Sugar-sweetened beverages and obesity

DAILY calories from sugar-sweetened beverages among U.S. adults (1980-2010):

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CUMULATIVE TOTAL increment in the percentage of obese adults (orange stars) versus CUMULATIVE TOTAL calories from sugar-sweetened beverages (blue line; numerical data not shown in the figure):

Are these data consistent with an important effect of sugar-sweetened beverages on body weight? Do they suggest, on the contrary, that sugar-sweetened beverages are highly unlikely to be an important cause of obesity?

Further reading:

Obesidad y bebidas edulcoradas con azúcares

Ingesta DIARIA de bebidas edulcoradas con azúcares (1980-2010) en adultos en USA:

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Incremento ACUMULADO en el porcentaje de adultos obesos (estrellas naranjas) frente a ingesta ACUMULADA de bebidas edulcoradas con azúcares (línea azul; no se muestran los valores en el eje vertical):
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¿Son compatibles estos datos con un efecto importante del consumo de bebidas edulcoradas con azúcares en la epidemia de obesidad? ¿Sugieren, por el contrario, que es altamente improbable que exista una relación importante entre obesidad y bebidas edulcoradas con azúcares?

Leer más:

¿Inactividad+sobrepeso+LCHF? No parece una buena idea: haz ejercicio

Ketogenic low-carbohydrate diets have no metabolic advantage over nonketogenic low-carbohydrate diets

Es un experimento hecho con humanos, de seis semanas de duración (aunque se prolonga otras cuatro semanas en condiciones menos controladas). Se comparan dos dietas. Muy pocos participantes: tan sólo una decena por grupo dietario.

Una de las dietas, la KLC, tenía muchos menos carbohidratos que la otra, hasta el punto de que, supuestamente, era cetogénica:

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Y el resultado interesante es que se perdió más grasa corporal con la dieta que tenía más carbohidratos (círculos blancos):imagen_0421

¿Es que los participantes no están siguiendo la dieta? Según dicen los autores del estudio, toda la comida y bebida era proporcionada a los participantes, por lo que había bastante “control” de qué se estaba comiendo:

During the 6-wk feeding trial, all food and beverages were provided to participants

Entonces, ¿qué está pasando en este estudio?

Un par de datos más: la composición de la dieta es bastante diferente entre los dos grupos, pero sin embargo el cociente respiratorio fue básicamente el mismo en ambos grupos dietarios. Y tampoco la concentración de β-hidroxibutirato (un cuerpo cetónico) se elevó demasiado en el grupo que seguía la dieta supuestamente cetogénica: al final del estudio, 0.2 mmol/L en un grupo frente a 0.3 mmol/L en el otro. La dieta cetogénica no era cetogénica.

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Como referencia, los niveles de β-hidroxibutirato en dietas cetogénicas superan 1 mmol/L (fuente,artículo):

Resting levels of BOHB are usually below 0.2 millimolar when consuming >100g carbs a day, and between 1.5 and 2.5 millimolar <50g carbs a day.

¿Qué puede estar pasando?

Un dato más: ser sedentario era requisito para ser admitido en este estudio, y los participantes siguieron siendo sedentarios durante el estudio.

Mi hipótesis: los participantes en el estudio, personas sedentarias como hemos dicho, tienen muy poca flexibilidad metabólica y no se han adaptado al cambio de dieta que este experimento supone, especialmente el grupo con más grasa dietaria y con menos carbohidratos. En pocas palabras, se les ha sobrecargado con grasa dietaria sin que su metabolismo tuviese capacidad para procesarla.

En la gráfica siguiente (fuente) vemos comparado el cociente respiratorio (no-proteínico) en hombres sedentarios durante el transcurso de unas horas. A la izquierda los delgados, a la derecha los que tienen sobrepeso:

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Al principio y a mitad de las gráficas anteriores se produce ingesta de comida. Los cuadrados negros son a principio del estudio, antes de aumentar la actividad física en el experimento: nótese cómo los hombres sedentarios y con sobrepeso apenas tienen variaciones en su cociente respiratorio: no se adaptan a la comida que ingieren. Los cuadrados blancos se obtuvieron tras dos meses de entrenamiento: con el ejercicio físico los hombres sedentarios con sobrepeso han mejorado su flexibilidad metabólica.

