Nauka liczenia kalorii: Co mówią 50 lat badań

Niewiele tematów w nauce o żywieniu budzi tak wiele kontrowersji jak liczenie kalorii. Krytycy nazywają to podejściem redukcyjnym, zwolennicy uważają je za fundamentalne. Ale co tak naprawdę mówi zgromadzona literatura naukowa na temat monitorowania spożycia energii w kontekście zarządzania wagą?

W ciągu ostatnich pięciu dekad badacze z instytucji takich jak Narodowe Instytuty Zdrowia czy Uniwersytet w Cambridge przeprowadzili setki badań, aby sprawdzić, czy śledzenie spożycia kalorii pomaga w utracie wagi, utrzymaniu jej oraz poprawie wskaźników zdrowia metabolicznego. Całościowe spojrzenie na dowody pokazuje złożony, ale niezwykle spójny obraz.

W artykule tym przeglądamy przełomowe badania, metaanalizy i próby kliniczne, które ukształtowały nasze rozumienie liczenia kalorii jako strategii zarządzania wagą.

Podstawy termodynamiczne: Badania nad równowagą energetyczną (lata 70. - 90.)

Naukowe podstawy liczenia kalorii opierają się na pierwszej zasadzie termodynamiki stosowanej do systemów biologicznych. Choć brzmi to prosto, ustalenie precyzji tej relacji w badaniach na ludziach wymagało dziesięcioleci starannych badań.

Wczesne badania w oddziałach metabolicznych

Badania w oddziałach metabolicznych przeprowadzone w latach 70. i 80. dostarczyły pierwszych rzetelnych dowodów na to, że równania równowagi energetycznej mogą przewidywać zmiany masy ciała z rozsądna dokładnością. W tych kontrolowanych warunkach badacze umieszczali uczestników w zamkniętych komorach metabolicznych i mierzyli każdą kalorię spożytą i wydatkowaną.

Przełomowe badanie opublikowane w American Journal of Clinical Nutrition przez Leibela, Rosenbauma i Hirscha (1995) wykazało, że zmiany masy ciała są rzeczywiście funkcją spożycia energii w porównaniu do wydatków, ale z ważnym zastrzeżeniem: organizm dostosowuje swoje wydatki energetyczne w odpowiedzi na zmiany wagi. Uczestnicy, którzy stracili 10% masy ciała, doświadczyli 15% redukcji całkowitego wydatku energetycznego, co nie mogło być wyjaśnione jedynie utratą tkanki metabolicznej.

To odkrycie, powtórzone w kolejnych badaniach w oddziałach metabolicznych w NIH Clinical Center, ustaliło, że liczenie kalorii działa w przypadku utraty wagi, ale statyczne cele kaloryczne stają się mniej skuteczne w miarę upływu czasu bez okresowej kalibracji.

Dziedzictwo Minnesota Starvation Experiment

Choć eksperyment głodowy Ancela Keysa (1944-1945) wyprzedza nasz okres przeglądu, jego wyniki wciąż wpływają na współczesne badania dotyczące liczenia kalorii. Opublikowany jako The Biology of Human Starvation (1950), badanie dokumentowało, jak długotrwałe ograniczenie kalorii wpływa na tempo metabolizmu, samopoczucie psychiczne i skład ciała.

Współcześni badacze, w tym ci z Pennington Biomedical Research Center, oparli swoje badania na pracy Keysa, aby ustalić, że umiarkowane deficyty kaloryczne (500-750 kcal/dzień poniżej poziomu utrzymania) przynoszą bardziej trwałe rezultaty niż agresywne ograniczenia, co bezpośrednio wpływa na projektowanie protokołów liczenia kalorii dzisiaj.

Rewolucja samodzielnego monitorowania (lata 90. - 2000)

Lata 90. przyniosły zmianę z badań laboratoryjnych nad równowagą energetyczną na badania w rzeczywistych warunkach, aby sprawdzić, czy ludzie mogą skutecznie monitorować swoje spożycie.

NWCR: Lekcje od skutecznych osób

National Weight Control Registry (NWCR), założony w 1994 roku przez Renę Wing na Uniwersytecie Brown i Jamesa Hilla na Uniwersytecie Kolorado, śledzi ponad 10 000 osób, które straciły co najmniej 30 funtów i utrzymały tę utratę przez co najmniej rok. Dane opublikowane w wielu artykułach w Obesity Research, American Journal of Clinical Nutrition i Obesity konsekwentnie wykazały, że około 50% skutecznych osób utrzymujących wagę regularnie śledzi swoje spożycie kalorii.

