Acest studiu folosește Biobankul din Marea Britanie pentru a examina asocierile dintre călătoriile active și dieta, pentru a înțelege mai bine modelarea stilurilor de viață sănătoase, cu emisii reduse de carbon.

dieta

Marea Britanie Biobank este o cohortă mare, cu date foarte bogate, care a permis evaluarea relațiilor folosind mai multe măsuri de călătorie și comportament dietetic și ajustare pentru o gamă largă de covariate sociodemografice, de mediu și comportamentale.

Analiza utilizată în acest studiu este transversală și, prin urmare, nu putem deduce cauzalitatea dintre aceste comportamente.

Acest studiu este limitat în continuare de utilizarea măsurilor auto-raportate de călătorie activă și consum dietetic.

Introducere

În lumina acestor lacune, obiectivul acestui studiu a fost explorarea relațiilor dintre comportamentele HLC în domeniile de călătorie și dietetic, prin examinarea asocierilor dintre angajarea în călătorii active și consumul a două grupuri de alimente (FV, RPM) care au implicații contrastante pentru om sănătate și emisii de carbon. Alegerea măsurilor noastre s-a bazat pe comportamentele pentru care există recomandări guvernamentale din Marea Britanie și pentru care există cele mai mari dovezi ale beneficiilor combinate pentru sănătatea publică și mediu. Din câte știm, nu au existat cercetări anterioare care să fi examinat în mod explicit relațiile dintre aceste combinații de dietă și comportament de călătorie.

Metode

Proiectarea studiului și eșantionul

Am folosit date de referință de la UK Biobank (UKB; proiectul 14840) pentru a evalua relațiile transversale între utilizarea diferitelor moduri de călătorie și consumul dietetic. Raționamentul științific, proiectarea studiului și metodele de sondaj pentru UKB au fost descrise în altă parte.36 Pe scurt, datele au fost colectate de la 502.616 persoane cu vârsta cuprinsă între 40 și 69 de ani recrutați între 2006 și 2010. Participanții au fost identificați din registrele de pacienți ai Serviciului Național de Sănătate și au fost invitați să participe 1 din 22 de centre de evaluare situate în toată Marea Britanie. La fiecare centru de evaluare, participanții au completat un chestionar cu ecran tactil care a colectat informații despre caracteristicile sociodemografice și dieta, stilul de viață și factorii de mediu.

În acest studiu, participanții care nu au furnizat nicio informație despre utilizarea modului de călătorie (n = 7272) sau despre consumul alimentar (FV sau RPM, n = 1820) au fost excluși, obținând o dimensiune inițială a eșantionului de 493 524. Acest număr a fost apoi restricționat în continuare participanților care au avut date complete despre toate covariabilele analitice (n = 412 299 pentru toate călătoriile, n = 234 148 pentru călătoriile de navetă). Analizele de sensibilitate au fost efectuate cu un sub-eșantion suplimentar care avea date complete despre PA săptămânal și aportul total de energie (95 475 femei și 83 213 bărbați).

Măsuri

Utilizarea modului de călătorie

Datele despre comportamentul călătoriei au fost colectate pe chestionarul cu ecran tactil. Participanților li s-a cerut să raporteze modul (modurile) de călătorie pe care l-au folosit pentru călătoriile fără lucru (în ultimele 4 săptămâni, ce forme de transport ați folosit cel mai des pentru a vă deplasa?) Și pentru călătoria lor la serviciu (călătorii de navetă), dacă erau angajați în prezent și nu lucrau întotdeauna de acasă (Ce tipuri de transport folosiți pentru a ajunge la și de la serviciu?). Ambele întrebări au avut aceleași opțiuni de răspuns (mașină/autovehicul, transport public, mers pe jos, mersul cu bicicleta) și au permis participanților să selecteze mai multe moduri pentru fiecare tip de călătorie.

Folosind aceste două întrebări, am clasificat comportamentul călătoriei în mai multe moduri. În primul rând, pentru a crea o măsură generală a călătoriilor active pentru fiecare participant, am combinat răspunsurile de la cele două întrebări de călătorie într-o singură variabilă binară care îi include pe cei care au raportat orice mers pe jos sau orice mers cu bicicleta, fie pentru călătorii fără lucru, fie pentru deplasări. Variabile binare similare au fost, de asemenea, create pentru orice mers pe jos și orice ciclism în cele două tipuri de călătorii. În al doilea rând, pentru a ține cont de toate combinațiile posibile de călătorie, a fost derivată o variabilă a modului de călătorie de 15 categorii pentru fiecare tip de călătorie (fără lucru, navetă) pentru a organiza combinațiile modale dintre cele care produc cele mai multe emisii de carbon și care necesită cel mai puțin efort fizic (numai pentru utilizarea mașinii), către cei care produc cele mai puține emisii și care necesită cel mai mare efort fizic (doar cu bicicleta sau cu bicicleta + mersul pe jos). Aceasta a fost apoi prăbușită într-o variabilă de opt categorii pentru fiecare tip de călătorie: (1) numai mașină, (2) mașină + numai transport public, (3) mașină + transport public și activ, (4) mașină + numai transport activ, (5) numai transport public, (6) transport public + activ, (7) numai mers pe jos și (8) numai cu bicicleta sau cu bicicleta + mers pe jos. Această abordare este similară cu cea utilizată anterior de Flint și Cummins