Mismo resultado en mujeres. Con círculos negros, mujeres activas; con cuadrados blancos, el resultado tras un mes de reposo en cama. Las oscilaciones en el cociente respiratorio son más pequeñas tras reducir la activad física. En otras palabras, la falta de actividad física ha tenido asociada una menor flexibilidad metabólica.

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Overall, the effect of habitual physical activity on metabolic flexibility appears, however, convincing.

En conjunto, el efecto de actividad física habitual en la flexibilidad metabólica parece, sin embargo, convincente.

Hay que hacer ejercicio. No por “quemar calorías”, pero sí por cuidar nuestra flexibilidad metabólica.

Habíamos visto en otros estudios (ver) que cambiar a una dieta con una alta proporción de grasa cuando se tiene sobrepeso y no se realiza actividad física, puede ser una mala idea.

Una reflexión: los autores del estudio restringieron la participación en el experimento a personas sedentarias, pero ni el título del artículo ni las conclusiones en el abstract reflejan esa condición.

Conclusions: KLC and NLC diets were equally effective in reducing body weight and insulin resistance, but the KLC diet was associated with several adverse metabolic and emotional effects. The use of ketogenic diets for weight loss is not warranted.

Cabe preguntarse por qué consideran esa condición importante para la participación, pero no la consideran relevante en las conclusiones. Tampoco se entiende muy bien que atribuyan el resultado a una dieta cetogénica, cuando sus propios datos desmienten que lo haya sido.

Como nota final, volvamos a mirar la gráfica de pérdida de grasa. Ambos grupos están consumiendo 1500 kcal/día y los del grupo de dieta supuestamente cetogénica han perdido algo de grasa corporal las tres primeras semanas, pero a partir de ese momento la pérdida de grasa corporal es mucho más lenta. ¿Se ha estancado la pérdida de peso porque se han saltado la dieta?

Leer más:

Si hoy consumes menos azúcar que ayer, ¿adelgazas?

Introducción

Esta entrada es una extensión de un artículo que publiqué hace unos días. La idea que quiero analizar es la siguiente:

Tenemos datos de la evolución temporal de dos parámetros, llamémoslos A y B. Algunas personas creen que hay una relación de dependencia A-B de tal forma que A influye de forma notable en B, pero A ha cambiado en los últimos años sin que eso se haya visto reflejado demasiado en B, lo que para otras personas sugiere que es altamente improbable que A tenga un efecto significativo en B.

A efectos de explicar el fallo en el planteamiento anterior, voy a suponer un modelo de obesidad muy sencillo: engordamos 3 g por cada 100 g de azúcar consumido. Por favor, que nadie se moleste en criticar el modelo: únicamente lo empleo como herramienta para explicar el error que hay en el planteamiento que hemos visto antes. Lo que vamos a ver es que, bajo la premisa de que el azúcar está determinando por completo el aumento de peso corporal, la correlación entre ingesta de azúcar y peso corporal puede ser baja. Ésa es la conclusión relevante y el modelo concreto empleado es irrelevante.

Valores DIARIOS y valores ACUMULADOS

En definitiva, el supuesto es que engordamos 3 g por cada 100 g de azúcar consumidos. Si consumo 50 g de azúcar, engordaré la mitad: 1.5 g.

Si un día consumo una cierta cantidad de azúcar, el incremento de peso DIARIO estará directamente relacionado con esa ingesta DIARIA de azúcar.

Si a lo largo de un año he consumido una cierta cantidad de azúcar, el incremento ANUAL de peso también estará directamente relacionado con esa ingesta ANUAL de azúcar. Si en un año consumo 33 kg de azúcar, engordaré 1 kg. Si hubiese consumido sólo la tercera parte de esos 33 kg, habría engordado la tercera parte de 1kg.

Pongamos que con los años nuestro consumo DIARIO de azúcar ha ido evolucionando según indica la curva azul en la gráfica que muestro bajo estas líneas. En tal caso, nuestro aumento de peso DIARIO sería el indicado por la curva roja (calculado según la hipótesis de que engordamos 3g por cada 100 g de azúcar consumidos).

 

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Ingesta de azúcar DIARIA y aumento de peso DIARIO son dos variables directamente relacionadas. Su correlación, i.e. el parecido entre ambas calculado matemáticamente, es máxima.