Analiza z 2005 roku opublikowana w Obesity Research przez Wing i Phelan wykazała, że konsekwentne samodzielne monitorowanie spożycia żywności było jednym z najsilniejszych predyktorów długoterminowego utrzymania wagi, obok regularnej aktywności fizycznej i codziennego ważenia się. Uczestnicy, którzy przestali monitorować swoje spożycie, byli znacznie bardziej skłonni do odzyskania wagi w ciągu kolejnych 12 miesięcy.

Badanie Kaiser Permanente

Jednym z najbardziej wpływowych badań dotyczących śledzenia żywności było badanie przeprowadzone przez Kaiser Permanente, opublikowane w American Journal of Preventive Medicine w 2008 roku przez Hollisa i in. W badaniu wzięło udział 1 685 uczestników w interwencji behawioralnej dotyczącej utraty wagi i stwierdzono, że ci, którzy prowadzili codzienne zapiski żywności, stracili średnio dwa razy więcej wagi niż ci, którzy nie śledzili swojego spożycia (średnio 18 funtów w porównaniu do 9 funtów w ciągu sześciu miesięcy).

To badanie było istotne ze względu na dużą próbę i zróżnicowaną populację uczestników. Związek między częstotliwością śledzenia żywności a utratą wagi wykazał wyraźną zależność: bardziej konsekwentne śledzenie korelowało z większą utratą wagi, niezależnie od wieku, płci, BMI czy statusu społeczno-ekonomicznego.

Ograniczenia danych samodzielnie zgłaszanych

Nie wszystkie dowody były jednoznacznie pozytywne. Szereg badań z lat 90. i wczesnych 2000. podkreślił problem niedoszacowania. Badania opublikowane w New England Journal of Medicine przez Lichtmana i in. (1992) wykorzystały podwójnie znakowaną wodę, złoty standard w pomiarze wydatków energetycznych, aby pokazać, że osoby, które określały się jako "oporne na diety", niedoszacowywały swoje spożycie kalorii średnio o 47% i przeszacowywały swoją aktywność fizyczną o 51%.

Kolejne badania opublikowane w British Journal of Nutrition i European Journal of Clinical Nutrition potwierdziły, że niedoszacowanie jest powszechne, szczególnie wśród osób z otyłością, i że wzrasta, gdy ludzie spożywają pokarmy postrzegane jako niezdrowe. Te odkrycia nie unieważniły liczenia kalorii, lecz podkreśliły potrzebę narzędzi i systemów, które poprawiają dokładność śledzenia.

Era cyfrowego śledzenia (lata 2010)

Rozwój aplikacji mobilnych w latach 2010 stworzył zupełnie nowy krajobraz dla badań nad liczeniem kalorii. Nagle badacze mogli badać śledzenie żywności na dużą skalę za pomocą narzędzi cyfrowych, które zmniejszały trudności związane z ręcznym rejestrowaniem.

Badanie SHED-IT

Randomizowane kontrolowane badanie Self-Help, Exercise, and Diet using Information Technology (SHED-IT), opublikowane w Obesity w 2013 roku przez Morgana i in., było jednym z pierwszych, które oceniły technologicznie wspomagane śledzenie żywności w rygorystycznym kontekście klinicznym. Badanie wykazało, że mężczyźni korzystający z internetowego programu śledzenia żywności stracili znacząco więcej wagi niż grupa kontrolna, która otrzymała materiały drukowane, przy średniej utracie 5,3 kg w porównaniu do 3,1 kg w ciągu trzech miesięcy.

MyFitnessPal i dane obserwacyjne na dużą skalę

Wzrost popularności aplikacji takich jak MyFitnessPal dostarczył badaczom bezprecedensowych zbiorów danych. Badanie opublikowane w JMIR mHealth and uHealth (2017) przez Patela i in. przeanalizowało dane z ponad 12 milionów użytkowników MyFitnessPal i wykazało, że konsekwentne rejestrowanie (śledzenie co najmniej dwóch posiłków dziennie) było najsilniejszym behawioralnym predyktorem utraty wagi w ciągu sześciu miesięcy. Użytkownicy, którzy regularnie rejestrowali przez pierwszy miesiąc, byli o 60% bardziej skłonni do kontynuowania śledzenia po sześciu miesiącach.

