摘要：中国科学院外籍院士、中国科学院深圳先进技术研究院研究员John Roger Speakman团队联合英国阿伯丁大学等78家国内外高校、科研机构，采用全新能量消耗水平估计方法，通过比较能量需求与膳食摄入量的差别，反映出人口膳食营养调查数据中的误报情况。该成果对现

本报讯（记者刁雯蕙）中国科学院外籍院士、中国科学院深圳先进技术研究院研究员John Roger Speakman团队联合英国阿伯丁大学等78家国内外高校、科研机构，采用全新能量消耗水平估计方法，通过比较能量需求与膳食摄入量的差别，反映出人口膳食营养调查数据中的误报情况。该成果对现有的基于营养流行病学的研究结果提出质疑，有望刷新营养学研究领域的许多重要理念。1月13日，相关论文发表于《自然-食品》。

营养流行病学是研究人群中饮食、营养状况与疾病发生、发展关系的科学。其研究范畴不仅关注普通人群的营养状况与疾病的关系，还涉及亚临床有潜在发病可能的人群。通过营养流行病学调查，可以揭示饮食与疾病之间的关系，为制定营养政策和饮食建议提供科学依据。

传统的营养流行病学研究方法主要依赖一系列膳食评估方法，包括食物频率问卷、24小时膳食回顾访谈和食物日记等，这些方法都在不同程度上依赖于调查对象自身对膳食摄入情况的回忆和记录，获取的数据极不准确，导致相关营养流行病研究结果缺乏说服力。

在该研究中，研究团队采用基于稳定同位素示踪原理的“双标水”技术，直接检测人体的能量需求。他们收集了来自不同国家的6497例双标水数据，并利用经典统计学结合机器学习的方法，根据其中的5899例数据构建了基于体质学数据预测人体需求的模型。根据该模型，只需收集人体的身高、体重、性别、年龄及所处位置的海拔高度等简单数据，即可精确预测人体的能量需求，为评估食物摄入记录的真实性提供了一种更客观的方式。

为验证该方法的有效性，研究人员将该模型应用于美国国家健康和营养检查调查（NHANES）和英国国家膳食和营养调查（NDNS）数据库，发现来自英美两国的国家膳食调查的食物摄入量数据中有超过一半的数据为误报。针对膳食摄入水平调查结果，NHANES数据库中48%、NDNS数据库中54%的数据都严重低于实际值。

审稿人评价称：“该论文是营养学领域最重要的论文之一。我们认识到用自我报告来衡量能量摄入水平存在巨大缺陷，而论文作者提出了一种非常实用的解决方案。”

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来源：新浪财经