Si representamos (en azul) la ingesta de azúcar ACUMULADA desde 1980 (es decir, en cada año indicamos el total de azúcar consumido desde 1980 hasta ese año), frente al (en rojo) aumento de peso corporal ACUMULADO desde 1980 hasta ese año, la gráfica sería la siguiente:

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Igual que sucedía con ingesta de azúcar DIARIA y engorde DIARIO, hay una relación directa entre ingesta de azúcar ACUMULADA y aumento de peso ACUMULADO. Es lo que dicta la lógica: bajo la premisa de que el engorde es directamente proporcional al azúcar consumido, si el consumo total de azúcar en los últimos X años ha sido más grande, habrás engordado más, y si es más pequeño, habrás engordado menos.

Para que se entienda mejor lo que voy a contar a continuación, vamos a pensar en que estamos llenando un cubo a base de vasos de agua. Cada día vertemos en el cubo el contenido de un vaso. Si la cantidad de agua en el vaso ha ido subiendo día tras día hasta 110 ml, y llevamos los últimos 15 días reduciendo progresivamente la cantidad de agua hasta llegar a 95 ml, ¿esperamos que el agua acumulada en el cubo se reduzca? ¿Alguien defiende que si reduzco la cantidad de agua que transporto con el vaso, se tiene que reducir la cantidad de agua acumulada en el cubo? Como no se reduce, ¿concluimos entonces que es altamente improbable que el agua en el vaso haya tenido un papel relevante en el llenado del cubo?

Nos metemos en el charco: recordemos que ingesta DIARIA de azúcar y engorde DIARIO tienen máxima correlación entre sí y recordemos también que ingesta ACUMULADA de azúcar y engorde ACUMULADO tienen máxima correlación entre sí: ¿qué relación hay entre la ingesta DIARIA de azúcar en un año concreto y la ganancia de peso ACUMULADA hasta esa fecha?

Desde luego la relación no es “directa”: si reduzco el consumo de azúcar DIARIO, el peso ACUMULADO hasta esa fecha no va a bajar, en todo caso subirá menos ese año que en años anteriores, pero seguirá subiendoy el efecto además será pequeño en términos relativos, pues sólo cambiamos el dato de un año en un conjunto compuesto por todos los años considerados en el acumulado: llevamos muchos años acumulando peso y el consumo de azúcar del último año tendrá una influencia reducida en el total.

Desde otro punto de vista, es el consumo de azúcar ACUMULADO durante todos esos años, —incluido el último año, pero con un peso que depende de cuántos años consideremos—, el que determina el engorde ACUMULADO hasta ese año. Es absurdo esperar una relación directa entre ingesta DIARIA de azúcar y peso ACUMULADO hasta la fecha. Y, de hecho, esa relación no es directa. Suponiendo que hablamos de una persona que pesaba 80 kg en 1980, represento su peso corporal ACUMULADO (en rojo) y su ingesta DIARIA de azúcar (en azul):

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Sabemos que la curva roja depende completamente de la curva azul, pero no tienen una correlación alta. O en otras palabras, acabamos de comprobar que el hecho de que la correlación no sea alta no nos dice nada sobre la existencia de una relación de dependencia entre ambas variables. Si para esta misma situación hubiésemos escogido las dos gráficas anteriores a esta última, habríamos llegado a la conclusión de que la relación entre consumo de azúcar y ganancia de peso corporal es innegable.

Si recordamos el planteamiento con el que hemos empezado, A (curva azul) ha cambiado, y apenas se nota en B (curva roja), pero nos consta que A está determinando B por completo.

¿Qué acabamos de ver?

En la última gráfica que hemos visto, la curva roja está totalmente determinada por la curva azul y sin embargo la correlación entre ambas es baja. ¿Por qué? Porque esas dos variables, siendo que sí son una dependiente de la otra, no tienen una relación directa. Una tiene que ver con el peso ACUMULADO durante múltiples años, mientras que la otra es la ingesta DIARIA de azúcar en el último de esos años. Que una siga subiendo, aunque sea más lentamente, cuando la otra baja no sugiere que no exista una relación causa-efecto entre ellas. El engorde ACUMULADO no se va a reducir si la ingesta DIARIA de azúcar se reduce: tendría que producirse un “consumo negativo de azúcar” que diese lugar a un descenso en el peso corporal. Y en cualquier caso sería el nivel, i.e. el hecho de que el consumo fuera negativo, lo que marcaría el descenso en el peso ACUMULADO, no el cambio, i.e. el hecho de que el consumo fuera cada vez más pequeño. Aunque fuera posible consumir cantidades negativas de azúcar, seguiría sin existir una relación directa entre ambos parámetros y seguiría sin ser de esperar una correlación elevada entre esas dos variables.

