Das Trinken von 3 Gläsern Milch pro Tag verdoppelt das Sterberisiko einer Frau?

Kann das Trinken von zu viel Milch Ihre Knochen brüchiger machen?

Die mit über 60.000 Frauen (39–74 Jahre) und 45.000 Männern (45–79 Jahre) durchgeführte Studie ergab, dass zu viel Milch – drei oder mehr Gläser pro Tag – nicht nur mit der Sterblichkeit, sondern auch mit einem erhöhten Frakturrisiko verbunden ist Hüftfraktur. Forscher fanden diesen überraschenden Zusammenhang, nachdem sie die Männer und Frauen in dieser Studie 22 bzw. 13 Jahre lang beobachtet hatten. In dieser Zeit füllten die Studienteilnehmer Fragebögen zu ihren Milchtrinkgewohnheiten aus.

Nach Anpassung an andere Variablen fanden sie heraus, dass Frauen, die angaben, jeden Tag drei oder mehr Gläser Milch zu trinken, ihr Sterberisiko im Vergleich zu Frauen, die weniger als ein Glas pro Tag tranken, fast verdoppelten. Männer waren nicht so betroffen wie Frauen, aber diejenigen, die jeden Tag drei oder mehr Gläser Milch tranken, zeigten immer noch einen signifikanten Anstieg der Sterblichkeit.

Das scheint einfach zu unglaublich, um es zu glauben. Verdopplung des Todesrisikos!

Ist dieser Studie zu trauen? Gibt es widersprüchliche Studien? Unter der Annahme, dass die Ergebnisse korrekt sind, ist dieser Effekt auf die Hormone in moderner Milch, die zusätzlichen Kalorien, übermäßiges Kalzium oder etwas anderes zurückzuführen?


Update: Ich habe diesen anscheinend widersprüchlichen Artikel unter den 200 gefunden, die das Original zitieren:

Schließlich war der Konsum von Milch und Milchprodukten nicht mit der Gesamtmortalität verbunden.

Hier wäre sicherlich mehr Klarheit wünschenswert.

Hat diese Studie Fettleibigkeit kontrolliert? (Übergewichtige Menschen konsumieren wahrscheinlich eher viele Lebensmittel, einschließlich Milch)

Haben wir nicht alle eine 100% Chance zu sterben?
Haben Sie eine Ahnung, ob eine signifikante Anzahl der Menschen in diesem Alter, die so viel Milch trinken, dies als Reaktion auf die Feststellung tun, dass sie Probleme mit der Knochendichte haben? Also Korrelation statt Ursache?
@RedSonja - Ja, und diese Leute hatten sogar eine 200%ige Todeswahrscheinlichkeit!
@MaxB tut es, wie meine Antwort erklärt, unter "Adressiert die Studie potenzielle Confounder"
In der Studie können Sie sehen, was im multivariaten Modell im zweiten Absatz im Unterabschnitt statistische Analyse unter Methoden enthalten war

Antworten (2)

Verdoppelt das Trinken von mehr als 3 Gläsern Milch pro Tag das Todesrisiko?

