Escoger qué comer, qué cantidad y en qué momento representa una decisión en la que entran en liza numerosas cuestiones y consecuencias contrapuestas. Esto provoca que, con frecuencia, decantarse por opciones saludables resulte complicado y que la obesidad siga representando un problema de salud grave en Europa; según Eurostat, casi uno de cada seis adultos en Europa y más del 20 % de los adultos del Reino Unido son obesos.
Los elementos que influyen en los hábitos alimentarios poco saludables son numerosos y varían desde cuestiones culturales, sociales, familiares y cognitivas hasta rasgos genéticos y epigenéticos. Gracias a un estudio de la Universidad de Bristol, entidad que forma parte del consorcio NUDGE-IT, un equipo de investigadores ha descubierto recientemente otro rasgo que ostenta una gran importancia. Las personas con un índice de masa corporal (IMC) de 30 o superior tienden a ignorar cuándo será su próxima comida en el momento de seleccionar el tamaño de las raciones que consumen, cuestión que sí tienen en consideración las personas con IMC más bajos. «Los horarios y la planificación de las futuras comidas suponen una cuestión importante para las investigaciones en materia de obesidad. Estos hallazgos son interesantes porque demuestran por primera vez que estas previsiones, denominadas descuento («discounting»), desempeñan un papel a la hora de planificar una comida teniendo en cuenta la próxima y que las personas con obesidad podrían no tenerlas en cuenta a la hora de decidir», afirmó Annie Zimmerman, estudiante de doctorado y autora principal del estudio.
El concepto de descuento de demora («delay discounting») —la tendencia a otorgar a algo un valor inferior de manera proporcional al tiempo que tardará en ocurrir— ya ha sido analizado con anterioridad en el ámbito de la psicología en actividades relacionadas con el dinero. Sin embargo, ésta es la primera ocasión en que unos investigadores evalúan el modo en que las personas con obesidad aplican esta noción en relación con la hora de su próxima comida, lo que representa un signo de impulsividad y de obviar futuras recompensas o consecuencias.
El equipo pidió a los participantes en el estudio que tomaran parte en una serie de tareas realizadas por ordenador. Entre ellas se incluía elegir el tamaño de las raciones tras comunicarles cuánto tiempo transcurriría entre el almuerzo y su próxima comida —lapsos de hasta ocho horas—. «Los resultados concuerdan con la premisa de que las comidas excesivamente copiosas están vinculadas a sensaciones centradas exclusivamente en el momento, sin plantearse las consecuencias. Este novedoso descubrimiento podría ayudar a determinar por qué el sobrepeso se asocia a unos horarios de comidas irregulares. De esta forma, podrían diseñarse intervenciones específicas destinadas a fomentar la planificación de las futuras comidas para combatir la obesidad», destacó Zimmerman.
Estos resultados ofrecen muchos elementos para la reflexión de cara a generar un mayor grado de comprensión de los procesos de toma de decisiones que subyacen a las elecciones alimentarias. Dada la proliferación de trastornos relacionados con la alimentación tales como la obesidad y la multitud de factores que influyen en las decisiones de los ciudadanos, desarrollar modelos apropiados con los que articular políticas en materia de alimentación saludable ha adquirido una importancia capital.
No obstante, pese a haber generado nuevos conocimientos sobre los factores que determinan las elecciones alimentarias, Zimmerman explicó que: «para adquirir una comprensión plena del papel que ostenta el descuento alimentario en los hábitos de alimentación y su relación con la obesidad debemos desarrollar un modelo de descuento que abarque múltiples dimensiones».
El proyecto NUDGE-IT, que estará en marcha hasta diciembre de 2018, ha recibido casi 9 millones de euros de financiación y colabora a nivel internacional con expertos prestigiosos de varias disciplinas con el propósito de desarrollar herramientas innovadoras, incrementar el nivel de conocimiento relativo a la toma de decisiones alimentarias y crear modelos predictivos con los que mejorar las políticas sobre salud pública.
Para más información, consulte:
Sitio web del proyecto
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