top of page

Ingelepeld: waarom maar weinig (niet?) klopt van wat ons over voeding is verteld (Mythe 1)

Mythe: "Voedingsrichtlijnen en dieetplannen gelden voor iedereen."


Bijna alles wat ons over voeding is verteld is verkeerd. Slechte wetenschap, verkeerde interpretaties van wetenschappelijke literatuur en de invloed van de voedingsindustrie hebben ervoor gezorgd dat we vanaf kinds af aan ingelepeld zijn met verkeerde informatie over voeding en gezondheid, aldus professor genetica Tim Spector in zijn boek Ingelepeld. Volgens hem is het idee dat voedingsrichtlijnen en dieetplannen voor iedereen gelden een mythe: het is persoonlijk. We verschillen nou eenmaal te veel van elkaar waardoor algemene voedingsrichtlijnen op basis van gemiddelde niet toereikend zijn. Maar wat maakt ons dan zo verschillend? Laat Spector zien hoe je wetenschappelijke literatuur wel hoort te interpreteren? Hoe sterk is het bewijs dat Spector levert in zijn boek?


Leestijd: 21 min Luisteren: apple en spotify



Begin 2022 kwam ik een boekrecensie van Ingelepeld tegen op VoedingNu. De schrijfster, een diëtist in opleiding, van de recensie was laaiend over het boek omdat “de argumenten die Spector aanlevert, zijn zo overtuigend dat het urgentie tot verandering creëert.” Dit samen met het feit dat Tim spector, schrijver van het boek, professor genetica (met een focus op zowel voedingswetenschap als het microbioom) aan het prestigieuze King’s College London is, maakte mij nieuwsgierig naar de onderbouwing van zijn argumenten. Ik zal in deze serie artikelen een duik nemen in de mythes die Spector in zijn boek met wetenschappelijk bewijs één voor één ontkracht.


De inleiding

Toen ik de inleiding van Ingelepeld las dacht ik soms ‘deze inleiding had ik kunnen schrijven’ en soms dacht ik ‘ wat een onzin’. Volgens Spector heeft tientallen jaren aan slechte wetenschap, verkeerde interpretaties van wetenschappelijke literatuur en invloed van de voedingsindustrie ervoor gezorgd dat er ongelofelijk veel misleidende en soms zelfs gevaarlijke informatie over voeding en gezondheid verspreidt wordt. Dit maakt voedingswetenschap uniek, aldus Spector, en dit ben ik het volledig met hem eens. Echter verschillen Spector en ik in gedachten over waar de misleidende informatie vandaan komt. Zo kunnen volgens hem de overheidsrichtlijnen een onbetrouwbare bron voor informatie zijn, want, zo redeneert hij, als de adviezen zouden werken zouden we inmiddels allang gezonder, slanker en vrij van voeding gerelateerde aandoeningen moeten zijn.


“ik stond er versteld van toen ik erachter kwam hoeveel van wat ons over voeding wordt verteld in het gunstigste geval misleidend is, en in het ongunstigste geval gewoon niet klopt en zelfs gevaarlijk is voor onze gezondheid. In dit boek zullen we zien dat het niet uitmaakt of die adviezen afkomstig zijn van diëtisten, artsen, overheidsrichtlijnen, wetenschappelijke publicaties, of anekdotes die we horen van vrienden of familie; al die informatiebronnen kunnen onbetrouwbaar zijn.”


Sidenote(december 2022): ik ben het ondertussen steeds meer eens met Spector. Echt al die informatiebronnen kunnen onbetrouwbaar zijn.


Niks is minder waar, aldus Spector, waarmee hij suggereert dat de adviezen ook daadwerkelijk worden gevolgd door de populatie. Hij laat het zelfs doen overkomen alsof we massaal ongezond zijn geworden juist omdat we de algemene voedingsadviezen opvolgen. Zonder bron, zonder bewijs. Hoe durf je zulke claims te maken zonder bewijs? Zeker wanneer je boek vol staat met kritiek op voedingswetenschap en wetenschappers. Ik zou nu met allemaal literatuur kunnen strooien die laat zien dat het over grootte deel van de bevolking zich niet aan de voedingsrichtlijnen houdt. Wat laat zien dat de redenatie van Spector kant noch wal raakt. Echter wat wordt beweerd zonder bewijs kan verworpen worden zonder bewijs (en nee, een correlatie tussen het bestaan van de richtlijnen en een stijging in welvaartsziekten is geen bewijs).

Mijn eigen bias

Spector is er van overtuigd dat de voedingsrichtlijnen vanuit overheidsorganen niet toereikend zijn voor de gezondheid van het individu, want voeding is persoonlijk. Dit is natuurlijk geen verassing voor iemand die gespecialiseerd is op genetica en het microbioom: beide zijn het hele persoon specifieke factoren. De eerste mythe die hij in zijn boek ontkracht is dan ook de geldigheid van algemene voedingsrichtlijnen en dieetplannen. Zijn we verschillend genoeg om de voedingsrichtlijnen in de prullenbak te kunnen gooien?


