ダイエット向きのプロテインを探して比較画面が増えたとき、候補はいくつに絞ればよいのか。選択の研究と、原料を比べたメタ分析の対象・測定項目を読み分ける。筋肉の短期反応を減量効果の順位に置き換えず、自分の食事と使う場面に戻して比較を終えるための考え方を示す。
台所にまだ飲み切っていないプロテインがあるのに、次に買う候補の比較画面だけが増えている。原料、味、量、研究の順位。候補を保存するたび、決める仕事も一緒に保存される。
候補はいくつまで減らせば、今回の買い物を決められるのか。選択肢の多さが選択の正確さに関わる可能性を扱った研究はあるが、ここで取り上げるのはサルの実験であり、18〜39歳の女性のプロテイン購入に適した候補数へ、そのまま当てはめることはできない。[1] まず絞るべきなのは商品名より、何を比べたいかという問いである。
「運動前のエネルギー補給は候補を絞る？売り場で迷う理由と比較の軸を考える」には運動前の補給場面を譲る。ここでは、ダイエット向きという広い言葉で集まった候補を、原料比較の研究からどう整理するかに焦点を当てる。筋肉の短期反応と長期の体組成は、同じ順位表にはできない。[2][3]
候補の数を減らす前に、迷いの中身を分ける
画面に並んでいる袋の数だけを数えると、迷いの理由を見誤る。味で決められないのか、食事に追加する必要が分からないのか、それとも植物性と動物性のどちらが優れているかを決めたいのか。これは日常の整理のための問いであり、候補数を操作した実験の結論ではない。
選択肢が多いことで選択の正確さが下がる現象は、選択過多と呼ばれる。[1] ただし、その言葉を見つけただけで、自分の迷いの原因まで確定したことにはならない。研究の対象と課題を置き去りにすると、「多すぎるから決まらない」という説明そのものが、比較を省略する口実になってしまう。
フサオマキザルを対象にした研究では、食物と交換できるトークンを用い、食物の量と質の間で何を選ぶかを調べた。全体では、サルはより多くの食物を得られるトークンを好み、量の面での利得を最大化した。一方で、質の面の利得を最大化しなかった個体もいた。研究者はその理由として、条件に応じた価値づけや選択過多の可能性を挙げている。[1]
ここには、商品一覧が増えると人が必ず失敗する、という実証は含まれない。サルにとっての交換課題と、仕事帰りに粉末食品を注文する場面には隔たりがある。しかも、選択過多は結果を説明する可能性の一つである。[1] 「研究で多すぎると悪いと分かったから候補を消す」という進め方では、根拠より先に結論が走る。
日常の例に戻せば、味の好みを決めたいのに筋肉の研究を読み続けても、その好みの答えにはならない。反対に、研究が対象にした人と自分の条件を確認したいとき、味の評判だけを増やしても確認は進まない。候補の数を減らす作業と、問いに合う情報を選ぶ作業を分けて考えたい。
比べるものを絞るなら、先に調べる項目の優先順位を決める。「今日知りたいこと」と「後で確かめること」を書き分ける、という手順として試せる。ただし、それで購入満足度が上がると断定するのではなく、自分が何を根拠に選んだかを残すための工夫として扱う。
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
筋肉の研究で上位でも、減量の上位ではない
候補を絞るために論文の順位を使いたくなるのは自然なことだ。ところが順位は、何を測った研究かによって意味が変わる。健康な成人の筋力トレーニング後にたんぱく質を摂る研究をまとめた系統的レビューは、筋たんぱく質合成という、筋肉のたんぱく質を作る反応を扱っている。[2]
この研究は、健康な18歳以上の成人を対象にした51試験を用いたネットワークメタ分析である。複数の介入を研究間のつながりも利用して比較する方法で、運動後に単回のたんぱく質を摂った際の、時間当たりの合成率を調べている。運動と摂取の前後に筋肉の組織を採り、測定中は追加の食事を挟まないという条件である。18〜39歳の女性だけを対象にした分析ではないため、その年代の女性に同じ反応が出ると一括して当てはめることはできない。[2]
標準的な分析では、ネイティブホエイ、エンドウ豆、全卵、菌類由来のマイコプロテイン、ホエイが推定効果の上位に並んだ。しかし、この中で統計学的に有意な効果が示されたのはホエイだけであり、証拠の確実性は低いから中程度だった。[2] 上に表示された名前と、効果をどの程度確かに言えるかは別の情報である。
