(翻譯)飽腹感系統(tǒng)化:如何優(yōu)化飲食以應對饑餓感

原文:https://optimisingnutrition.com/2018/10/09/calculating-satiety/
翻譯:吃瘦叔叔和金山詞霸


這篇文章是我最近在黃金海岸的 Low Carb Down Under 演講的基礎(chǔ)。


https://youtu.be/VCrPrWi0e3M
如果你想深入了解關(guān)于飽腹感的最新科學知識,以及如何利用你的食物選擇來幫助控制食欲,那么你可以往下閱讀...
我們吃一種食物多于另一種食物的原因是復雜的。
你的食欲是由確保你生存的本能驅(qū)動的,而不是幫你獲得腹肌或裸體好看。
當你餓的時候,你的食欲知道什么能讓你快速補充能量,而不是西蘭花和雞胸…


…我們?nèi)フ椅覀冏钕矚g的能量密集的“舒適食品”。

我們形成偏好、無意識的偏見,以及解釋為什么我們喜歡的東西是好的,為什么我們不喜歡的東西是壞的這樣的心理敘述。然后,我們形成陣營,聚集在亞文化中,圍繞著對食物極端的信念拉開了戰(zhàn)線,例如:

  • 高/低碳水化合物,
  • 高/低蛋白質(zhì),
  • 高/低脂肪,
  • 全肉食/素食。

事實上,所有這些因素都會對我們過量攝入食物與否產(chǎn)生影響。

但事情并不總是非黑即白。

我們吃的食物的相對效益是很難量化的。

  • 嚴格控制的人類進食實驗提供的信息有限,因為它們的持續(xù)時間較短,而且與我們在現(xiàn)實世界中的生活和飲食缺乏相似之處。
  • 營養(yǎng)流行病學在確定實際適用的營養(yǎng)科學原則時,很少去區(qū)分偏見、倫理和信仰。如果沒有大型且昂貴的隨機對照試驗,就很難驗證這些觀察結(jié)果。
  • 關(guān)于飽腹感和滿足感的討論常常被復雜的機制理論所困擾,而這些理論也很難在現(xiàn)實世界中得到驗證和實際應用。



    但是現(xiàn)在,隨著食品跟蹤應用的廣泛使用和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),我們可以識別出我們的食物的特性,這些特性有助于我們減少食物的攝入量而不會過度饑餓。



    為了促進我們對飽食的理解,本文詳細分析了超過50萬天的食物日志,以了解我們吃的食物的各種參數(shù)(例如:蛋白質(zhì)、碳水化合物、纖維、脂肪、糖、淀粉和能量密度)會影響到一種食物或飯菜是能夠喂飽我們,還是讓我們吃不飽而后吃得更多。
    最后,我們詳細介紹了一種新的飽食準則,使我們能夠?qū)ψ屓擞酗柛垢械氖澄?,或是那些可能導致肥胖、糖尿病和一系列飲食相關(guān)的代謝疾病的食物進行排序。

    如下圖所示,營養(yǎng)優(yōu)化器滿意度分數(shù)與實驗室數(shù)據(jù)非常一致。我們現(xiàn)在似乎有了一個可靠的方法來分類哪些食物能幫助我們多吃(從劇烈運動中恢復)或少吃(減少身體脂肪)。


什么是飽腹感?

飽腹感是餐后一段時間的飽腹的感覺。
一頓飽腹感強的飯菜會讓你感到精力充沛,并讓你更長時間不感到饑餓。

量化飽腹感來指導食物的選擇,以便管理饑餓,是有效和可持續(xù)減肥的法寶。@martykendall2

過往的研究

先前在悉尼大學進行的一項關(guān)于飽腹感的研究,也許是最值得注意的一項實驗(A Satiety Index of Common Foods, Holt et al 1995),在那里,他們向參與者提供了38種不同類別1000 kJ的食物,每15分鐘測量一次他們對饑餓的感覺,以及三小時后在自助餐中吃了多少。

  • 白面包作為判斷基準定為100%,因此同等卡路里任何分數(shù)大于100%的東西都比白面包更有飽腹感,反之亦然。
  • 最不飽腹的食物是牛角面包(飽腹感得分為47分)。
  • 最飽腹的食物是一個煮熟的土豆(飽腹感得分為323分)。研究中的圖表很難理解,所以我重新繪制了數(shù)據(jù),試圖了解每個參數(shù)是如何影響飽腹感的。

