Sieć społeczna, czyli tak szerzy się epidemia otyłości

Nie każdą otyłość da się wytłumaczyć złymi genami, statusem ekonomicznym czy poziomem wykształcenia.

Winę za nadmiar ciała można też zrzucić na rodzinę i przyjaciół. Trudno jest utrzymać sylwetkę, kiedy tyją bliskie nam osoby. Prawdopodobieństwo przybrania na wadze rośnie o 37 proc., kiedy przytyje współmałżonek, o 40 – gdy utyje brat lub siostra – i aż o 57 proc., gdy kategorię wagową zmieni serdeczny przyjaciel.

Bliscy wywierają na nas zgubny wpływ nawet wtedy, gdy nie mieszkają w sąsiedztwie i nie ma okazji do wspólnego biesiadowania – informują amerykańscy badacze w „New England Journal of Medicine”.

Nicholas A. Christakis, socjolog medycyny z Harvardu, i James Fowler, politolog z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego, przeprowadzili analizę sieci społecznej, czyli zbadali powiązania między członkami jednej społeczności. Wykorzystali w tym celu informacje zgromadzone w latach 1971-2003 w ramach badań epidemiologicznych znanych jako Framingham Heart Study. Miały one wykryć związki między trybem życia a chorobami układu krwionośnego u mieszkańców Framingham w USA.

Przedmiotem zainteresowania uczonych stało się drugie pokolenie uczestników badań – składające się z 5149 osób. Ponieważ dokumentacja dotycząca każdego uczestnika zawierała też wzmianki o rodzinie i przyjaciołach udało się stworzyć bazę danych obejmującą 12 067 osób.

Kluczową dla nich informacją był wskaźnik masy ciała (BMI, body mass index), czyli stosunek wagi (w kilogramach) do kwadratu wzrostu (w metrach). Szczupli mają wskaźnik niższy niż 25, ludzie z nadwagą – wyższy niż 25, ale niższy niż 30, otyli – od 30 w górę. Poza tym badacze uwzględnili dane na temat takich wydarzeń jak: narodziny dziecka, śmierć kogoś bliskiego, ślub czy przeprowadzka, które mogą zmienić styl życia, a przez to sprzyjać zmianie sylwetki.

Ustalili też, jakie więzy łączą poszczególne osoby. Takich badań nie ma wiele, bo trudno jest zbierać dane przez dłuższy czas. Tradycyjnie analizuje się strukturę sieci. Analiza uwzględniająca zmiany, które w niej zachodzą, jest ciekawsza. Choćby dlatego, że pozwala na wykluczenie pozornych zależności, czyli zjawisk, które co prawda współwystępują, ale są od siebie niezależne.

comments powered by Disqus

BĄDŹ NA BIEŻĄCO Z MEDYCYNĄ!

Newsletter

Najważniejsze informacje portalu rynekzdrowia.pl prosto na Twój e-mail

Rynekzdrowia.pl: polub nas na Facebooku

Rynekzdrowia.pl: dołącz do nas na Google+

Obserwuj Rynek Zdrowia na Twitterze

RSS - wiadomości na czytnikach i w aplikacjach mobilnych

POLECAMY W PORTALACH