{"id":10401,"date":"2024-09-06T08:37:58","date_gmt":"2024-09-06T08:37:58","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.funiber.it\/?p=10401"},"modified":"2024-09-06T08:38:01","modified_gmt":"2024-09-06T08:38:01","slug":"livello-di-istruzione-e-alimentazione-una-relazione-complessa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.funiber.blog\/it\/salute-e-nutrizione\/2024\/09\/06\/livello-di-istruzione-e-alimentazione-una-relazione-complessa","title":{"rendered":"Livello di istruzione e alimentazione: una relazione complessa"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Esiste una relazione complessa tra livello socioeconomico, livello di istruzione e abitudini alimentari.<\/h2>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Nel 2020 \u00e8 stato pubblicato uno studio che ha utilizzato una solida metodologia per analizzare i modelli alimentari in 12 paesi europei, concentrandosi sull&#8217;interazione tra indicatori economici nazionali, livelli di istruzione individuali e assunzione di nutrienti tra 27.334 partecipanti di et\u00e0 compresa tra 19 e 64 anni. Utilizzando dati armonizzati e raggruppati provenienti da indagini dietetiche nazionali, l\u2019assunzione media ponderata di nutrienti \u00e8 stata standardizzata per et\u00e0 per fornire informazioni rappresentative sull\u2019adeguatezza della dieta nella regione europea dell\u2019OMS. L\u2019analisi di regressione lineare \u00e8 stata quindi utilizzata per indagare le associazioni tra il prodotto interno lordo (PIL) a livello nazionale e i nutrienti chiave, considerando il livello di istruzione individuale come un potenziale fattore attenuante.<\/p>\n\n\n\n<p>I risultati hanno rivelato diverse associazioni e disparit\u00e0 significative:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>I paesi con un PIL pi\u00f9 elevato tendevano ad avere un consumo totale di zucchero pi\u00f9 elevato, indicando un potenziale rischio di malattie non trasmissibili legate all&#8217;obesit\u00e0;<\/li>\n\n\n\n<li>Il Kazakistan, senza una strategia di riduzione dei grassi trans fino al 2018, aveva la percentuale pi\u00f9 alta di energia media proveniente da grassi trans, indicando la necessit\u00e0 di misure normative in tutta la regione;<\/li>\n\n\n\n<li>I paesi dell&#8217;Europa centrale e orientale presentavano generalmente un apporto totale di folato inferiore, probabilmente influenzato dalle abitudini alimentari e dalle pratiche agricole;<\/li>\n\n\n\n<li>I paesi del Nord Europa, in particolare quelli con ampi programmi di arricchimento come Finlandia e Svezia, hanno mostrato un maggiore apporto di vitamina D, probabilmente a causa delle abitudini alimentari e degli sforzi di arricchimento;<\/li>\n\n\n\n<li>Nel campione, le persone con un livello di istruzione inferiore generalmente avevano un apporto di nutrienti peggiore, mentre l&#8217;istruzione superiore sembrava mitigare la scarsa qualit\u00e0 della dieta, evidenziando l&#8217;importanza dell&#8217;istruzione nel promuovere abitudini alimentari pi\u00f9 sane;<\/li>\n\n\n\n<li>Sebbene un PIL pi\u00f9 elevato fosse associato a un maggiore consumo totale di zucchero, l&#8217;istruzione sembrava contrastare gli effetti negativi del PIL sull&#8217;assunzione di nutrienti, sottolineando la necessit\u00e0 di politiche che promuovano l&#8217;istruzione per migliorare la nutrizione e il PIL complessivo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 le scelte alimentari dipendono dal livello di istruzione?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La ricerca ha cercato di comprendere i meccanismi alla base di questa associazione, rivelando che, ovviamente, fattori a diversi livelli sociali e individuali, dall\u2019ambiente alimentare alle risorse materiali e psicosociali, giocano un ruolo significativo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Il livello di istruzione \u00e8 uno dei tre indicatori di stato socioeconomico pi\u00f9 comunemente analizzati ed \u00e8 altamente correlato al reddito. Pertanto, \u00e8 un determinante sociale della salute chiaramente stabilito. Poich\u00e9 il costo della dieta influenza l\u2019assunzione alimentare totale, uno dei modi in cui il livello di istruzione