能量密度

能量密度是每卡路里食物的重量。這些數(shù)據(jù)支持了這樣一種觀點,即能量密度低的食物,如橙子和葡萄,是富有飽腹感的。它們很少熱量就可以讓我們很飽。

蛋白質(zhì)

蛋白質(zhì)含量較高的食物往往會更有飽足感。

脂肪

這是事情變得更有趣的地方。就如自然界中的很多事情一樣,肥胖和飽腹感之間的關(guān)系似乎遵循“U形曲線”。

  • 低脂食物比高脂肪食物更不容易吃過頭。
  • 脂肪和碳水化合物(例如蛋糕和甜甜圈)混合在一起的食物飽腹感不強。
  • 高脂肪食物,如雞蛋和奶酪,比那些脂肪碳水化合物組合的食物更令人滿足。

總碳水化合物

  • 高碳水化合物低脂食物很難吃過頭。
  • 低碳食物是富有飽腹感的。
  • 同樣的,人們最難以抗拒脂肪+碳水化合物組合。

    但是,我們可以把纖維、淀粉和糖的成分分開來看,而不是僅僅從整體上看碳水化合物。

纖維

纖維多的食物很難吃過頭。


淀粉

  • 極豐富淀低脂且不添加脂肪的食物很難吃過頭。
  • 低淀粉、高蛋白的食物是富有飽足感的。
  • 同樣的,脂肪和淀粉混合的食物很容易吃過量。

在實驗室研究中,煮熟的馬鈴薯最讓人有飽腹感。在三小時后的自助餐中,人們還感覺肚子很脹,很難吃太多東西。這可能是由于普通馬鈴薯的適口性或當我們烹飪和冷卻馬鈴薯時所形成的抗性淀粉的影響。[1][2]

  • 高糖多汁的水果和低糖的食物都被發(fā)現(xiàn)讓人有飽腹感。
  • 參與者傾向于吃混合了脂肪和糖的食物(注意:甜甜圈糖不多,但有很多淀粉)。


實驗室數(shù)據(jù)的局限性

雖然這一受控的實驗提供了一些有趣的見解,但要確切地預測實驗以外食物的飽腹感效果是否與這些推斷一致,還是沒有足夠的數(shù)據(jù)支撐。最近,我營養(yǎng)優(yōu)化器(Nutrient Optimiser)的伙伴亞歷克斯·佐托夫(AlexZotov)偶然發(fā)現(xiàn)了一組長達50萬天的MyFitnessPal食物日志,這些數(shù)據(jù)為我們提供了一些有趣的見解,幫助人們在減少饑餓的情況下控制食欲。在霍爾特飽腹感研究23年后,我們希望對這些數(shù)據(jù)的分析將有助于完善我們對飽腹感的理解。從下面的圖表中你可以看到,受控的飽腹感實驗觀察到的數(shù)據(jù),和用現(xiàn)實生活的食物記錄推導出的營養(yǎng)最優(yōu)飽腹指數(shù)(Nutrient Optimiser Satiety Index)之間有很強的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)

在分析中使用的數(shù)據(jù)來自 MyFitnessPal Food Diary Dataset by Weber, Ingmar & Achananuparp, Palakorn (2016)


MyFitnessPal擁有全世界超過1.5億的用戶,許多人都會把自己的日記公布于眾。作者采集MyFitnessPal上9,900名記錄兩個月以上的用戶,編制了一個由587,187天的飲食記錄構(gòu)成的匿名數(shù)據(jù)庫。

盡管在自我報告的數(shù)據(jù)中無疑存在不準確性,但這可是超過1600人一年的數(shù)據(jù)!雖然該數(shù)據(jù)本質(zhì)是用于類固醇的營養(yǎng)流行病學研究,但它提供了驗證和提煉1995年Holt實驗室數(shù)據(jù),并驗證其他關(guān)于飽腹感理論的機會。MYFITNESPAL用戶是否對其食物進行了稱重和測量,并不會妨礙我們使用此數(shù)據(jù)去觀察食物如何影響我們多吃或少吃。雖然存在不準確性,但它們在一萬多名用戶中基本上是一致的,并且對我們感興趣的參數(shù)沒有太大關(guān)系(即蛋白質(zhì)、纖維、淀粉、脂肪和糖)。

