Mag. Julia Tulipan
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Olivenöl führt zu Schwangerschaftsdiabetes? Und anderer statistischer Unfug.

Die aktuelle Studie über die Fettaufnahme über die Nahrung während der Schwangerschaft und den Zusammenhang mit Schwangerschaftsdiabetes sagt uns (leider) überhaupt nichts. Die Studie ist schlecht gemacht und kann die angesprochene Frage NICHT klären.

Aktuell macht in den deutschen Medien wieder eine Studie von sich reden, die gegen Fett in der Nahrung spricht (vor allem tierisches Fett)

 

Was ist Schwangerschafts Diabetes  (GDM – Gestations Diabetes Mellitus)?

GDM wird auch als Typ-4 Diabetes bezeichnet und ist eine Form von Diabetes die erstmals während der Schwangerschaft (vor allem im dritten Trimester) auftritt. Bei den meisten betroffenen Frauen stellt sich nach der Schwangerschaft wieder ein relativ normaler Blutzuckerspiegel her.

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Wie entsteht GDM?

Um Zucker im Blut (Glukose) aus dem Blut in die Zellen zu transportieren benötigt unser Körper Insulin. Reagieren Zellen nicht (mehr) so gut auf Insulin, lassen sie den Zucker im Blut, sie sind Insulinresistent. Das führt zu einem erhöhten Blutzucker und in Folge zur Diagnose von Diabetes.

Verschiedene Schwangerschaftshormone führen zu einer erhöhten Insulinresistenz. Diese Hormone, wie z.b: das Plazentalaktogen, Cortisol und  Östrogen sind allesamt Gegenspieler von Insulin. Dadurch kann eine erhöhte Insulinausschüttung plötzlich den Zucker nicht mehr aus dem Blut befördern, da die Zellen eben auf das Kommando durch das Insulin nicht mehr reagieren.

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Photo by frankieleon ( Attribution License )

Wie sollte eine Studie aussehen, die GDM und Ernährung testet?

Eine randomisierte Plazebo-Kontrollierte Studie (RCT – Randomized Controlled Trial) ist in so einem Fall nicht möglich.

Wir müssen also Beobachtungsdaten aus der Bevölkerung nehmen.

Dazu müssen die Daten ordentlich erhoben werden:

Teststärke

Wir brauchen genügend Testkandidaten um eine Aussagekraft zu erhalten. Meist sind für Beobachtungsstudien zu wenige Testpersonen (ein zu kleines N) enthalten um ein sinnvolles Ergebnis zu erhalten.

Die Teststärke – Statistical Power muss im Vorfeld berechnet werden. In der Praxis wird meist ein simpler p-Wert von 0.05 für signifikante Ergebnisse angenommen. Das ist aber gerade bei Beobachtungsstudien oft zu hoch angesetzt und hat eigentlich keine Aussagekraft. Siehe dazu auch die Kommentare des Chefredakteur des berühmten britischem Medizinjournal The Lancet

Störfaktor (Confounding Variable – Selektion der Testpersonen)

Die Testpersonen haben natürlich einen unterschiedlichen sozialen und gesundheitlichen Hintergrund. Offensichtliche Unterschiede wie

  • Alter
  • Aktuell Raucher/Nichtraucher
  • Physische Aktivität (Sport)
  • Familiäre Vorgeschichte in Bezug auf Diabetes
  • Alkoholkonsum

Wurden auch in dieser Studie gemacht, aber hier gibt es noch mehr Faktoren, die gerne übersehen werden.

