bookmark_borderสร้างความสุขจากการกิน

สร้างความสุขจากการกิน เมื่อผักและผลไม้ทำให้เกิดประสบการณ์ความสุขในช่วงเวลาสูง เราอาจคาดเดาได้ว่าสิ่งเหล่านี้สะสมและส่งผลกระทบต่อความเป็นอยู่ทั่วไปในอนาคต

ซึ่งรวมถึงความพึงพอใจในชีวิตตลอดช่วงเวลา การรวมมาตรการในขณะนั้นกับมุมมองตามยาวอาจเป็นหนทางที่มีแนวโน้มสำหรับการศึกษาในอนาคตเพื่อทำความเข้าใจเส้นทางจากการรับประทานอาหารบางประเภทไปจนถึงความผาสุกตามอัตวิสัย ในวรรณคดีได้มีการกล่าวถึงแนวทางต่างๆ ซึ่งรวมถึงลักษณะทางสรีรวิทยาและชีวเคมีของธาตุอาหารหรือสารอาหารที่เฉพาะเจาะจง

ข้อมูลตาม EMA ปัจจุบันยังเปิดเผยว่าการกินความสุขมีความหลากหลายอย่างมากใน 14 หมวดหมู่อาหารและประเภทมื้ออาหาร เนื่องจากภายในความแปรปรวนประเภทอาหารแสดงถึงความแปรปรวนมากกว่าสองในสามของความแปรปรวนที่สังเกตได้ทั้งหมด

ความสุขจึงแปรผันตามลักษณะทางโภชนาการและประเภทอาหาร อย่างไรก็ตาม ปัจจัยมากมายในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติอาจส่งผลต่ออาหารแต่ละมื้อ ดังนั้น การขยายมุมมอง “การบำรุง” ให้กว้างขึ้นโดยรวมถึงจำนวน เมื่อไหร่ ที่ไหน นานแค่ไหน และใครที่กินอาจบอกเราเกี่ยวกับความสุขในการกินที่มีประสบการณ์มากขึ้น อีกครั้ง

การประเมินแบบเคลื่อนที่ทันทีช่วยให้ประเมินพฤติกรรมการกินในชีวิตจริงได้ นอกจากนี้ ปัจจัยส่วนบุคคล เช่น แรงจูงใจในการกิน รูปแบบการกินที่เป็นนิสัย ความสะดวกสบาย และบรรทัดฐานทางสังคม มีแนวโน้มที่จะส่งผลต่อความแปรปรวนของความสุขในการกิน

จุดแข็งที่สำคัญของการศึกษานี้คือ เป็นครั้งแรกที่ตรวจสอบความสุขในการรับประทานอาหารที่มีประสบการณ์ในผู้เข้าร่วมที่ไม่ใช่ทางคลินิกโดยใช้เทคโนโลยี EMA และภาพเพื่อประเมินการบริโภคอาหาร แม้จะมีจุดแข็งนี้ แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการในการศึกษานี้ซึ่งส่งผลต่อการตีความผลลัพธ์

ในการศึกษาครั้งนี้ ได้ศึกษาความสุขในการกินในระดับอาหารเป็นหลัก สิ่งนี้ละเลยความแตกต่างในระดับบุคคลและอาจได้รับการตรวจสอบในการศึกษาหลายระดับในอนาคต นอกจากนี้ ตามจุดประสงค์หลักของการศึกษานี้คือเพื่อประเมินพฤติกรรมการกินในชีวิตจริง ระดับการสังเกต “ตามธรรมชาติ” คือมื้ออาหาร หน่วยทางจิตวิทยา/นิเวศวิทยาของการรับประทานอาหาร30 มากกว่าหมวดหมู่อาหารหรือสารอาหาร 

ดังนั้นเราจึงไม่สามารถแยกได้ว่าอาหารประเภทใดประเภทหนึ่งอาจมีผลกระทบต่อความสุขที่ได้รับจากอาหารทั้งมื้อมากกว่าปกติ ขนาดตัวอย่างและดังนั้นอัตราความผิดพลาดประเภทที่ 1 และประเภท II จึงเป็นข้อกังวล แม้ว่าจำนวนการสังเกตทั้งหมดจะสูงกว่าในการศึกษาก่อนหน้านี้ (ดูตัวอย่างที่ Boushey et al.28 สำหรับการทบทวน)

จำนวนผู้เข้าร่วมมีน้อยแต่เทียบได้กับการศึกษาก่อนหน้าในสาขานี้20,31,32,33 ตัวอย่างขนาดเล็กสามารถเพิ่มอัตราความผิดพลาดได้ เนื่องจากจำนวนคนมีความสำคัญมากกว่าจำนวนการสังเกตที่ซ้อนกัน34 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ข้อมูลที่ซ้อนกันสามารถเพิ่มอัตราความผิดพลาดของ Type I ได้อย่างมาก

ซึ่งไม่น่าจะเป็นเช่นนั้นในการศึกษาปัจจุบัน เกี่ยวกับอัตราความผิดพลาดประเภท II Aarts et al.35 แสดงภาพประกอบสำหรับ ICC ที่ต่ำกว่าซึ่งการเพิ่มการสังเกตพิเศษต่อผู้เข้าร่วมยังเพิ่มพลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงการสังเกตที่ต่ำกว่า เมื่อพิจารณาจาก ICC และจำนวนการสังเกตต่อผู้เข้าร่วม เราอาจโต้แย้งว่าพลังในการศึกษานี้น่าจะเพียงพอที่จะทำให้ความแตกต่างที่เป็นโมฆะที่สังเกตได้นั้นมีความหมาย สุดท้าย กลุ่มตัวอย่างที่มีสีขาวและมีการศึกษาที่ดีจะจำกัดระดับที่ผลลัพธ์สามารถสรุปได้ทั่วไปในชุมชนในวงกว้าง ผลลัพธ์เหล่านี้รับประกันการจำลองด้วยตัวอย่างที่เป็นตัวแทนมากขึ้น

 

สนับสนุนโดย.    เครื่องช่วยฟังศิริราช