分析

在進行分析之前,使用以下過濾器對數(shù)據(jù)進行了“篩選”:

  • 刪除每天攝入目標不足1000卡路里、以及超過2500卡路里的食物日志(聚焦于正在減重的人群)。
  • 刪除那些攝入的食物少于目標的50%或超過目標攝入量的300%的日子(以消除諸如禁食、聚會或沒有完成食物記錄等外部情況)。

如下圖所示,垂直軸是基于用戶當天的實際攝入量除以他們的目標卡路里攝入量。

  • 如果這個數(shù)字大于100%,就意味著他們報告的攝入量超過了當天的計劃。
  • 如果這個數(shù)字低于100%,那么他們的記錄就會少于當天的計劃。


清理完畢后,我們根據(jù)每個參數(shù)將其分組在20個“箱子”中,并計算出每個“箱子”的平均記錄卡路里/目標。

通過使用目標攝入量的%,我們?nèi)サ袅耸称啡沼洷仨毻耆珳蚀_的要求,我們可以觀察總體趨勢,看看它們是否與實驗室數(shù)據(jù)和其他有關(guān)讓我們變胖的理論相一致。

也許你可能認為你的新陳代謝比較特殊,需要找到更適合你的方式,但我認為對于大部分人,大多數(shù)情況下是奏效的。

蛋白質(zhì)

下面的圖表顯示,那些記錄里吃了更多蛋白質(zhì)的人群更能實現(xiàn)攝入小于消耗的目標。圖表上還顯示了與該營養(yǎng)素比例相對應的食品示例。


當我們向右移動時,我們會得到那些脂肪更少和蛋白質(zhì)占比更高的“更瘦”的蛋白質(zhì)食物。這一發(fā)現(xiàn)與其他研究相吻合,這些研究表明,蛋白質(zhì)水平越高,飽腹感越大。[3][4][5][6][7][8][9][10][11]
美國人的平均蛋白質(zhì)攝入量低于12%,這同時也是圖表中蛋白質(zhì)開始產(chǎn)生飽腹感的水平。多虧了我們的計劃,它似乎我們改變了我們的飲食,讓我們最大程度增加了能量的攝入。下圖顯示,在20世紀30年代大蕭條之后,隨著美國變得更加富裕,美國的蛋白質(zhì)攝入量增加了。1977年,美國開始推行飲膳食指南,建議人們減少飽和脂肪和膽固醇,從那以后,蛋白質(zhì)攝入的比例下降了[12]。
美國不同時間蛋白質(zhì)攝入比例以及肥胖人數(shù)的比例

我已經(jīng)在下圖展示了蛋白質(zhì)的頻率分布。雖然MFP用戶平均攝入21%的蛋白質(zhì)(這高于美國的平均攝入量),但飽腹感反應曲線表明,如果攝入更多的蛋白質(zhì),他們的飽腹感反應會得到改善。這里真正有趣的是,美國人的平均蛋白質(zhì)攝入量,似乎讓他們減少了飽腹感,以便攝入更多的卡路里。

脂肪

對飽腹感%反應的分析表明,非常低脂肪的飲食是很難過度消費的。這一觀測結(jié)果與1995年Holt實驗室的飽腹感數(shù)據(jù)相當吻合。


以大米和蔬菜為食的傳統(tǒng)文化(不添加油)往往是精瘦而長壽的(例如基塔瓦人(Kitavans)沖繩人(Okinawans)。然而,如果有機會,我們往往會被混合脂肪和碳水化合物的食物所吸引,使我們能攝入更多能量。
當我們從脂肪+碳水化合物的危險區(qū)轉(zhuǎn)移到更多的脂肪+蛋白質(zhì)時,脂肪水平更高,但我們的飽腹感似乎有了一些改善。然而,非常高的脂肪攝入量(只有在大量添加脂肪的情況下才有可能)并不令人飽腹。似乎一旦我們從脂肪中去減去蛋白質(zhì),我們的飽腹感就會減少。
“吃脂肪吃到飽”這句格言似乎是自相矛盾的。比起優(yōu)先吃蛋白質(zhì)或/和纖維的方式,鼓勵人們吃脂肪吃到滿足很可能導致許多人吃得更多。
下面的頻率分布柱狀圖顯示,MFP用戶的平均脂肪攝入量在34%,于此同時,美國人的平均脂肪攝入量在42%,與高適口性的脂肪+碳水化合物區(qū)間對應。