Mythe 1: ‘voedingsrichtlijnen en dieetplannen gelden voor iedereen.’


Spector beredeneert dat zowel de etiketten op onze voedingsmiddelen als algemene voedingsrichtlijnen en dieetplannen niet toereikend zijn voor onze individuele gezondheid. Dit baseert hij op twee argumenten: (1) ieders lichaam verwerkt koolhydraten en vetten anders (wat je terug ziet in bloedwaarden); (2) ieders lichaam reageert anders op eetpatronen laag of hoog in koolhydraten en vetten (wat je terug ziet in gewicht tijdens het afvallen).

Spector maakt nog een kleine kanttekening in het begin van het hoofdstuk: ook mensen die alternatieve routes van dieet- en welzijngoeroes volgen en hebben gekozen voor glutenvrij, ketogeen, koolhydraatarm, paleo of periodiek vasten, lopen tegen dit probleem aan.


Ieders lichaam verwerken koolhydraten en vetten anders


De PREDICT studie is een samenwerking tussen King’s College London (het team van Spector), Massachussetts General Hospital, Stanford University en ZOE. ZOE is een bedrijf dat zich bezighoudt met precisievoeding. De methode van deze studie is hetzelfde als wanneer je de app ‘ZOE’ zou kopen en downloaden: de app bepaalt op basis van jouw metabolische reacties wat je wel of niet moet eten voor een goede gezondheid.


Berry et al. voerde een grote gerandomiseerde gecontroleerde studie (RCT) met zo’n 1000 gezonde mensen uit. Het doel van het onderzoek was om het effect van maaltijden met verschillende macronutriënt (koolhydraten, vetten en eiwitten) verhouding op postprandiale (na de maaltijd) bloedgehaltes van vetten, koolhydraten en insuline (metabolische reacties) te bestuderen. Daarnaast keken de onderzoekers welke voorspellende factoren invloed hadden op het effect.


In het kort vond Berry et al. het volgende:

Er waren hele grote verschillen tussen mensen in postprandiale metabolische reacties op koolhydraten, vetten en insuline. Dit is gebaseerd op de variatiecoëfficiënt, een maat voor de spreiding rondom het gemiddelde. De grootste verschillen waren in metabolische reacties op vetten (103%), gevolgd door glucose (68%) en insuline (59%). Belangrijke voorspellende factoren voor metabolische reacties op vetten waren het microbioom (7,1%) en macronutriëntverhouding van de maaltijd (3,6%), maar dit gelde niet voor koolhydraten (6% microbioom en 15,4% macronutriëntverhouding). De genen van mensen was een relatief zwakke voorspellende factor (9,5% voor koolhydraten, 0,8% voor vetten en 0,2% voor insuline).


Berry et al. concludeert dat deze studie grote verschillen in metabolische reacties op koolhydraten, vetten en insuline tussen mensen bevestigd. Dit komt vooral door factoren waar we invloed op hebben, zoals het microbioom, macronutriënt verhouding van ons eten en andere leefstijl gerelateerde factoren. Mensen reageren hetzelfde op verschillende maaltijden met dezelfde macronutriënt verhouding, maar er was een hele lage correlatie tussen reacties op vet en koolhydraten. Oftewel, mensen reageren meestal of slecht op koolhydraten of slecht op vetten, meestal niet op beide. Deze bevindingen laten zien dat er behoefte is aan specifieke voedingsadviezen in plaats van algemene richtlijnen. Zeker vanuit een hart- en vaatgezondheid perspectief.


Als we dan inzoomen op de claim: ‘studies tonen aan dat verschillende soorten voedsel met vergelijkbare voedingswaarde toch zeer verschillend effect kunnen hebben op de gezondheid.’


Dan maakt Spector een heel sterk punt. Ik word echt wel heel enthousiast van zo’n mooie RCT als de PREDICT studie. Veel deelnemers en een sterke opzet maken dat de studie sterk bewijs levert voor de hypothese dat elk persoon uniek is en daarmee een unieke metabolische reactie heeft op voeding.


Als we dieper duiken in de resultaten van de studie zijn er wel belangrijke kanttekeningen die ik wil toelichten.


