Geographic confounding of the association between a reduced rank regression-derived dietary pattern and type 2 diabetes in Chinese adults: cross-sectional and temporally ordered analyses of the China Health and Nutrition Survey
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि चीनी वयस्कों में एक कम रैंक प्रतिगमन-व्युत्पन्न आहार पैटर्न और टाइप 2 मधुमेह के बीच प्रारंभ में देखी गई विपरीत संबद्धता काफी हद तक एक भौगोलिक भ्रमकारी विसंगति (geographic confounding artifact) थी, क्योंकि क्षेत्रीय और प्रांतीय अंतरों को समायोजित करने के बाद यह संबंध समाप्त हो गया।
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द दशकों से, वैज्ञानिकों को पता है कि हम जो खाते हैं वह हमारे स्वास्थ्य को आकार देता है, विशेष रूप से टाइप 2 मधुमेह के जोखिम को, जो एक ऐसी स्थिति है जहाँ शरीर रक्त शर्करा (ब्लड शुगर) को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष करता है। शोधकर्ता अक्सर चावल या सब्जियों जैसे विशिष्ट खाद्य पदार्थों को देखते हैं ताकि यह देखा जा सके कि कौन से मदद करते हैं या नुकसान पहुँचाते हैं। हालाँकि, लोग अलग-थллें सामग्रियों का सेवन नहीं करते; वे कई खाद्य पदार्थों से बने भोजन करते हैं जो एक-दूसरे के साथ परस्पर क्रिया करते हैं। इस जटिलता को समझने के लिए, पोषण विज्ञानी "आहार पैटर्न" (dietary patterns) का अध्ययन करते हैं, जो उन खाद्य पदार्थों के अनूठे संयोजन हैं जिनका लोग समग्र रूप से सेवन करते हैं। ये पैटर्न उन स्वास्थ्य जोखिमों को प्रकट कर सकते हैं जिन्हें एकल पोषक तत्वों को देखने से मिस किया जा सकता है। फिर भी, चीन जैसे विशाल देशों में बड़े समुदायों का अध्ययन करते समय एक बड़ी चुनौती उत्पन्न होती है: उत्तर से दक्षिण तक खाद्य आदतें नाटकीय रूप से बदल जाती हैं, और मधुमेह की दरें भी बदल जाती हैं। यदि कोई अध्ययन इन सभी अलग-अलग क्षेत्रों के लोगों को एक साथ मिला देता है, तो यह बताना कठिन हो जाता है कि क्या कोई आहार वास्तव में मधुमेह से जुड़ा है, या यह लिंक केवल इस बात का प्रतिबिंब है कि लोग कहाँ रहते हैं और वे कौन सी जीवनशैली साझा करते हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने डेटा का उपयोग करके इस उलझन को सुलझाने का प्रयास किया, जो 'चाइना हेल्थ एंड न्यूट्रिशन सर्वे' से लिया गया था, जो एक विशाल, लंबे समय से चल रहा प्रोजेक्ट है जो नौ विविध प्रांतों के लोगों के स्वास्थ्य और खाने की आदतों को ट्रैक करता है। उन्होंने 'रिड्यूस्ड रैंक रिग्रेशन' नामक एक विशिष्ट विधि पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक सांख्यिकीय उपकरण है जो यह पहचानने में मदद करता है कि खाद्य पदार्थों का कौन सा मिश्रण रक्त में कुछ जैविक संकेतकों में होने वाले परिवर्तनों की सबसे अच्छी व्याख्या करता है। इन संकेतकों में सूजन (इंफ्लेमेशन), इंसुलिन प्रतिरोध और अन्य कारक शामिल थे जो मधुमेह से जुड़े होते हैं। शोधकर्ताओं ने पहले 2009 के डेटा का उपयोग करके चीनी आबादी के लिए एक विशिष्ट "आहार पैटर्न" बनाया, जिसे उन्होंने 'चाइना-स्पेसिफिक डाइटरी मेटाबॉलिक-इंफ्लेमेटरी पैटर्न' नाम दिया। यह पैटर्न इस तरह से डिज़ाइन किया गया था कि उन खाद्य पदार्थों को पकड़ सके जो शरीर के चयापचय स्वास्थ्य (मेटाबॉलिक हेल्थ) को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं। जब उन्होंने डेटा को देखा, तो उन्होंने पाया कि यह पैटर्न वास्तव में एक व्यापक, मिश्रित समूह में टाइप 2 मधुमेह होने की कम संभावना से जुड़ा था। विशेष रूप से, इस आहार स्कोर में प्रत्येक चरण की वृद्धि के लिए, आयु, लिंग और धूम्रपान जैसे जीवनशैली कारकों को ध्यान में रखने के बाद भी, मधुमेह होने की संभावना थोड़ी कम हो गई।
