Ho condiviso il mio post precedente Ho setacciato il mio libro per bambini e ho rintracciato i taccuini e ho richiesto vari documenti medici per raccogliere informazioni storiche sulle mie fluttuazioni di peso nel corso degli anni. Ho usato questi dati per costruire JMP grafici con annotazioni e etichette alette fisse contenenti immagini (grazie alla nuova funzione colonne di espressioni in JMP 12).
Il processo di creazione ed esplorazione di questi grafici mi ha fornito molte informazioni su come i pattern di sovralimentazione legati allo stress abbiano contribuito ai miei precedenti guadagni di peso. Ho anche riscoperto che il self-tracking era una componente essenziale per tutti i miei sforzi di perdita di peso e di mantenimento da quando ero al college.
Ho rintracciato durante tutti i miei sforzi di perdita di peso (annotazioni in blu), ma le cose spesso andavano nell'altra direzione quando non stavo rilevando (annotazioni in rosso).
Ho raccolto i dati di peso perché era facile da fare a casa. Ma l'eccesso di peso è uno dei molti principali fattori di rischio indipendenti per le malattie cardiache. Con il 13 esimo Indossare Red Day si avvicina il 5 febbraio, è un momento perfetto per ricordare che le malattie cardiache sono il n. 1 killer di donne negli Stati Uniti e rivisitare il sito web della American Heart Association per saperne di più peso e gli altri fattori di rischio che contribuiscono alle malattie cardiache . Indossare Red Day aiuta ad aumentare la consapevolezza che la maggior parte delle morti per malattie cardiache può essere prevenuta adottando cambiamenti nello stile di vita come perdere peso, fare attività fisica regolare e migliorare le abitudini alimentari. Discutere i vostri fattori di stile di vita, la storia familiare e l'attuale pressione sanguigna e il numero di colesterolo con il vostro medico possono essere un passo utile nella comprensione dei vostri rischi personali.
Gli esperti concordano generalmente sul fatto che portare il peso in eccesso stressa direttamente il sistema cardiovascolare e ha un impatto negativo sui biomarker di rischio come la pressione sanguigna e il colesterolo. Mentre l'esercizio fisico regolare può migliorare il colesterolo buono e ridurre il rischio di malattie cardiache, l'esercizio da solo potrebbe non essere sufficiente a combattere gli effetti negativi dell'obesità sulla longevità generale. Uno studio pubblicato di recente ha seguito 1,3 milioni di uomini svedesi per una media di 30 anni e ha trovato pochi benefici di longevità per individui obesi ma molto in forma. In media, quei giovani uomini sono morti del 30% prima rispetto alle loro controparti magre ma non idonee quando sono state considerate tutte le cause di morte. Ciò è meno sorprendente se si considera che l'obesità è stata associata a lista diversificata di problemi di salute si estende ben oltre le malattie cardiache.
Passare da grande N a N = 1
Come scienziato, trovo che le tendenze e i rischi scoperti in grandi popolazioni siano interessanti, ma sono anche cauto nell'estendere automaticamente le loro conclusioni a me. Grandi studi come quello che ho menzionato sopra cercano di eliminare le variazioni selezionando soggetti appartenenti a una sotto-popolazione la cui età, genere ed etnia potrebbero in realtà essere molto diversi dai miei. Studi di popolazione più ampi che impiegano approcci statistici che si adattano alla diversità demografica o si concentrano sulle tendenze a livello di gruppo possono mascherare la diversità nelle risposte individuali a causa della variazione genetica, della composizione del microbioma e delle esposizioni ambientali (solo per citarne alcuni).
Dal momento che non riesco a replicare me stesso, non posso fare esperimenti controllati per determinare se i cambiamenti dello stile di vita che faccio influenzino effettivamente i miei rischi per la salute personale in futuro. Devo ricercare ciò che è noto sui biomarcatori di rischio generalmente applicabili, misurare i miei cambiamenti in quei biomarcatori in risposta ai cambiamenti dello stile di vita nel tempo, e sperare che le relazioni statistiche tra quei biomarcatori e risultati futuri trovati negli studi su larga scala valgano per me .