Ten eerste zijn de gezonde mensen die deelnamen aan het onderzoek helemaal niet zo gezond. De auteurs benoemen dat gezond staat voor ‘vrij van ziekte’ en daar is ook alles wel mee gezegd. Als we kijken naar Tabel 1 (de tabel met de beschrijving van de deelnemers op het startpunt van de studie) zien we dat de deelnemers verre van een optimale gezondheid hebben. Zo is de gemiddelde BMI 25,5, wat betekent dat zo’n 50% van de deelnemers een te hoog BMI heeft (25 of hoger is ongezond). BMI zegt natuurlijk niet alles, maar de tabel laat ook zien dat ongeveer 25% van de deelnemers een middelomtrek van 93,5 cm heeft. De richtlijn voor een gezonde middelomtrek is 80cm voor vrouwen en 94 cm voor mannen. Helaas heeft de studie geen onderscheidt gemaakt tussen vrouwen en mannen, dus de 93,5cm gemiddeld is voor beide. Kans is groot dat meer dan 25% van de deelnemers een te grote middelomtrek heeft en middelomtrek is een goede maat voor hoeveel buik vet (het meest ongezonde vet) iemand heeft. Daarnaast heeft zo’n 50% van de deelnemers een te hoge cholesterol en 25% een HBA1c waarde (HBA1c is een maat voor de gemiddelde glucose gehaltes in het bloed over de afgelopen maanden) van een pre-diabeet. Aangezien dit allemaal leefstijl gerelateerde factoren zijn, en leefstijl gerelateerde factoren in deze studie invloed blijken te hebben op onze metabolische reacties, zou dit meegenomen moeten worden in de conclusie. Hier kom ik later op terug.


Ten tweede krijgen mensen een ultra bewerkte (ongezonde) maaltijd voorgeschoteld: een muffin. Soms krijgen ze dit samen met een milkshake en een vezelreep om de macronutriënt verhoudingen van de maaltijd te veranderen.


“Following the baseline blood draw, participants consumed a breakfast (muffins and milkshake at 0 min) and lunch (muffins at 240 min) test meal (Supplemental Table 2), each to be consumed within 10 minutes. Additional venous blood was collected via cannula at 15, 30, 60, 120, 180, 240, 270, 300 and 360 minutes.”


Ik snap de keuze voor de muffin volledig: je kunt de muffin bewerken naar de verhouding aan koolhydraat, vetten en eiwitten die je wilt. Echter in de inleiding van het boek is Spector juist kritisch op wetenschap dat zich alleen richt op de hoofdcomponenten van voeding.


“Een deel van het probleem is dat de voedingswetenschap is gebaseerd op een eeuwenoud misverstand, waarbij ons voedsel werd onderverdeeld in niet meer dan drie hoofdcomponenten: koolhydraten, eiwitten en vetten…. Alle voedingsmiddelen bestaan uit een ingewikkelde mengeling van koolhydraten, vetten en eiwitten. Als de wetenschap zelf al op een gevaarlijke manier wordt gesimplificeerd en misleidend is, maakt het de kans dat die boodschappen worden verdraaid alleen nog maar groter als we de resultaten van die wetenschap nog verder versimpelen door ze om te zetten in regels en richtlijnen.”


Spector geeft eerder ook aan dat voeding uit duizenden stoffen bestaan en ik ben het dan ook met hem eens dat we juist willen afstappen van een reductionistisch perspectief. De focus moet op de gehele voedingsmatrix. Toch kiezen ze in deze studie ervoor om onderzoek te doen met een ultra bewerkt product dat vooral bestaat uit witte bloem en suiker (dit is ook het product dat je van ZOE krijgt thuis gestuurd). Aangezien deze studie door Spector wordt gebruikt om de geldigheid van de voedingsrichtlijnen te ontkrachten, is het wel belangrijk om te benoemen dat wereldwijd geen één voedingsrichtlijn het aanraadt om ultra bewerkte voeding te consumeren. Het staat namelijk buiten kijf dat sterk bewerkte voeding ongezond is.


Ten derde heeft een groot deel van de deelnemers, ondanks de grote verschillen, gezonde metabolische reacties op de macronutriënten. Spector maakt in zijn boek de assumptie dat “regelmatige pieken in de bloedgehaltes van glucose, vetten en insuline metabolische stress veroorzaken en op de langere termijn in verband zijn met gewichtstoename, ziekte en een verminderde of juist toegenomen eetlust.” Hier geeft hij geen referentie bij en dus geen onderbouwing. Daarna maakt hij de assumptie dat “als er regelmatig pieken optreden in je bloedsuiker, insuline of triglyceriden (vet) in het bloed, is dat op langere termijn een stressfactor voor je systeem, die ervoor zorgt dat je lichaam meer energie in vetcellen opslaat.” Hierbij geeft hij wel een bron (bron 6).


Bron 6 is een studie die zich richt op de relatie tussen insuline secretie (insuline gehalte in het bloed 30 minuten na een glucose inname) en BMI. Hierbij is gebruik gemaakt van verschillende databases waarin de genetische factoren die invloed hebben op insuline secretie of BMI zijn meegenomen, zodat mensen in groepen op basis van hun genen ingedeeld kunnen worden. Ook wel een Mendeliaanse randomisatie analyse genoemd. De resultaten van de studie laten zien dat mensen met een gen voor sterkere insuline reactie een hogere kans hadden op een hoger BMI. Andersom was er geen associatie. De auteurs concluderen dat een levenslang hogere insuline secretie (door een genvariatie) de kans op overgewicht verhoogd. Iemand die bij de 16% laagste insuline gehalte zat woog gemiddeld zo’n 2,5 tot 3,1 kg minder dan iemand die bij de 16% hoogste insuline gehalte zat. Of dit klinisch relevant is laat ik even in het midden.