碳水化合物

下圖顯示了碳水化合物%與飽腹感的對比圖。在圖表的中心,我們看到同等卡路,含有脂肪碳水化合物的食物往往是最容易過度攝入的。

這一觀察也與最近的一項研究一致。實驗表明,商店里擺滿的那些碳水化合物加脂肪的食物會引起雙重的多巴胺暴擊。[13]


當減少碳水化合物攝入量并遠離那些自然界原本不存在的碳水化合物+脂肪危險區(qū)域的食物時,我們的飽食性得到了改善。
許多人報告說,當減少飲食中的碳水化合物時,飽腹感會有所改善,且食欲自然而然的降低了。MFP食物日志數(shù)據(jù)表明,低碳高脂飲食的益處來自于碳水化合物的低攝入這個因素,而非聚焦于脂肪的高攝入。

這很可能是減少了碳水化合物的飲食,改善的飽腹感導致攝入減少,從而產(chǎn)生內(nèi)源性酮癥(即從你身體儲存的脂肪里)。
然而,當我們向左移動時,我們會得到更高的能量密度和較少的纖維,因此低碳水化合物飲食對食欲的抑制作用會減弱。
在最右邊,我們看到高碳水化合物,低脂肪的食物是很難過度攝入的。這與我們在遵循嚴格的全植物飲食方法(不添加油脂)的人中所看到的是一致的。它也與那些被譽為最健康、壽命最長的人的傳統(tǒng)飲食相一致,比如基塔瓦人(Kitavans)沖繩人(Okinawans)[14][15][16][17]
然而,頻率分布圖顯示,很少有人真正獲得了高碳水化合物低脂飲食抑制食欲的好處,而大多數(shù)人傾向于中等碳水化合物這個危險區(qū),從而導致了低飽腹感。平均而言,MFP用戶的碳水化合物攝入比例為43%,略低于美國46%的平均攝入量。似乎我們的飲食偏好引導我們,一有機會就最大限度的攝入卡路里和食物,以及脂肪和碳水化合物的混合物。

如果你的目標是減肥,那么有很多可行的方法來逃離中間由精制加工食品主導的高適口性區(qū)域:

  1. 保留蛋白質(zhì)斷食法,高蛋白質(zhì)>40%,低碳水化合物(<30%)和低脂肪(<30%)
  2. 高碳水化合物(>60%)、低脂肪(<30%)
  3. 碳水化化合物<30%、蛋白>30%的低碳飲食

我們無法抗拒碳水化合物加脂肪。

下面的圖表(根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部經(jīng)濟研究局的數(shù)據(jù))顯示,隨著加工食品的增加,美國人的飲食中脂肪和碳水化合物的百分比越來越近似。


由于脂肪和碳水化合物組合的食物讓我們夠消費更多,因此食品制造商熱衷向我們推銷這些高利潤高適口性的加工食物。如下圖所示,隨著食物供應的增加,我們的肥胖水平也在日益增長。

同樣,中國人的卡路里攝入也增加了一倍,大部分源于在飲食添加的植物油。

我們發(fā)現(xiàn)世界各地的肥胖率都出現(xiàn)了相似的增長。[19]


我們可以把碳水化合物作為一個整體來看待,頁可以分別觀察纖維、淀粉和糖的飽腹感反應。

纖維

與1995年霍爾特的研究相似的是,含有更多纖維的食物往往更有飽腹感。這與研究文獻一致,即含有較多纖維的食物往往更有飽腹感。[20][21][22][23][24][25]


淀粉含量中等的食物更容易暴食。

然而,含有大量淀粉和很少脂肪的食物似乎更令人飽腹。但是沒有多少人淀粉吃到50%以上,所以我們沒有可靠的數(shù)據(jù)來了解極端情況下會怎么樣。

值得注意的是,在1995年的Holt研究中,普通土豆是最令人飽腹的食物。越來越多的人用只吃土豆的飲食方法成功減肥。[26][27]
然而,一旦我們添加了油脂,做成土豆片或黃油土豆,就會變得停不了嘴。