हालाँकि, कहानी तब बदल गई जब शोधकर्ताओं ने भौगोलिक स्थिति पर करीब से नज़र डाली। उन्होंने महसूस किया कि उनके द्वारा खोजा गया आहार पैटर्न स्थान से अत्यधिक प्रभावित था। दक्षिणी प्रांतों के लोग चावल, सोया उत्पादों और सूअर के मांस (पोर्क) का अधिक सेवन करते थे, जिससे इस पैटर्न पर उनका स्कोर अधिक रहता था। उत्तर के लोग गेहूं आधारित मुख्य खाद्य पदार्थों का अधिक सेवन करते थे। साथ ही, उत्तर में मधुमेह की दर अधिक थी और दक्षिण में कम थी। जब शोधकर्ताओं ने क्षेत्रीय अंतरों को ध्यान में रखते हुए अपने विश्लेषण को समायोजित किया, तो आहार का वह स्पष्ट सुरक्षात्मक प्रभाव गायब हो गया। जब उन्होंने लोगों की तुलना एक ही प्रांत या एक ही व्यापक क्षेत्र में रहने वाले लोगों के बीच की, तो आहार और मधुमेह के बीच का संबंध लुप्त हो गया। यही परिणाम तब भी दिखाई दिया जब उन्होंने 2006 और 2009 के डेटा को देखा कि क्या यह आहार मधुमेह के नए मामलों की भविष्यवाणी करता है; भौगोलिक कारकों पर विचार करने के बाद प्रारंभिक लाभ का संकेत फीका पड़ गया।
अध्ययन यह सुझाव देता है कि जो संबंध उन्होंने पहले देखा था, वह आहार और मधुमेह के बीच सीधा कारण-और-प्रभाव (cause-and-effect) संबंध नहीं था जहाँ एक विशिष्ट आहार मधुमेह को रोकता है। इसके बजाय, वह पैटर्न भूगोल के लिए एक 'प्रॉक्सी' (proxy) के रूप में कार्य कर रहा था। आहार और बीमारी दोनों ही क्षेत्र के अनुसार भिन्न थे, और जब शोधकर्ताओं ने सभी को एक साथ मिला दिया, तो क्षेत्रीय अंतरों ने एक लिंक का झूठा आभास पैदा कर दिया। डेटा को अलग करने के बाद, उन्होंने पाया कि किसी भी एकल क्षेत्र के भीतर, इस पैटर्न के अनुरूप आहार लेने से मधुमेह के विरुद्ध कोई स्पष्ट लाभ नहीं मिलता था। शोधकर्ताओं ने अपने नए पैटर्न की तुलना 'डायटरी इंफ्लेमेटरी इंडेक्स' नामक एक मौजूदा वैश्विक इंडेक्स से भी की, जो खाद्य पदार्थों को इस आधार पर स्कोर करता है कि वे कितनी सूजन पैदा करने के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने पाया कि उनका नया पैटर्न और वैश्विक इंडेक्स एक-दूसरे से बहुत अलग थे, फिर भी भौगोलिक संदर्भ को हटाने के बाद उनमें से किसी ने भी स्पष्ट, निरंतर लाभ नहीं दिखाया।
अंततः, यह कार्य पोषण विज्ञान के लिए एक महत्वपूर्ण सबक उजागर करता है: एक बड़े, मिश्रित समूह में जो स्वस्थ आहार जैसा दिखता है, वह केवल इस बात का प्रतिबिंब हो सकता है कि लोग कहाँ रहते हैं। लोग जो भोजन करते हैं वह उनकी स्थानीय संस्कृति, जलवायु और अर्थव्यवस्था से गहराई से जुड़ा हुआ है, और ये समान कारक स्वास्थ्य को प्रभावित करते हैं जो केवल भोजन से परे होते हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि इस विशिष्ट आहार पैटर्न और टाइप 2 मधुमेह के बीच का उल्टा संबंध तब टिक नहीं सका जब शोधकर्ताओं ने इस बात पर विचार किया कि लोग कहाँ रहते हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि एकत्रित डेटा में देखा गया अधिकांश संबंध आहार के सुसंगत, सुरक्षात्मक प्रभाव के बजाय क्षेत्रीय अंतरों और संदर्भ के कारण था। इसका मतलब यह नहीं है कि आहार महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि इसका मतलब यह है कि वैज्ञानिकों को यह समझने के लिए कि वास्तव में क्या लोगों को स्वस्थ रखता है, स्थानीय भूगोल के प्रभाव को व्यक्तिगत खाद्य विकल्पों के प्रभाव से अलग करने में अत्यंत सावधान रहना चाहिए।
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