“It appears that a lifetime of high glucose-stimulated insulin secretion, likely in conjunction with typical diets consumed by the individuals in these cohorts, is obesogenic. An increase in log insulin-30 by one standard deviation (SD) was associated with 0.1 SD increase in covariate-adjusted BMI. This effect size roughly translates to a 160–180 cm person with below average insulin secretion (−1 SD) weighing 2.5–3.1 kg less than the same person with above average insulin secretion (+1 SD).”


Volgens Spector laat deze bron zien dat regelmatig pieken in bloedsuiker, insuline en bloedvet zorgt voor meer vetopslag. Naast dat bloedgehaltes van koolhydraten en vetten niet zijn meegenomen in deze bron, laat deze studie alleen een effect zien op BMI. Niet op vetopslag. BMI en vetopslag zijn niet 1 op 1 identiek. De auteurs van de studie spreken van gewicht, maar gewicht is veel meer dan vet. Het voelt daarom misleidend van Spector om te suggereren dat het puur om vetopslag gaat, terwijl de studie die hij hiervoor aanhaalt dit nooit direct gemeten heeft. Voelt een beetje als muggenziften, maarja, Spector gaf zelf aan dat misleidende informatie over voeding en gezondheid het resultaat is van slechte interpretaties van wetenschappelijke literatuur. Daarnaast gaat het in deze studie om mensen die levenslang al een hogere insuline hebben door hun genen. Dit kun je niet 1 op 1 vergelijken met mensen zonder die genen.

Hoe zit het dan met het effect op onze gezondheid van pieken in glucose en vetten in het bloed? Spector geeft hier geen onderbouwing voor. Ik ben gedoken in de PREDCIT studie en daar geven ze wel onderbouwing.


“Postprandial lipid, glucose and insulin dyshomeostasis are independent risk factors for NCDs and obesity7,8,9”

Bron 8 is dezelfde studie die Spector aanhaalt over insuline en BMI. Bron 7 is een publicatie van een expertpanel van wetenschappers en dokters over het effect van vetten in ons bloed en onze gezondheid. Volgens de experts is een vetconcentratie <2.5 mmol/L op elk moment na het eten van een maaltijd gewenst.


“TG concentration ≤ 2.5 mmol/l (220 mg/dl) at any time after a FTT meal should be considered as a desirable postprandial TG response.”


Bron 9 is een narratieve review over de relatie tussen postprandiale bloedglucose pieken en onze gezondheid. Uit deze publicatie blijkt dat de relatie tussen bloedsuikerspiegel en gewicht helemaal niet zo sterk is als Spector claimt. Wel is er een sterk verband met hart- en vaatziekten, waarbij mensen met hogere pieken (8,3 mmol/L – 10,7 mmol/L) een 27% hogere kans op hart- en vaatziekten hebben vergeleken met mensen met lagere pieken (3,8 mmol/L – 5,9 mmol/L).


“Some studies suggest that diets comprising foods that elicit a lower postprandial glucose response may be useful as part of an overall strategy for combating obesity, but the evidence for a role of postprandial glucose per se in these effects is considerably weaker… there is no strong mechanistic basis for normal variation in postprandial blood glucose per se (i.e. differences in blood glucose seen between typical high- vs. LGI treatments) to affect appetite and ultimately body weight… The cardiovascular risk appears similar for fasting and post-challenge blood glucose levels, with 27% greater risk in individuals with the highest post-challenge blood glucose levels (150 (8,3 mmol/L)–194(10,7 mmol/L)mg dL) vs. those with the lowest ones (69 (3.8 mmol/L)–107(5.9 mmol/L) mg dL).”


Uit deze studies blijkt dat het niet persé gaat om het krijgen van pieken in het bloed, maar om hoe hoog de pieken zijn. Hier zijn spreidingen voor aangeven waarbij mensen dus kunnen verschillen maar daardoor niet meteen verhoogde risico’s op gezondheidsproblemen hoeven te hebben. Als we dan kijken naar de deelnemers van de PREDICT studie en hun metabolische reacties op de muffin als ontbijt en lunch zien we het volgende:





Uit de grafieken blijkt dat, zoals de studie aangeeft, er een grote spreiding is in metabolische reacties. Echter scoren veel deelnemers op alle drie de uitkomsten (glucose: <5,9, TG: <2,5 en insuline <270) binnen de genoemde gezonde normen. Het lijkt dat mensen het minst goed op glucose scoren, waar zowel het gemiddelde en de meeste stippen wel boven de 5,9 komen. Wat mij bij het laatste punt brengt.