decir que el azúcar es la principal causa de obesidad y diabetes es proponer que existe una relación directa

La suposición de que el azúcar es engordante es creer que la ingesta DIARIA afecta a la ganancia de peso DIARIA. No es la creencia en que la ingesta DIARIA está directamente relacionada con el peso corporal ACUMULADO hasta la fecha: es una estupidez plantear que si bajas la ingesta DIARIA de azúcar tiene que bajar el peso corporal ACUMULADO. No es una cuestión de matemáticas: es sentido común.

¿Sugiere la gráfica usada por Guyenet lo que él dice, que “es altamente improbable que el azúcar sea una causa importante de engorde“? No, no lo sugiere. La gráfica es perfectamente compatible con un efecto directo del consumo DIARIO de azúcar en la ganancia de peso DIARIA: porque se puede apreciar que cuando se ha reducido un poco el consumo DIARIO, se ha reducido el engorde DIARIO.

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Resumen

El principal error —o en lo que se basa el intento de engaño— de Guyenet es que propone que tiene que existir una relación directa entre el engorde ACUMULADO y el consumo de azúcar DIARIO, y eso no tiene ningún sentido en base a la hipótesis que está tratando de refutar. Nadie propone que el consumo DIARIO de azúcar tiene una relación directa con el engorde ACUMULADO: ¡esa relación va a ser no lineal! Si hubiese comparado engorde DIARIO con consumo de azúcar DIARIO sí habría encontrado una relación directa (consistente con un efecto engordante del azúcar). Si hubiese comparado engorde ACUMULADO con consumo ACUMULADO de azúcar, sí habría encontrado una relación directa (consistente con un efecto engordante del azúcar).

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Hemos visto, apoyándonos de un modelo sencillo de obesidad, que aunque el engorde ACUMULADO y el consumo DIARIO de azúcar no estén correlacionados, eso no sugiere que no exista una relación causal entre ambos parámetros.

Por otro lado, Guyenet confunde una baja ingesta de azúcar con un consumo negativo de azúcar. Aunque no hayas entendido nada de lo que he explicado hasta aquí en la entrada, es de sentido común que si el azúcar es engordante, reducir su consumo no nos hace adelgazar.

Notas finales

  1. cuando en el texto hago referencia a relación directa entre dos variables, estoy diciendo que cuando una crece la otra también crece y que cuando una decrece la otra también decrece. Esa relación no necesariamente es de proporcionalidad.
  2. los datos que usa Guyenet son epidemiológicos. Este hecho es muy relevante, porque cuando cierta parte de la población decide dejar de consumir azúcar, posiblemente pone en marcha otro tipo de medidas para cuidar su salud, como no consumir harinas, no consumir productos procesados, cocinar más en casa, comer menos en restaurantes, etc. Y, además, los que toman esas decisiones no han sido escogidos al azar, sino que ellos son los que han decidido cuidarse, por lo que no sólo estamos comparando consumos: estamos comparando tipos de persona. Eso es una diferencia importante respecto de un estudio controlado aleatorizado, donde los participantes no escogerían si dejan de consumir azúcar o no y se intentaría que la variación en el consumo de azúcar (y quizá su sustitución por otro producto) fuera el único cambio realizado en todo el experimento. Nada de eso se cumple en la gráfica de Guyenet.
  3. sólo estamos contemplando la ingesta total de azúcar, sin tener en cuenta en qué formato se consume ese azúcar ni qué otros productos lo acompañan en la boca. Se ha perdido mucha información en el camino.
  4. estamos hablando de valores medios de una población en el caso de la ingesta y de qué porcentaje de adultos supera un cierto nivel de obesidad. Los datos interesantes serían comparar para un gran número de personas datos individualizados de consumo diario/anual con el cambio de peso diario/anual en esa misma persona.
  5. Para Guyenet la variación en el porcentaje de obesos ha sido pequeña —¡él esperaba una reducción!— pero la realidad es que el cambio ha sido demasiado grande para la mínima reducción en el consumo de azúcar (es una reducción media de un 9% respecto del valor inicial: no es reducir el consumo un 18%, como he leído por ahí). Cabe pensar que las personas que han dejado de consumir azúcar han tomado, al mismo tiempo, otras medidas para mejorar su salud, que pudieran estar contribuyendo en el claro cambio de tendencia a partir del año 2000 en el porcentaje de adultos obesos.