Consumul dietetic

Datele privind consumul FV și RPM au venit, de asemenea, din chestionarul cu ecran tactil. Participanții au fost rugați să-și raporteze consumul de FV prin intermediul a patru întrebări deschise care au întrebat despre numărul mediu de linguri de legume și bucăți de fructe consumate în fiecare zi. Aceste răspunsuri au fost apoi recodificate în porțiuni standard „5 pe zi” 38, care au dus la o măsură generală a porțiunilor medii de FV consumate pentru fiecare participant. Pentru a evalua dacă consumul fiecărui participant a fost în conformitate cu liniile directoare recomandate, această variabilă a fost, de asemenea, recodificată într-o măsură ordinală pe trei niveluri: de 3 ori pe săptămână. Această abordare a fost utilizată de Bradbury și colab, 39 care au arătat că cei care consumă RPM cel mai frecvent (> de 3 ori pe săptămână) în eșantionul UKB consumă, de asemenea, cele mai mari cantități pe zi.

Covariate

Diferiți factori demografici, socio-economici și de mediu au fost presupuși ca posibili factori de confuzie ai relațiilor dintre comportamentul de călătorie și consumul alimentar. Covariabilele demografice au fost vârsta la momentul inițial, sexul, originea etnică și mărimea gospodăriei. Covariabilele socioeconomice au reprezentat venitul anual brut al gospodăriei, numărul de mașini pe gospodărie, cea mai înaltă calificare educațională și clasa ocupațională. Am folosit Clasificarea socio-economică a statisticilor naționale pentru clasa de ocupație prin conversia codurilor din clasificarea ocupațională standard 2000. Covariabilele de mediu au fost clasificarea zonelor rezidențiale, scorul privării Townsend și regiunea Regatului Unit.

PA săptămânale (care îndeplinesc sau nu îndeplinesc ghidul PA) și aportul total de energie (kcal) au fost utilizate în analizele de sensibilitate, datorită interacțiunilor complexe dintre călătoriile active, PA, consumul alimentar și aportul de energie (vezi detalii suplimentare și diagrama relațiilor putative în apendicele suplimentar online figura S1). Cei care au raportat 150 de minute de PA moderată sau 75 de minute de PA viguroasă pe săptămână au fost considerați că îndeplinesc ghidul curent de PA.40 Datele privind aportul total de energie provin dintr-un chestionar de rechemare dietetică de 24 de ore care a fost completat la centrul de evaluare 70 000 de participanți și de patru ori prin e-mail în restul cohortei.41 Pentru respondenții care au completat mai multe chestionare de rechemare dietetică, am folosit valoarea medie.

Material suplimentar

Covariate au fost în mare parte auto-raportate pe chestionarul cu ecran tactil, cu excepția clasei ocupaționale (interviu verbal), clasificarea zonei rezidențiale (recensământ), scorul privării Townsend (recensământ), regiunea Regatului Unit (locația centrului de evaluare) și aportul mediu de energie (24 -evaluarea dietei orare).

analize statistice

Asocierile dintre fiecare măsură a comportamentului de călătorie și fiecare rezultat dietetic au fost examinate folosind modele de regresie ordinală multivariată în Stata/SE V.14.0.42 Am folosit regresia logistică ordinală pentru a modela tendințele consumului dietetic păstrând în același timp „extremele” ca categorii utile. (de exemplu, neconsumatorii RPM și cei care au respectat sau au depășit liniile directoare privind consumul). Acest lucru a permis interpretarea semnificativă a relațiilor în vederea recomandărilor dietetice naționale și a modificărilor potențial discontinue în asocierile dintre călătorii și comportamentul dietetic. Deși aceste relații ar putea merge în mod plauzibil în ambele direcții, le-am modelat în acest mod pe baza ipotezelor anterioare30, precum și a cercetărilor neurocognitive care sugerează că AP poate avea mai multe șanse să conducă la modificări dietetice decât invers.

În modelul 1 am examinat asocierea bivariantă între fiecare variabilă de călătorie și fiecare rezultat dietetic, iar în modelul 2 ne-am ajustat pentru covariabile sociodemografice și de mediu. Ca analiză de sensibilitate, ne-am ajustat în continuare pentru PA și aportul de energie (modelul 3) în sub-eșantion, cu date complete despre acești factori (în scopuri comparative, modelele 1 și 2 au fost reluate și în acest sub-eșantion). Această analiză de sensibilitate a fost efectuată numai pentru orice variabilă activă de călătorie, deoarece aceasta conținea toate celelalte combinații active de călătorie.