Ten slotte zijn de factoren die ons verschillend maken in metabolische reacties op koolhydraten, vetten en insuline vooral leefstijl gerelateerde factoren. De hoogte van de pieken wordt dus niet bepaald door wie iemand is maar door wat iemand doet. Zoals Spector zelf aangeeft worden de verschillen tussen mensen vooral bepaald door factoren die we zelf in de hand hebben. Dit zijn leefstijl gerelateerde factoren zoals nuchtere bloedwaarden, maaltijd- samenstelling en timing, slaapritme, lichaamssamenstelling en microbioom.


“The lack of a major genetic component to these traits highlights the likely involvement of modifiable environment exposures. Indeed, we found that meal composition and context (e.g. meal timing, exercise, sleep and circadian rhythm) were core determinants of postprandial metabolism.”


Spector interpreteert dit als ‘algemene voedingsrichtlijnen gaan niet op voor individuen’, maar ik interpreteer dit als ‘ongezonde mensen reageren ongezonder op (ongezonde) voeding’. Als mensen zich meer aan de richtlijnen zouden houden (en dus niet alleen de richtlijnen voor voeding maar ook voor andere leefstijl gerelateerde factoren), zouden ze gezonder worden en daarmee zal het lichaam gezonder reageren op voeding. Een negatieve spiraal die je om kunt draaien naar een positieve spiraal. Maar zoals ik zei, het is net hoe je het interpreteert – en dit wordt bepaalt door je huidige overtuigingen. Aangezien Spector adviseur is bij ZOE, ga ik ervan uit dat zijn overtuiging is dat mensen zo verschillend zijn dat precisievoeding altijd nodig is. In ieder geval is het duidelijk dat koolhydraten het enige nutriënt is waar genen een belangrijke rol bij spelen. Dit zie je terug in de verschillen tussen mensen en de hogere ongezonde pieken in de grafiek. Maar zoals ik eerder aangaf heb je het hier over relatief ongezonde mensen (een deel is prediabeet) die een ongezonde maaltijd voorgeschoteld krijgen. Wat voor mij een groot deel van de variatie verklaart.


De conclusie

De PREDICT studie is een hele toffe, goed opgezet studie die laat zien hoe complex leefstijl en onze gezondheid verweven zijn met elkaar. Mensen zijn uniek en daarmee onze metabolische reactie op voeding ook, maar de verschillen tussen mensen zit vooral in leefstijl gerelateerde factoren. Volgens Spector laat de studie zien dat verschillende soorten voedsel met vergelijkbare voedingswaarde toch zeer verschillend effect kunnen hebben op de gezondheid. Maar ik zie het andersom, de verschillen in onze gezondheid zorgen ervoor dat we verschillend reageren op voedsel met vergelijkbare voedingswaarde. Dit maakt dat hoe ongezonder je leeft, hoe slechter je lichaam met (ongezonde) voeding om kan gaan. Maar ook hoe gezonder je leeft, hoe beter je lichaam met (ongezonde) voeding om kan gaan.

Een mooi voorbeeld hiervan is een review die Gemma Evans, een ex Britse TV journalist, plaatste op haar Youtubekanaal Healthhackers. Zij kocht de ZOE app en ging aan de slag met haar voeding (zeker een aanrader om even te kijken!). ZOE raadde haar aan om fruit zoals appels en kiwi’s te eten ondanks dat dit fruit haar hoge bloedglucose pieken gaf. Toen Gemma hierover verhaal ging halen bij ZOE kreeg ze het volgende antwoord:


(16:40)“We do believe blood sugar is very important to your health, but it is important to note that it’s only one of the factors that contribute to your scores (and overall health)… some foods might trigger a blood sugar response in the short-term, but in the long-term, they are also nourishing the good bugs in the gut. Supporting a healthier, more diverse gut microbiome, over the longer term, is likely to have a positive impact on blood sugar control.”


Oftewel, wanneer je gezonder gaat leven gaat je lichaam vanzelf gezonder reageren op voeding. De tweedelige review is een mooi inkijk in de ZOE app en hun missie om precisievoeding toegankelijk te maken voor iedereen.


Het is jammer om te zien dat Spector zoveel kritiek heeft op wetenschap en de interpretatie ervan. Zeker wanneer hij zelf laconiek omgaat met het onderbouwen van zijn claims. Zo gaf hij geen amper onderbouwing voor de schade van de pieken in bloedgehaltes op onze gezondheid. Hij laat het doen overkomen alsof pieken in het bloed altijd slecht zijn, maar dit blijkt toch wel genuanceerder te liggen. Daarnaast bleken de studies niet altijd hetzelfde verhaal te vertellen als hij claimt. Ook is de PREDICT studie volgens zijn eigen standaard, vanwege de focus op de hoofdcomponenten, geen goede wetenschap, toch gebruikt hij het als bewijs om zijn claims te onderbouwen.


Ieders lichaam reageert anders op eetpatronen laag of hoog in koolhydraten en vetten

Zowel in zijn boek als in de PREDICT studie wordt verwezen naar de DIETFITS studie. Zo zou deze studie laten zien dat er grote verschillen zijn in gewichtsverlies tussen mensen wanneer ze gaan afvallen met een eetpatronen hoog of laag in koolhydraten en vetten.


