Vartalolihavuusindeksi (BMI) on karkea mutta hyödyllinen mittari, jolla mitataan, kuinka painava henkilö on painoonsa nähden. Se koostuu painostasi kilogrammoina jaettuna pituutesi neliöllä metreinä. Suuntaviivojen mukaan painoindeksi 18,5-25 on terveellinen useimmille ihmisille. Sinut luokitellaan ylipainoiseksi, jos se on 25-30, ja lihavaksi, jos se on yli 30. Saatat ajatella, että terveellisimmän painoindeksin määrittäminen on yksinkertaista. Otetaan suuri, edustava otos ihmisiä ja luokitellaan heidät ryhmiin BMI:n mukaan. Kussakin ryhmässä mitataan sitten jokin keskimääräisen terveyden osa-alue, kuten keskimääräinen elinikä. Jos noudatetaan tätä lähestymistapaa, jota kutsun havaituksi yhteydeksi, havaitaan, että näennäinen ihanteellinen BMI on hieman yli 25. Ylipainoisiksi luokitellut ihmiset elävät itse asiassa keskimäärin hieman pidempään kuin ne, joiden painoindeksi on suositellulla alueella. Tämä on johtanut lukuisiin lehtiartikkeleihin, joissa kehotetaan ihmisiä olemaan huolehtimatta ylipainosta, ja jotkut ovat syyttäneet tutkijoita yleisön tarkoituksellisesta harhaanjohtamisesta. Asia on kuitenkin hieman monimutkaisempi.

Kun neuvomme ihmisille, mikä on terveellinen painoindeksi, olennaista on painoindeksin kausaalinen vaikutus terveyteen. Syy-yhteysvaikutus kertoo meille, aiheuttavatko BMI:n muutokset muutoksia terveyteen. BMI:n kausaalivaikutus ei välttämättä ole sama asia kuin havaittu yhteys BMI:n ja terveyden välillä. Toisin sanoen korrelaatio ei ole (välttämättä) syy-yhteys. Syynä tähän on prosessi, jota tilastotieteilijät kutsuvat ”sekoittumiseksi”. Esimerkiksi tupakointi voi sekoittaa BMI:n ja kuolleisuuden välisen yhteyden. Tupakointi aiheuttaa BMI:n alenemista (ruokahalun estämisen kautta). Se aiheuttaa myös monien tupakoitsijoiden ennenaikaisen kuoleman. Tuloksena on, että monet hoikemmat ihmiset kuolevat nuorina; ei siksi, että he ovat hoikempia, vaan siksi, että he ovat tupakoitsijoita. Toinen tärkeä sekoittavien tekijöiden lähde on sairauden varhaisvaiheet; tätä kutsutaan joskus käänteiseksi syy-yhteydeksi. Monet sairaudet voivat aiheuttaa painonpudotusta jopa varhaisessa, diagnosoimattomassa vaiheessa. Nämä samat sairaudet voivat ajan myötä vaikuttaa henkilön kuolemaan. Nämä ihmiset eivät kuole siksi, että he ovat laihoja; he ovat laihoja, koska heillä on sairaus, joka lopulta tappaa heidät. Jos tulkitsemme BMI:n ja kuolleisuuden välistä havaittua sekaantunutta yhteyttä ikään kuin se olisi kausaalivaikutus, saamme väärän käsityksen terveellisimmästä BMI:stä. Kausaalisen vaikutuksen erottaminen havaitusta assosiaatiosta ei ole suoraviivainen tehtävä.”

Ei ole olemassa yhtä ainoaa tilastollista menetelmää, jolla voitaisiin täysin eliminoida sekoittavat tekijät, jolloin saisimme puolueettoman tarkan arvion BMI:n kausaalivaikutuksesta eloonjäämiseen. Yleisin lähestymistapa on mitata mahdollisia sekoittavia tekijöitä ja ottaa ne huomioon prosessissa, jota kutsutaan tilastolliseksi oikaisuksi. Tämä menetelmä on kuitenkin vain yhtä hyvä kuin sekoittavan tekijän mittaaminen. Monia sekoittavia tekijöitä mitataan huonosti tai niitä ei edes oteta huomioon. Voimme rajoittaa analysoitavia henkilöitä niin, että he kaikki ovat samankaltaisia epäiltyjen sekoittavien tekijöiden suhteen – analysoimme esimerkiksi vain ilmeisen terveitä tupakoimattomia henkilöitä. Tällöin tutkimusotoksemme ei kuitenkaan enää edusta asianmukaisesti väestöä, ja kuka tietää, mitä sekoittavia tekijöitä voi jäädä jäljelle? Käänteisen syy-yhteyden ongelman vähentämiseksi voimme jättää pois kuolemantapaukset, jotka tapahtuvat pian BMI-mittauksen jälkeen. Henkilö voi kuitenkin laihtua sairauden vuoksi vuosia ennen mahdollista kuolemaansa; kuinka kauas taaksepäin mennään? Toinen tilastollinen menetelmä on käyttää analyysissä BMI:n sijasta jotakin, joka liittyy henkilön BMI:hen, mutta johon sekoittavat tekijät eivät vaikuta. Esimerkkeinä voidaan mainita heidän jälkeläistensä BMI (joka on edelleen jossain määrin yhteydessä sekoittaviin tekijöihin) tai BMI:hen vaikuttava geeni (joka antaa vain hyvin epätarkkaa näyttöä).

Kullakin näistä vaihtoehdoista pelkälle havaitulle assosiaatioyhteydelle on omat ainutlaatuiset rajoituksensa ja vääristymänsä. Kun niitä kuitenkin verrataan havaittuun assosiaatioon, mielenkiintoista on, että ne kaikki viittaavat samaan johtopäätökseen. Ylipainon kausaalivaikutus on haitallisempi kuin havaittu assosiaatio antaa ymmärtää, ja alhaisen BMI:n kausaalivaikutus on vähemmän haitallinen. Tämän ”kolmiulottuvuus”-lähestymistavan yhdistetty näyttö viittaa siihen, että suositeltu BMI-alue 18,5-25 on suunnilleen oikea ja että ylipaino ei ole hyväksi. Meidän tulisi varoa luottamasta liikaa yksinkertaisiin havaittuihin yhteyksiin, vaikka kuinka haluaisimme uskoa niihin.

Featured image credit: Weight by TeroVesalainen. CC0 public domain via .