Când se interpretează modelul logistic ordinal, modelul presupune că relația dintre fiecare pereche de grupuri de rezultate este aceeași sau, cu alte cuvinte, că coeficienții care descriu relația dintre cea mai mică categorie de rezultate și toate categoriile superioare sunt aceiași cu cei care descriu relația dintre următoarea categorie inferioară și toate categoriile superioare și așa mai departe. Aceasta se numește presupunerea proporțională a cotelor sau a liniilor paralele, 45 și, în acest caz, modelele presupun că șansele de a fi în cea mai mică categorie de consum dietetic comparativ cu cele două cele mai mari, sunt aceleași cu șansele de a fi în cea mai mare categorie de consum. comparativ cu cele două cele mai mici. În fiecare model de regresie, am testat ipoteza proporțională a cotelor folosind comanda postestimare oparalelă Stata.46 În cazul în care această ipoteză nu a fost îndeplinită (p Vizualizați acest tabel:

  • Vizualizați în linie
  • Vizualizați fereastra pop-up

Caracteristicile descriptive ale eșantionului (n = 412 299)

Prezentare descriptivă a utilizării modului de călătorie (n = 412 299)

Prezentare descriptivă a consumului alimentar și a activității fizice (n = 412 299)

Asocieri între modurile de călătorie și consumul FV

Asocieri între modurile de călătorie și consumul RPM

În general, asocierile dintre călătoria HLC și consumul RPM au fost aproape toate negative; singura excepție a fost pentru mașină + transport în comun (față de călătoria numai cu mașina) în rândul femeilor pentru călătoriile fără lucru (tabelul 5 și figura suplimentară online din apendicele S3). Atât la bărbați, cât și la femei, asociațiile au fost ușor atenuate, cu ajustarea factorilor demografici, socioeconomici și de mediu. La fel ca în cazul consumului de FV, aceste asociații au fost cele mai puternice pentru ciclism, în general și în ambele tipuri de călătorii. Mai mult, a existat un gradient clar de efect pentru călătoriile fără lucru, astfel încât, cu cât modul (modurile) de călătorie este mai activ, cu atât este mai negativă asocierea cu frecvența de consum RPM. De exemplu, în modelele complet ajustate (modelul 2), bărbații și femeile care au mers cu bicicleta pentru călătorii fără lucru au fost cu aproape jumătate mai probabil să consume RPM mai frecvent decât cei care au călătorit cu mașina (bărbați: aOR = 0,57; 95% CI 0,54 la 0,60; femele: aOR = 0,54, 95% CI 0,50 la 0,59). Modelele complete sunt prezentate în tabelele de anexe suplimentare online S3 și S4.

Presupunerea proporțională a cotelor

Datorită dimensiunii foarte mari a eșantionului din UKB, am putut detecta variații foarte mici în date, ceea ce a însemnat că toate modelele din tabelele 4 și 5 au avut încălcări ale presupunerii proporționale a cotelor. Pentru a evalua dacă aceste diferențe au fost semnificative pentru variabilele cheie de interes (variabile de călătorie), toate modelele au fost reluate folosind un model logit ordonat generalizat (tabelele de apendice suplimentare online S5 și S6). Aici asociațiile au fost în general de o magnitudine similară și în aceeași direcție cu modelele complet ordinale, dar acolo unde au existat diferențe, asociațiile au avut tendința de a fi ușor mai puternice pentru cele două categorii cele mai înalte față de cea mai mică categorie a variabilelor de rezultat, de exemplu + porțiuni din FV versus Vizualizați acest tabel:

  • Vizualizați în linie
  • Vizualizați fereastra pop-up

Modele logistice ordinale între deplasarea HLC și consumul FV, stratificate după sex (n = 412 299)

Modele logistice ordinale între deplasarea HLC și consumul RPM, stratificate după sex (n = 412 299)

Analize de sensibilitate

În subsetul eșantionului cu date complete despre aportul de energie și PA (n = 95 475 femele, n = 83 213 bărbați), ajustarea pentru aceste variabile în plus față de alți factori sociodemografici și de mediu a atenuat ușor asocierile dintre orice călătorie activă și FV consum, dar relația a fost încă independentă și extrem de semnificativă atât la bărbați, cât și la femei (bărbați: aOR = 1,28; 95% CI 1,24 la 1,31 și femei: aOR = 1,35, 95% CI 1,32 la 1,39) (tabelele de apendice suplimentare online S7) și S8). În mod similar, asocierile dintre orice călătorie activă și consumul RPM au fost, de asemenea, foarte ușor atenuate, dar chiar mai puțin decât pentru consumul de VF (bărbați: aOR = 0,89; IC 95% 0,87-0,92 și femele: aOR = 0,90, IC 95% 0,88 până la 0.92) (tabelele de apendice suplimentare online S9 și S10).