“People differ greatly in their responses to diet interventions. The DIETFITS study, for example, randomised 609 people to either a healthy low fat or a healthy low carbohydrate diet for 12-months34. By study end, average weight loss was similar between groups (~5–6kg), but wide variations were seen within groups (−30kg to +10kg).”



Gardner et al. voerde een gerandomiseerde gecontroleerde studie uit om te onderzoeken wat het effect is op gewicht wanneer mensen 12 maanden lang een gezond eetpatroon laag in vet vergeleken met een gezond eetpatroon laag in koolhydraten volgen. Daarbij keken de onderzoeken of genen en insuline secretie voorspellende factoren waren voor het effect van de eetpatronen op gewicht.


In het kort vond Gardner et al. het volgende:


Van de 609 deelnemers hadden 40% een laag-vet gen en 30% laag-koolhydraat gen (deze variatie in genen zijn in eerdere studies geassocieerd met de metabolische reacties van mensen op vetten of koolhydraten). 481 (79%) van de mensen haalde het einde van de studie. De macroverhouding van de laag-vet groep en de laag-koolhydraat groep waren 48% vs 30% koolhydraten, 29% vs 45% vet en 21 vs 23% eiwitten. Na twaalf maanden verloor de laag-vet groep gemiddeld 5,3 kg en de laag-koolhydraat groep verloor gemiddeld 6 kg. Er was geen significant verschil tussen de groepen. Zowel de genen als insuline secretie hadden geen significant effect op het gewichtsverlies.


Gardner et al. concludeert dat er na het volgen van een dieet voor 12 maanden lang geen significant verschil in gewichtsverlies was tussen een laag-vet of laag-koolhydraat eetpatroon. Zowel genen als insuline secretie waren niet geassocieerd met het gewichtsverlies. Dit betekent dat zowel een eetpatroon laag in vet of koolhydraten geen voorkeur heeft tijdens het afvallen.


Als we dan inzoomen op claim: ‘Dit onderzoek toont dus duidelijk aan dat als je wilt weten welke voedingsmiddelen het beste werken (bij het afvallen) voor jou stofwisseling, je dan je eigen persoonlijke voedingsrespons moet kennen – en die valt niet te voorspellen met behulp van eenvoudige genetische testjes die je online kunt bestellen.’


Dan is het duidelijk dat Spector zijn claim niet baseert op de resultaten van de studie, tenminste, niet de resultaten die de Gardner et al. noteert in de samenvatting. Hij doelt op de spreiding rondom het gemiddelde binnen de groepen. Hij doelt dan op het volgende figuur:




Uit dit figuur blijkt dat er in beide groepen een spreiding was van ongeveer tussen de 30 kg afvallen en 10kg aankomen. Uit het figuur blijkt ook dat niet iedereen afviel na 12 maanden, maar dat het over grootte deel van de mensen in beide groepen wel gewicht verloor. Kun je dan op basis van deze spreiding zeggen dat deze studie duidelijk aantoont dat het kennen van je eigen metabolische reactie op macronutriënten nodig is om te weten welk eetpatroon je moet aanhouden om af te vallen? Nee, niet zonder een paar flinke kanttekeningen, want als we dieper in de resultaten van de studie duiken heb ik twee bevindingen die ik met je wil delen.


Ten eerste kan de variatie in gewichtsverlies net zo goed verklaart worden door de energie inname van de deelnemers. De deelnemers kregen geen energie restrictie opgelegd en mochten zelf bepalen hoeveel vetten, koolhydraten en kilocalorieën(kcal) comfortabel was voor hun om te eten. Daarnaast kregen zij drie duidelijk instructies: (1) zo veel mogelijk groente eten; (2) zo weinig mogelijk toegevoegde suikers, geraffineerde bloem en transvetten eten; (3) de focus leggen op onbewerkte producten, hoog in nutriënten en zoveel mogelijk thuis klaargemaakt.


“Then individuals slowly added fats or carbohydrates back to their diets in increments of 5 to 15 g/d per week until they reached the lowest level of intake they believed could be maintained indefinitely. No explicit instructions for energy (kilocalories) restriction were given. Both diet groups were instructed to (1) maximize vegetable intake; (2) minimize intake of added sugars, refined flours, and trans fats; and (3) focus on whole foods that were minimally processed, nutrient dense, and prepared at home whenever possible.”


