Rilevanza del progetto
L'alimentazione sana è essenziale per la salute, e a livello globale si stima che i fattori di rischio dietetici causino 11 milioni di morti e 255 milioni di anni di vita in buona salute persi ogni anno. Comprendere l'impatto potenziale sulla speranza di vita derivante da cambiamenti sostenuti nell'assunzione di cibi appartenenti a gruppi alimentari specifici rispetto agli schemi alimentari tipici attuali potrebbe guidare le decisioni di individui, clinici e responsabili politici verso il raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile. Questo scopo non è facilmente raggiungibile, anche perché l’evidenza scientifica in campo nutrizionale è ricca, eterogenea e a volte persino contraddittoria. Pertanto, navigarla e interpretarla correttamente può essere impegnativo per medici, politici e persino ricercatori.
L’evidenza più aggiornata e affidabile è solitamente raccolta nelle metanalisi, che sintetizzano quantitativamente i risultati di tutti gli studi esistenti su un determinato tema. Diverse metanalisi, per esempio, hanno sintetizzato l'impatto dei gruppi alimentari elencati sopra sul rischio di morte prematura e sull’incidenza di malattie, e così forniscono una stima della forza di tali associazioni in base all’evidenza prodotta finora.
Inoltre, lo studio Global Burden of Disease (GBD) Study (1) fornisce misure sulla mortalità e sull’incidenza di malattie riferite alla popolazione di oltre 200 Paesi e territori, oltre a stime a livello di popolazione per l’impatto di alcuni fattori di rischio nutrizionali. Tuttavia, queste metriche aggregate sono poco rilevanti per decisioni individuali. Sebbene le stime dei fattori di rischio derivanti dalla dieta planetaria e dallo studio GBD indichino direzioni di cambiamento utili nell'assunzione di cibo, sono necessari modelli più completi per stimare l'impatto delle scelte dietetiche sulla salute a lungo termine.
Metodologia e risultati ottenuti
Per superare queste limitazioni, il progetto F4HL sta sviluppando una serie di modelli predittivi che, mettendo insieme i risultati delle metanalisi epidemiologiche e i dati raccolti dal GBD Study, forniscano stime su come vari schemi alimentari sono associati a cambiamenti di aspettativa di vita e di rischio di incidenza di specifiche malattie o mortalità dovuta alle stesse.
La prima versione del primo modello, corredato da un calcolatore disponibile online, è stata presentata in un articolo pubblicato nel 2022 (2) e permette di stimare potenziali cambi nell’aspettativa di vita in base a informazioni sulle abitudini alimentari e su cambiamenti delle stesse. Lo strumento combina dati dello studio GBD e risultati delle metanalisi, e si basa su una metodologia che considera la mortalità nella popolazione stratificata per età e sesso, la correlazione con il consumo di particolari cibi e i ritardi negli effetti sulla salute dei cambiamenti alimentari. La qualità complessiva delle evidenze a disposizione è stata valutata come “Moderata” usando la scala di valutazione NutriGrade.
La seconda versione del primo modello, disponibile online, fornisce stime specifiche per 14 diversi Paesi, e tiene conto anche del fabbisogno calorico individuale, calcolato in base a: altezza, peso, sesso e livello di attività fisica. Il gruppo dell’Università di Bologna sta attualmente coordinando un’ulteriore espansione finalizzata alla definizione di un modello specifico per la popolazione italiana.
