为，有时这要依赖知道食物组合的信息才能办到。台湾小说网
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几乎每个人都吃一些脂肪、纤维、糖、淀粉、水果、蔬菜、维生素等，这就意味着营养学研究人员面临一次更困难的任务，即测量各种东西吃了多少，而不仅仅察看它们是不是饮食中的一部分。
心脏病、癌症、糖尿病、骨质疏松、白内障和其他慢性疾病，通常是多年来形成的，除饮食外，还有其他的成因，包括基因、运动、吸烟、压力和其他尚未被确定的因素。
针对不同问题的不同方法
围绕这些问题营养学家运用了各种研究方法。
随机实验随机实验是在其他研究中常用的“黄金标准”。在这些仔细控制的研究里，一半的志愿者被随机分配实验的饮食或治疗，另一半是普通通常的饮食或治疗控制，或一点儿也不控制。过了预定的时间，控制组内发展成预定目标死亡、心脏病、髋骨骨折等的人数，要与实验组相比。
例如，假如你想知道维生素c能否预防与年龄相关的记忆缺失。你要找一组志愿者，然后随机地分成两组，一组每天都吃维生素c片，而另一组每天都吃味道像维生素c、外表一模一样、然而却无效的一种药片一种安慰剂。十年或二十年后，你要比较这两组记忆缺失的百分比。
这种研究有许多优点。如果研究规模很大，随机化的处理过程对匹配实验组、控制组的同质性方面很有帮助。这种同质性体现在年龄、健康、锻炼和其他可能的重要因素方面。因此，在两组间，惟一的不同之处，就是饮食或治疗。令人遗憾的是，随机实验在营养学研究中常常不可能做。长期让人固定吃一种特殊的食物是很难的。而让人十年或更长时间吃一种维生素药丸或安慰剂，同样也是很难的。如果随机实验需要的志愿者人数巨大，则进行实验的花费会高达一个天文数字。一项妇女健康的初步研究，主要是研究：在饮食中减少20的卡路里，增加水果和蔬菜，这样做对乳腺癌形成的影响。这项研究将要花费10亿美元。这可能还不能清楚地说明这个重要问题。
队列研究下一个最好的方法涉及一大批流行病学家所称的“自由人”像你一样的普通人在一个较长时期内的状况。这些队列研究始于一组有共同特点的人，比如职业和居住地相同等。
第一部分第2章关于饮食，你能相信什么2
队列研究
大规模的、预期的队列研究的例子
有超过30项的关于健康和饮食关系的队列研究，目前正在进行中，它们在十年后将会得出大量的数据。这些研究主要包括：
火奴鲁鲁心脏研究：一项包括8006名日裔男性的研究，其年龄在4568岁。他们19651968年生活在夏威夷的瓦胡岛，研究目的在于确定心脏病和中风的起因。
耶稣复临论者健康研究：一项包括27658位加州第7日耶稣复临论者参与的研究，为期六年。选择这一组人的原因是这个宗教的成员大部分是素食者。
护士健康研究：这项研究开始于1976年，在这项研究中，有121700名年龄在30到55岁的注册女性护士参与，她们完成关于癌症和心血管疾病的危险因素的问卷调查。从那时起，每隔两年，她们就要回答随后的跟踪调查问卷，更新涉及饮食和一系列心脏病危险因素的数据。在1989年，另有116000位年轻护士参加了这项研究。栗子网
www.lizi.tw另外，这些护士的15000名孩子参加了现代成长研究。
医师健康研究：这项研究是以一种随机的、双向保密的安慰剂控制开始的，研究阿司匹林、β胡萝卜素对预防心脏病和癌症的作用。1982年，22071名4084岁的男性医生被指定服用阿司匹林加安慰剂、或β胡萝卜素加安慰剂、或阿司匹林加β胡萝卜素或全部服用安慰剂。有关阿司匹林的实验不久就被终止了，其原因是研究者发现服用阿司匹林的一组，心脏病发作的比例降低了44。β胡萝卜素一组，按预定日期于1995年结束，该组研究表明，这种抗氧化剂既无有益作用也无有害作用。由于参与研究的医师们不断地回答有关他们健康和生活习惯的问卷，该研究逐渐演变为一项队列研究。
