Il cibo è fondamentale per la salute e, a livello globale, si stima che i fattori di rischio alimentari portino a 11 milioni di morti e 255 milioni di anni di vita aggiustati per disabilità ogni anno. Nel nuovo studio, i ricercatori hanno utilizzato meta-analisi e dati esistenti dello studio Global Burden of Diseases per costruire un modello che consenta la stima istantanea dell'effetto sull'aspettativa di vita (LE) di una serie di cambiamenti nella dieta. Il modello è ora disponibile anche come strumento online pubblicamente disponibile chiamato calcolatore Food4HealthyLife ( https://food4healthylife.org/ ).

Per i giovani adulti negli Stati Uniti, il modello stima che un cambiamento prolungato da una tipica dieta occidentale a una dieta ottimale a partire dai 20 anni aumenterebbe LE di oltre un decennio per le donne (10,7 [intervallo di incertezza 5,9-14,1] anni) e uomini (13,0 [6,9-17,3] anni). I maggiori guadagni negli anni di LE sarebbero ottenuti mangiando più legumi (femmine: 2,2 [1,0-3,4]; maschi: 2,5 [1,1-3,9]), più cereali integrali (femmine: 2,0 [0,7-3,3]; maschi: 2,3 [0,8-3,8]), e più frutta a guscio (femmine: 1,7 [0,8-2,7]; maschi: 2,0 [1,0-3,0]), meno carne rossa (femmine: 1,6 [0,7-2,5]; maschi: 1,9 [0,8-3,0] ]) e carni meno lavorate (femmine: 1,6 [0,7-2,5]; maschi: 1,9 [0,8-3,0]). Il passaggio da una dieta tipica a una dieta ottimizzata all'età di 60 anni potrebbe comunque aumentare il LE di 8,0 (4,8-11,2) anni per le donne e 8,8 (5,2-12,5) anni per gli uomini, e gli 80enni potrebbero guadagnarne 3.

"Comprendere il potenziale relativo alla salute dei diversi gruppi alimentari potrebbe consentire alle persone di ottenere guadagni di salute fattibili e significativi", affermano gli autori. "Il calcolatore Food4HealthyLife potrebbe essere uno strumento utile per medici, responsabili politici e laici per comprendere l'impatto sulla salute delle scelte dietetiche".

Fadnes aggiunge: "La ricerca fino ad ora ha mostrato benefici per la salute associati a gruppi alimentari separati o modelli dietetici specifici, ma ha fornito informazioni limitate sull'impatto sulla salute di altri cambiamenti nella dieta. La nostra metodologia di modellazione ha colmato questa lacuna".