最后,令一些人驚訝的是,攝入糖似乎對飽腹感有積極的影響。


雖然糖在短期內(nèi)比脂肪更能提升胰島素,并使食物更可口,但高糖食物似乎更能讓人感到飽足(至少相對于脂肪而言是如此)。
在高碳水化合物飲食的人群中注射(外源性)胰島素通常會讓體重增加和食欲增加。這一觀察讓許多人相信,讓(內(nèi)源性)胰島素短時間內(nèi)大量釋放的食物會引起體重增加、暴食和缺乏飽腹感。然而,情況似乎并不一定如此。
雖然這些數(shù)據(jù)并沒有告訴我們水果和蔬菜中添加了或者本來就包含了多少比例的糖,但值得注意的是,天然含糖量高的食物往往能量密度較低,這使得它們更難攝入過量。有趣的是,Holt等人在另一篇論文中討論他們的數(shù)據(jù)時指出,短時間讓胰島素增加的食品實際上傾向于飽腹感的提升。[28]
美國農(nóng)業(yè)部的食品消費數(shù)據(jù)顯示,由于批準高果糖玉米糖漿、碳酸飲料和1999年Splenda等人造甜味劑的使用,美國人開始減少糖的攝入,從那時起,添加糖 15%。

雖然添加糖的食物也許并不是最有營養(yǎng)的選擇,但糖似乎并不是肥胖盛行的罪魁禍首。比起糖本身,高脂肪食物,特別是淀粉脂肪組合,似乎是一個更大的問題。
對許多人來說,增加蔬菜(包含糖)攝入以降低能量密度、增加纖維會很有幫助,對于食肉為主人群補充營養(yǎng)短板來說同樣如此。如果你有糖尿病,營養(yǎng)優(yōu)化器 Nutrient Optimiser將幫助你根據(jù)胰島素負荷,識別出有助于穩(wěn)定血糖,同時最大限度兼顧營養(yǎng)的食物。
注意:糖不包括在最終的飽腹感公式中,因為一旦考慮能量密度,就不能和Holt的飽腹感數(shù)據(jù)產(chǎn)生進一步關(guān)聯(lián)性。因此,營養(yǎng)最佳飽腹感評分(the Nutrient Optimiser Satiety Score )沒有去積極倡導糖,但也不會對水果和蔬菜有偏見。

不同營養(yǎng)素的總結(jié)

下圖顯示了食物中各成分之間的飽腹感關(guān)系,以供比較??偟膩碚f,蛋白質(zhì)、纖維(可能還有糖)會增加飽腹感,而脂肪、淀粉和非纖維碳水化合物則會促使我們攝入更多的卡路里。

食物組合

盡管我們可以分離每個營養(yǎng)素的飽腹感效應,但我們不會單獨食用某個營養(yǎng)素。食物是組合好的。我們不會吃100%蛋白質(zhì),100%碳水化合物或100%脂肪的食物。
所以,我覺得研究營養(yǎng)間的組合會很有趣,這樣就可以知道在不同的目標時,應該優(yōu)先考慮哪些營養(yǎng),然后避免哪種營養(yǎng)。

下面的圖表顯示了食物的飽腹感反應,包含了最大的正效應(蛋白質(zhì)+纖維)和負面效應(淀粉+脂肪)。

脂肪+淀粉

當更多的能量來自脂肪淀粉時,饑餓指數(shù)會級增加。
管理或減少脂肪和淀粉在飲食中所占的比例,將是你能做的控制食欲最有效的事情。


當看看那些大部分熱量來自脂肪+淀粉的食物時,我們就開始明白為什么這是這樣了。無論是動用意志,專注體重,還是稱量這些食物,人們都很可能要持續(xù)地抗爭才能維持熱量差。這些“熟悉的食物”如薄脆餅干、甜甜圈、曲奇和意大利千層面,你會停不住去吃他們,直到全部吃完為止。

頻率分布表明,有相當多的人大部分能量來源于淀粉加脂肪這個組合。

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和制冷技術(shù)出現(xiàn)之前,小麥和玉米通常在夏季和秋季收獲,我們更多靠高脂肪的動物過冬(至少在遠離赤道的溫帶氣候地區(qū)是如此)。
一般來說,脂肪和淀粉組成的食物不會出現(xiàn)在自然界!