健康从业者跟踪研究：一项1986年进行的人数达51529位、4075岁男性健康从业者牙医、兽医、药剂师、验光师、骨科医师、足病医师的研究，与护士健康研究的参与人员一样，这些人每隔一年要报告一次他们的情况，即有关健康、饮食、生活方式等的完整情况。
依荷华州妇女健康研究：1986年展开的研究，参与人员为5569岁的绝经期后妇女，人数达41836人，研究目的为几种饮食和生活方式对癌症的作用。
epic研究：一项1993年在九个欧洲国家开始的合作研究。总共有440000人参与该研究。研究者要询问他们关于饮食、吸烟、喝酒的习惯，受教育情况，职业，医疗条件和其他可能相关的情况。然后，这一组要被追踪一段时间，最好是十年或更长时间，或进行直接的、不定期的检查，或通过问卷调查，或查看其死亡证明。一旦研究进行了很长时间，研究者就能够通过积累的信息，来广泛验证各种假设。例如，他们能够确定是否吃很多纤维的人与不吃纤维的人相比，患结肠癌的比率不同；或者摄入大量叶酸一种重要的b族维生素的人患心脏病的比率，要比叶酸摄入量小的人低。这种长时间的研究见队列的例子已经提供了一些最好的依据，以洞察饮食与健康之间的联系。通过收集开始时的信息，那时特殊的疾病尚未发生，队列研究能避免患某种疾病的人的扭曲性的回忆那些试图对此做出解释的人的回忆。队列研究如护士健康研究、专业的健康追踪研究，和其他运用问卷调查来进行的研究，要确定所吃食物的成分，并在研究过程中，要求被访者填几次表。这样就减少了错误，并使研究人员看到了其饮食随时间的变化过程。
个案控制研究在这种类型的研究中，研究人员从得某种病个案的一组人中收集信息，再从相似的、却没有患病的一组人控制组中收集信息，比较两组在饮食、运动或他所感兴趣的任一变量上的不同。当变量明确时，即是或不是由于某一因素，如吸烟或职业，此时，个案控制研究是有效的工具。但是这对于饮食研究却不起什么作用，因为这种情况下可能得到的人与人之间的差别会很小。个案控制研究比队列研究容易得出错误或偏见，因为个案控制研究能很快地做完，花费很低。对饮食与健康的早期建议，提出了证据。当队列研究的数据得出后，经常发现个案控制研究所得出的结论往往是脱离实际的。
新陈代谢研究这是一类短期的随机实验，志愿者要在特定的医院或诊所的病房里，吃特殊准备的食物。这种控制使下面的研究成为可能，即能弄清不同的食物怎样影响血液中胆固醇或其他生化指标的变化。小说站
www.xsz.tw但这种研究时间不够长，人数太少，对于测定某种食物对健康的影响是不够的，也不能测量出实际的饮食在将来对人的影响，以及在较少控制的真实世界里对人的影响。如何看懂各种健康新闻
谨慎的记者试图将新的研究置于一个新的视角。但是把研究情况塞入30秒的广播时间或250个字中，这是不可能的。因此，你通常所看到的就只是提要或标题，而不是对营养学观点的深入了解。下面给出掌握要点的一些方法：
要以人为研究对象。食物、食物中的营养素，甚至食物填加剂如何影响鼠、狗、猴子，在营养学研究中是一个重要的线索。但它们可能对人有完全不同的影响。动物研究能够为未来的研究铺路，但不应成为你饮食变化的依据。
要在真实的世界中研究在医院或特殊的研究中心所做的饮食研究，就身体如何依赖不同的营养素和食物，给我们提供了重要信息。但是，由于它们没有直接观察到疾病的危险而只是患病期间的指标，它们不能预言不同的饮食习惯或策略对你的健康的最终影响。
要对真实的疾病终点做研究由于慢性疾病的形成、发展需要很长的时间，许多研究运用中间变化如心血管变狭窄或骨密度改变，作为真实疾病的标志，然而这些改变并不能或必然地转变成真正的疾病。要对真正的健康问题，像骨折或心脏病进行更多的研究。
大规模的研究在科学上，偶然是个十分重要的问题。研究规模越大，两组间潜在的重要区别被偶然因素解释的可能性就越小。大规模的研究还能更多地发现在小规模的研究中有可能被忽略的重要联系。
