Punaista lihaa ja marjoja sisältävän ruokavalion vaikutus ulosteen N-nitrosoyhdisteisiin ja polyfenoleihin terveillä aikuisilla

Tausta ja tavoitteet: Punaisen lihan syömisen on todettu lisäävän paksusuolen syöpäriskiä väestötutkimuksissa. Sen suolistolle haitalliset vaikutukset voivat selittyä suolistossa muodostuvilla N-nitrosoyhdisteillä (NOC). NOC:itä muodostuu ruoansulatuskanavassa suhteessa punaisen lihan syöntimäärään, ja yhdisteitä voidaan mitata ulosteesta ATNC:nä (Apparent Total N-Nitroso Compounds). Ulosteen NOC-pitoisuuden on havaittu olevan yhteydessä paksusuolikasvaimiin eläinmalleissa. Ruokavaliolla voi mahdollisesti vaikuttaa NOC:iden sisäsyntyiseen muodostumiseen. Marjat sisältävät runsaasti kuitua ja ovat hyvä polyfenolien lähde. Nämä yhdessä saattavat vähentää NOC:iden muodostusta suolistossa. Marjojen tai niiden sisältämien polyfenolien vaikutusta NOC:iden muodostukseen ei ole tutkittu aiemmin. Tässä tutkimuksessa tutkitaan, vaikuttaako marjojen syönti ulosteen NOC-pitoisuuteen henkilöillä, joiden ruokavalio sisältää päivittäin punaista lihaa, ja onko NOC:illä yhteyttä ravintoaineiden saantiin. Sen lisäksi mitataan ulosteen polyfenolimetaboliitteja. Aineisto ja menetelmät: Tutkimus oli osa Helsingin yliopistossa, Ravitsemustieteen osastolla, toteutettua KarniMari-tutkimusta. Se oli rinnakkaisasetelmalla toteutettu satunnaistettu interventiotutkimus. Tässä tutkimuksessa käsiteltiin tutkimuksen toista tutkimushaaraa (n = 43), johon kuului kaksi eri ruokavalioryhmää (n = 21 ja n = 22 tutkimusryhmissä). Tutkittavien ikä oli 20–67 vuotta. Tutkittavat nauttivat neljän viikon ajan 150 g sianlihatuotteita päivittäin, minkä lisäksi toinen ryhmä nautti myös noin 200 g marjoja päivittäin. Tutkimusmittaukset tehtiin tutkimuksen alussa sekä lopussa. Tutkittavilta kerättiin ulostenäytteet ja he pitivät ruokapäiväkirjaa. NOC mitattiin ulosteesta mittaamalla typpiyhdisteistä vapautuva typpioksidi NO-analysaattorilla. Polyfenolimetaboliitit mitattiin ulosteesta UHPLC-DAD-FLD-menetelmällä. Tilastoanalyyseissä ryhmien välisiä eroja testattiin t-testillä ja ei-parametrisilla testeillä sekä tarkasteltiin muuttujien välisiä korrelaatioita Spearmanin järjestyskorrelaatiolla. Ohjelmana käytettiin IBM SPSS Statistics 22 -tilasto-ohjelmaa. Tulokset: Tutkimusryhmien välillä ei havaittu tilastollisesti merkitseviä eroja NOC-pitoisuuksissa tutkimuksen lopussa, vaikka pitoisuudet olivat marjoja syöneillä pienempiä. Marjoja syöneet saivat merkitsevästi enemmän kuitua (p = 0,024) ja C-vitamiinia (p < 0,001) ruoasta. Ulostevedestä mitattiin polyfenoliyhdisteitä, mutta urolitiiniä tai antosyaaneja ei havaittu. Marjoja syöneillä protokatekiini- (p = 0,027) ja p-kumariinihappojen (p = 0,003) pitoisuudet olivat merkitsevästi kontrolliryhmäläisiä suuremmat. Johtopäätökset: Tällä tutkimusasetelmalla marjojen syönnillä ei pystytty vaikuttamaan ulosteen Nnitrosoyhdisteiden pitoisuuteen, mutta polyfenolimetaboliittien (protokatekiini- ja pkumariinihappojen) pitoisuudet suurenivat punaista lihaa sisältävällä ruokavaliolla. Marjojen syönti voi lisätä kuidun saantia ravitsemussuositusten suosittelemalle tasolle. NOC:iden yhteyttä paksusuolen syöpäriskiin tulee tutkia edelleen

Enhanced Eating Competence Is Associated with Improved Diet Quality and Cardiometabolic Profile in Finnish Adults with Increased Risk of Type 2 Diabetes