Leer más:

If your today’s sugar intake is lower than yesterday’s, do you slim down?

Introduction

This article is an extension of an article that I posted a few days ago. The idea that I want to discuss is the one below:

We have data from the time evolution of two parameters, named A and B. Some people believe that there is a dependence relationship between A and B so that A has a significant effect on B, but we know that A suffered a trend change and B didn’t, so other people say that this fact suggests that it is highly unlikely that A has a significant effect on B.

For the purpose of explaining the failures in the previous idea, I will assume a very simple model of obesity: we gain 3 g of body weight for every 100 g of sugar consumed. Please, don’t bother to criticize this model: I will only use it as a tool to explain the errors in the idea explained above. What we will see is that, under the premise that sugar is determining our body weight gain, the correlation between sugar intake and body weight may be low. That is the main conclusion and the specific model used for the explanations is irrelevant.

DAILY and CUMULATIVE TOTAL parameters

As said above, our assumption is that we fatten 3 g for every 100 g of sugar consumed. If our intake of sugar were 50 g, we would fatten half that amount: 1.5 g.

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Given a specific sugar intake, the DAILY increase in body weight will be directly related to that DAILY sugar intake.

If I’ve consumed a certain amount of sugar PER YEAR, the PER YEAR increase in body weight would also be directly related to the PER YEAR sugar intake. For example, if one year’s sugar intake were 33 kg, our body weight would increase by 1 kg that year. Had I consumed only one third of those 33 kg, my body weight would have increased that year one third of 1 kg.

Let’s say that over the years our DAILY sugar intake has changed according to the blue curve in the graph below. In this scenario, our DAILY body weight gain would change as indicated by the red curve (calculated according to the hypothesis of that we fatten 3g per each 100 g of sugar consumed).

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DAILY sugar intake and DAILY body weight gain are directly related variables. Their correlation, i.e. the mathematically-computed resemblance between them, is maximum.

If we compute (in blue) the CUMULATIVE TOTAL sugar intake since 1980 (i.e. for each year we compute the total amount of sugar consumed since 1980 until that year), versus (in red) the CUMULATIVE TOTAL body weight increase since 1980 until that year, we get this:

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Again, as we saw with DAILY body weight increase and DAILY sugar intake, there is a direct relationship between CUMULATIVE TOTAL sugar intake and CUMULATIVE TOTAL body weight gain. This is also to be expected: under the premise that body weight gain is directly proportional to the sugar intake, if the CUMULATIVE TOTAL sugar intake over the past X years gets bigger you are expected to gain more weight, and if it gets smaller you are expected to gain less weight.

In order to clarify what comes next, let’s assume we are filling a bucket by pouring into it daily glasses of water. Every day we pour into the bucket the contents of one glass of water. Let’s assume that the volume of water in the glass has been progressively rising, day after day, until reaching a peak at 110 ml, and then, for the last 15 days we have gradually reduced the volume of water in the glass until reaching 95 ml, is the cumulative total water in the bucket expected to be reduced at the end of those 15 days? Does anyone think that if I reduce the volume of water poured daily, the volume of water in the bucket has to decrease? When we confirm it doesn’t decrease, do we conclude that it is highly unlikely that the volume of water in the glass has an important effect on the volume of water in the bucket?

Let’s get to the point, but first remember that the correlation between DAILY sugar intake and DAILY body weight gain is maximum, and remember, too, that the correlation between CUMULATIVE TOTAL sugar intake and CUMULATIVE TOTAL body weight gain is also maximum. Now, what kind of relationship exists between the DAILY sugar intake at a given year and the CUMULATIVE TOTAL body weight gain at that same year? A direct relationship is not to be expected: if the DAILY sugar intake is reduced, the CUMULATIVE TOTAL body weight is not expected to be reduced, in any case that year the body weight will go up by a smaller amount, but it will continue to increase, and the effect of a smaller DAILY sugar intake will also be small in relative terms, since we have only changed the data for one year that has to be accumulated to the rest of the years in the CUMULATIVE TOTAL: we have been accumulating body weight for years and the sugar intake during the last one of those years is expected to have a small effect in the CUMULATIVE TOTAL.