证据的一致性最具有说服力的证据是不同的研究者在不同的时间、用不同的方法、面对不同的被试者而获得同样一致的效果。一个较好的、一致性证据的例子，就是适量饮酒与减少心脏病危险的关系。人们认为酒精可能对心脏有好处，这一观点可能已经有两千多年了。两百多年以前，威廉;赫伯登，第一个描述胸部疼痛心绞痛的英国医生，他写道：“葡萄酒和烈酒能令人轻松。”在20世纪，不断有零散的报告认为饮酒可以防止血管堵塞，但也有大量的报告认为酗酒对身体有害。自1974年以来，不同地区的个案控制和队列研究结果显示，一天喝一次或两次酒的人，与不喝酒或酗酒的人相比，前者患心脏病或死于心脏病的人要少。即使再将可能对饮酒者和不饮酒者产生影响的因素，如吸烟、体育锻炼和其他可变因素考虑在内后，这种关系依然存在。这些发现进一步由实验室动物研究、动物实验和新陈代谢研究的结果支持，它们显示酒精能提高hdl好胆固醇的水平，还能使血液减少凝结成块，这两项都可以保护人免得心脏病。这种证据本身使我们得出一个有力的结论：适量饮酒能减少患心脏病的危险。当然了，做出关于饮酒的决定，还应该全面地衡量酒精的益处和害处。见第8章
我们建议，你不要基于一项研究就改变自己的饮食。如果一个结果位于正确的轨道，那么，其他的研究也会得出同样的结果。从长远来看，是否现在马上改变饮食策略如服用维生素或在饮食中增加不饱和脂肪，还是六个月以后再改，关系并不大。
第一部分第3章健康的体重1
把体重保持在健康的范围内，对长期的健康很重要，它甚至比你食物的类型和抗氧化剂的数量还要重要，或者要比食物中脂肪与碳水化合物的比率重要。
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在这本书中，我的目的就是在现有的、最好的基础之上，提出率直的、简洁的营养学建议。我要从下面开始：如果你的体重是在健康的范围内，请保持住；如果你已经超重，你要尽最大的努力别再增加体重，并要尽可能地减少体重。这并不是一个新想法，也并不吸引人，而且也肯定不能使我处于困境。但是仅次于你是否吸烟的一个问题，就是你的体重，你在浴室天平上测得的体重是你未来健康最重要的测量指标。把体重保持在健康的范围内，对长期的健康很重要，它甚至比你食物的类型和抗氧化剂的数量还要重要，或者要比食物中脂肪与碳水化合物的比率重要。因此，这一章将集中讨论你所吃食物的数量，而不是食物的种类，在书中的其他章节，我将解释要选择什么样的食物，以最大限度地保证健康。
体重就像一个蜘蛛，居于健康和疾病这一错综复杂、纠结成一团的蛛网的中心。与体重相关的三个方面你的身高、腰围、你二十岁以后所增加的体重，会严重影响你患上或死于心脏病发作、中风或其他类型的心血管病的几率；也会影响你患高血压、高胆固醇或糖尿病的几率；同样会影响绝经后患乳腺癌或子宫内膜癌的几率；患结肠癌或肾癌的几率；当然还有患关节炎、不育症、胆结石、打鼾或睡眠时呼吸暂停、成人哮喘的几率。正如图3所显示的，在护士健康研究中，体重与许多疾病有直接联系。随着体重指标见下图的增长，即使在健康体重范围内的人中，患心脏病、高血压、胆结石和2型糖尿病的危险都逐步增长。体重指标超过30，30是超重和肥胖症的界限，那么患病的危险会继续增加，在健康追踪研究中，同样的倾向也在男性身上显示出来。
图3女性体重指标与疾病危险
既然体重对保持健康很重要，那么，美国农业部饮食金字塔对体重毫不涉及，就是一个严重的缺失。更有甚者，在现行的饮食指南中将体重的指标设得过高，以至于会使人误以为在“健康”的体重范围内，增加些体重是个好事情。
肥胖症的流行
体重超重是一个个人化的问题。它会影响到你如何看待自己，以及别人怎么看待你。它会直接影响你目前和将来的健康。在以后的岁月里，它会花费你或至少你的健康保险公司数以万计的医疗费用。超重亦是一个公共健康问题。如果目前的倾向继续下去，我们就能把新千年的第一个十年称为肥胖症的十年。自从1960年以来，一般超重的美国人的比例一直徘徊在30以上。急剧改变的是患肥胖症的数目。大约四分之一的美国人现在已经进入到肥胖人的行列了，接近1960年的一倍。儿童中的肥胖症患者也在上升，早期肥胖的趋向是以后心血管疾病的明显预示。因此，我们一年花50多亿美元治疗肥胖症及其并发症。
