Рубрику ведет Илья КАШНИЦКИЙ

How Dangerous Is Obesity? Issues in Measurement and Interpretation

Насколько страшна эпидемия ожирения? Существующие исследования не дают четкого ответа на вопрос, насколько сильно ожирение повышает индивидуальные риски смертности. То есть, ожирение, конечно, плохо сказывается на смертности, но вот насколько велик его негативный вклад и почему оценки разных исследователей различаются на порядок? Эндрю Стоукс и Самюэль Престон постарались разобраться, опираясь на статистику смертности и преднамеренно моделируя ограничения, которые накладывают на анализ данных распространённые практики демографических исследований. Авторы выделили 6 искажений, которые систематически возникают при анализе влияния ожирения на повышение смертности — 4 недооценивают риски ожирения (отмечены «Н») и 2 переоценивают риски (отмечены «П»).

• Н.1. Обратная зависимость. Вес человека может быть скорее индикатором болезни, нежели ее причиной. Довольно часто тяжелые болезни сопровождаются значительной потерей веса, что в итоге приводит к недооценке влияния ожирения на смертность.
• Н.2. Курение. Курение распространено особенно широко в развитых странах, где наиболее остро проявляется проблема ожирения. При этом курящие люди, как правило, весят меньше некурящих. Сильное негативное влияние курения на смертность может занижать негативный эффект ожирения.
• Н.3. Малый период наблюдения. Исследования показывают, что ожирение даже на протяжении лишь относительно небольшого периода жизни продолжает оказывать негативное воздействие на статистику смертности на протяжении жизни. Поэтому наблюдение индивидуумов на сравнительно коротком временном промежутке упускает из внимания важную информацию об истории человека.
• Н.4. Контрольные переменные. Зачастую, пытаясь выделить для анализа эффект ожирения в чистом виде исследователи вводят контрольные переменные, которые, будучи взаимосвязанны с ожирением, перекрывают часть объяснительной силы этой переменной. Примером может служить включение диабета в качестве контрольной переменной — установлено, что ожирение сильно связано с ростом распространенности диабета.
• П.1. Не учтенные социально-экономические переменные. Зачастую анализ взаимосвязи ожирения и смертности проводится без учета таких переменных как уровень образования, доход, сфера занятости. При наблюдается четкая негативная ассоциация между ожирением и социально-экономическим статусом.
• П.2. Ошибки измерения роста и веса. Очень часто исследования ожирения опираются на данные о весе и росте, которые сообщает респондент. При этом стремление соответствовать социальным идеалам часто стимулирует людей занижать свой вес и завышать рост. В итоге оценки индекса массы тела оказываются систематически ниже реальных, что приводит к тому, что в наиболее проблемных с точки зрения ожирения группах населения оказываются наиболее экстремальные случаи, слабо разбавленные более нормальными (с точки зрения смертности) данными «господ соврамших». В итоге происходит переоценка влияния ожирения на смертность.

Чтобы проиллюстрировать механизм действия описанных искажений Стоукс и Престон предлагают 6 моделей, описывающих взаимодействие ожирения и смертности. При этом они преднамеренно вносят в модели распростраенные на практике искажения. Модель 1, базовая: используется максимальный индекс массы тела на протяжении жизни (Н1 и Н3); используются данные измерения роста, что частично устраняет проблему точности данных (П2); контрольные переменные включают возраст, пол, этничность/расу, уровень образования, детальные данные о курении. Альтернативные 5 моделей вносят преднамеренные искажения, которые влияют на результат, демонстрируя распространенные недочеты демографических исследований. Модель 2 опирается на данные индекса массы тела по измерению лишь последнего наблюдения (Н3). Модель 3 не учитывает дифференциации по статусу курения (Н2). Модель 4 не учитывает некоторые социально-экономические переменные, уровень образования и этничность (П1). Модель 5 учитывает диабет в качестве контрольной переменной (Н4). Модель 6 построена только для никогда не куривших людей (Н2), что радикальным образом сокращает возможность отнести ее результаты ко всему населению. Сравнение результатов (рис. 2) показывает, каким образом в зависимости от дизайна исследования модифицируются результаты и базовые выводы относительно масштаба бедствия из-за эпидемии ожирения.

Рисунок 2. Взаимосвязь ожирения и уровня смертности в 6 моделях с разными спецификациями

В результате различных подходов к моделированию взаимосвязи разительным образом отличаются оценки накопленного влияния ожирения на смертность. Рисунок 3 показывает, какой процент смертей в зрелом возрасте, 50-84, можно отнести на счет ожирения при использовании каждой из 6 представленных моделей. Итоговая оценка разнится от 5,5 до 35,6 процентов! Становится понятно, откуда в существующих исследования появляется столь значительная неопределенность при оценке негативного эффекта от эпидемии ожирения.

Наиболее значимым выводом из сравнения моделей предстает колоссальное значение персональной истории курения в вопросе исследования влияния ожирения на здоровье и продолжительность жизни. Данные последних десятилетий показывают, что эпидемия поголовного мужского курения в США уходит в прошлое. В 1990 году 49,9% мужчин старше 18 лет в США никогда не курили. К 2015 году эта доля достигла 62,7%, и есть все основания полагать, что улучшения продолжатся. Таким образом, распространенная практика исключения курящих из исследования влияния ожирения на здоровье понемногу приближается к адекватному отображению населения. Довольно иронично, но уход одной эпидемии, курения, в статистических данных подчеркивает бедственную ситуацию, которую вызывает новая эпидемия - ожирение.