  • In der Vergangenheit bereits geraucht, und wieviel?
    Es wurde nur der aktuelle Raucherstatus abgeglichen. Ob die Frauen vielleicht vor der Schwangerschaft geraucht haben und dann aufhörten, wurde nicht untersucht.
  • Ernährung vor der Schwangerschaft im vgl. zu während der Schwangerschaft
    Dies ist eine Variation des Healthy User Bias: Frauen die für ihr Kind die Ernährung umstellen und sich vermeintlich gesünder ernähren sind vermutlich generell Gesundheitsthemen aufgeschlossener als Frauen die weitermachen wie bisher
  • Gewicht-zu-Körperumfang anstelle von BMI
    In zwei deutschen Studien (COHORT und SHIP) haben Wissenschaftler entdeckt, dass die Waist to Height Ratio (WHtR) aussagekräftiger ist, als der BMI [01]The Predictive Value of Different Measures of Obesity for Incident Cardiovascular Events and Mortality 

Deshalb sollte der BMI nicht mehr als Messwert/Platzhalter für Übergewicht verwendet werden.

  • Ausreichende Vitamine und Mineralstoffe (Mikronährstoffversorgung)
    Haben die Frauen genügend Vitamine und Mineralstoffe zu sich genommen. Fehlt einer Gruppe vielleicht aufgrund ihrer Ernährung z.b. besonders viel Eisen und das ist der Grund für Probleme?
    Wenn ich den Unterschied zwischen Fett, Kohlenhydraten und Eiweiß (den Makronährstoffen) testen will, dann muss ich die Mikronährstoffe normalisieren, den ein Vitaminmangel kann das Ergebnis natürlich massiv beeinflussen
  • Beginnende Insulinresistenz bereits vor der Schwangerschaft
    Eine Diabetes oder die Vorstufe, das sogenannte Metabole Syndrom, kündigen sich oft schon früh an, wenn man auf die richtigen Zeichen schaut. Der Blutzucker ist zwar mit Hilfe eines Messgerät einfach und günstig zu messen, viel wichtiger und interessanter ist aber eigentlich, was die Bauchspeicheldrüse und das Insulin macht.
    Ein Beispiel: Um den gleichen Blutzuckerspiegel von z.b gesunden 90 mg/dl zu erreichen muss eine insulinsensitive Person nur halb-soviel Insulin ausschütten wie eine insulinresistente Person. D.h: die Wahrscheinlichkeit, dass die insulinresistente Person dann Diabetes entwickelt ist viel höher.

Ursache/Wirkung

Wenn die Sonne aufgeht, dann kräht der Hahn. Umgekehrt kann der Hahn die Sonne aber durch krähen nicht zum Aufgehen bewegen.

Ähnliche Probleme haben wir bei Beobachtungsstudien. Was ist die Ursache und was die Wirkung. [02]Studien verstehen – Artikel hier im Blog

Was läuft bei dieser Studie also schief?

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Photo by Ben Garney ( Attribution License )

Die großen Punkte, warum man dieser Studie keinen Glauben schenken sollte:

Es gibt mehr als nur Fett in der Nahrung: Alle Makronährstoffe testen

Wenn ich schon alle Daten habe, warum teste ich nicht auf gleich ob vielleicht Kohlenhydrate oder Eiweiß ebenfalls einen Zusammenhang mit GDM haben? Nur so kann ich sehen ob der Zusammenhang von Fett größer ist, als bei den anderen Makronährstoffen.

Es wurde nur ein Ersatz von 5% der Kalorien (Mehr Kohlenhydrate, weniger tierisches Fett) getestet. Das relative Risiko stieg dabei um 13%. Absolut wären das von den 13475 beobachteten Schwangerschaften 111 weitere GDM Fälle.

Interessanterweise ist die ach-so-gute einfach ungesättigte Fettsäure (MUFA – Monounsaturated Fat) für die Olivenöl so gelobt wird noch gefährlicher. Das wird aber aber nicht gezeigt „data not shown“

In the fully adjusted model, the replacement of 5% of energy from carbohydrates with animal fat increased risk of GDM by 13% (RR: 1.13; 95% CI: 1.08, 1.18). Similarly, the substitution of vegetable fat for animal fat suggested a decrease in risk of GDM (RR: 0.93; 95% CI: 0.88, 0.98; P = 0.01) for 5% of energy. The substitution of MUFA for carbohydrates (per each 5% of total calories) was associated with significantly increased risk of GDM (RR: 1.29; 95% CI: 1.09, 1.51; P = 0.003) (data not shown)

