माप के उपाय: वजन नियंत्रण के लिए विधि में एक पागलपन
अत्यधिक उपभोग और अतिरंजना के इस सीजन में, हम इस बात पर विचार करना चाह सकते हैं कि ज्यादातर लोगों के लिए हमारे वजन पर नियंत्रण इतना मुश्किल क्यों दिख रहा है पिछले कुछ सालों में, हमारे पास लगभग रोजाना नए अध्ययनों से मोटापे और अधिक वजन के बारे में बताया गया है जो कि हमारे मौजूदा ज्ञान के लिए बहुत कुछ योगदान करते हैं या जो पिछले अध्ययनों से विपरीत रूप से विरोधाभासी जानकारी प्रदान करते हैं। हालांकि, सचमुच हजारों प्रकाशित रिपोर्टें हैं, बड़े महामारियों के शोध से लेकर सह-समीक्षा पत्रिकाओं में छोटे मामले के अध्ययन तक, हमारे पास मोटापा के बारे में अधिक जवाब और मोटापे के बारे में अधिक समझ क्यों नहीं है? शोधकर्ता स्पष्ट रूप से कोशिश कर रहे हैं
इसका जवाब यह तथ्य है कि मोटापे की खोज, दुर्भाग्यवश, पद्धति संबंधी कठिनाइयों के लिए विशेष रूप से अच्छी तरह से उधार देता है। बेशक, कोई बाधा नहीं है जो मोटापा अनुसंधान के लिए विशिष्ट हैं वास्तव में, अपने क्लासिक 1 9 70 के पेपर में, कनाडा के प्रोफेसर डा। डेविड स्केकेट ने, क्लिनिकल शोध अध्ययन के किसी भी स्तर पर संभावित पूर्वाग्रहों की 55 श्रेणियों को चित्रित किया, प्रारंभिक साहित्य की समीक्षा और नमूना आबादी को मापने और व्याख्या करने का चयन करने से एकत्र आंकड़े, और यहां तक कि एक अध्ययन के परिणाम प्रकाशित
अनुसंधान में पूर्वाग्रह क्या है? यह किसी भी व्यवस्थित त्रुटि (एक मौके से त्रुटि के विपरीत) एक अध्ययन के डिजाइन या कार्यान्वयन में है जो इसकी वैधता में हस्तक्षेप कर सकता है। दूसरे शब्दों में, वैधता, चाहे आंतरिक या बाहरी, अनिवार्य रूप से वह डिग्री होती है जो अध्ययन पूर्वाग्रह से मुक्त है। जाहिर है, जब एक अध्ययन की वैधता को किसी भी तरह से समझौता किया जाता है, तो शोधकर्ताओं को चिकित्सकों और रोगियों के लिए सिफारिशें जारी करने या जारी करने में अधिक सावधान रहना चाहिए।
मोटापा अनुसंधान के लिए प्रमुख बाधा शरीर संरचना (विशेषकर वसा ऊतक के) के माप के क्षेत्रों में विशेष महत्व है; भोजन और कैलोरी खपत; और शारीरिक गतिविधि उदाहरण के लिए, अधिकांश मोटापे का अध्ययन आत्म-रिपोर्ट डेटा पर भरोसा करता है, जो बेहद गलत हैं: लोग अपनी ऊंचाई को अधिक अनुमानित करते हैं और अपने वजन को कम महत्व देते हैं, विशेषकर जब वे मोटापे हैं इसके अलावा, बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई) का उपयोग मोटापे के मानक उपाय के रूप में (मीटर 2 में ऊंचाई से विभाजित किलोग्राम में वजन, मोटापा 30 किलो / एम 2 या इससे अधिक के बीएमआई के रूप में परिभाषित है) विवादास्पद है। चूंकि बीएमआई न केवल वसा ऊतक को पेश करता है, लेकिन मांसपेशियों और हड्डी के कारण, एथलीट्स (बढ़ी हुई मांसपेशियों) या बुजुर्गों के साथ-साथ बहुत ही कम या छोटे लोगों या बच्चों में भी, बहुत से जनसंख्या में अत्यधिक गलत हो सकती है। त्वचा कैलिपर के उपयोग से वसा ऊतक को मापना संभवतः गलत है: यह परीक्षक के कौशल पर निर्भर करता है और एक परीक्षा से दूसरे या एक पर्यवेक्षक से दूसरे तक भिन्न हो सकता है