Discuţie

Din câte știm, aceasta este prima analiză care examinează în mod explicit relațiile dintre angajarea într-o călătorie activă și consumul dietetic de HLC, începând astfel să clarifice modelarea stilurilor de viață HLC. Am arătat că angajarea într-o călătorie activă și, în special, cu bicicleta, este asociată cu un consum crescut de FV și cu un consum redus de RPM în eșantionul UKB. Aceste asociații au fost robuste la ajustare atât de factori sociodemografici, cât și de factori comportamentali, sugerând că acești factori nu explică relațiile observate. Folosind multiple măsuri de călătorie și comportament dietetic, am evaluat aceste relații în mod cuprinzător între diferite moduri de călătorie, tipuri de călătorii și grupuri de alimente relevante și, de asemenea, ajustate pentru o gamă largă de covariate importante. Acest nivel de detaliu ne-a permis să izolăm și să elucidăm unde relațiile dintre aceste comportamente HLC sunt mai puternice și mai slabe, ceea ce reprezintă o contribuție importantă la înțelegerea elementelor de călătorie și a comportamentului alimentar care pot împărtăși factori subiacenți comuni.

Punctul forte al acestui studiu este dimensiunea mare a eșantionului și măsurile flexibile ale comportamentului de deplasare în setul de date UKB, ambele permițând observarea diferențelor relativ fine cu datele. Cu toate acestea, UKB este limitat de lipsa sa de reprezentativitate, deoarece se bazează pe un eșantion de „voluntari sănătoși” 50 și exclude segmente mari de populație (de exemplu, cei sub 40 de ani). Datele au fost, de asemenea, colectate între 2006 și 2010 și au existat unele modificări ale populației în consumul de carne de atunci, deși mai puțin în rândul celor din intervalul de vârstă al UKB.51 Ca urmare, nu este clar dacă aceste rezultate sunt generalizate în Marea Britanie. populația generală, totuși au fost găsite relații similare atunci când această analiză a fost reprodusă într-un eșantion reprezentativ la nivel național din Marea Britanie, 52 53, care susține validitatea externă a acestor asociații.

Alte limitări includ faptul că măsurile utilizate au fost toate auto-raportate și că analizele sunt transversale. Datorită naturii conștiente a sănătății cohortei, este posibil ca consumul unor grupuri de alimente să fie supra-raportat sau sub-raportat; cu toate acestea, un studiu aprofundat al fiabilității chestionarului dietetic cu ecran tactil UKB a arătat că răspunsurile participanților pentru consumul de VV și carne sunt foarte consistente în timp (70% -90%) și se corelează bine cu alte evaluări dietetice independente (de exemplu, 24 amintirea dietetică a orelor) efectuat ca parte a studiului mai larg al UKB.54 Cu toate acestea, dacă participanții au fost mai predispuși să raporteze că au mers, au mers cu bicicleta, au consumat mai mult FV și au consumat mai puțin RPM, atunci acest lucru ar putea explica parțial asocierile observate între aceste comportamente. Natura transversală a datelor înseamnă că nu putem stabili cauzalitatea între aceste comportamente în ceea ce privește dacă deplasarea activă precede FV mai mare și consumul RPM mai mic, invers, sau dacă schimbarea are loc în tandem, sau când în cursul vieții apar astfel de modele sau Schimbare. Cercetările viitoare cu date longitudinale vor ajuta la confirmarea direcției acestor relații, precum și la îmbunătățirea înțelegerii dinamicii comportamentului în timp.

Identificarea dacă două comportamente sunt legate este importantă, deoarece comportamentele puternic asociate se pot influența reciproc în moduri diferite.31-34 În cazul relațiilor pozitive, acest lucru ar putea însemna că comportamentele conexe au potențialul de a produce rezultate sinergice, dacă strategii care vizează HLC multiple comportamentele împreună au beneficii mai mari decât suma intervențiilor individuale.35 Sunt necesare schimbări urgente în stilul de viață pentru a evita schimbările climatice catastrofale62. 63 comportamentele influențează, interacționează și se intersectează între ele pe parcursul vieții. Deși relațiile dintre călătoriile active și dieta trebuie încă examinate longitudinal, acest studiu sugerează că aceste comportamente HLC pot avea potențialul de a se influența reciproc și că promovarea acestor comportamente ar putea contribui la promovarea unor beneficii sporite atât pentru sănătatea umană, cât și mediu inconjurator.

Mulțumiri

Această cercetare a fost realizată utilizând resursa din Marea Britanie a băncii sub cererea nr. 14840.