Voedingswetenschap of Voedingsverhalen?

Over observatie, modellering en de toets van de werkelijkheid

Moeten wij onder onze blogs uitgebreide bronvermeldingen plaatsen? Dat lijkt een eenvoudige vraag. Maar daaronder ligt een fundamentelere kwestie: hoe betrouwbaar is veel van wat vandaag als voedingswetenschap wordt gepresenteerd? Dit artikel is geen aanval op wetenschap. Integendeel. Het is een verdediging van wat wetenschap werkelijk is: observeerbare, reproduceerbare werkelijkheid.

Wat is wetenschap?

Wetenschap is in essentie eenvoudig:

• Je observeert.
• Je meet.
• Je noteert wat je ziet.

Anderen moeten hetzelfde kunnen waarnemen onder dezelfde omstandigheden. Dat is het.

Een wetenschapper beschrijft wat er ís. Niet wat er zou zijn als omstandigheden anders waren. Niet wat er waarschijnlijk is na correctie. Niet wat het model voorspelt.

Zodra we ons verwijderen van directe observatie, verlaten we het fundament van wetenschap.

Het reproduceerbaarheidsprobleem

In meerdere disciplines is gebleken dat een aanzienlijk deel van gepubliceerde studies niet reproduceerbaar is. Dat betekent: wanneer andere onderzoekers hetzelfde experiment uitvoeren, komen zij niet tot dezelfde uitkomst. Reproduceerbaarheid is geen luxe. Het is de ruggengraat van wetenschap. In voedingsonderzoek is dit probleem extra groot. Waarom?

• Publicatiedruk
• Subsidieafhankelijkheid
• Belangen van industrie
• Carrièremotieven
• Selectie van significante resultaten

Mensen zijn geen neutrale meetinstrumenten. Wetenschappers ook niet.

Het fundamentele probleem van isolatie

In natuurkunde kan men variabelen isoleren:

• Ttemperatuur constant
• Druk constant
• Massa constant

In voeding kan dat niet.

Om voeding écht wetenschappelijk te testen, zou men duizenden genetisch identieke individuen vanaf geboorte volledig moeten controleren:

• Identieke beweging
• Identieke slaap
• Identieke stress
• Identieke sociale omgeving
• Identieke blootstelling aan licht
• Identieke medische interventies

Vervolgens zou men hen 70 jaar lang verschillende voedingspatronen moeten geven. Dat experiment bestaat niet. Wat we hebben zijn populaties waarin duizenden variabelen tegelijk veranderen. Dat is geen isolatie. Dat is een complexe realiteit waarin causaliteit nauwelijks zuiver te onderscheiden is.

Observationele studies en vragenlijsten

Het merendeel van voedingsonderzoek is observationeel. Dat betekent:

• Geen langdurige gecontroleerde interventie
• Geen volledige randomisatie
• Geen isolatie van variabelen

Vaak baseert men zich op voedselvragenlijsten. Hierbij zijn bekende problemen:

• Onder-rapportage van alcohol en snacks
• Sociale wenselijkheid
• Geheugenfouten

Andere bekende problemen zijn onnauwkeurige portieschattingen

• Tien biertjes worden één.
• Een pak koek wordt één koekje.
• Een fastfoodmaaltijd wordt “vleesconsumptie”.

Wanneer in een studie “rood vlees” wordt geregistreerd, omvat dat vaak:

• Wwit brood
• Gefrituurde friet in plantaardige olie
• Suikerhoudende frisdrank
• Sauzen met additieven
• Industriële zaadoliën

Toch wordt de uitkomst statistisch toegeschreven aan “vlees”. Dat is geen isolatie. Dat is categorie-vermenging.

Statistische correctie: wetenschap of modellering?

In voedingsstudies verschillen groepen bijna altijd fundamenteel van elkaar:

• Roken
• Beweging
• Sociaaleconomische status
• Medicijngebruik
• BMI
• Stressniveau

Wat gebeurt er vervolgens? Men past statistische correctie toe. Dat betekent concreet: men berekent hoe de uitkomst eruit zou zien als al die andere factoren gelijk waren geweest. Maar die situatie heeft nooit bestaan. Wat wordt gepresenteerd als resultaat is dan niet een directe observatie, maar een gereconstrueerde hypothetische werkelijkheid. 