Fett alleine liefert kein Ergebnis, also suchen wir uns tierisches Fett heraus

Eigentlich wollten die Wissenschaftler vermutlich das gesamte Fett in der Nahrung als negativ darstellen. Nach der statistischen Analyse verschwand das Ergebnis aber, weshalb sie sich tierisches Fett herausgesucht haben. In den Worten der Forscher:

[T]otal fat was associated with significantly increased risk of GDM after adjustment for nondietary covariates that was no longer significant in the fully adjusted model, which was adjusted for both dietary and nondietary covariates. The intake of animal fat was significantly and positively associated with GDM risk. Individuals in the highest quintile of animal fat intake had ∼90% increased risk of GDM after adjustment for nondietary risk factors and vegetable fat intake (RR: 1.88; 95% CI: 1.36, 2.60) compared with that of individuals in the lowest quintile of intake.

Das ist, was der Lancet Chefredaktuer “retrofit hypothis” nennt. Es wurde einfach so lange gesucht und herumgerechnet, bis sich ein Ergebnis gefunden hat. Interessant ist auch, dass das Ergebnis auch auf die Pflanzenöl-Aufnahme  angepasst werden musste um diese Aussagen treffen zu können.
Ich kann das zwar nicht bestätigen, aber vielleicht zeigt uns hier ein höhere Pflanzenöl-Konsum eine generell schlechtere Diät (Fast Food, Fertigprodukte) und beeinflusst deshalb das Ergebnis der tierischen Fette so stark?

Nahrungsaufnahme per Fragebogen testen

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24 Stunden Erinnerungsprotokoll aus der NHANES Studie. Kliche auf das Bild um zum dazugehörigen Blog-Artikel zu gelangen.

Wenn ich dich alle vier Jahre nach deiner Nahrungsaufnahme frage und dir dabei 133 Fragen stelle. Wie genau ist das? Die Übereinstimmung mit einem echten Ernährungsprotokoll (man spricht von einem Koeffizient) liegt bei ca. 0.5.

Dietary intake is collected by a 133-item semiquantitative FFQ every 4 y […] For example, comparisons of the questionnaire to a series of four 1-wk dietary records identified correlation coefficients of ∼0.5

Gerade bei der Vielzahl an Variablen wünscht man sich einen höheren Coeffizient von 0,6 oder mehr. Einen guten Artikel zum Thema findest du auf https://statswithcats.wordpress.com/2010/11/28/secrets-of-good-correlations/

Was lernen wir aus der Studie?

Können wir dennoch etwas aus der Studie mitnehmen?

Glycemic load, servings per day of fruit and vegetables, and the percentage of calories from carbohydrates were inversely associated with increasing quintiles of total fat, cholesterol intake, and intakes of animal and vegetable fats.

Mehr Fett => weniger Glykämische Last aber auch weniger Obst und Gemüse und weniger Kalorien aus Kohlenhydraten.

Kann der Faktor Obst und Gemüse nicht auch wieder eine Art Healthy User Bias sein? Ich selbst ernähre mich ja nach einer wohl formulierten Low Carb Ernährungsweise und nehme dabei sehr viel Gemüse (aber eher weniger Obst) zu mir.

Average daily total calories did not vary appreciably across increasing intakes of animal, vegetable, or total fat or cholesterol.

Die Kalorien waren es nicht, die die Diabetes ausgelöst haben.