Jednak ta sama baza badań ujawniła poważny problem: przestrzeganie zasad. Metaanaliza opublikowana w Journal of Medical Internet Research (2019) przez Goldsteina i in. zbadała 39 badań dotyczących cyfrowego samodzielnego monitorowania diety i stwierdziła, że chociaż śledzenie było skuteczne, gdy było utrzymywane, wskaźniki rezygnacji były wysokie. Mediana wskaźnika przestrzegania zasad po sześciu miesiącach wynosiła zaledwie 34%. Autorzy doszli do wniosku, że zmniejszenie obciążenia związane z rejestrowaniem żywności będzie kluczowe dla poprawy długoterminowych wyników.

Badanie CALERIE

Badanie Comprehensive Assessment of Long-term Effects of Reducing Intake of Energy (CALERIE), sponsorowane przez National Institute on Aging i opublikowane w The Lancet Diabetes and Endocrinology (2019) przez Krausa i in., było dwuletnim randomizowanym badaniem kontrolnym dotyczących 25% ograniczenia kalorii u osób nieotyłych. Uczestnicy, którzy skutecznie zmniejszyli swoje spożycie kalorii średnio o 12%, doświadczyli poprawy wskaźników ryzyka kardiometabolicznego, w tym redukcji cholesterolu LDL, ciśnienia krwi i markerów stanu zapalnego.

Badanie CALERIE było istotne, ponieważ wykazało korzyści płynące z redukcji kalorii, które wykraczały poza utratę wagi, sugerując, że nawet umiarkowane, monitorowane ograniczenie kalorii może poprawić długoterminowe wyniki zdrowotne. Uczestnicy korzystali z kombinacji dzienników żywnościowych i konsultacji z dietetykami, co podkreśla znaczenie strukturalnych systemów samodzielnego monitorowania.

Era precyzyjnego żywienia (lata 2020)

Ostatnie lata przyniosły przesunięcie w kierunku bardziej zindywidualizowanych podejść do liczenia kalorii, inspirowanych postępami w metabolomice, badaniach mikrobiomu i sztucznej inteligencji.

Badanie DIETFITS i zmienność indywidualna

Badanie Diet Intervention Examining the Factors Interacting with Treatment Success (DIETFITS), opublikowane w JAMA (2018) przez Gardnera i in. na Uniwersytecie Stanforda, zrandomizowało 609 dorosłych z nadwagą do diety niskotłuszczowej lub niskowęglowodanowej na 12 miesięcy. Żaden wzór genotypowy ani wydzielanie insuliny nie przewidywały, która dieta będzie lepsza dla danej osoby. Jednak w obu grupach dietetycznych stopień utraty wagi był znacząco związany z samodzielnie zgłaszaną zgodnością dietetyczną oraz umiejętnością dokładnego oszacowania wielkości porcji.

To przełomowe badanie potwierdziło, że specyficzny skład makroskładników diety ma mniejsze znaczenie niż przestrzeganie zasad, a narzędzia umożliwiające dokładniejsze śledzenie żywności mogą znacząco poprawić wyniki niezależnie od podejścia dietetycznego.

Badania PREDICT

Badanie Personalized Responses to Dietary Composition Trial (PREDICT), prowadzone przez Tima Spectora na King's College London i opublikowane w Nature Medicine (2020), wykazało niezwykłą zmienność indywidualną w odpowiedziach glikemicznych i lipidowych na identyczne posiłki. Badanie PREDICT-2, które zrekrutowało ponad 1 000 uczestników, wykazało, że indywidualne reakcje metaboliczne na żywność różniły się nawet dziesięciokrotnie, nawet wśród identycznych bliźniaków.

Te odkrycia sugerują, że choć liczenie kalorii stanowi użyteczną ramę, metaboliczny wpływ danej żywności znacznie różni się między osobami. To przyspieszyło zainteresowanie narzędziami śledzącymi zasilanymi AI, które mogą uczyć się indywidualnych wzorców metabolicznych w czasie, przechodząc od prostej arytmetyki kalorycznej do spersonalizowanych wskazówek żywieniowych.

