Index tělesné hmotnosti (BMI) je hrubé, ale užitečné měřítko toho, jak těžký je člověk vzhledem ke své hmotnosti. Skládá se z vaší hmotnosti v kilogramech vydělené druhou mocninou vaší výšky v metrech. Podle směrnic je pro většinu lidí zdravá hodnota BMI mezi 18,5 a 25. Při hodnotě 25-30 se řadíte mezi osoby s nadváhou a při hodnotě vyšší než 30 mezi obézní. Možná si myslíte, že stanovit nejzdravější BMI je jednoduché. Vezmete velký reprezentativní vzorek lidí a rozdělíte je do skupin podle jejich BMI. V každé skupině pak změříte nějaký aspekt průměrného zdraví, například průměrnou délku života. Pokud použijete tento přístup, který budu nazývat pozorovaná asociace, zjistíte, že zdánlivě ideální BMI je něco málo přes 25 bodů. Lidé klasifikovaní jako lidé s nadváhou ve skutečnosti žijí v průměru o něco déle než lidé s BMI v doporučeném rozmezí. To vyvolalo řadu článků v tisku, které lidem doporučují, aby si nedělali starosti s nadváhou, a někteří obviňují vědce ze záměrného klamání veřejnosti. Je to však trochu složitější.
Když lidem radíme, jaký je zdravý BMI, záleží na příčinném vlivu BMI na zdraví. Příčinný účinek nám říká, zda změny BMI přinesou změny ve zdraví. Příčinný účinek BMI nemusí být nutně totéž co pozorovaná souvislost mezi BMI a zdravím. Jinými slovy, korelace není (nutně) příčinná souvislost. Důvodem je proces, který statistici nazývají „confounding“. Například souvislost mezi BMI a úmrtností může být zmatena kouřením. Kouření způsobuje snížení BMI (prostřednictvím potlačení chuti k jídlu). Je také příčinou předčasného úmrtí mnoha kuřáků. Výsledkem je, že mnoho štíhlejších lidí umírá mladých; ne proto, že jsou štíhlejší, ale proto, že jsou kuřáci. Dalším důležitým zdrojem záměny jsou časná stádia onemocnění; někdy se tomu říká obrácená příčinná souvislost. Mnoho nemocí může způsobit úbytek hmotnosti, a to i v jejich raných, nediagnostikovaných stadiích. Stejné nemoci mohou časem přispět k úmrtí člověka. Tito lidé neumírají proto, že jsou hubení; jsou hubení proto, že mají nemoc, která je nakonec zabije. Pokud budeme interpretovat zmatenou pozorovanou souvislost mezi BMI a úmrtností, jako by šlo o příčinný vliv, získáme falešný dojem o nejzdravějším BMI. Oddělit kauzální účinek od pozorované asociace není jednoduchý úkol.
„Když lidem radíme, co je zdravý BMI, záleží na kauzálním účinku BMI na zdraví. Příčinný účinek nám říká, zda změny v BMI přinesou změny ve zdraví“.
Neexistuje jediná statistická metoda, která by dokázala zcela eliminovat zmatení a zanechala nám nezkreslený a přesný odhad kauzálního účinku BMI na přežití. Nejběžnějším přístupem je měření potenciálních matoucích faktorů a jejich zohlednění v procesu známém jako statistická úprava. Tato metoda je však tak dobrá, jak dobré je měření matoucího faktoru. Mnoho matoucích faktorů se měří špatně nebo se na ně vůbec nemyslí. Analyzované osoby můžeme omezit tak, aby si byly všechny podobné z hlediska předpokládaných matoucích faktorů – například analyzovat pouze zjevně zdravé nekuřáky. Pak ale náš studijní vzorek již nereprezentuje správně populaci a kdo ví, jaké matoucí faktory mohou zůstat? Abychom omezili problém zpětné kauzality, můžeme vyloučit úmrtí, ke kterým došlo krátce po měření BMI. Ale člověk může zhubnout v důsledku nemoci několik let před svým případným úmrtím; jak daleko zpět? Další statistickou metodou je použít v analýze místo BMI něco, co souvisí s BMI osoby, ale není ovlivněno matoucími faktory. Příkladem může být BMI jejich potomků (který stále do jisté míry souvisí se zavádějícími faktory) nebo gen ovlivňující BMI (který poskytuje jen velmi nepřesné důkazy).
Každá z těchto alternativ k prosté pozorované asociaci má svá vlastní jedinečná omezení a zkreslení. Když je však porovnáme s pozorovanou asociací, zajímavé je, že všechny směřují ke stejnému závěru. Příčinný účinek nadváhy je škodlivější, než naznačuje pozorovaná asociace, a příčinný účinek nízkého BMI je méně škodlivý. Kombinované důkazy tohoto „triangulačního“ přístupu naznačují, že doporučené rozmezí BMI 18,5-25 je přibližně správné a že nadváha není prospěšná. Měli bychom se vyvarovat přílišné důvěry v jednoduché pozorované asociace, jakkoli bychom jim chtěli věřit.
Featured image credit: Weight by TeroVesalainen. CC0 public domain via .
.