10 代のエネルギー バランス: 自由生活をしている若者のエネルギー バランスを推定するための測定誤差アプローチ

食事の摂取と身体活動は、心臓病、糖尿病、腎臓病、特定の癌、過体重/肥満など、私の多くの慢性疾患の発症に大きな役割を果たしている重要なライフスタイル行動です. 肥満リスクに影響を与える生理学的、環境的、および行動的要因が多数あることは明らかですが、最も基本的なレベルでは、体重はエネルギー摂取量 (EI) とエネルギー消費量 (EE) のエネルギーバランスによって決まります。 人口ベースの研究における EI の標準的な評価手法は、個人が食べる食物を自己報告することに依存していますが、これらの推定値は通常、期待値より 12 ～ 31% 低くなります。 これにより、専門の栄養士や栄養疫学者は、「EI は自己報告では不正確に測定されている」、「科学的研究にはまったく受け入れられない」と宣言するようになりました。 したがって、自由生活型 EE、エネルギー貯蔵 (ES)、および EI を評価するための、手頃な価格で有効かつ信頼性の高い手法を開発することが非常に必要です。 研究者の長期的な目標は、エネルギーバランスの構成要素を評価して、肥満の予防と治療についてより良い情報を提供することです。 このアプリケーションの短期的な目標と目的は、EE と ES を推定するために、消費者 (Fitbit など) のアクティビティ モニターと体組成計の測定誤差をモデル化し、定量化し、調整するための統計的手順を開発および評価することです。そして、「調整された」値を使用して、自由生活 EI を推定します。 非ゴールド スタンダード デバイスの使用に関連する現状は、特に平均 EE で誤った推定値を生成する可能性がある基準測定値と比較して大きな変動性が存在することであり、集団レベルでの使用は賢明ではありません。 対照的に、研究者の作業仮説は、消費者向けデバイスに固有のエラーを定量化して調整できるため、EE と ES の正確な評価が可能になるというものです。 このプロジェクトの目的は、エネルギー バランスの推定値を改善するために、自由生活の青少年のパイロット サンプル (N = 24) に測定誤差の手法を適用することです。 研究者は、消費者向け身体活動モニター (Garmin Vivofit 4) と消費者体組成分析装置 (Garmin Smartscale) を使用して、14 日間のウォッシュアウト期間で区切られた 2 つの連続した 14 日間の毎日の EE と ES の変化を推定します。 研究者は、参照として EE の二重標識水と ES の二重エネルギー X 線吸収法を含む、同時に収集されたゴールド スタンダード技術を使用して、キャリブレーション モデルを開発します。 研究者は、キャリブレーションされた EE と ES を使用して、摂取バランス法を使用して EI を計算します。 最後に、研究者はプロトコルと方法論の実現可能性と受容性を評価します。 提案された研究の完了時に、重要なパイロットデータを生成し、大規模なNIH R01アプリケーションの青年におけるプロジェクトの実現可能性を評価することを研究者は期待しています. 完全に強化された研究は、研究グレードおよび消費者向けデバイスを使用して、自由生活条件でのEEおよびESの評価を改善し、現在利用可能な技術よりも高い精度でEIを推定できるようにします。 このプロジェクトは、自由生活環境におけるエネルギーバランスの評価を大きく前進させるでしょう。