Wetenschap noteert wat je waarneemt. Niet wat je uitrekent onder aannames. Een model kan nuttig zijn als denktool. Maar een model is geen meting. 

Wanneer een studie concludeert: “Na correctie blijft het effect bestaan.” Dan betekent dat: “Binnen ons statistisch model blijft het effect bestaan.”

Dat is wezenlijk anders dan: “Wij hebben dit direct waargenomen.” Een berekende realiteit is geen gemeten realiteit.

Het petrischaal-probleem

Een andere categorie onderzoek vindt plaats:

• In vitro (in petrischaaltjes)
• In diermodellen
• In geïsoleerde biochemische pathways

Dit kan aanwijzingen geven. Maar een mens is geen petrischaal. Een mens is een complex adaptief systeem met: 

• Hormonale feedbacklussen
• Mitochondriale regulatie
• Immuunsysteem
• Microbioom
• Epigenetische aanpassing

Een effect in isolatie zegt weinig over het effect in een volledig organisme. Isolatie buiten het organisme is geen representatie van het organisme.

Wat zien we in de werkelijkheid?

De toetssteen is de werkelijkheid. In westerse landen waar officiële voedingsrichtlijnen breed worden gevolgd, zien we:

• Circa 1 op de 2 mensen ontwikkelt hart- en vaatziekten
• Ongeveer 1 op de 3 krijgt kanker
• Diabetes type 2 stijgt jaarlijks sterk
• Metabool syndroom is wijdverbreid
• Obesitas is genormaliseerd
• Autismespectrumstoornissen zijn volgens officiële rapportages sterk toegenomen ten opzichte van eerdere decennia (meetmethoden verschillen, maar de stijgende trend is duidelijk).

Dit is geen theorie. Dit is observeerbare populatiegezondheid. 

Traditionele populaties als referentie

De Masai

De Masai leven traditioneel grotendeels op:

• Rundvlees
• Melk
• Bloed

Historische medische observaties beschrijven een zeer lage incidentie van metabole ziekten binnen hun traditionele leefwijze.

De Inuit

De Inuit consumeerden traditioneel:

• Zeezoogdieren
• Vis
• Dierlijk vet

Ook hier werden westerse chronische ziekten pas frequent gerapporteerd na introductie van moderne voedingsmiddelen. 

Dit zijn geen perfecte experimenten. Maar het zijn reële populaties in de echte wereld.

De toets van de realiteit

Zoals Richard Feynman het formuleerde: “It doesn’t matter how beautiful your theory is… If it doesn’t agree with experiment, it’s wrong.” De natuur laat zich niet overtuigen door statistiek. Niet door consensus. Niet door  modellen. Alleen door uitkomst.

Waarom wij geen traditionele bronlijst hanteren

Een lange lijst referenties suggereert autoriteit. Maar wanneer het onderzoeksveld fundamenteel afhankelijk is van:

• Vragenlijsten
• Confounding
• Statistische modellering
• Financieringsinvloeden
• Beperkte isolatie

Dan creëert een literatuurlijst vaak meer schijnzekerheid dan helderheid.

Wij kiezen ervoor om:

• Logische consistentie
• Biologische plausibiliteit
• Historische observatie
• En waarneembare populatiegezondheid

Centraal te stellen.

Conclusie

Voedingsonderzoek bevat waardevolle hypothesen. Maar veel ervan mist de isolatie, reproduceerbaarheid en directe observatie die kenmerkend zijn voor harde wetenschap. 

De vraag is niet: “Wat zegt de studie?”

De vraag is: “Wat gebeurt er daadwerkelijk in de echte wereld?”

Wanneer een voedingspatroon samenvalt met massale chronische ziekte, moeten we dat onder ogen zien.

Niet ideologisch.
Niet emotioneel.
Maar rationeel.