Badania nad śledzeniem z wykorzystaniem AI

Najbardziej aktualna faza badań nad liczeniem kalorii zaczęła oceniać narzędzia do śledzenia żywności zasilane sztuczną inteligencją. Randomizowane kontrolowane badanie opublikowane w Nutrients (2023) przez Cartera i in. porównało tradycyjne ręczne rejestrowanie żywności z rejestrowaniem opartym na zdjęciach wspomaganym przez AI i wykazało, że uczestnicy korzystający z śledzenia wspomaganego AI rejestrowali posiłki o 40% częściej i zgłaszali znacznie mniejsze obciążenie. Po 12 tygodniach grupa korzystająca z AI straciła średnio 3,2 kg w porównaniu do 1,8 kg w grupie ręcznie rejestrującej, głównie dzięki wyższym wskaźnikom przestrzegania zasad.

Kolejne badanie opublikowane w International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity (2024) przez Thompsona i in. wykazało, że rozpoznawanie obrazów żywności w oparciu o AI osiągnęło dokładność oszacowania kalorii w granicach 15% w porównaniu do ważonych zapisów żywności, co jest porównywalne lub przewyższa dokładność ręcznego rejestrowania przez wykwalifikowanych dietetyków.

Te odkrycia są zgodne z tym, co narzędzia takie jak Nutrola mają na celu dostarczyć: zmniejszenie trudności związanych z rejestrowaniem żywności poprzez rozpoznawanie obrazów zasilane AI i przetwarzanie języka naturalnego, co odpowiada na problem przestrzegania zasad, który przez dziesięciolecia był identyfikowany jako główna przeszkoda w skutecznym liczeniu kalorii.

Metaanalizy: Waga dowodów

Kilka głównych metaanaliz próbowało zsyntetyzować rozległą bazę badań nad liczeniem kalorii.

Samdal i in. (2017) - Skuteczne techniki zmiany zachowań

Metaanaliza opublikowana w International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity przez Samdala i in. zbadała 48 randomizowanych badań kontrolnych dotyczących interwencji dietetycznych i wykazała, że samodzielne monitorowanie spożycia żywności było najskuteczniejszą techniką zmiany zachowań w kontekście utraty wagi, wiążącą się z dodatkowymi 3,3 kg utraty wagi w porównaniu do warunków kontrolnych.

Burke i in. (2011) - Samodzielne monitorowanie w utracie wagi

Wcześniejsza metaanaliza autorstwa Burke'a, Wanga i Sevicka opublikowana w Journal of the American Dietetic Association przeglądała 22 badania i stwierdziła "znaczącą i spójną" pozytywną relację między samodzielnym monitorowaniem spożycia żywności a wynikami utraty wagi. Autorzy zauważyli, że związek ten utrzymywał się w różnych populacjach, typach interwencji i czasach trwania badań.

Hartmann-Boyce i in. (2014) - Przegląd Cochrane'a

Systematyczny przegląd Cochrane'a autorstwa Hartmann-Boyce i in. zbadał interwencje behawioralne w zarządzaniu wagą i stwierdził, że programy uwzględniające samodzielne monitorowanie diety przynosiły znacząco większą utratę wagi niż programy bez komponentów samodzielnego monitorowania. Przegląd, który obejmował 37 randomizowanych badań kontrolnych z łączną liczbą ponad 16 000 uczestników, ocenił ogólną jakość dowodów jako umiarkowaną do wysokiej.

Powszechne krytyki i co mówią dowody

"Kalorie wchodzące, kalorie wychodzące są zbyt uproszczone"

Krytycy argumentują, że model CICO upraszcza metabolizm. Choć prawdą jest, że hormonalne, mikrobiomowe i termiczne efekty wprowadzają zmienność w metabolizowaniu kalorii, badania metaboliczne na dużą skalę opublikowane w American Journal of Clinical Nutrition konsekwentnie potwierdziły, że równanie równowagi energetycznej obowiązuje, gdy jest dokładnie mierzone. Problem nie leży w modelu, lecz w dokładności pomiaru w warunkach życia codziennego.

"Liczenie kalorii powoduje obsesyjne zachowania"

Niektórzy specjaliści ds. zdrowia psychicznego wyrazili obawy, że liczenie kalorii promuje zaburzenia odżywiania. Dowody w tej kwestii są złożone i szeroko omawiane w literaturze klinicznej. Badania opublikowane w Eating Behaviors (2019) przez Simpsona i Mazzeo wykazały, że choć śledzenie kalorii może być problematyczne dla osób z historią lub predyspozycją do zaburzeń odżywiania, nie wydaje się powodować zaburzeń odżywiania w ogólnej populacji. Strukturalne samodzielne monitorowanie może w rzeczywistości zmniejszyć lęk związany z jedzeniem, dostarczając obiektywnych danych zamiast polegać na subiektywnej percepcji.