Die Studie war nicht darauf ausgelegt, diese Frage zu beantworten

Die Behauptung in Ihrem Fragentitel und in der Überschrift des von Ihnen verlinkten Cleveland Clinic-Blogs ("Kann zu viel Milch Ihre Knochen spröder machen?") Bezieht sich beide auf Kausalität. Bei der Studie, um die es in Ihrer Frage und in diesem Blogbeitrag geht, handelt es sich um eine Kohortenstudie, eine prospektive Beobachtungsstudie, die sich mit Ausgangsmerkmalen oder Risikofaktoren befasst und deren Zusammenhang mit einem Ergebnis untersucht. In einem traditionellen Modell (siehe Hulley's Designing Clinical Research ) identifizieren Kohortenstudien potenzielle Risikofaktoren. Die Auswirkungen der Veränderung potenzieller Risikofaktoren werden dann in einem anderen Studientyp untersucht, eine Interventionsstudie, die auf kausale Inferenz ausgelegt ist. Während eine Kohortenstudie eine Vielzahl von Strategien anwenden kann, um die kausale Inferenz zu verbessern (siehe Kapitel 9 in Hulley), besteht immer die Gefahr einer Verwechslung durch Variablen, die nicht gemessen werden. Es gibt ein paar spezifische Probleme mit der Studie, aber das Studiendesign selbst ist das Hauptproblem mit der in Ihrer Frage angegebenen kausalen Behauptung. Obwohl die Autoren der Studie für eine Änderung der Empfehlungen plädieren (was sie nicht sollten), heißt es in dem von Ihnen verlinkten Blog-Beitrag:

Obwohl die Studie interessante Fragen aufwirft, gibt es nicht genügend Beweise, um eine Beschränkung von Milch zu rechtfertigen

Behandelt die Studie potenzielle Confounder?

Eine Störvariable ist eine Variable, die sowohl mit einer kausalen Variablen als auch mit einer Ergebnisvariablen assoziiert ist, sich aber nicht auf dem kausalen Pfad befindet. Ein klassisches Beispiel ist der Zusammenhang zwischen Kaffeetrinken und der Entstehung von Bauchspeicheldrüsenkrebs. Das Trinken von Kaffee wird mit der Entwicklung von Bauchspeicheldrüsenkrebs in Verbindung gebracht, aber das liegt nur daran, dass Menschen, die rauchen, eher Kaffee trinken als Menschen, die nicht rauchen. Unabhängig davon, ob ein Raucher Kaffee trinkt oder nicht, entwickelt er eher Bauchspeicheldrüsenkrebs als ein Nichtraucher.

Die Studie adressiert einige Confounder, kann aber nicht auf das Problem möglicher Confounder verzichten. Sie haben nebenbei gefragt, ob die Studie Fettleibigkeit kontrolliert. Dies geschah, indem der BMI in das multivariate Modell aufgenommen wurde, das Sie im Unterabschnitt Statistische Analyse unter Methoden sehen können. Im Allgemeinen waren die in der statistischen Analyse verwendeten Methoden angemessen und können die Bedenken hinsichtlich einer Verwechslung durch die Kovariaten im multivariaten Modell verringern (siehe zweiter Absatz), aber das Problem bleibt bestehen: Sie können keine Verfälschungen berücksichtigen, die nicht im Modell enthalten sind. Das geht nur durch zufällige Zuweisung eines potentiellen Risikofaktors, was ein ganz anderes Forschungsdesign ist.

Andere Studien zeigen den gegenteiligen Zusammenhang

Gibt es widersprüchliche Studien?

Ja. Zusätzlich zu der in @Laurels Antwort erwähnten Metaanalyse und dem Artikel, den Sie in der Bearbeitung Ihrer Frage verlinkt haben , wurde die größte und umfassendste Beobachtungsstudie über die Auswirkungen des Konsums von Tagebüchern auf die Sterblichkeit erst vor wenigen Tagen online im Lancet veröffentlicht , zeigt den gegenteiligen Effekt. Ich möchte anmerken, dass jede dieser Studien das gleiche Problem hat wie die Studie, die das Gegenteil behauptet. Sie sollen Ihnen nicht sagen, was passiert, wenn Sie Ihre Milchtrinkgewohnheiten ändern, oder, was für die medizinische Gemeinschaft relevanter ist, was passieren wird, wenn ein Arzt oder eine öffentliche Gesundheitsbehörde Ihnen vorschlägt, Ihre Milchtrinkgewohnheiten zu ändern.