Eating competence (EC) is characterized by positive attitudes towards food and eating, having regular meals, eating a variety of foods, and internally regulated eating. We investigated the associations of changes in EC with changes in lifestyle, anthropometrics and biomarkers of glucose and lipid metabolism in 2291 adults at increased risk of type 2 diabetes as part of the StopDia study conducted in primary healthcare. EC and diet quality were assessed with validated digital questionnaires. During the intervention, the participants received either (1) the digital lifestyle intervention, (2) the combined digital and face-to-face group-based lifestyle intervention, or (3) standard care. EC increased among the participants independent of the intervention type. Increase in EC was associated with an increase in diet quality, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, and with a decrease in body mass index and waist circumference, regardless of baseline EC. Of the subdomains of EC, the contextual skills, food acceptance and eating attitudes were associated with various of these changes. Our results thus suggest that EC could be a potential target in lifestyle interventions aiming to improve the cardiometabolic health of people at type 2 diabetes risk.publishedVersionPeer reviewe

Digitally Supported Lifestyle Intervention to Prevent Type 2 Diabetes Through Healthy Habits : Secondary Analysis of Long-Term User Engagement Trajectories in a Randomized Controlled Trial

Background: Digital health interventions may offer a scalable way to prevent type 2 diabetes (T2D) with minimal burden on health care systems by providing early support for healthy behaviors among adults at increased risk for T2D. However, ensuring continued engagement with digital solutions is a challenge impacting the expected effectiveness. Objective: We aimed to investigate the longitudinal usage patterns of a digital healthy habit formation intervention, BitHabit, and the associations with changes in T2D risk factors. Methods: This is a secondary analysis of the StopDia (Stop Diabetes) study, an unblinded parallel 1-year randomized controlled trial evaluating the effectiveness of the BitHabit app alone or together with face-to-face group coaching in comparison with routine care in Finland in 2017-2019 among community-dwelling adults (aged 18 to 74 years) at an increased risk of T2D. We used longitudinal data on usage from 1926 participants randomized to the digital intervention arms. Latent class growth models were applied to identify user engagement trajectories with the app during the study. Predictors for trajectory membership were examined with multinomial logistic regression models. Analysis of covariance was used to investigate the association between trajectories and 12-month changes in T2D risk factors. Results: More than half (1022/1926, 53.1%) of the participants continued to use the app throughout the 12-month intervention. The following 4 user engagement trajectories were identified: Terminated usage (904/1926, 46.9%), weekly usage (731/1926, 38.0%), twice weekly usage (208/1926, 10.8%), and daily usage (83/1926, 4.3%). Active app use during the first month, higher net promoter score after the first 1 to 2 months of use, older age, and better quality of diet at baseline increased the odds of belonging to the continued usage trajectories. Compared with other trajectories, daily usage was associated with a higher increase in diet quality and a more pronounced decrease in BMI and waist circumference at 12 months. Conclusions: Distinct long-term usage trajectories of the BitHabit app were identified, and individual predictors for belonging to different trajectory groups were found. These findings highlight the need for being able to identify individuals likely to disengage from interventions early on, and could be used to inform the development of future adaptive interventions.publishedVersionPeer reviewe

Formation and validation of the healthy diet index (Hdi) for evaluation of diet quality in healthcare

Lack of tools to evaluate the quality of diet impedes dietary counselling in healthcare. We constructed a scoring for a validated food intake questionnaire, to measure the adherence to a healthy diet that prevents type 2 diabetes (T2D). The Healthy Diet Index (HDI) consists of seven weighted domains (meal pattern, grains, fruit and vegetables, fats, fish and meat, dairy, snacks and treats). We studied the correlations of the HDI with nutrient intakes calculated from 7-day food records among 52 men and 25 women, and associations of HDI with biomarkers and anthropometrics among 645 men and 2455 women. The HDI correlated inversely with total fat (Pearson’s r = −0.37), saturated fat (r = −0.37), monounsaturated fat (r = −0.37), and the glycaemic index of diet (r = −0.32) and positively with carbohydrates (r = 0.23), protein (r = 0.25), fibre (r = 0.66), magnesium (r = 0.26), iron (r = 0.25), and vitamin D (r = 0.27), (p < 0.05 for all). In the linear regression model adjusted for BMI and age, HDI is associated inversely with waist circumference, concentrations of fasting and 2-h glucose and triglycerides in men and women, total and LDL cholesterol in women, and fasting insulin in men (p < 0.05 for all). The HDI proved to be a valid tool to measure adherence to a health-promoting diet and to support individualised dietary counselling.publishedVersionPeer reviewe