Tracés
Artikels
Community
Zoeken
Ook je steentje bijdragen?
Word lid
word lid
Stel je een wereld voor waarin voedsel in de schappen van de supermarkt wordt gerangschikt op gezondheid, met eenvoudige, wetenschappelijk onderbouwde scores. In sommige landen bestaat die wereld al. Er bestaan al systemen voor voedingsprofielen die algoritmen gebruiken om het kiezen van gezonde boodschappen te vereenvoudigen, zoals onze Nutriscore. Maar hoe werken dergelijke voedingsprofielsystemen? Een gastro-enteroloog legt uit, en schuift een eigen benadering naar voor.
Systemen voor voedingsprofielen, of NPS's (Nutrient Profiling Systems), ondersteunen duidelijke etiketten op de voorkant van verpakkingen die de kwaliteit van voedsel beoordelen op basis van de hoeveelheid voedingsstoffen. Nutri-Score in België en Frankrijk is een regenboogkleurig systeem dat voedingsmiddelen rangschikt van A tot E. Health Star Rating in Australië is een vijf-sterrensysteem dat voedingsmiddelen in stappen van een halve ster rangschikt. En het verkeerslichtsysteem in Groot-Brittannië labelt voedingsstoffen als groen, geel of rood.
In de VS ontbreekt zo'n classificatiesysteem voor voedingsmiddelen op de voorkant van de verpakking. Food Compass is onlangs ontwikkeld door Tufts University om dit hiaat en tekortkomingen in andere systemen te verhelpen. Maar het maakt gebruik van voedingsinformatie die momenteel voor de meeste voedingsmiddelen en consumenten niet beschikbaar is.
Maar hoe werken voedingsprofielsystemen? En hoe verhouden ze zich tot andere voedingsgidsen voor consumenten?
Elk profilingsysteem voor voedingsstoffen gebruikt verschillende algoritmes voor het toekennen van punten, maar de meeste kennen positieve punten toe aan voedingsstoffen en voedingsmiddelen die gewoonlijk te weinig worden geconsumeerd, zoals vezels, fruit en groenten. Elk profilingsysteem voor voedingsstoffen gebruikt verschillende scoringsalgoritmen, maar de meeste kennen positieve punten toe aan voedingsstoffen en voedingsmiddelen die gewoonlijk te weinig worden geconsumeerd, zoals vezels, fruit en groenten. Omgekeerd worden negatieve punten gegeven aan te veel geconsumeerde voedingsstoffen zoals suiker, verzadigd vet en natrium, die vaak worden toegevoegd aan bewerkte voedingsmiddelen.
Deze punten worden gecombineerd tot een enkele score: hogere scores duiden op gezondere voedingsmiddelen, terwijl lagere scores duiden op minder gezonde opties. Twinkies daarentegen, die veel suiker, natrium en verzadigde vetten bevatten, maar weinig vezels, kalium en onverzadigde vetten, zouden een lage score krijgen. Een voedingsmiddel als zwarte olijven, met veel vezels maar ook veel natrium, zou daar ergens tussenin vallen.
Als gastro-enteroloog en arts-wetenschapper richt ik me op het toegankelijker maken van de nieuwste microbioom- en voedingsgegevens voor het publiek. Op basis van dit onderzoek heb ik de Nutrient Consume Score (NCS) ontwikkeld, die voedingsmiddelen beoordeelt van 1 tot 100 aan de hand van de voedingswaarde-informatie die voor alle voedingsmiddelen beschikbaar is en die factoren bevat die belangrijk zijn voor een gezond microbioom.
Systemen voor voedingsprofielen werken op dezelfde manier als de voedingswaarde-etiketten op de achterkant of zijkanten van voedselverpakkingen om consumenten te helpen weloverwogen keuzes te maken. Deze labels geven informatie over de hoeveelheid voedingsstoffen in een voedingsmiddel, waaronder calorieën, macronutriënten en belangrijke vitaminen en mineralen. De waarden worden bepaald door laboratoriumanalyses en voedingsdatabases op basis van gestandaardiseerde portiegroottes die door de Food and Drug Administration zijn gereguleerd.
Maar NPS'en verschillen omdat ze voedingsinformatie combineren tot één bruikbare score. Dit betekent dat je geen tijd hoeft te besteden aan het ontcijferen van Nutrition Facts labels, die vaak in kleine lettertjes staan en verwarrend kunnen zijn om te interpreteren.
De algoritmen van voedingsprofielsystemen lijken allemaal op elkaar wat betreft hun hoge ranking van onbewerkte voedingsmiddelen - bonen, noten, zaden, fruit, groenten en volle granen - en hun lage ranking van bewerkte voedingsmiddelen zoals hotdogs, frisdranken, gebak en koekjes. Ze helpen mensen om hun voedingspatroon weer in balans te brengen als het is verstoord door de verwerking van voedingsmiddelen of de mate waarin de ingrediënten zijn veranderd.
Ze vormen een aanvulling op het NOVA-classificatiesysteem dat is ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van São Paulo, dat voedingsmiddelen categoriseert op basis van hun verwerkingsgraad. Dit systeem introduceerde de term “sterk bewerkte voedingsmiddelen”, wat voedingsmiddelen zijn die een aanzienlijke industriële bewerking hebben ondergaan en ingrediënten bevatten die je normaal gesproken niet in de keuken aantreft.
