ambientales del individuo.

 

Más allá de los estudios sobre alimentos, los resultados de los estudios de un solo nutriente no han sido corroborados en los ensayos aleatorizados. Las asociaciones falsas positivas son comunes en la literatura. 

Por ejemplo, los meta-análisis actualizados de datos publicados de estudios prospectivos de cohortes han demostrado que un único antioxidante, el betacaroteno, tiene un efecto protector más fuerte sobre la mortalidad que todos los alimentos mencionados anteriormente. 

 

El riesgo relativo de muerte para el grupo más alto versus más bajo de niveles de beta caroteno en suero o plasma fue de 0,69 (IC del 95%, 0,59-0,80). 

 

Incluso cuando el error de medición se mitiga con ensayos bioquímicos (como en este ejemplo), la epidemiología nutricional sigue siendo intrínsecamente poco fiable. 

 

Estos resultados no pueden considerarse causales, especialmente después de que múltiples ensayos grandes hayan producido EC sin incluir incluso un pequeño beneficio.

 

Las creencias infundadas que justifican comer más alimentos, siempre que se consuma "alimentos de calidad", confunden al público y desvirtúan la agenda de prevención y tratamiento de la obesidad.

 

La confusión se ve reforzada por algunos enfoques de publicación en este campo. A menudo, se publican segmentos de datos de una cohorte sin tener en cuenta otros hallazgos de la misma cohorte. 

 

Un único artículo que informe un efecto significativo de un componente dietético puede parecer plausible de forma aislada, pero sería insostenible si todos los resultados estuvieran disponibles. 

 

Dado el vasto espacio de asociaciones analizables, algunas cohortes prolíficas (por ejemplo, Investigación prospectiva europea en cáncer y nutrición, Estudio de salud de enfermeras) han producido más de 1.000 artículos cada una. 

 

Algunos ensayos aleatorizados a gran escala, a largo plazo, adicionales, pueden ser útiles, especialmente para evaluar los patrones de la dieta. 

 

El ensayo grande más prometedor hasta la fecha, Prevención con Dieta Mediterránea (PREDIMED), un ensayo de dieta mediterránea, había mostrado un beneficio en un criterio de valoración compuesto, pero fue retractado y republicado recientemente ^.después de que se supiera que había múltiples problemas de aleatorización. [2] 

 

Los hallazgos del reanálisis mostraron resultados similares a los de los hallazgos informados inicialmente; sin embargo, el estudio ya no debe considerarse un ensayo aleatorizado. 

 

De todos modos, el ensayo no mostró ningún beneficio en la sobrevida. 

 

Los estudios de epidemiología nutricional continúan publicándose regularmente, afectan espuriamente a las guías y confunden al público a través de una intensa

defensa de parte de expertos y no expertos.

 

John Ioannidis

 

[1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28446499

[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29897866