+1 für den Hinweis auf die Bedeutung des Studiendesigns. Ich würde argumentieren, dass nicht nur unbekannte/unerklärte Confounder ein Problem sind, sondern es gibt auch ein Henne-Ei-Problem: Korrelation impliziert keine Kausalität, und wenn es eine Kausalität gibt, müssen wir immer noch über ihre Richtung nachdenken. Tatsächlich heißt es in der Studie: „Theoretisch könnten die Befunde zu Frakturen durch ein Phänomen der umgekehrten Kausalität erklärt werden, bei dem Menschen mit einer höheren Prädisposition für Osteoporose ihre Milchaufnahme absichtlich erhöht haben könnten.“ + geben Sie einige Punkte gegen diese umgekehrte Kausalität (IMHO einige mehr, andere weniger überzeugend).
@anonymisiert danke! Obwohl es schwierig ist, das Phänomen der umgekehrten Kausalität für den Zusammenhang, den sie zwischen Tod und Milchkonsum gefunden haben, in Betracht zu ziehen, gibt es sicherlich eine Möglichkeit für Frakturen, wie Sie sagen :) Sie haben dies teilweise mit einer Sensitivitätsanalyse angegangen, wenn ich mich erinnere, und eine Perspektive Kohorte macht es einfacher, mit umgekehrter Kausalität umzugehen als eine Querschnittsstudie (Sie können die zeitliche Beziehung zwischen Exposition und Ereignis identifizieren), aber es ist immer noch etwas zu bedenken, wenn Sie einen Zusammenhang interpretieren.
Mir fällt es nicht schwer, plausible Geschichten für die umgekehrte Verursachung der Sterblichkeit zu finden: Alles, was wir brauchen, ist eine Bevölkerung mit höherer Sterblichkeit, die glaubt, dass es gesund ist, Milch zu trinken, und entsprechend handelt. ZB für CVD-Todesfälle, die Bluthochdruck haben und auf Kaffee verzichten und ihn durch Milch ersetzen. Der Konsum von fermentierter (mit geringerem Risiko) vs. nicht fermentierter Milch kann auch mit dem sozioökonomischen Status korrelieren (stellen Sie sich vor, 70-jährige Frauen, die Kefir trinken, vs. 70-jährige Frauen, die Milch trinken). Ahh, viel zu einfach, um plausible Geschichten zu erfinden...
@anonymisiert, das sind hervorragende Beispiele für mögliche Verwechslungen, aber keine umgekehrte Kausalität für die Sterblichkeit. Um eine umgekehrte Kausalität für die Sterblichkeit zu haben, müsste der Tod mehr Milchkonsum verursachen. Da tote Menschen keine Milch trinken können, können Sie keine umgekehrte Kausalität haben :) Aber ja, Sie müssen Assoziationen mit Bedingungen berücksichtigen, die Mortalität verursachen (Confounder).
Vielen Dank. Da sie Fettleibigkeit kontrolliert haben, scheint es mir wahrscheinlich, dass es einen kausalen Zusammenhang geben muss (auch wenn sie es streng genommen nicht bewiesen haben). Die Verdoppelung der Sterblichkeitsrate (später im Leben) scheint ein zu großer Unterschied zu sein, um ihn abzuschreiben als statistischer Fehler ("Arme Leute trinken Milch" etc.)
@MaxB das ist eine Fehlinterpretation des Problems. Es ist kein statistischer Fehler, es ist eine Beziehung, die die Studie einfach nicht messen kann. Wenn das nicht überzeugend ist, bedenken Sie, dass die anderen Studien den gegenteiligen Zusammenhang zeigen (das Trinken von Milch ist mit einem geringeren Sterberisiko verbunden).
Hatten die anderen Studien so viele Daten (60.000 Frauen) oder erstreckten sie sich über so viel Zeit? Vielleicht gibt es eine gemeinsame Ursache, die dazu führte, dass Menschen früher starben und Milch tranken (unbekannter Gehirnparasit oder so), aber es scheint einfach nicht so plausibel zu sein, als ob etwas in der Milch tatsächlich schlecht für ältere Erwachsene ist.
DeNovo, Sie haben natürlich recht. Zu spät gestern Abend für eine klare Argumentation. @MaxB: Sie haben nicht nur auf Fettleibigkeit kontrolliert, sondern schreiben auch, dass sie keine BMI-Unterschiede zwischen den Milchtrinkergruppen beobachtet haben - obwohl die Milchtrinker eine höhere Energieaufnahme hatten.
@MaxB Die Lanzettenstudie (unter Verwendung der PURE-Kohorte) ist größer und hat eine verallgemeinerbarere Population. Dieser Bericht aus dieser Kohorte (er läuft noch) enthält Daten aus 15 Jahren. Also mehr Teilnehmer, aber nicht ganz so viel Zeit. Sie können darin graben, wenn Sie möchten. Es ist in meiner Antwort.
@MaxB In Bezug auf die Plausibilität großer Beobachtungsstudien, die eine Assoziation finden, die tatsächlich ein Confounder (und keine kausale Beziehung) ist, gibt es viele Beispiele für dieses Phänomen. Suchen Sie in der Frauengesundheitsinitiative nach einer berühmten.
Ablehnung aufgrund neuer Beweise.