Ondanks dat er geen energie restrictie was opgelegd, aten de deelnemers in beide groepen gemiddeld 500 tot 600 kcal minder dan op baseline (startpunt). Wat laat zien dat mensen niet persé hoeven te focussen op kcal om af te vallen, als de focus maar ligt op gezond eten. Echter het brengt wel met zich mee dat er spreiding zit in hoeveel kcal de deelnemers aten. Daarnaast zie je ook dat zowel de gemiddelde hoeveelheid geconsumeerde kcal als het gemiddelde gewicht na de eerste 3 maanden omhoog gaat. Dit verklaart waarom ook het gemiddelde gewicht na 12 maanden hoger lag in beide groepen dan na 6 maanden: mensen gingen gewoon weer meer (energie) eten. Dan kun je jezelf dus de vraag stellen: wat verklaart de spreiding in gewicht tussen de deelnemers? Is het een verschil in metabolische reacties? In ieder geval was insuline secretie niet geassocieerd met het gewicht. Ook genen bleken geen rol te spelen. Ligt de energiebalans van deelnemers dan niet een veel meer voor de hand als verklaring? Er was namelijk ook een spreiding in energie inname. Daarnaast was er geen restrictie op energie inname (en het verlagen van de energie inname op lange termijn is voor heel veel mensen heel moeilijk), kunnen deelnemers veel meer of minder gegeten hebben dan ze aangegeven hebben en kunnen ze minder zijn gaan bewegen (wat vaak gebeurt bij mensen die diëten). Dit allemaal samen kan net zo goed een verklaring zijn voor het verschil in gewichtsverlies.


Ten tweede laat de DIETFITS studie zien dat zowel genen als insuline secretie geen verklarende factoren zijn voor de verschillen in gewichtsverlies. Dit is in contrast met het punt dat Spector eerder probeerde te maken in zijn boek (insuline secretie is geassocieerd met vetopslag). Echter heel bewust refereert hij niet naar deze studie, maar naar een studie die zijn standpunt wel onderbouwd. Iets met kersen plukken?


Conclusie

De claim die Spector maakt is te sterk voor het bewijs die hij levert. Het is een speculatieve interpretatie die hij maakt, gebaseerd op een selectief gekozen deel van de resultaten uit de studie. Hij negeert informatie die tegen zijn claim in gaat en haalt alleen iets uit de studie die zijn overtuiging bevestigen. De DIETFITS studie is een hele mooie studie die laat zien dat mensen, wanneer ze willen afvallen, een eetpatroon kunnen kiezen die het beste bij hun past. Echter dit hoeft niets met iemand stofwisseling of genen te maken hebben, dit kan puur op basis van praktische overwegingen zijn: wat vind je chiller? Daarbij laat de studie ook heel mooi zien dat alleen al de focus op gezonde onbewerkte producten en groente kan zorgen voor gezondheidswinst en gewichtsverlies -- en dat de focus weg zou kunnen van kcal en macronutriënten. Wat mij betreft is dat een geweldig resultaat en zijn het hele goede algemene adviezen (die je ook terug vindt in de richtlijnen van het Voedingscentrum). Het is jammer dat Spector dat niet uitlicht. Echter zie ik niet waarom metabolische reacties de verklarende factor voor de spreiding zou zijn.


Hoe sterk is het bewijs voor zijn claim dat ‘voedingsrichtlijnen en dieetplannen gelden voor iedereen’ een mythe is?


Beide studies zijn hoog kwaliteit gerandomiseerde gecontroleerde studies met een lange follow-up en dus een hoge bewijskracht. Echter wanneer we dieper in de resultaten van de studies duiken kom ik toch op andere conclusies dan Spector. Hij ziet twee studies die laten zien dat het lichaam van mensen per persoon verschillend kan reageren op koolhydraten en vetten. Weinig mensen laten gemiddelde waarden zien, en aangezien de algemene richtlijnen gebaseerd zijn op gemiddelden, zou dit de geldigheid van de voedingsrichtlijnen ontkrachten. Echter ook Spector ziet dat de verschillen in mensen niet gebaseerd zijn op genetische verschillen – het zijn vaak factoren die we zelf in de hand hebben. Wat mij betreft betekent dit dat wanneer we gezonder leven (meer groente eten, minder geraffineerde koolhydraten, minder transvet en meer onbewerkte producten), we betere metabolische reacties hebben op voeding en we eerder een gezond gewicht behalen. Hierbij gaat gezond leven niet om de verhouding tussen koolhydraten en vetten, wat een reductionistisch standpunt is, maar om gedrag: energiebalans, beweging, slaap, onbewerkte voeding en groente eten. Allemaal factoren die meegenomen zijn in de algemene gezondheidsrichtlijnen. Dat we niet gezonder, slanker en vrij van voeding gerelateerde aandoeningen zijn heeft te maken met ons gedrag en de keuzes die we dagelijks maken, niet met onze genen of vastgestelde metabolische reacties. Wat ons gedrag bepaalt is ongelofelijk complex waarbij belangrijke factoren als omgeving, cultuur, sociaal economische status en nog veel meer bij komt kijken.