Hoewel NOVA een verband heeft gelegd tussen sterk bewerkte voedingsmiddelen en slechte gezondheidsresultaten zoals obesitas, een slechtere geestelijke gezondheid, kanker en vroegtijdige sterfte, worden al deze voedingsmiddelen gelijk behandeld en worden verschillen zoals de hoeveelheid suiker, natrium en andere additieven over het hoofd gezien.
Systemen met voedingsprofielen helpen nuance aan te brengen door gezondere opties binnen de categorie van sterk bewerkte voedingsmiddelen te identificeren. Plantaardige melk, zoals amandel- of sojamelk, kan bijvoorbeeld worden geclassificeerd als ultrabewerkt onder het NOVA-systeem, maar ze kunnen relatief hogere NPS-scores hebben als ze minimale toegevoegde suikers en zout bevatten.
Hoewel systemen voor het profileren van voedingsstoffen nuttig kunnen zijn bij het kiezen van gezondere opties, hebben de huidige systemen hun beperkingen. Ze sluiten niet altijd perfect aan bij ander onderzoek, zien vaak de bioactieve stoffen over het hoofd die het microbioom en lichaamsprocessen reguleren en kunnen gebaseerd zijn op onvolledige gegevens. De huidige systemen houden ook geen rekening met de calorische en gezondheidseffecten van alcohol.
De Nutrient Consume Score die ik heb ontworpen is bedoeld om deze hiaten op te vullen door deze verwaarloosde componenten van voeding op te nemen. Het gebruikt bijvoorbeeld voedselcategorieën als proxies voor gebieden met beperkte gegevens, waaronder bioactieve stoffen zoals polyfenolen, omega-3 vetten en fermenteerbare vezels. Proxy's voor bioactieve stoffen in onbewerkte voedingsmiddelen - zoals fruit, groenten, granen, bonen, noten en zaden - zijn geïntegreerd in het kernalgoritme van de score, dat verhoudingen tussen voedingsstoffen gebruikt om de mate van voedselverwerking te meten.
Verhoudingen tussen voedingsstoffen – waaronder koolhydraten tegenover vezels, verzadigd vet tegenover onverzadigd vet en natrium tegenover kalium – weerspiegelen de natuurlijke balans van de voedingsinhoud van de cellen in onbewerkte voedingsmiddelen, waarvan onderzoek heeft aangetoond dat ze correleren met cardiometabolische gezondheid.
De celwanden van planten zorgen bijvoorbeeld voor structurele stevigheid en zijn rijk aan vezels, terwijl hun energieblaasjes koolhydraten opslaan. Vezels verminderen de suikerabsorptie en worden gefermenteerd tot het bestanddeel butyraat, dat de bloedsuikerspiegel op peil houdt en de eetlust reguleert.
De vetprofielen van onbewerkte voedingsmiddelen zijn vergelijkbaar met de vetsamenstelling in celmembranen. Verhoudingen tussen verzadigde vetten en onverzadigde vetten geven aan hoe verschillende soorten vet ontstekingen en het gewicht beïnvloeden.
Tot slot weerspiegelt de verhouding tussen kalium en natrium de natuurlijke functie van celmembraanpompen, die kalium in de cellen concentreren en natrium naar buiten transporteren. Dit beïnvloedt de bloeddruk, het microbioom en de metabolische gezondheid.
Uit onderzoek dat momenteel door vakgenoten wordt beoordeeld, blijkt dat de Nutrient Consume Score gunstig afsteekt bij andere systemen. NCS is afgeleid van voedingsgegevens van bijna 5. 000 Amerikanen en is gekoppeld aan bloeddruk, middelomtrek en gewicht. NCS is ook opgenomen in een smartphone-app voor openbaar gebruik, die momenteel in bètatest is.
Hoewel systemen voor het profileren van voedingsstoffen een veelbelovend hulpmiddel zijn voor gezondere voedingskeuzes, hebben ze een belangrijk voorbehoud. De meeste onderzoeken die testen hoe goed ze werken richten zich op hoe twee factoren zich tot elkaar verhouden in plaats van of de ene factor de andere direct veroorzaakt. Correlatie bewijst geen oorzakelijk verband.
Verdere studies zijn nodig om te beoordelen of deze systemen koopgewoonten, consumptietrends en gezondheidsresultaten zoals gewicht en bloeddruk beïnvloeden. Bovendien kunnen individuele voedingsbehoeften variëren en gepersonaliseerde algoritmes zouden kunnen helpen om deze scores te verfijnen voor aanbevelingen op maat.
Ondanks deze overwegingen zijn profileringstechnieken voor voedingsstoffen veelbelovende hulpmiddelen om de stijgende cijfers van stofwisselingsziekten te bestrijden. Het gebruik ervan in Europa laat zien dat het koopgedrag van consumenten kan veranderen en voedingsbedrijven kan inspireren om gezondere producten te maken.
Tot die tijd kunnen smartphonetechnologieën een praktische manier zijn om consumenten te helpen vandaag slimmere keuzes te maken.
Dit artikel is een vertaling van The Conversation. De auteur is Christopher Damman (University of Washington).