Imparare dai miei dati passati sui biomarcatori
Durante la revisione delle mie cartelle cliniche per compilare i dati sul peso mancanti, ho riscoperto i dati storici sulla mia pressione arteriosa e sul colesterolo nel sangue, due principali fattori di rischio per le malattie cardiache. La richiesta delle mie cartelle cliniche da parte di fornitori di assistenza sanitaria del passato era gratuita, mi costava solo un timbro e il tempo necessario per compilare un modulo di richiesta. Se vuoi esplorare la tua storia personale, ti incoraggio vivamente a raccogliere i tuoi dati e a mettere i tuoi dati in JMP!
Come ho condiviso in un post precedente del blog, il mio primo set registrato di misurazioni dettagliate del colesterolo è del 2008. Quell'anno, ho scoperto che sebbene il mio numero totale di colesterolo fosse vicino a 200, il mio numero di colesterolo HDL (buono) era solo di 52 ng / dl, quasi alla soglia bassa di 50 che è considerato un aumento del rischio di malattie cardiache. All'epoca stavo oscillando verso l'alto, allenandomi di tanto in tanto, ma l'esercizio non era abbastanza per bilanciare la mia abitudine di mangiare troppo. La mia pressione sanguigna era al limite, ma non ero ancora pronto per affrontare la scelta del mio medico: dimagrire e cambiare i miei modi, o affrontare la realtà della terapia della pressione sanguigna nel prossimo futuro. Dal momento che avevo guadagnato altri 10 sterline per il momento del mio controllo del 2009, non l'ho mai nemmeno programmato.
Qualcosa di importante è successo nel mio gap di dati sui biomarcatori. Ho raggiunto un punto di svolta importante e ho iniziato a fare cambiamenti.
Non sono orgoglioso del fatto che ho evitato i test del colesterolo e della pressione sanguigna dal 2008 alla fine del 2010, ma sono grato che qualcosa di importante sia accaduto durante quel gap di dati. A metà 2009, ho visto le foto di una vacanza in famiglia (alcune delle quali sono incluse nel primo grafico sopra) e ho affrontato la realtà del mio problema di peso. Ho deciso di cambiare le mie abitudini per il meglio.
Ho ridotto il mio apporto calorico giornaliero, ho iniziato a tracciare i miei pasti su un quaderno e ho aggiunto regolari allenamenti per la forza e allenamenti ambulanti. Al mio prossimo controllo, i miei cambiamenti nello stile di vita mi hanno ripagato. Avevo perso 45 libbre e la mia composizione di colesterolo si era spostata drammaticamente in meglio. La mia pressione sanguigna precedentemente borderline era ormai normale. Anche se il mio peso è aumentato nuovamente durante la mia seconda gravidanza nel 2011, ho usato le stesse strategie per eliminare il peso extra del bambino e tornare alla mia zona di peso di mantenimento dove i miei biomarker di rischio sono rimasti relativamente stabili.
Un grafico alternativo dei dati
Mi piace la vista sopra perché mostra i miei punti di dati nel tempo. Tuttavia, la versione semplificata di cui sotto ha anche i suoi vantaggi, dimostrando che il peso non è abbastanza per spiegare i miei modelli mutevoli. Anche se il mio peso post-bambino all'inizio del 2012 era quasi identico al mio peso non gravido un anno prima, il mio livello di colesterolo nel sangue era chiaramente influenzato da altri fattori, probabilmente una combinazione di restrizione calorica combinata con l'allattamento di un bambino piccolo.
Una visione alternativa dei miei dati sul test del colesterolo in base al peso.
Riflettere le incognite della variabilità della misurazione dei biomarcatori
Mi pesano ogni mattina e misura il grasso corporeo perché i sensori collegati tramite smartphone rendono il processo facile e veloce. Posso collegare su e giù le tendenze a cambiamenti settimanali, mensili e stagionali nelle mie abitudini alimentari e di esercizio. Questa pratica quotidiana di monitoraggio mi ha fornito informazioni utili su come posso gestire le mie fluttuazioni e stare nella mia zona di comfort.