"Kalorie na etykietach są niedokładne"

Badania opublikowane w Obesity (2010) przez Urbana i in. wykazały, że kalorie na menu restauracyjnym i w produktach pakowanych mogą odbiegać od rzeczywistych wartości o 10-20%. Choć wprowadza to szum do śledzenia kalorii, konsekwentny kierunek niedoszacowania (restauracje mają tendencję do zaniżania kalorii) oznacza, że nawet niedoskonałe śledzenie dostarcza użytecznych informacji kierunkowych.

Praktyczne implikacje: Co sugerują 50-letnie dane

Zgromadzone dowody prowadzą do kilku praktycznych wniosków:

Liczenie kalorii działa w zarządzaniu wagą. Dowody z badań metabolicznych, randomizowanych badań kontrolnych i dużych badań obserwacyjnych konsekwentnie wspierają tę tezę. Efekty są klinicznie znaczące, a samodzielne monitorowanie wiąże się z dodatkową utratą wagi wynoszącą około 3-6 kg w porównaniu do warunków kontrolnych w badaniach trwających 3-12 miesięcy.

Przestrzeganie zasad jest główną przeszkodą. Najbardziej spójnym odkryciem w ciągu pięciu dekad badań jest to, że liczenie kalorii działa, gdy ludzie robią to konsekwentnie, a większość osób przestaje w ciągu kilku miesięcy. Każda interwencja, która poprawia przestrzeganie zasad śledzenia, niezależnie od tego, czy poprzez zmniejszenie obciążenia, wsparcie AI, czy wsparcie społeczne, prawdopodobnie poprawi wyniki.

Dokładność ma znaczenie, ale perfekcja nie jest konieczna. Badania sugerują, że oszacowania kalorii w granicach 10-20% rzeczywistego spożycia są wystarczające, aby osiągnąć znaczące wyniki w zarządzaniu wagą. Dążenie do doskonałej dokładności może paradoksalnie zmniejszyć przestrzeganie zasad, zwiększając obciążenie.

Okresowa kalibracja jest niezbędna. Adaptacja metaboliczna oznacza, że cele kaloryczne muszą być dostosowywane w czasie. Statyczne cele stają się coraz mniej dokładne w miarę zmiany składu ciała. Nowoczesne narzędzia śledzące, w tym Nutrola, mogą pomóc w dynamicznym dostosowywaniu zaleceń na podstawie śledzonego postępu i adaptacyjnych algorytmów.

Technologia ma potencjał do rozwiązania problemu przestrzegania zasad. Najnowsze dowody sugerują, że narzędzia do śledzenia zasilane AI znacząco poprawiają częstotliwość i czas trwania rejestrowania, rozwiązując problem, który przez dekady ograniczał skuteczność liczenia kalorii.

Przyszłość badań nad liczeniem kalorii

Następnym krokiem w badaniach nad liczeniem kalorii leży na styku sztucznej inteligencji, ciągłego monitorowania i spersonalizowanego żywienia. Trwające badania w instytucjach takich jak Weizmann Institute of Science, Stanford University i King's College London oceniają, czy narzędzia do śledzenia zasilane AI, które uwzględniają indywidualne dane metaboliczne, mogą przewyższyć tradycyjne podejścia do liczenia kalorii.

Wstępne dane z tych badań, przedstawione na corocznym spotkaniu American Society for Nutrition w 2025 roku, sugerują, że spersonalizowane, wspomagane AI śledzenie kalorii może poprawić wyniki utraty wagi o 25-40% w porównaniu do standardowego liczenia kalorii. Wyniki te, oczekujące na publikację w recenzowanych czasopismach, są zgodne z szerszą trajektorią dowodów: liczenie kalorii działa, a zmniejszenie barier do dokładnego i konsekwentnego śledzenia zwiększa jego skuteczność.