[T]otal fat was associated with significantly increased risk of GDM after adjustment for nondietary covariates that was no longer significant in the fully adjusted model, which was adjusted for both dietary and nondietary covariates. […]

Discussion

In this large, prospective cohort study of prepregnancy diet, we identified no significant association between total fat intake and GDM risk;

Dieses Zitat hatten wir schon einmal, aber es ist eine der Kernaussagen für mich. Wenn man die Störfaktoren die erfasst wurden herausrechnet, dann gibt es keinen Zusammenhang mit der Gesamt-Fett Aufnahme und Schwangerschaftsdiabetes. Nur mit tierischem Fett bleibt dieser Zusammenhang (aber diese Frauen essen auch weniger Obst und Gemüse)

MUFA intake was significantly associated with GDM (P-linear trend = 0.008 and 0.007, respectively). In multivariate analyses that were also adjusted for dietary risk factors for GDM, including other specific fats, the association remained significant (P = 0.04)

Olivenöl (aber auch z.B. Schweineschmalz und Nüsse) haben einen höheren Anteil an einfach ungesättigten Fettsäuren (MUFA – Mono Unsaturated Fatty Acids). Hier gab es einen (statistisch signifikanten) Zusammenhang mit Schwangerschaftsdiabetes. Da das aber nicht so „sexy“ wie tierisches Fett ist, wird es nur im Text aber nicht im Abstract erwähnt. Ist da jemand voreingenommen?

Die Schlagzeile könnte genau so gut lauten: Olivenöl führt zu Schwangerschaftsdiabetes

In the current study, no significant associations of PUFA, saturated fat, the ratio of PUFA to saturated fat, or trans fat intakes with GDM risk were observed

Nicht nur die gesamt Fettaufnahme, auch gesättigtes Fett (das ja eigentlich viel in tierischen Produkten vorkommt) hatte keine Assoziation mit GDM

Because of the observational nature of the study, we could not rule out the possibility of unmeasured and unknown confounders.

Wir können nicht ausschließen, dass noch andere Faktoren “Schuld” an der GDM sind. Warum dann nicht zum Beispiel auf die Obst und Gemüse Problematik eingegangen wurde, verstehe ich nicht. Wenn man schon weiß, dass Frauen die mehr Fett essen weniger Gemüse essen, könnte man doch mal Vielgemüse-Esser mit Weniggemüse-Essern vergleichen?

Fazit

Für uns als Paleo Low-Carb bzw. LCHF Esser hat diese Studie wenig Aussagekraft.

gdm-grafik

Wir essen viel Gemüse und bei den Kohlenhydraten bleiben wir meist unter 100g oder 150g.

Wenn man die Tabelle 3 aus der Studie hernimmt, ergibt sich ein minimaler Kohlenhydratkonsum (sozusagen im besten Fall) von zumindest 129g Kohlenhydraten pro Tag (siehe Tabelle in der Grafik)

Eine wohl formulierte Low Carb Ernährungsweise bedeutet min. 60-70% Fett

 

Meist komme ich eher auf 80% Fett (in der Nahrung) da ich sehr Gewichtstabil bin und kaum Fett aus Fettzellen verbrauche. Deshalb brauchen schlanke Menschen auch entsprechend mehr Fett, als in der Abnehme-Phase.

Hier hatte die höchste Fett-Esser Gruppe gerade einmal 45% Fett und zwischen 300g und 130g Kohlenhydrate in der Ernährung.

Das deckt sich überhaupt nicht mir unserer Ernährungsweise.

Evolution Radio Show: Low Carb in der Schwangerschaft

Wer mehr über das Thema Schwangerschaftsdiabetes, Wassereinlagerung, Sodbrennen, etc. erfahren will, sollte sich das Interview mit der Hebamme Annett Schmittendorf anschauen, das wir in Folge #014 gebracht haben


Studie:

A prospective study of prepregnancy dietary fat intake and risk of gestational diabetes

Referenzen   [ + ]

Über den Autor Leo Tulipan

Leo ist erst durch das Buch Good Calories, Bad Calories so richtig bewußt geworden, wie falsch die aktuellen Ernährungsempfehlungen sind. Dass er eine "gut formulierte" Low Carb Ernährung nun schon seit 2 Jahren erfolgreich umsetzen kann, verdankt er seiner Frau Julia sowie Dr. Phinney und Dr. Volek