Sfortunatamente, le misurazioni dei biomarcatori a rischio che ho raccolto dalle visite dei dottori sono troppo poche e lontane tra loro per fornire molta comprensione dei cambiamenti che potrebbero verificarsi a seguito di cambiamenti nella mia dieta e nei modelli di attività nel tempo. Se avessi un sensore che permettesse di replicare in modo economico i vari biomarcatori del sangue su richiesta ea casa, probabilmente potrei iniziare a mettere a nudo le variazioni tecniche e biologiche nel sistema e collegare i cambiamenti dei biomarcatori del sangue alle tendenze nelle abitudini alimentari e di esercizio. La mia limitata esperienza con misurazioni a casa del glicemia e della pressione sanguigna a digiuno giornaliero mi ha convinto che esiste una chiara variazione nel sistema, ma non ho il tipo di replicazione necessaria per separare l'impatto delle componenti tecniche e biologiche di quel variazione.
Ho misurato il mio glucosio a digiuno per alcune settimane intorno al Ringraziamento 2014. Non sorprendentemente, c'era variabilità da un giorno all'altro!
Indipendentemente da ciò, testare il mio zucchero nel sangue per diversi giorni (incluso il Ringraziamento 2014) ha fornito alcuni spunti utili. Lo yogurt greco al cioccolato e la cheesecake influenzano a malapena i miei livelli di zucchero nel sangue, mentre sono rimasto scioccato nel vedere un aumento di 130 punti nei livelli di zucchero nel sangue dopo aver mangiato un singolo pezzo di pizza e un pretzel al miele e cannella!
Per quanto interessanti fossero queste intuizioni sui miei personali schemi di risposta di zucchero nel sangue, si scopre che potrebbero essere completamente irrilevanti per te. Infatti, uno studio recente che ha utilizzato test sui microbiomi, ampio registro degli alimenti e monitoraggio continuo del glucosio di 800 partecipanti ha dimostrato che le risposte di zucchero nel sangue al cibo sono tutt'altro che uniformi tra la popolazione. Sorprendentemente, alcuni partecipanti hanno mostrato picchi di zucchero nel sangue alti e riproducibili quando hanno consumato cibi generalmente considerati "sani" come banane e pomodori, ma hanno mostrato poca o nessuna risposta di zucchero nel sangue dopo aver consumato cibi "junky" come biscotti. Altri hanno mostrato risposte opposte. È stato fantastico vedere prove così ben raccolte per qualcosa che ho creduto già da un po 'di tempo: non esiste un unico approccio alimentare che funzioni per tutti, e richiede un lavoro investigativo per trovare i giusti schemi alimentari che funzionino per TU.
Vale la pena comprendere la variabilità dei biomarcatori?
Dal momento che non vivo in quel mondo onirico in cui gli esami del sangue quotidiani sono facili ed economici, sono rimasto a decidere quanto del mio budget voglio dedicare a test aggiuntivi in assenza di un problema medico diagnosticato. Se fosse davvero importante per me capire la variabilità dei risultati del mio laboratorio su una scala temporale più breve, oggi ho delle opzioni. Sono disponibili test a domicilio per LDL, HDL e trigliceridi. Oppure potrei scegliere un'opzione di analisi del sangue diretta al consumatore (DTC) che offra ordini online e prelievi di sangue presso il laboratorio di un fornitore di servizi. I servizi di DTC come Inside Tracker si spingono oltre, calcolando i livelli di biomarker ottimali basati su attributi personali e proponendo consigli personalizzati su dieta ed esercizio per atleti e altri interessati a ottimizzare i loro livelli di biomarker.
La domanda diventa se posso giustificare il costo aggiuntivo di ripetuti test biomarcatori del sangue per capire la variabilità nel mio sistema, specialmente dal momento che i miei preoccupanti numeri sembrano essere una cosa del passato. Intuitivamente, sembra ovvio che il monitoraggio di routine di individui apparentemente sani come me possa rivelare molto sui modelli pre-sintomatici che portano alla malattia nel tempo. Il monitoraggio frequente vale certamente il costo aggiuntivo per gli atleti professionisti, che devono essere alla ricerca di carenze nutrizionali e segnali di formazione eccessiva che potrebbero influire sulle loro prestazioni.
