カリウムを多く摂れば体重も減るのか。日本人の食事と尿を調べた研究、食品から摂取を増やした無作為化試験、血圧のメタ分析を照らす。尿中排泄量と血中濃度の違い、体格によって異なる死亡リスクとの関連、腎臓の治療中に自己判断で増減しない理由まで、減量と健康指標を分けて考える。
カリウムの多い食事を選んだら、体重計にも変化が出るのだろうか。野菜や果物を増やす話を聞くと、栄養の話と減量の話が重なりやすい。しかし、食品からカリウムを増やした高血圧患者の無作為化試験では、体重の変化は認められなかった。[8]
一方、日本人の食事調査では、体重当たりの尿中カリウム排泄量が多い群ほど、野菜や果物、魚、乳製品を多く食べていた。尿の数値には食卓の特徴が表れていたのである。ただし、これはカリウムを増やして痩せた人を追う試験とは異なる。[17]
減量中に役立つのは、栄養素に体重を下げる役目をまとめて任せることより、何が変化した研究なのかを見分ける視点だ。血圧、食事、体重を別々に評価すれば、体重が動かなかった結果にも読む価値が残る。[8][19]
尿のカリウムは、野菜の量を直接数えていない
食事を調べる方法には、何を食べたかを尋ねる方法と、尿に出た成分を測る方法がある。Huangらは閉経後女性を対象とする研究のデータで、食事の自己申告と24時間の尿を照合した。尿の回収値を普段の摂取量の指標とみなす測定モデルの仮定の下では、自己申告はカリウムを8〜15%多く見積もり、ナトリウムとカリウムの比を約20%低く見積もっていた。[9]
ここでいうナトリウムとカリウムの比は、両者の摂取量の釣り合いを見る数値である。補正のための式は年齢や人種だけでなく、BMIにも強く依存した。BMIは身長と体重に基づく体格の指標だ。体格の違いと栄養摂取の関係を読むときには、食べた量の申告のずれも重なり得る。食事記録に数字があることと、その数字が実際の摂取を正確に表すことは区別したい。[9]
たとえば「昨日は野菜をよく食べた」という記憶は、食事の入口にはなる。ただ、それを使って自分のカリウム摂取量を確定するのは難しい。この研究は自己申告を捨てるための研究ではなく、尿の測定を使って誤差を補正する研究である。体重との関連を検討する際にも、何をもとに摂取量を推定したかが結果の読み方に関わる。[9]
尿を使う研究でも測り方はそろわない。Kienekerらは、研究開始時と追跡途中にそれぞれ2回の24時間尿を採った。一方、腎臓病の発症を追ったKimらは、随時尿のカリウムとクレアチニンの比を主な指標にしている。クレアチニンは、この研究で尿中カリウムを比として評価するために用いられた成分だ。同じ「尿中カリウム」でも、丸1日分の排泄量と、ある時点の尿の成分比を同じ値として並べられない。[6][13]
検査用紙を読む場面でも、まず検体と単位を確かめたい。尿にどれだけ出たかを用いて摂取を推定する研究と、血液中の濃度を調べる研究は、別の問いを扱う。透析患者の研究では、食品からのカリウム摂取と血清カリウム濃度の両方が評価されていた。摂取量の数字を、そのまま血液検査の目標値に読み替えることはできない。[5]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
日本人の食卓では、魚や乳製品も供給源だった
Okudaらは日本人男性574人、女性571人の食事の聞き取りと24時間尿を使い、どの食品からカリウムを摂っていたかを調べた。平均摂取量は1日2,791mgで、そのうち野菜と果物が1,262mg、魚が333mg、コーヒーと茶が206mg、牛乳と乳製品が200mgだった。野菜と果物だけで食事全体を代表させると、ほかの供給源を落としてしまう。[17]
この研究は尿中排泄量を体重で割った指標で参加者を分けている。その指標が高い群は、野菜と果物、魚、乳製品を多く食べ、米と麺は少なかった。著者らは、野菜と果物、魚、牛乳を増やす助言が、日本でカリウム摂取を増やすうえで役立つ可能性を述べている。食品の選び方との関連を見た調査であり、それぞれの食品を増やす減量試験ではなかった。[17]
体重で割っている点にも意味がある。分母に体重を使った指標の高低から、食事を変えて体重が減った順序までは分からない。食卓に魚がある、牛乳を飲んでいる、という特徴を拾うことと、カリウムそのものの痩せる作用を取り出すことには距離がある。この調査を食事の点検に使うなら、体重の結果より先に、どの食品群を食べていたかへ目を向けたい。[17]