Dan kom ik graag nog even terug op de video van het HealthHacker kanaal die ik eerder aanhaalde. Gemma kreeg verschillende adviezen voor het verbeteren van haar microbioom:


Dit lijkt mij toch niet zo ver van de algemene voedingsrichtlijnen af te staan. Gemma geeft aan dat na het volgen van de adviezen van ZOE ze zich zeker beter voelde: betere ontlasting en minder vaak een opgeblazen gevoel. Het is alleen niet duidelijk of dit komt omdat ze überhaupt gezonder is gaan leven (en bewust met haar voeding bezig ging) of dat het echt komt door de precisievoeding. Tuurlijk, er zullen altijd individuele verschillen zijn, dit wordt ook niet ontkent door het Voedingscentrum (luister de podcast van Leefstijllab met dr. ir. Iris Groenenberg, expert voeding en gezondheid bij het Voedingscentrum), maar Spector heeft wat mij betreft de mythe niet ontkracht. Wel ben ik erg enthousiast over gepersonaliseerde voeding en wetenschap. Hoe meer we van individuen te weten komen, hoe beter we adviezen kunnen geven. Techniek, zoals ZOE gebruikt, maakt dat mogelijk en dat is heel erg tof.

 

Wat vond je ervan? Laat het aan mij weten in de vorm van commentaar of een email: info@coenfirmationbias.nl


Ben je een claim tegen gekomen op internet of social media en ben je benieuwd naar een beoordeling van de onderbouwing, laat het mij weten en ik duik erin!


Wil je mij en mijn voedingswetenschapavontuur steunen? Deel mijn artikelen of de podcast op jouw socials!


Alles wat je op deze website leest is mijn mening gebaseerd op kennis en ervaring. De kans is groot dat ik wel eens iets over het hoofd zie, of dat iets beter kan. Ik hoor het graag! Wetenschap doen we samen.

 

Begippen

Metabolische reacties: Metabolische reacties is een breed begrip voor hoe het metabolisme van ons lichaam reageert op stoffen. Zo worden voedingstoffen afgebroken in onze spijsvertering om vervolgens via de darmen opgenomen te worden in ons bloed. Dit betekent dat wanneer we iets eten dat de bloedgehaltes van vetten, glucose (koolhydraten) en eiwitten pieken. Hoe sterk en lang de stijging is, is onze metabolische reactie op eten.


Gerandomiseerde gecontroleerde studies: Gerandomiseerde gecontroleerde studies zijn experimenteel van aard. Dit betekent dat de onderzoekers de deelnemers opdelen in groepen: de interventiegroep en placebo/controle groep. Deelnemers in de interventiegroep krijgen de interventie, bijvoorbeeld een supplement of dieet, en de controlegroep doet niets of krijgt een placebo.


Genen: Genen staan voor een groep stukken DNA. Ons DNA zit in elke cel en is als ware het bouwplan van ons lichaam. Zo bepalen de genen die geactiveerd zijn wat de functie van de cel is. Alle genen samen bepalen het functioneren van de cellen waaruit het organisme is opgebouwd.

Variatiecoëfficiënt: In de statistiek wordt de variatiecoëfficiënt gebruikt als relatieve spreidingsmaat, wat inhoudt dat de spreiding gemeten wordt ten opzichte van het gemiddelde. Het kan vooral gebruikt worden om verschillende spreidingen met elkaar te vergelijken. Je berekent de variatiecoëfficiënt door de standaardafwijking (de spreiding rondom het gemiddelde) te delen door het gemiddelde. Hierdoor krijg je een indicatie of de meeste mensen dichtbij het gemiddelde scoren of daar ver vanaf zitten.


Correlatie: De samenhang tussen twee factoren.


Ultra bewerkte voeding: Bewerking van voeding veranderd de voeding van hoe het in de natuur voorkomt. Ultra-bewerkte voeding is sterk bewerkt met toegevoegde ingrediënten zoals suiker, zout, vet en kunstmatige zoetstoffen/conserveermiddelen. Daarnaast worden ze gemaakt van geraffineerde suikers en gehydrogeneerde vetten waardoor de meeste vezels, vitamine en mineralen eruit zijn. Voorbeelden zijn frisdranken, hotdogs, fastfood, koekjes, cake, snacks en pizza’s.


Voedingsmatrix: Het concept van een voedingsmatrix verplaatst de focus van individuele stoffen naar het geheel en samenhang van alle stoffen in een voedingsmiddel. Dit gaat veel verder dan een optelsom van de koolhydraten, vetten, eiwitten, vitamine en mineralen. Het omvat alle (bioactieve) stoffen die je vindt binnen de structuur van een voedingsmiddel.


Mendeliaanse randomisatie analyse: Wanneer mensen in groepen geplaatst worden in een studie op basis van hun genen.


Klinisch relevant: Klinische relevantie van de resultaten zegt iets over de maat van het effect of verschil voor in de ‘echte’ wereld. Resultaten kunnen dus statistisch significant zijn, maar als het effect of verschil verwaarloosbaar (heel klein) is, stel je bij klinische relevantie de vraag of het gevonden effect/verschil überhaupt boeit voor in de praktijk.


Kersen plukken: Wanneer studies of resultaten van studies selectief en subjectief gekozen worden om een claim te onderbouwen spreken we van kersen plukken (cherry picking).



Comments


bottom of page
<