From another point of view, the CUMULATIVE TOTAL sugar intake —including the contribution from last year, but with a weight that depends on how many years are being considered—, is the variable which determines the CUMULATIVE TOTAL body weight gain to that year. It is nonsense to expect a direct relationship between DAILY sugar intake and CUMULATIVE TOTAL body weight gain. And, in fact, that relationship is not a direct one. Assuming that a man weighed 80 kg in 1980, the graph below shows his CUMULATIVE TOTAL body weight (red curve) versus his DAILY sugar intake (blue curve):

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We know that the red curve is completely determined by the blue curve, but they don’t have a good correlation. Or in other words, we confirm that a low correlation tell us nothing about the existence of a dependence relationship between two variables. If for the same situation, we had chosen the two previous graphs, we would have concluded that the relationship between sugar intake and body weight gain is undeniable.

If we recall the idea at the beginning of the article, A (blue curve) has changed, and the effect on B (red curve) is apparently small, but we know for a fact that A completely determines B.

What are we seeing?

In the last graph I presented above, the red curve is completely determined by the blue curve and the correlation between them is low. How is that possible? Because these two variables, while they are completely related, they don’t have a direct relationship. One variable is the CUMULATIVE TOTAL body weight gain, the effect of several years of fattening, while the other variable is just the DAILY sugar intake for one of those years. The fact that one of them goes on rising, albeit more slowly, when the other one decreases DOES NOT suggest that a cause-effect relationship between them is unlikely. The CUMULATIVE TOTAL body weight gain is not supposed to go down when the DAILY sugar intake is reduced: a “negative consumption of sugar” would be needed to produce such an effect on body weight. And, in any case, it would be the level, i.e. the fact that sugar intake is negative, what would produce a decrease in the  CUMULATIVE TOTAL body weight gain, not the change, i.e. the fact that sugar intake decreases. Even if it were possible to consume negative amounts of sugar, neither there would be a direct relationship between both variables nor a high correlation would be expected.

anyone who defends that sugar intake is a main cause of obesity and diabetes is proposing that there is a direct relationship between those variables

That’s a fallacy. The hypothesis that sugar is fattening means that the DAILY sugar intake affects the DAILY body weight gain. Nobody says that the DAILY sugar intake is directly related to the CUMULATIVE TOTAL body weight gain to that date: it is stupid to expect that when your DAILY sugar intake goes down your CUMULATIVE TOTAL body weight has to go down. This is not mathematics: it is just common sense.

Does the data presented by Guyenet in his graph suggest, as he says, that “sugar is highly unlikely to be the primary cause of obesity“? No, it does NOT suggest that. His graph is absolutely consistent with a direct effect of the DAILY sugar intake on the DAILY body weight gain: it can easily be seen that when the DAILY sugar intake was decreased, the DAILY body weight gain also decreased.

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Summary

The main Guyenet’s mistake, or the base of his attempt of deception, is that he assumes that the CUMULATIVE TOTAL body weight gain and the DAILY sugar intake are directly related, and that hypothesis is both nonsense and inconsistent with the hypothesis that he is trying to refute. No one proposes that the DAILY sugar intake has a direct relationship with the CUMULATIVE TOTAL body weight gain: this specific relationship is expected to be non-linear! Had he compared DAILY body weight gain with DAILY sugar intake, he would have found a direct relationship (consistent with the hypothesis that sugar is fattening). Had he compared CUMULATIVE TOTAL body weight gain with CUMULATIVE TOTAL sugar intake, he would have found a direct relationship (consistent with the hypothesis that sugar is fattening).

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We have seen in this article, with help from a simple model of obesity, that although CUMULATIVE TOTAL body weight gain and DAILY sugar intake are not well correlated, that doesn’t suggest that there isn’t a causal relationship between both variables.

On the other hand, Guyenet confuses a lower intake of sugar with a negative consumption of sugar. Logic says that if sugar is fattening, reducing its consumption doesn’t make us slim down.