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भोजन और कैलोरी खपत का माप, एक मेटाबोलिक अस्पताल इकाई के अलावा, जिसका कृत्रिम सेटिंग में जटिलताएं हैं, यह भी संभवतः अत्यधिक गलत है। शोधकर्ताओं ने भोजन डायरी, 24 घंटे की यादें, या भोजन-आवृत्ति प्रश्नावली के माध्यम से जानकारी एकत्रित की है। ये विरूपण के अधीन हैं या फिर अनजाने विषयों की वजह से दोषपूर्ण मेमोरी या जानबूझकर विषयों पर उनके व्यवहार पर शर्मिंदगी के कारण होते हैं ताकि वे शोधकर्ताओं को बता सकें कि वे क्या सोचते हैं, वे वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं। इसके अलावा, विषय अध्ययन में हैं और प्रोटोकॉल का पालन करने में विफल रहने पर विशेष रूप से लंबे समय-अवधि की अवधि के दौरान भोजन की अपनी शैली को बदल सकते हैं और इसलिए उनके जवाबों को पूर्वाग्रह कर सकते हैं। कभी-कभी, नियंत्रण आबादी भी प्रायोगिक समूह के प्रोटोकॉल का पालन करने के लिए उसके व्यवहार को बदलती है।
इसी तरह, शारीरिक गतिविधि का माप भी अशुद्धि के लिए उधार देता है: उदाहरण के लिए, जैसे कि एक पेडोमीटर जैसे उपकरण, केवल कुछ प्रकार के आंदोलन को पकड़ लेते हैं, और लोगों को अक्सर यह अनुमान लगाते हैं कि गतिविधि कितनी जोरदार है या नहीं या मध्यम मानक गतिविधि तालिका वास्तव में केवल कैलोरी व्यय के सामान्य अनुमान हैं, क्योंकि कोई भी दो व्यक्ति समान गतिविधि में संलग्न नहीं है।
बेशक, माप में गलतता पूर्वाग्रह का एकमात्र स्रोत नहीं है। नमूना आबादी का गैर-रैंडिजाइजेशन एक और है उदाहरण के लिए, जो लोग किसी अध्ययन के लिए स्वयंसेवक होते हैं, वे उन लोगों से अलग नहीं होते हैं जो नहीं करते हैं। आमतौर पर, वे अधिक स्वास्थ्य-जागरूक हो सकते हैं उदाहरण के लिए, सबसे अधिक प्रचारित दीर्घकालिक अध्ययनों में से एक, राष्ट्रीय वजन नियंत्रण रजिस्ट्री है हालांकि 1 99 0 के दशक में यह अध्ययन शुरू हुआ, वेट के रखरखाव में सफल होने के बारे में काफी जानकारी मिली है, इसका मूल नमूना विज्ञापन के माध्यम से बेतरतीब जनसंख्या के रूप में शुरू हुआ और आम अमेरिकन आबादी का प्रतिनिधि नहीं था।
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उच्च आहरण (यानी ड्रॉप-आउट) दर, साथ ही, मोटापे के अध्ययन में आम हैं, खासकर जब डेटा संग्रह कई वर्षों की अवधि में फैली हुई है। विशिष्ट आहरण दर लगभग 50% घूमती हैं असामान्य नहीं हैं और नैदानिक अनुसंधान की अखंडता को गंभीर रूप से समझौता कर सकते हैं। मोटापा अनुसंधान में शामिल सीमाओं के ये कुछ उदाहरण हैं
उल्लेखनीय रूप से, इन बाधाओं को देखते हुए, हम जितना जानते हैं उतना हम जानते हैं।