Die Studie, auf die sich dieser Artikel bezieht, ist Milchaufnahme und das Risiko von Mortalität und Frakturen bei Frauen und Männern: Kohortenstudien , die Folgendes ergab:

Ein höherer Milchkonsum bei Frauen und Männern geht nicht mit einem geringeren Frakturrisiko einher, sondern kann mit einer höheren Sterblichkeitsrate einhergehen. Folglich besteht möglicherweise ein Zusammenhang zwischen dem Laktose- und Galaktosegehalt von Milch und dem Risiko, wie in unserer Hypothese vorgeschlagen, obwohl die Kausalität mithilfe experimenteller Studiendesigns getestet werden muss. Unsere Ergebnisse können die Gültigkeit von Empfehlungen in Frage stellen, große Mengen an Milch zu konsumieren, um Fragilitätsfrakturen vorzubeugen. Die Ergebnisse sollten jedoch angesichts des Beobachtungsdesigns unserer Studie mit Vorsicht interpretiert werden. Die Ergebnisse verdienen eine unabhängige Replikation, bevor sie für Ernährungsempfehlungen verwendet werden können.

Insbesondere bezieht sich „fast verdoppelt“ auf:

Bei Frauen betrug die adjustierte Mortalitäts-Hazard-Ratio für drei oder mehr Gläser Milch pro Tag im Vergleich zu weniger als einem Glas pro Tag 1,93 (95 % Konfidenzintervall 1,80 bis 2,06)

Das heißt, der Anteil der Frauen, die das Äquivalent von 600 ml Milch pro Tag konsumierten, die während der gesamten 22-jährigen Studie starben, war 80-106 % höher als der Anteil der Frauen, die sehr wenig Milchprodukte pro Tag konsumierten.

Insgesamt 15.541 Frauen (von 61.433 Frauen zu Beginn der Studie – rund 25 %) starben während der Studie – etwa die Hälfte an Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Der potenzielle Mechanismus, der von dem Papier angegeben wird, das dies verursachen könnte, ist D-Galactose.


Diese Studie wird in einem anderen Artikel erwähnt ( Höhere Milchaufnahme erhöht das Frakturrisiko: Verwirrung oder wahre Assoziation? ), in der es heißt:

