A noção predominante sobre a obesidade é que se nós apenas trabalhar mais duro e comer um pouco melhor, então talvez a tendência a obesidade vai diminuir em poucos anos. No entanto, a chave para realmente fazer a diferença é a comida - o número de calorias que comemos é o fator mais importante na obesidade.

Coisas como rotinas individuais, menus, acesso a alimentos e acessibilidade, e práticas culturais influenciam a maneira como vivemos e comemos. Todas essas coisas podem influenciar o gap de desequilíbrio de energia (EIG). O EIG é essencialmente quantas calorias você consome versus quantas calorias você queima em um dia. Ele controla a velocidade da mudança na massa corporal e está no centro da compreensão da obesidade.

Pense no EIG como um pedal de gasolina em um carro. Se você apertar o pedal, a diferença é positiva e as tendências de obesidade aceleram. Se você apertar o freio, a diferença se tornará negativa e teremos menos pessoas obesas. Um intervalo zero é como o controle de cruzeiro com uma prevalência constante de obesidade. Por exemplo, um EIG de cerca de 10 calorias por dia leva ao ganho de peso de aproximadamente uma libra por ano.

Medindo o intervalo de desequilíbrio de energia

Em um artigo do estudo recente, meus colegas e eu aplicamos a dinâmica do sistema, um método de simulação para entender sistemas sociotécnicos complexos, para estimar as tendências do EIG nos EUA.

Medir o EIG diretamente é complexo - até mesmo um erro de 1% na medição da ingestão diária de energia tornaria os valores do EIG não confiáveis. E, em registros típicos de registro de ingestão de calorias, a principal medida direta do EIG aplicável a grandes grupos, tem erros excesso de 10%. De fato, poucos estudos anteriores forneceram estimativas confiáveis ​​de EIG para grandes populações. Por isso, desenvolvemos um método para fazer engenharia reversa das tendências do EIG com base nos dados de peso, assim como você pode estimar as taxas de aceleração a partir dos dados sobre a velocidade de um carro em momentos diferentes. Este método separa a contribuição do EIG para o perfil de peso da população de outros fatores, como taxas de mortalidade diferenciais devido à obesidade.

Com base nos dados de peso de Pesquisa Nacional de Exame de Saúde e Nutrição (NHANES) nossa pesquisa analisou as mudanças no EIG nas últimas quatro décadas em amostras representativas de três diferentes grupos populacionais: brancos não-hispânicos, afro-americanos e mexicano-americanos. Encontramos diferenças significativas entre esses três grupos populacionais, bem como entre os gêneros dentro de cada grupo.

Para os brancos não-hispânicos, o maior grupo na pesquisa (e o maior grupo populacional nos EUA), descobrimos que o EIG médio tem sido positivo nas últimas quatro décadas. Isso significa que esse grupo vem ganhando peso de forma consistente, uma tendência refletida na atual epidemia de obesidade. Mas nosso modelo mostra que a diferença está diminuindo. Quando a lacuna chegar a zero, a taxa de obesidade terá se estabilizado (o que significa que não está crescendo nem diminuindo) - e para essa população já podemos estar nesse ponto. Isso não significa que o problema da obesidade esteja resolvido para esse grupo, mas significa que o problema não está mais piorando.

Nós vemos uma história diferente para afro-americanos e mexicanos-americanos. Para os afro-americanos, a taxa de obesidade está crescendo e o EIG ainda não está próximo de zero. A diferença média é positiva, em torno de 15 de calorias extras por dia, que é um poderoso motor por trás das tendências continuadas de obesidade. A boa notícia para os afro-americanos é que a brecha energética começou a diminuir. Com base nas tendências atuais, podemos esperar que a lacuna permaneça positiva por pelo menos mais uma década antes de começar a fechar. Isso significa que, no futuro, veremos mais desafios com a obesidade na comunidade afro-americana, que pode atingir o pico em uma década ou mais.

A situação dos mexicano-americanos é mais crítica. Não só o intervalo positivo, com cerca de 20 calorias por dia, está acima das estimativas para qualquer outro grupo populacional. E o EIG está crescendo a um ritmo alarmante. Não só este grupo enfrenta uma epidemia de obesidade hoje, mas também a situação está piorando a um ritmo acelerado. Este grupo populacional precisa de muito mais atenção para virar a maré da epidemia de obesidade.

Quanto ao gênero, nossa descoberta mais notável refere-se às mulheres afro-americanas, que geralmente têm EIGs mais elevados do que os homens afro-americanos. Isso significa que a obesidade está piorando para as mulheres mais rapidamente do que para os homens. Mais recentemente, os mexicanos-americanos mostram uma diferença de gênero semelhante, com maior EIG para as mulheres nos últimos anos. Para os brancos não-hispânicos, as lacunas de energia são maiores para os machos do que para as fêmeas, portanto, as tendências de obesidade estão crescendo mais rapidamente para os homens do que para as mulheres. Do ambiente alimentar e de atividade às normas sociais, vários fatores podem explicar essas diferenças entre os grupos populacionais, e mais pesquisas são necessárias para determinar a contribuição exata de cada fator.

Para onde vamos daqui?

Sabemos que a obesidade é uma epidemia, então esses achados não são tão surpreendentes. No entanto, o que é notável é a diferença entre as etnias. Existem inúmeros programas e políticas que visam a obesidade com sucesso variável. Concentrando-se naqueles que a pesquisa encontra relação custo-benefício e focalizar os grupos populacionais de maior risco seria o melhor aproveitamento dos limitados recursos disponíveis para controlar a tendência futura da obesidade e seus custos.

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação.
Leia a artigo original.

Sobre o autor

Hazhir Rahmandad é professor visitante no grupo System Dynamics do MIT Sloan. Ele também é professor associado de Engenharia Industrial e de Sistemas na Virginia Tech. Hazhir recebeu um BS da Sharif University of Technology e um PhD do MIT. Sua pesquisa aplica modelagem dinâmica a problemas organizacionais complexos. Em outra corrente de trabalho, ele estudou problemas de saúde pública, incluindo a dinâmica da obesidade, comparando diferentes metodologias de modelagem em aplicação a epidemias e modelagem baseada em agentes da dinâmica de transmissão da polio.

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