Dla każdego, kto porusza się wśród tych dowodów, praktyczna konkluzja jest jasna. Śledzenie spożycia kalorii to jedna z najlepiej udokumentowanych strategii zarządzania wagą w literaturze naukowej dotyczącej żywienia. Pytanie nie brzmi, czy śledzić, ale jak uczynić to śledzenie zrównoważonym. Narzędzia takie jak Nutrola, które wykorzystują AI do minimalizacji obciążenia rejestrowania przy jednoczesnym zachowaniu dokładności, reprezentują ewolucję opartą na dowodach praktyki, którą pięć dekad badań potwierdziło.

FAQ

Czy liczenie kalorii jest naukowo udowodnione jako pomocne w utracie wagi?

Tak. Wiele metaanaliz, w tym systematyczny przegląd Cochrane'a obejmujący ponad 16 000 uczestników w 37 randomizowanych badaniach kontrolnych, wykazało, że samodzielne monitorowanie diety, w tym liczenie kalorii, wiąże się z znacząco większą utratą wagi w porównaniu do interwencji bez komponentu samodzielnego monitorowania. Efekt ten jest spójny w różnych populacjach i projektach badawczych.

Jak dokładne musi być liczenie kalorii, aby było skuteczne?

Badania sugerują, że oszacowania kalorii w granicach 10-20% rzeczywistego spożycia są wystarczające, aby uzyskać znaczące wyniki w zarządzaniu wagą. Badanie opublikowane w Obesity (2010) wykazało, że nawet etykiety żywności odbiegają od rzeczywistej zawartości kalorii o 10-20%, a mimo to badania na dużą skalę konsekwentnie pokazują, że śledzenie, nawet z tym marginesem błędu, przewiduje skuteczne zarządzanie wagą.

Dlaczego większość ludzi przestaje liczyć kalorie?

Metaanaliza opublikowana w Journal of Medical Internet Research (2019) wykazała, że mediana wskaźnika przestrzegania zasad dla cyfrowego śledzenia żywności po sześciu miesiącach wynosiła zaledwie 34%. Główne powody to obciążenie czasowe związane z ręcznym rejestrowaniem, trudności w oszacowaniu wielkości porcji oraz złożoność śledzenia posiłków przygotowywanych w domu. Narzędzia zasilane AI, takie jak Nutrola, są specjalnie zaprojektowane, aby rozwiązać te problemy, automatyzując rozpoznawanie żywności i oszacowanie porcji.

Czy organizm adaptuje się do deficytu kalorii, co czyni liczenie bezsensownym w dłuższej perspektywie?

Adaptacja metaboliczna jest realna, ale nie czyni liczenia kalorii bezsensownym. Badania Leibela i in. opublikowane w American Journal of Clinical Nutrition (1995) wykazały, że 10% utrata wagi redukuje całkowite wydatki energetyczne o około 15% ponad to, co można by przewidzieć na podstawie utraty tkanki. Oznacza to, że cele kaloryczne muszą być okresowo dostosowywane, a nie porzucane. Konsekwentne śledzenie pomaga w identyfikacji momentu, gdy występuje plateau, co umożliwia terminową kalibrację.

Jaka jest różnica między liczeniem kalorii w aplikacji a zapisywaniem w dzienniku żywności?

Podstawowy mechanizm, jakim jest samodzielne monitorowanie, jest ten sam. Jednak narzędzia cyfrowe wykazują, że poprawiają przestrzeganie zasad. Randomizowane kontrolowane badanie opublikowane w Obesity (2013) wykazało, że uczestnicy korzystający z narzędzi do śledzenia cyfrowego rejestrowali posiłki bardziej konsekwentnie i tracili więcej wagi niż ci, którzy korzystali z papierowych dzienników. Narzędzia wspomagane AI dodatkowo zmniejszają czas rejestrowania i poprawiają dokładność, rozwiązując dwa główne problemy związane z długotrwałym śledzeniem, które zostały zidentyfikowane w literaturze badawczej.

Czy liczenie kalorii może działać dla każdego, czy genetyka odgrywa rolę?

Badanie DIETFITS opublikowane w JAMA (2018) wykazało, że ani wzór genotypowy, ani wydzielanie insuliny nie przewidywały, które podejście dietetyczne będzie najlepsze dla poszczególnych osób. Jednak stopień utraty wagi był konsekwentnie związany z przestrzeganiem diety i dokładnym śledzeniem żywności we wszystkich podgrupach. Choć indywidualne reakcje metaboliczne na żywność różnią się, fundamentalna zasada, że utrata wagi wymaga utrzymania deficytu kalorycznego, została potwierdzona w różnych populacjach w kontrolowanych badaniach.