不管是碰巧還是計劃好的,食品業(yè)似乎早已明白脂肪加淀粉帶來的適口性。

食用油和面粉大量增加的同時,肥胖也開始蔓延。


2010年,美國人飲食中60%的能量來自添加的脂肪、油脂、谷物和面粉,而1970年這個比例只有46%。你可以想象在早期,在現(xiàn)代食品加工出現(xiàn)之前,這個數(shù)字會低得多。
如果你的目標是減肥,你應該減少同時含有淀粉(如小麥粉、玉米淀粉等)和添加脂肪(如菜籽油、豆油、菜籽油等)的食物和膳食。

蛋白質(zhì)+纖維
不僅僅要避免“壞”的食物,這里還顯示了含有更多的纖維和蛋白質(zhì)的食物,可以提供更大的飽腹感。


這些都是在春季天然可獲得的,或者符合保留蛋白質(zhì)斷食法(PSMF)要求的食物。
它們不僅避開了那些高適口性脂肪+淀粉的食物,還可以提供給你所需要的營養(yǎng)的同時減少了饑餓感。

脂肪+碳水化合物

這個圖表顯示了由脂肪和碳水化合物組成的食物的飽腹感反應。一旦我們超過65%的能量來自脂肪+碳水化合物,你的饑餓感會加劇,并有可能讓你攝入更多的能量。

脂肪+碳水化合物的食物是罕見的,不過也有一些例外。像橡子這樣的堅果包含了脂肪和碳水化合物的混合物,以幫助動物積累脂肪度過冬天。

母乳中含有相當多的脂肪和碳水化合物的混合物,這樣可以讓嬰兒快速生長。

這些食物也可以幫助健美運動員增肌??紤]到脂肪加碳水化合物的食物含有較少的蛋白質(zhì),可以讓你攝入更多的卡路里,而不必吃那些高適口的脂肪加淀粉的組合(這也叫快速增肌dirty bulk)。

氧化優(yōu)先級
另一種看待飽腹感的方式是從氧化優(yōu)先級和每種營養(yǎng)素的儲存能力的角度來看。飽腹感與我們對每種營養(yǎng)素的儲存能力有關(guān)。

如下圖所示,我們的蛋白質(zhì)儲存能力非常有限(血液中含有價值360至480卡路里的不穩(wěn)定蛋白質(zhì)[29]),而碳水化合物儲存能力則稍高一些(肌肉和肝臟中的糖原值為1200至2000卡路里)。


我們還發(fā)現(xiàn)將蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)化為能量很難(轉(zhuǎn)換過程會損失掉25%),將碳水化合物轉(zhuǎn)化為能量容易一些(8%的損失),將脂肪轉(zhuǎn)化為能量很容易(3%的損失),或者如果不使用則完成轉(zhuǎn)化為脂肪。

我們不會過度攝入蛋白質(zhì),因為我們沒有地方儲存“太多”蛋白質(zhì),并且其很難轉(zhuǎn)化為能量。同時,我們有更多的空間儲存碳水化合物,以糖原的形式儲存在肝臟,然后我們儲存脂肪的能力幾乎沒有上限。

如果有機會,我們就會被含有脂肪和碳水化合物的食物所吸引(蛋白質(zhì)含量較低),以確保我們有足夠的脂肪度過即將到來的冬天。

這可能就是為什么在豐盛的一餐后,還有“吃甜點的胃”的原因。你的蛋白質(zhì)儲存是滿了,但你有足夠的空間儲存碳水化合物和幾乎無限的空間儲存脂肪。

本質(zhì)上來說,如果我們想要腹肌,避免糖尿病,降低心臟病發(fā)作的風險,避免老年癡呆癥和癡呆,就需要減少排在我們脂肪儲備前面的燃料。如果我們每次只能填滿食物油箱一次,那么我們能容納的燃料量就會有一個自然的限制。然而,現(xiàn)代食品加工使我們能夠破壞我們的自然飽腹感信號,讓我們一次把所有油箱都填滿。