Diese Studie hat mehrere Fragen aufgeworfen. Die höchsten relativen Risiken bestanden bei Frauen mit hohem Milchkonsum (9 % der Bevölkerung). Diese Frauen, die zu Beginn der Studie > 50 Jahre alt waren, wurden 20 Jahre lang beobachtet. Im Alter von 70 Jahren sterben Menschen wahrscheinlich aus mehreren Gründen und nicht aufgrund des Milchkonsums an sich. Diese Frauen hatten ein erhöhtes Risiko für Komorbiditäten, neigten zu altersbedingten Ernährungsumstellungen, zum Verlust des Ehepartners und zu Veränderungen in der Lebenssituation. Darüber hinaus fehlte der Vitamin-D-Status zu Studienbeginn, und der Komorbiditätsindex von Charlson berücksichtigt Diabetes, Bluthochdruck oder Hypercholesterinämie nicht separat. Die Assoziationen mit hohem Risiko wurden schwächer, wenn nur die Milchaufnahme zu Studienbeginn (im Vergleich zu zwei wiederholten Messungen) mit dem Sterblichkeitsrisiko assoziiert war. Der FFQ hatte begrenzte Nahrungsmittel und wurde nicht für Milch validiert.

Dieser Absatz wird fortgesetzt und verweist auf die Metastudie Milch und Milchkonsum und Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Gesamtsterblichkeit: Dosis-Wirkungs-Metaanalyse prospektiver Kohortenstudien :

Die Schlussfolgerung widerspricht einer kürzlich durchgeführten Metaanalyse von 29 prospektiven Kohortenstudien zu Milch und Sterblichkeit, die keinen Zusammenhang fand.

Es wäre hilfreich zu erklären, was „adjustierte Mortalitäts-Hazard-Ratio“ bedeutet. Ist eine Erhöhung um 95 % ein Grund zur Sorge?
@Oddthinking "Hazard Ratio (dh das Verhältnis der Gefahren) = Gefahr in der Interventionsgruppe ÷ Gefahr in der Kontrollgruppe" ( src ). „Angepasst“ bedeutet, dass sie um Variablen wie „Alter, Body-Mass-Index, Energieaufnahme, Bildung“ bereinigt wurden.
@MaxB Ich bin mir nicht sicher, was du hier fragst. Die Theorie der Autoren des ersten Artikels über Galaktose basiert auf Tierversuchen. Die Studie, die sie durchgeführt haben, um die „fast 2x“-Zahl zu erhalten, war eine Beobachtungsstudie und kann nicht zur Bestimmung der Kausalität verwendet werden, außerdem weist sie alle erwähnten Probleme auf.
Es ist normalerweise ein Zeichen dafür, dass jemand übertreiben möchte, wenn er das absolute Risiko und die Änderung des absoluten Risikos nicht angibt. Die doppelte Wahrscheinlichkeit zu sterben, wenn die Wahrscheinlichkeit zu sterben nicht so hoch ist, wenn die Wahrscheinlichkeit zu sterben 1 zu einer Million beträgt. Was sind die absoluten Risiken?
@matt_black: Ich habe einige kontextbezogene Zahlen für das absolute Risiko bearbeitet – etwa 25 % über die mehr als 20-jährige Laufzeit der Studie. Ich gestehe: höher als ich erwartet hatte.
@Oddthinking & Laurel: Bitte sehen Sie sich das Update im Q an.
Obwohl ich zustimme, dass die schwedische Kohortenstudie eine Reihe von Problemen aufweist, sollte wahrscheinlich erwähnt werden, dass der Leitartikel, der sie widerlegt, von Wissenschaftlern verfasst wurde, die von der Milchindustrie finanziert werden (siehe die Offenlegungen im Link in dieser Antwort).
@Oddthinking Gemäß der Rohsterblichkeitstabelle im Datenanhang sah die absolute Mortalität in den Konsumgruppen so aus (ausgedrückt als Todesfälle/1000 Personenjahre): <1 Glas (11,9); 1-2 Gläser (12,2); 2-3 Gläser (13,5); 3 oder mehr Gläser (15,3), was wahrscheinlich eine bessere Möglichkeit ist, die Ergebnisse auszudrücken und weniger beängstigend ist. Sieht immer noch groß aus (und stimmt mit Ihren Änderungen überein), aber diese Ergebnisse werden ohnehin von anderen Studien widerlegt.