在世界各地，情况也好不到哪儿去。世界卫生组织称肥胖症是一个世界范围的流行病。虽然致命的饥荒仍是媒体的重头文章，但是超重、肥胖和它们所引起的健康上的后果已经开始代替了营养不良和传染病，成为许多发展中国家早死和致残的主要原因。
健康的体重是什么
这个看似简单的问题，其实很难回答。问题的一方面是适合六英尺高的人的体重175磅，对五英尺高的人来说就太重了。另一方面来自以前确定的、定义健康体重的方式，这种方式引起了混乱。
一个被称为体重指标的数字回避了第一个问题。根据身高校正体重，对于高个比矮个体重大的情况做出了很好的解释。如果你喜欢数学，你可以计算自己的体重指标,简称b，可以这样做：用你的体重单位：磅除以身高单位：英寸；再除以你的身高英寸，得数乘以703。你也可以在后面的表中查找，或通过网上的b计算器计算出，如哈佛健康公众网站h.harvard.edu。
设定健康的体重指标表，传统的做法是通过在一大群人中测查死亡率，然后，再挑出死亡率最低的体重指标表，作为“健康范围”。这通常会得到一个u型的曲线，这个曲线两侧是死亡率的增长。这些曲线暗示体重过轻同体重过重一样是不健康的。
对体重过重影响健康这一说法肯定没有争论。有无数的研究已经证明，其中一项超过一百万成年人的研究显示：体重指标超过25，就会增加源于心脏病和癌症的早死的危险。人们广泛认为，体重指标从25到30，应该认为是超重，超过30就是肥胖症。引起混乱的是曲线中体重太轻的曲线一边。
你能太瘦吗
一些专家曾说过，曲线准确地表达出了他们所要表达的观点，体重太轻同样也会增加早死的危险。包括我在内的其他专家则认为这样一个简单的因果解释是一种误导。理由如下：吸烟者倾向于比不吸烟者瘦，部分原因是吸烟减弱了食欲。由于吸烟是导致死亡的如此重要的危险因素，这种变瘦，看起来不健康。而且，在大量情况下，最瘦的人是一种混合因素的结果，如疾病通常伴随着体重减轻如癌症、心脏病、肺气肿，而少数人，在他们摄入的热量和燃烧的热量之间，辛苦地维持着一个长期的、低体重的平衡。换句话说，低体重并不是过早死亡的必然原因，但低体重经常是诊断出或未诊断出的某些疾病造成的结果。
回避这种限制的一种方法是只研究不吸烟的人，然后，不管在随后的最初几年里死亡数的数据资料。美国癌症协会的一项十年研究采用这种方法，研究了30万名最初是健康的男性和女性，结果是在体重指标与死亡之间存在着直线式的联系，低体重指标的死亡率稳定地下降。在护士健康研究中，对不吸烟者的研究，也显示了类似的倾向。那些体重稳定、体重指标低至17一些高55英尺、体重100磅的人的人的死亡率稍低于体重指标在2125之间的女性。体重指标表身高1920212223242526272829303132333435英尺体重磅5891961001051101151191241291341381431481531581621675994991041091141191241281331381431481531581631681736097102107112118123128133138143148153158163168174179611001061111161221271321371431481531581641691741801856210410911512012613113614214715315816416917518018619163107113118124130135141146152158163169175180186191197
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