如果你的目標是減肥的話,用這個認知武裝自己,我們就可以扭轉(zhuǎn)狼吞虎咽的本能,優(yōu)化你的食物選擇,以達到最大的飽腹感。

飽腹感公式

該分析的目的是改進營養(yǎng)優(yōu)化器 Nutrient Optimiser的算法,以確定不同目標下的最佳食物和餐單。我們將上述不同的飽腹感關(guān)系組合成一個公式來計算營養(yǎng)最優(yōu)飽滿度評分Nutrient Optimiser Satiety Score
下面的圖表顯示,我們得到了營養(yǎng)最適性評分Nutrient Optimiser與1995年悉尼大學實驗室研究的38種食物的實驗室飽滿度數(shù)據(jù)之間的很好的一致性。


R2=0.6表明,使用MyFitnessPal數(shù)據(jù)的新的飽滿度評分與實驗室直接測量數(shù)據(jù)有很好的相關(guān)性。我們現(xiàn)在可以找出能最大限度地提高飽腹感的食物,幫助保持健康的體重,減少饑餓,減少剝奪感,減少對意志力的依賴。

飽腹感與營養(yǎng)密度

當結(jié)合其他參數(shù),如營養(yǎng)密度或胰島素負荷時,飽腹感數(shù)據(jù)會更加有意義。
下圖顯示了飽腹感與營養(yǎng)密度的關(guān)系。圖右上角的食物會更有營養(yǎng),更有滿足感??偟膩碚f,飽腹的食物通常是富含營養(yǎng)的。(要查看更詳細的數(shù)據(jù),請單擊此處。)

素食

這個圖表顯示了植物食物的飽腹感與營養(yǎng)密度之間的關(guān)系。(要查看更詳細的數(shù)據(jù),請單擊此處)。


我們可以發(fā)現(xiàn),精加工谷物聚集在左下角,而蔬菜一般在右上角,豆類則集中在中間。

雖然蔬菜本身可能對減肥有幫助,但大多數(shù)以素食為主的人會通過吃堅果和豆類獲得足夠的能量。

純?nèi)馐?/h2>

下圖顯示了食肉動物營養(yǎng)密度與飽腹感的對比。(要查看更詳細的數(shù)據(jù),請單擊此處。)


蛋清是最令人飽腹的選擇;然而,貝類在圖的右上角將提供高水平的飽腹感和營養(yǎng)密度。

飽腹感與胰島素負荷

這些圖表顯示了我們?nèi)绾卫蔑柛垢泻鸵葝u素負荷來找出高水平飽腹感,同時也能穩(wěn)定血糖的食物。(要查看更詳細的數(shù)據(jù),請單擊此處。)


這張圖表只選了幾種受歡迎的食物來展示我們?nèi)绾问褂眠@些數(shù)據(jù)。

  • 許多人一開始是以高適口性谷物為主的飲食。
  • 過渡到生酮或地碳水化合物飲食會幫助他們穩(wěn)定血糖并提供活力。
  • 然而,如果他們想繼續(xù)減肥,理想的情況下,他們需要沿著飽腹感的道路前進,同時保持足夠低的胰島素負荷,以控制血糖。
  • 隨著減脂的進行,他們將達到自己的脂肪閾值,血糖將穩(wěn)定下來,它們的飽腹感將進一步增強。

素食

下圖顯示了植物性食物的飽滿度與胰島素負荷之間的關(guān)系。如果你想減肥和控制你的血糖,你應該避免左下角的精加工谷物。

純?nèi)馐?/h2>

這個圖顯示了動物性食物的飽腹感得分和keto評分。有趣的是,雖然純?nèi)怙嬍硿p少了大量營養(yǎng)豐富的蔬菜(雖然平時能吃足量的人也不多),但它也排除了左下角那些低飽腹感、刺激胰島素,以及低營養(yǎng)密度的谷物!也許這就是純?nèi)怙嬍吃絹碓蕉鄵碜o者的主要原因。

永遠不饑餓飲食app

雖然這項工作的主要目的是完善營養(yǎng)優(yōu)化算法的第三個組成部分(除了營養(yǎng)密度和胰島素負荷),我們還是從營養(yǎng)優(yōu)化器提取了一個元素,放進永不饑餓飲食的網(wǎng)絡(luò)app中。圖片上傳失敗...(image-db77ab-1564323660680)
我們的目的是創(chuàng)建一個簡單的應用程序,幫助你逛超市的時候看哪些食物是一個不錯的選擇,并放在手推車里面。除了顯示你最喜歡的食物的飽腹感分數(shù),它還顯示了卡路里胰島素%以及營養(yǎng)密度分數(shù)。