Endnotes

  1. When in this article I use the term “direct” what I’m saying is that when one variable goes up the other variable also goes up and that when one variable goes down the other variable also goes down. Note that a direct relationship is not necessarily one of proportionality.
  2. the data used by Guyenet as support for his hypothesis is epidemiological. This is relevant, since when part of the population chooses to decrease their sugar intake, they probably take additional measures related to improving their health, such as not eating grains/flour, not consuming processed products, cooking more at home, less frequently eating out, etc. And, in addition, those who make these decisions have not been chosen at random: they are the ones who have decided to take care of themselves, so we’re not just comparing sugar intake: we are comparing lifestyles. That is an important difference with respect to a randomized controlled trial (RCT), where participants can’t decide if they decrease their sugar intake (and perhaps its replacement by another product). In the case of a RCT that reduction is supposed to be the only difference between goups. Guyenet’s data is far from being that case.
  3. We are talking about total sugar intake, regardless of its format, regardless of when it is consumed, regardless of which products accompany it in the mouth. A lot of information is missed.
  4. We are talking about the average sugar intake of a population and the percentage of adults above a specific level of obesity. The interesting data would be to compare individualized DAILY sugar intake and DAILY body weight change, and we would want to have this data for a large number of people.
  5. Guyenet says the variation in the percentage of obese adult has been small —he even expected a decrease! — but, actually, the change has been bigger than expected from the small reduction in the DAILY sugar intake (gradually decreasing the intake from 110 g/d to 95 g/d is an average reduction of 7% relative to the baseline: it is not an 18% decrease!). May be people who have decreased their sugar intake have also taken, at the same time, other measures to improve their health, and those additional measures could be contributing to the undeniable trend change perceived from year 2000 in the percentage of obese adults.

Further reading:

Guyenet refuta que el azúcar engorde

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Supongamos que lo que engordas cada año es proporcional a la cantidad de azúcar que consumes. O en otras palabras, si consumes 100 g/d engordas unos kilos, y si consumes 50 g/d engordas la mitad que en el caso anterior.

Supongamos que has estado consumiendo cada vez más azúcar y estabas engordando. Has llegado a consumir 110 g/d de azúcar. Pero en los últimos 15 años has ido bajando progresivamente tu consumo, de forma que actualmente consumes un poco menos: 95 g/d. ¿Cómo es de esperar que evolucione tu peso corporal? Bajo el supuesto de que el azúcar te está engordando, si reduces un poco el consumo, seguirás subiendo de peso, pero a una velocidad ligeramente menor.

Es lo que muestro en la siguiente gráfica, calculada suponiendo que el engorde es directamente proporcional a la ingesta de azúcar. En azul tenemos el consumo de azúcar (gramos al día); con estrellas tendríamos el peso corporal que habríamos tenido de no haber cambiado la tendencia en nuestro consumo de azúcar; y en naranja tenemos la evolución real del peso corporal (cuando en lugar de consumir cada vez más azúcar hemos reducido ligeramente el consumo en los último 15 años, según indica la curva azul):

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En resumen, si el azúcar es engordante, ¿qué cabe esperar si reduzco un poco el consumo? Seguir engordando, pero a una velocidad un poco menor. Es lo que confirma la curva naranja en la gráfica anterior.

Hace unos días (ver) Stephan Guyenet, PhD quiso refutar la idea de que el azúcar nos está engordando. Para él, todo es tan sencillo como que comemos demasiado porque nos gusta demasiado comer, es decir, una versión más de la pseudocientífica teoría del balance energético.

Uno de los argumentos que presenta Guyenet es que en los últimos 15 años se ha reducido el consumo de azúcar y, según él, el hecho de que la tasa de obesidad no sólo no se haya reducido, sino que haya seguido aumentando, hace “altamente improbable” que el azúcar sea la causa principal de la obesidad. La gráfica que presenta es la siguiente:

Es decir, su planteamiento es que si consumir 110 g/d engorda, consumir entre 95 y 110 g/d ¡debería hacernos adelgazar! Y como eso no es lo que ha sucedido, según él, se deduce que es altamente improbable que el azúcar sea la causa principal de la obesidad.

Americans have been reining in our sugar intake for more than fourteen years, and not only has it failed to slim us down, it hasn’t even stopped us from gaining additional weight. This suggests that sugar is highly unlikely to be the primary cause of obesity or diabetes in the United States, although again it doesn’t exonerate sugar.