野菜や果物と減量の関係は「野菜と果物のダイエット 足すだけでは動かない体重と、食卓の置き換えの科学」の記事に譲る。ここでは尿に表れたカリウムと食事の構成に焦点を当てる。
食品から増やした試験では、体重は変わらなかった
Sianiらは、血圧が良好に管理されている本態性高血圧の患者54人を、自然の食品からカリウムを増やす助言を受ける群と、普段の食事を続ける群に無作為に分けた。追跡期間は1年で、47人が完了した。食事の介入と薬の調整が組み合わさった医療機関の試験である。[8]
摂取量の変化は、毎月の3日間の食事記録と24時間尿で確かめられた。介入群ではカリウム摂取が増え、対照群では変化せず、群間の違いは有意だった。食事への助言を一度出して終えるのでなく、食べた内容と尿の測定を追跡中に繰り返した設計である。食品による介入が実行されたかを確かめながら、血圧と服薬の経過を追っていた。[8]
薬は血圧が試験で定めた条件を満たす場合に、あらかじめ決めた手順で段階的に減らされた。終了時の平均服薬量は開始時に対して介入群24%、対照群60%だった。95%信頼区間はそれぞれ15〜32%、44〜76%である。カリウム摂取は介入群で増えたが、尿中ナトリウム排泄と体重には変化がなかった。食品を変える利点が認められた指標と、動かなかった指標が同じ試験に並ぶ。[8]
開始時の半分未満の薬で血圧を管理できた人の割合は、介入群81%、対照群29%だった。95%信頼区間はそれぞれ66〜96%、10〜48%で、この差も有意である。介入群では終了時に報告された症状の数も対照群より少なかった。平均の服薬量という結果に加えて、薬を半分未満にできた人の割合と症状の報告も評価されていた。[8]
この結果から読者が持ち帰れるのは、食事を評価するときに体重以外の目的も確かめる姿勢だ。栄養の話を聞いて「何kg落ちるか」とだけ問うと、試験が実際に扱った血圧管理を見失う。逆に、血圧管理の結果がよかったからといって、体重の結果までよかったことにはしない。降圧薬の調整は医師の判断で行うものであり、食事を変えたことを理由に自分で減薬しない。
血圧の試験を、減量の証拠に変えない
Geleijnseらのメタ回帰分析は、成人におけるナトリウム低減の無作為化試験40本と、カリウム補給の試験27本を取り上げた。メタ回帰分析とは、試験を集めたうえで、対象者の特徴などと結果の違いを検討する方法である。採用された試験は少なくとも2週間続いていた。カリウム摂取を増やした試験の血圧変化は、収縮期で平均−2.42mmHg、拡張期で−1.57mmHgだった。[19]
95%信頼区間は収縮期が−3.75〜−1.08mmHg、拡張期が−2.65〜−0.50mmHgである。収縮期は血圧の上の値、拡張期は下の値に当たる。高血圧の参加者で変化が大きい傾向があったものの、カリウムの試験では高血圧の有無による差の検定は有意に達していなかった。対象が違えば必ずその差が生じる、とまでは言い切れない。[19]
別の角度から見ると、Sharmaらが高血圧の既往のない米国成人6,985人を調べた観察研究では、食事からのカリウムやナトリウムの摂取と高い血圧との関連は認められなかった。年齢やBMIなどを調整しても、血圧を連続した数値で扱っても同様だった。食事を変える試験と、ある集団の摂取量の違いを見る調査では、比較しているものが異なる。[14]
試験の平均値を見た後で観察研究の関連なしに出会っても、どちらかを消す必要はない。介入による変化を知りたいのか、普段の摂取の違いから高血圧を見分けたいのかで、研究に求める答えが変わる。まして血圧を測った結果から、脂肪が減った量は読み取れない。体重の変化を期待するなら、体重を追った試験の結果を別に確認する。[8][14][19]
数字で読むカリウムの研究
2,791mg/日：日本人の食事調査での平均摂取量。個人への推奨量ではない。[17]
8〜15%：測定モデルの仮定の下で、自己申告がカリウム摂取を多く見積もった幅。[9]
54人：食品から増やす助言と普段の食事を比べた高血圧の試験の参加者数。[8]
27試験：血圧のメタ回帰分析に採用されたカリウム補給の試験数。[19]
6,985人：高血圧の既往のない成人で、摂取量と血圧の関連を認めなかった観察研究。[14]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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