pu\u00f2 condizionare le scelte alimentari \u00e8, indirettamente, attraverso i vincoli finanziari. Sebbene sia stato scoperto che l\u2019alfabetizzazione alimentare media la relazione tra istruzione e dieta (Friis et al., 2016), le scelte alimentari non sono sempre chiaramente correlate al reddito, alle conoscenze o alle competenze. Il fatto che i modelli di consumo suggeriscano che i gruppi con livelli socioeconomici pi\u00f9 elevati farebbero scelte pi\u00f9 sane anche con opzioni alimentari relativamente poco costose (Martikainen et al., 2002; Steele et al., 1991) porta ad un aspetto pi\u00f9 psicologico della scelta da tenere in considerazione . Ad esempio, in diversi studi \u00e8 stato suggerito che i gruppi socioeconomici pi\u00f9 elevati tengono in maggiore considerazione il valore della salute (Vogel et al., 2017). Altri aspetti psicologici, il controllo percepito sulla salute e su altri ambiti della vita, nonch\u00e9 l\u2019autoefficacia, possono incoraggiare scelte alimentari pi\u00f9 sane (Hoenink et al., 2022).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Per quanto riguarda i fattori contestuali, le caratteristiche familiari (dimensione della famiglia, stato civile, ecc&#8230;) e le tradizioni culturali influenzano le preferenze alimentari. L\u2019etnia \u00e8 legata alla dieta ma non contribuisce in modo sostanziale alle differenze socioeconomiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Tuttavia, fattori contestuali pi\u00f9 ampi, come le differenze alimentari regionali e le preferenze alimentari dei bambini nelle famiglie, possono essere significativi (Martikainen et al., 2002).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Anche le disuguaglianze negli ambienti alimentari \u2013 dove i gruppi vulnerabili hanno meno accesso a sbocchi alimentari pi\u00f9 sani \u2013 contribuiscono a comprendere la relazione tra status socioeconomico e dieta, e in questo contesto \u00e8 stato dimostrato che il livello di istruzione protegge dall\u2019esposizione ad ambienti alimentari insalubri.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Questi sono solo alcuni esempi di possibili meccanismi. In definitiva, comprendere i meccanismi alla base di questa relazione \u00e8 essenziale per progettare interventi efficaci che migliorino la salute e riducano il peso delle malattie legate all\u2019alimentazione. Ci\u00f2 sottolinea la necessit\u00e0 di strategie globali di sanit\u00e0 pubblica per promuovere stili di vita pi\u00f9 sani e ridurre il peso delle malattie legate all\u2019alimentazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Dott.ssa Sara Tulipani<\/p>\n\n\n\n<p>Riferimenti bibliografici:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Rippin HL, Hutchinson J, Greenwood DC, \u2026&nbsp; Cade JE. Inequalities in education and national income are associated with poorer diet: Pooled analysis of individual participant data across 12 European countries. PLoS One. 2020 May 7;15(5):e0232447.<\/li>\n\n\n\n<li>Friis, K., Lasgaard, M., Rowlands, G., Osborne, R., &amp; Maindal, H. (2016). Health Literacy Mediates the Relationship Between Educational Attainment and Health Behavior: A Danish Population-Based Study. Journal of Health Communication, 21, 54 &#8211; 60. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/10810730.2016.1201175\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/10810730.2016.1201175<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Hoenink JC, Waterlander W, Vandevijvere S, Beulens JWJ, Mackenbach JD. The cost of healthy versus current diets in the Netherlands for households with a low, middle and high education. SSM Popul Health. 2022 Nov 25;20:101296. doi: 10.1016\/j.ssmph.2022.101296.<\/li>\n\n\n\n<li>Martikainen P., Brunner E., Marmot M. Socioeconomic differences in dietary patterns among middle-aged men and women. Soc. Sci. Med. 2002;56:1397\u20131410. doi: 10.1016\/S0277-9536(02)00137-5.<\/li>\n\n\n\n<li>Rippin HL, Hutchinson J, Greenwood DC, \u2026&nbsp; Cade JE. Inequalities in education and national income are associated with poorer diet: Pooled analysis of individual participant data across 12 European countries. 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