Su “razonamiento” es que si golpear diez veces nuestra cabeza contra la pared produce dolor, golpear sólo nueve veces no debe provocar dolor: debe ser placentero. Y si no lo es, si te sigue produciendo dolor, aunque sea en menor medida, para él se demuestra que no hay relación entre los golpes contra la pared y el dolor. Un argumento absolutamente estúpido.

Es más: fijémonos que entre 1980 y 1999 el consumo de azúcar estuvo en el rango de 85 a 110 g/d y el peso corporal aumentaba. Guyenet propone que entre 2000 y 2013, cuando el consumo estuvo entre 95 y 110 g/d el peso corporal tenía que bajar.

Por otro lado, nótese que Guyenet interpreta los datos de la gráfica anterior como si se tratara de un experimento controlado, cuando en realidad no son más que datos observacionales. No se ha realizado ningún experimento.

Nótese también que la curva azul que presenta Guyenet no empieza en cero g/d, lo que hace parecer el supuesto descenso en el consumo de azúcar mayor de lo que realmente es.

Edito (18/1/2017): hay una segunda parte de este artículo, con explicaciones más detalladas.

Leer más:

Guyenet refutes the idea that sugar causes obesity

Assume that each year you gain an amount of body weight that is directly proportional to the amount of sugar you eat. Or, in other words, if you consume 100 g/d of sugar and you fatten a few kilos, if you eat 50 g/d of sugar, you fatten half that amount.

Suppose you’ve been consuming more and more sugar and you were getting fatter. Your consumption peaked at 110 g/d. Nevertheless, in the last 15 years your consumption has gone down progressively, and today you are eating a little less than you used to: 95 g/d. What is the expected evolution for your body weight? Under the assumption that sugar is making you fatten, your body weight is expected to go on rising, but at a slightly lower rate.

That is what I show in the graph below, created assuming that fattening is directly proportional to sugar intake. The blue curve represents sugar consumption (grams/day); the stars show what the body weight would have been in case we hadn’t changed the sugar consumption trend 15 years ago; the orange curve shows the actual body weight evolution (assuming that instead of consuming more and more sugar, we have progressively and slightly reduced our consumption in the last 15 years, as indicated by the blue curve):

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Again, if sugar is fattening, what effect would be expected if our consumption were reduced? We would keep getting fatter, but at a slightly lower rate. That is what the orange curve in the graph above confirmed.

A few days ago (see) Stephan Guyenet, PhD wrote an article trying to refute the idea that sugar is fattening us. In his view, the explanation is simpler than that: we eat too much unhealthy food because we like it. His is just another version of the pseudoscientific energy balance theory.

One of the arguments presented by Guyenet is that added sugar intake has declined between 1999 and 2013, but the percentage of adult obese has not. He says, those facts make “highly unlikely” that sugar is the primary cause of obesity. This is the graph he uses as proof:

His reasoning is that if consuming 110 g/d of sugar makes us fatten, consuming between 95 and 110 g/d should make us lose weight! Since epidemiological data says we kept getting fatter and fatter, he concludes that  sugar is “highly unlikely to be the primary cause of obesity”.

Americans have been reining in our sugar intake for more than fourteen years, and not only has it failed to slim us down, it hasn’t even stopped us from gaining additional weight. This suggests that sugar is highly unlikely to be the primary cause of obesity or diabetes in the United States, although again it doesn’t exonerate sugar.

What he is saying is that if hitting your head against the wall ten times produces pain, hitting your head against the wall only nine times shouldn’t be less painful, it should be pleasant. If you realise it is not pleasant, if you realise nine times is still painful, albeit to a lesser extent than doing the same ten times, this suggests that there is no relationship between the hitting against the wall and the pain you suffer. Extremely stupid reasoning.

Moreover: between 1980 and 1999, sugar consumption was in the 85 to 110g/d range and people gained weight. Guyenet says that between 2000 and 2013, when sugar consumption was between 95 and 110 g/d, body weight should have decreased.

On the other hand, note that Guyenet interprets data from the graph as if it were a controlled experiment, when it is just observational data. No controlled experiment was carried out.

Note also that the y-axis for the blue curve in Guyenet’s graph doesn’t begin with zero g/d, and this makes the decrease in sugar intake seem greater than it actually is.

Edit (1/18/2017): there is a second part of this article, providing a more thorough explanation:
If your today’s sugar intake is lower than yesterday’s, do you slim down?

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