如果你的目標是減肥,你可以為自己設(shè)定一個任務(wù),以確保在你的購物車里不會有低于50%滿足感的食物。一旦你掌握了50%,你可以嘗試55%,然后60%,并不斷提高你的最低飽腹感底線,直到開始看到體重秤上出現(xiàn)你想要的速度。
所以現(xiàn)在去看看“永不饑餓的飲食” The Never Hungry Diet。如果你喜歡它,可以把它添加到你的手機快捷訪問圖標,讓它看起來像個應用程序一樣。(有關(guān)如何在智能手機主屏幕上添加網(wǎng)頁的說明,請單擊此處為Apple,此處為Android)。

哪些人不適用高飽的食物和食物?

在你深入了解飽腹感之前,請記住,營養(yǎng)密集、飽腹感高的食物并不適合每個人。

  • 如果你是一個纖瘦的運動員,高飽腹感的食物有可能獲取不到足夠的能量來支撐你的活動量。
  • 糖尿病患者最初應該以低胰島素負荷的飲食為目標,以幫助他們穩(wěn)定血糖。避免血糖的劇烈波動也將有助于控制食欲,特別是當你注射胰島素來控制血糖的時候。[30]
  • 只吃最有飽腹感的食物不是一件容易的事。大部人不想為了嚴格執(zhí)行Protein Sparing Modified Fast,而砍掉所有消遣類食品。你可能想要更溫和地開始,隨著時間的推移逐漸提升飽腹感,以確保持續(xù)取得成果。但是,如果你已經(jīng)嘗試減肥一段時間了,或者你已經(jīng)停滯了,那么可以把查詢你飲食的飽腹感指數(shù),作為你旅途的下一步。

感謝

我需要在此感謝我營養(yǎng)優(yōu)化器Nutrient Optimiser的伙伴AlexZotov,感謝他在大量數(shù)據(jù)文件分析方面,以及文中想法提煉上的貢獻。一如既往地感謝Ted Naiman,讓我使用他那些極好的信息圖表。還要感謝Stephan Guyenet
、Cian Foley、Robin Reyes、Pat Smith、Helen Kendall和 Lindesay Wilson對草案的評論和建議。

引用

[1] https://www.nutraingredients.com/Article/2010/03/11/Resistant-starch-dose-controls-satiety-effects-Study

[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19285600

[3] https://academic.oup.com/ajcn/article/87/5/1558S/4650426

[4] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15836464

[5] https://academic.oup.com/ajcn/article/87/5/1558S/4650426

[6] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23107521

[7] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780857095435500074

[8] https://nutritionj.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-2891-13-97

[9] http://time.com/4246736/protein-satiety-fullness/

[10] https://www.foodinsight.org/newsletters/food-insight-series-power-protein-peek-protein-and-weight-management

[11] https://www.foodnavigator-usa.com/Article/2013/03/14/Protein-fiber-and-flavor-key-to-producing-satiety-expert-says

[12] Although overall protein intake has increased in absolute terms.

[13] https://www.cell.com/cell-metabolism/fulltext/S1550-4131(18)30325-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS1550413118303255%3Fshowall%3Dtrue

[14] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28330706

[15] https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0117959

[16] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/019566639190019O

[17] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1799280

[18] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29466592

[19] https://pdfs.semanticscholar.org/ddf2/367de35d20b31e3c7cff62f80ea174a5d615.pdf

[20] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23885994

[21] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1467-3010.2007.00603.x

[22] https://www.nature.com/articles/s41430-018-0295-7

[23] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924224414002386

[24]https://www.researchgate.net/publication/252323768_The_Effect_of_Fiber_on_Satiety_and_Food_Intake_A_Systematic_Review

[25] https://academic.oup.com/jn/article/130/2/272S/4686350

[26] https://www.menshealth.com/weight-loss/a19536403/can-the-potato-diet-help-you-lose-weight-safely/

[27] https://spudfit.com/

[28]https://www.researchgate.net/publication/14238552_Interrelationships_among_postprandial_satiety_glucose_and_insulin_responses_and_changes_in_subsequent_food_intake

[29] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/325030

[30] https://www.jci.org/articles/view/57873

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