Ma al di fuori dell'atletica leggera, i test frequenti su individui sani rimangono un argomento controverso. Se non mi credi, dai un'occhiata a quello che è successo al proprietario della squadra di basket Mark Cuban dopo aver twittato l'anno scorso che ha un lavoro di sangue trimestrale e lo raccomanda a chiunque lo possa permettere. I titoli dei giornali andavano da "Mark Cuban non capisce l'assistenza sanitaria" a "Mark Cuban ha quasi ragione sulle analisi del sangue" a "Mark Cuban capisce il futuro dell'assistenza sanitaria".
Quindi qual è? Considerando i soldi che si riversano nel mercato dei wearables per il fitness e il fulcro di molte grandi aziende sanitarie e sistemi ospedalieri per le cartelle cliniche elettroniche, il monitoraggio domestico e gli strumenti e le app digitali, mi schiero a fianco di Mark e della rivoluzione dei big data. Sospetto che i frequenti test sui biomarker diventeranno la norma in futuro, per gli individui sani e malsani. Non vedo l'ora che arrivi il giorno in cui riesco a rintracciare i miei biomarcatori del sangue con la stessa facilità ed economicità a casa, dato che posso monitorare altri parametri.
Per ora, lascia che Wear Red Day sia la tua fonte d'ispirazione per tenere traccia di tutti i dati sui biomarcatori che puoi ottenere, sia che si tratti di letture di peso dalla tua scala o di dati dalla cartella clinica.
Shannon Conners ha scritto:
Hai ragione, Eric, vedo alcune cose che succedono qui. C'è la mia personale convinzione che potrei imparare qualcosa di utile studiando come le mie misurazioni dei biomarcatori cambiano nel tempo in risposta alle variabili che sto già raccogliendo quotidianamente come peso, grasso corporeo, cibo, HRV, ecc. Mi piacerebbe essere in grado di utilizzare misurazioni più frequenti per cercare di capire in che modo le altre variabili influiscono (o meno) sulle misure dei biomarcatori in un senso più locale. Ottenere i dati dei biomarcatori sulla scala temporale che desidero non mi è conveniente adesso. Al contrario, posso ottenere altri dati che raccolgo con sensori su scale temporali ad alta densità (ad es. I dati orari e di attività che ricevo da Zenobase) e lo considero molto prezioso.
In realtà mi infastidisce il fatto che non riesco nemmeno a fare qualcosa di così semplice come conosco la variabilità tecnica dei miei punteggi annuali dei biomarcatori. I piccoli cambiamenti che vedo di anno in anno riflettono la variabilità tecnica delle misure o i cambiamenti biologici in risposta ad alcune altre variabili? Solo non conosco la risposta a questa domanda perché non ho repliche. Ma al contrario, posso rispondere a questa domanda per i miei altri sensori facendo repliche. Skulpt Obiettivo? Variabilità della misurazione zero del dispositivo quando la posizione e la pressione sono mantenute costanti. Quando replicate le misure vengono prese rimuovendo il dispositivo e quelle variabili entrano in gioco, vedete una parte di ciò che penso come una variabilità biologica. Idea simile per peso, HRV, ecc., Posso testare i sensori e avere un'idea di quale variazione è dovuta al sensore e di cosa è dovuto al mio utilizzo. Ciò mi aiuta a sapere come considerare una data misurazione presa con quel sensore .
Poi c'è l'angolo dell'assistenza sanitaria e il riconoscimento che abbiamo ancora tanto da imparare. Anche i biomarcatori del sangue più accettati non sono privi delle loro controversie e guardare un singolo biomarcatore in isolamento non inizia nemmeno a raccontare l'intera storia del rischio. A questo punto, adottare uno screening intensivo frequente non avrebbe senso, ma penso che arriverà in futuro quando avremo una migliore comprensione delle interazioni e potremo estendere tale comprensione agli individui. Sono contento che ci siano aziende che stanno facendo il lavoro di integrazione dei dati e che iniziano a usare ciò che imparano per istruire le persone. Come hai detto tu, questo è solo l'inizio. La n necessaria per essere veramente brava in quel processo è probabilmente alta. Non vedo l'ora di vedere Arivale arrivare in questa zona quando alla fine arriverà. Sei fortunato ad essere in uno dei loro due stati attuali!