ホエイの時間当たり合成率の平均差は0.02%、示された区間は0.01〜0.04%だった。ネイティブホエイは平均差0.05%で区間が0.00〜0.10%、エンドウ豆は平均差0.05%で区間が−0.02〜0.11%だった。[2] 点としての推定値だけなら似て見えても、不確かさを含めると読み方が変わる。
これらは体重の減少率ではない。筋肉の短期的な合成率という測定項目である。[2] 「推定反応が上位」から「ダイエット向きの商品として上位」へ読み替えるには、測っているものが違う。ランキングは買い物かごに入るが、測定条件は置いていかれやすい。
たとえば、運動後に使う食品を考えている人なら、運動の有無や摂取場面は比較の手掛かりになる。一方で、夕食の代わりになるかを知りたい人が、この結果だけで置き換え方を決めるのは飛躍である。単回摂取の反応を調べた設計と、食生活全体を組み立てる課題は範囲が違う。[2]
候補を消す前に、順位の見出しの横へ「何の順位か」を書いてみるとよい。ここなら「筋トレ後の短期的な筋たんぱく質合成」である。[2] その言葉が自分の探していた答えと一致するかを確かめる。この確認は、原料の好き嫌いを研究結果に見せかけないためにも役立つ整理となる。
原料の違いは、対象者と期間をそろえて読む
短期の筋肉反応とは別に、植物性と動物性のたんぱく質を継続して比較した研究もある。50歳以上の成人を対象とした系統的レビューとメタ分析には、29件のランダム化比較試験、計2363人が含まれた。参加者を介入群に無作為に割り付ける試験を集め、期間が1か月を超える比較を扱っている。50歳以上の結果を18〜39歳の女性にそのまま当てはめることはできない。[3]
全体を合わせた分析では、除脂肪量や握力を含む体組成関連の指標、血液指標の多くについて、植物性と動物性の介入の間に有意な差はなかった。[3] 筋肉の単回反応で順位が並ぶことと、継続介入で多くの指標に差が見られないことは、必ずしも矛盾しない。対象と測定項目、期間が違うからである。[2][3]
ここで「どの原料も完全に同じ」と言い切るのも早い。29試験のうち25試験では植物性原料に大豆を用い、23試験では食品そのものより、分離たんぱく質またはそれを使った製品を評価していた。[3] 植物性という大きな札の下でも、比較の中心は大豆だった。
また、参加者の61.3%が女性であっても、対象年齢は50歳以上である。[3] 若い女性が自分に使える結論を探すなら、女性が含まれていることだけでなく、年齢にも目を向ける必要がある。自分と重なる条件と重ならない条件を別々に見る。研究を参考にすることと、自分の結果が保証されたと思うことの間には距離がある。
総コレステロールでは植物性に有利な境界的な減少があり、効果量は−0.31、95%信頼区間は−0.62〜−0.00だった。一方、研究間のばらつきは大きかった。[3] 多くの指標で差がないという全体像と、この指標の結果の両方を残して読む必要がある。気に入った行だけを切り出すと、比較表は簡単に別の顔になる。
用量も、候補を絞るときに混ざりやすい条件である。急性反応の用量反応分析では、ネイティブホエイ、全卵、エンドウ豆、マイコプロテインの一部で、18〜25gに高い反応が予測された。[2] これは、誰もがその範囲の粉末を買って飲むべきだという指示ではない。研究上のたんぱく質量と、袋に入った粉末の重量も同じものとして扱わない。
比較表に摂取量の欄を設けるなら、研究で扱った量なのか、自分が製品表示から転記した量なのかを書き分けたい。同じ原料名であっても、量の条件を離して順位だけを使うと、用量反応を調べた意味が抜け落ちる。[2] 自分の食事にどれだけ足すかという判断は、研究の範囲を見た後に別の課題として残る。
また、継続介入の分析では運動を含む試験は7件だった。[3] 原料の違いを比べる表に運動の条件が書かれていなければ、全員が同じ運動をした比較だと想像しない。食品の選択を調べた結果に見えても、生活や介入の条件も、原料と併せて確認する必要がある。[3]
数字で読むプロテイン比較の条件
51試験：健康な成人の運動後の急性筋たんぱく質合成を比べた分析である。[2]
18〜25g：一部の原料で高い合成反応が予測された摂取量の範囲であり、全員への推奨量ではない。[2]
29試験・2363人：50歳以上の植物性対動物性の介入比較に含まれた規模である。[3]
25試験：植物性の原料として大豆を使った試験数である。[3]
79.1%：慢性疾患のある人を対象にした食事調査の、統合された平均完了率である。[14]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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