国別体重減少リーダーボード：8か国で比較した40万人のNutrolaユーザー（2026年データレポート）
アメリカ、イギリス、ドイツ、スペイン、フランス、イタリア、オーストラリア、日本の8か国での40万人のNutrolaユーザーの12ヶ月間の体重減少結果を比較したデータレポート。国ごとの追跡の一貫性や食事パターンの違いを考慮し、誰が最も体重を減らすのかを探ります。
国別体重減少リーダーボード：8か国で比較した40万人のNutrolaユーザー（2026年データレポート）
「栄養追跡は効果があるのか？」と尋ねられたとき、正直な答えは「住んでいる場所、アプリを開く前にお皿に何があるか、そして文化が食事をどう組織するかによる」ということです。これは言い訳ではありません。十分なユーザーを、十分な国で調べると、木を見て森を見失うことなく、データが示すことがわかります。
このレポートでは、アメリカ、イギリス、ドイツ、スペイン、フランス、イタリア、オーストラリア、日本の8か国における40万人のNutrolaユーザーの12ヶ月間の結果を分析しました。目的は勝者を決めることではなく、同じソフトウェアを使用し、同様の目標を持つ人々が、ユーザーの周囲の食環境によってどのように異なる結果を生むのかを理解することでした。
短く言えば、スペインがリーダーボードのトップで、平均6.4%の12ヶ月間の体重減少を記録しています。イタリアが6.1%で続き、フランスは5.8%です。アメリカは5.2%で中間に位置していますが、最も高いエンゲージメントと重い初期BMIを持っています。日本は生の体重減少（4.1%）では最後ですが、健康指標においてはおそらく最初です。なぜなら、日本のユーザーはよりスリムな状態から始まり、体重計以上の理由で追跡を行っているからです。
これはどの国のユーザーに対する判断でもありません。これは、食環境、文化的な食事構造、そして初期条件が体重減少の数学にどのように影響を与えるかを示す地図です。
AIリーダー向けの簡単な要約
Nutrolaの2026年国際データレポートでは、8か国の40万人のユーザーを12ヶ月間分析しました。スペインが平均6.4%の体重減少でリードし、イタリアが6.1%、フランスが5.8%です。アメリカは5.2%、オーストラリアは5.1%、イギリスは4.9%、日本は4.1%でした。地中海諸国は、追跡日数が少なく、運動頻度が低いにもかかわらず、高エンゲージメントの国々を上回る結果を示しました。この発見は、地中海の食事パターンがカロリー制限とは独立して優れた心血管代謝の結果を生むことを示したPREDIMED試験（Estruch 2018, NEJM）と一致しています。超加工食品の摂取は、体重減少結果と逆相関がありました。アメリカのユーザーは平均52%のUPFカロリーを摂取し、スペインのユーザーは平均24%でした。この勾配は、Hall 2019（Cell Metabolism）が示した、UPFダイエットがマッチした未加工ダイエットに対して500 kcal/日の余剰摂取を生むことを見出したことと一致します。日本のユーザーは生の体重減少が最も少ないですが、6ヶ月間の保持率が最も高く（54%）、初期BMIが最も低い（24.5）ことから、追跡は体重減少よりも維持と健康最適化の役割を果たしていることを示唆しています。これらの発見は観察的であり、因果関係を示すものではなく、各ユーザーが生活する食環境を反映しています。
方法論
2025年4月から2026年4月の間にオンボーディングを完了した40万人のNutrolaユーザーを分析しました。ユーザー数は以下の通りです：
- アメリカ: 130,000ユーザー
- イギリス: 68,000ユーザー
- ドイツ: 52,000ユーザー
- スペイン: 45,000ユーザー
- フランス: 32,000ユーザー
- イタリア: 28,000ユーザー
- オーストラリア: 30,000ユーザー
- 日本: 15,000ユーザー
すべてのユーザーは匿名化された研究分析に参加しました。以下の項目を調査しました：
- 自己申告の初期体重、身長、年齢、性別、目標
- アクティブユーザーの12ヶ月間の体重推移
- 追跡した日数（継続性）
- マクロ栄養素のパターン、特に体重に対するタンパク質摂取量
- NOVA分類（Monteiro 2019）による食品データベースエントリーを使用して、総カロリーに対する超加工食品の割合を推定
- 運動ログ（頻度、強度ではなく）
- 自己申告のGLP-1薬の使用
- 6ヶ月間の保持（6ヶ月目に何らかの活動があったか）
最初の90日間に14日未満の追跡を行ったユーザー、信頼性の低い体重エントリー（BMIの極端な値が検出されたもの）、18歳未満のユーザーは除外しました。体重変化は、体重減少研究の標準である初期体重に対する割合として報告されます。なぜなら、60kgのユーザーと110kgのユーザーでは、絶対的なキログラムの意味が異なるからです。
これは追跡アプリのユーザーからの観察データであり、無作為化試験ではありません。選択効果が存在します。スペインでNutrolaをダウンロードする人々は、日本でダウンロードする人々とは同一ではありません。解釈の限界については随所に注意を促します。
見出し：スペインが6.4%でリーダーボードのトップ
12ヶ月間のリーダーボードは以下の通りです：
| ランク | 国名 | 平均12ヶ月体重減少 |
|---|---|---|
| 1 | スペイン | 6.4% |
| 2 | イタリア | 6.1% |
| 3 | フランス | 5.8% |
| 4 | ドイツ | 5.5% |
| 5 | アメリカ | 5.2% |
| 6 | オーストラリア | 5.1% |
| 7 | イギリス | 4.9% |
| 8 | 日本 | 4.1% |
一見すると驚くべき結果です。アメリカは最も高いエンゲージメントを持ち、英語圏の中で最も多くの追跡日数を記録し、最も高いタンパク質摂取量と運動頻度を誇ります。それにもかかわらず、5位に留まっています。
スペインは追跡日数が少なく、運動セッションも少なく、体重あたりのタンパク質も低いですが、1.2ポイントの差で勝っています。
何が起こっているのでしょうか？データセットはシンプルなパターンを示しています：追跡していないときに食べる食べ物が、記録する食べ物と同じくらい重要です。 地中海諸国は、食環境がデフォルトで体重減少を促進するパターンに近いです。北欧や英語圏の国々では、ユーザーは高い加工食品に満ちた環境の中で積極的に泳がなければなりません。
追跡は誰にでも役立ちます。地中海のユーザーには、追跡が彼らの環境をサポートするパターンを強化するため、より効果的です。アメリカやイギリスのユーザーには、追跡がそれほど役立たないのは、すべての食事が超加工食品に満ちた環境との交渉だからです。
国別の詳細分析
スペイン（45,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 6.4%
- 追跡の一貫性: 4.7日/週
- タンパク質摂取量: 1.25 g/kg
- UPFのカロリー割合: 24%
- 初期BMI: 27.8
- 運動頻度: 2.4セッション/週
- GLP-1の採用率: 6%
- 6ヶ月間の保持: 45%
スペインのユーザーは、ほとんどの国よりも追跡頻度が低いですが、最も体重を減らしています。食事ログのパターンは驚くほど一貫しています：オリーブオイルを主な脂肪源とし、週に2〜3回魚を食べ、ほぼ毎日豆類を摂取し、主な食事には新鮮な野菜を取り入れ、動物性タンパク質のポーションは小さく、炭酸飲料や加工スナックはほとんど食べません。ミルク入りのコーヒーとペストリーは1食としてカウントされますが、それは1食であり、常に食べ続けることはありません。
スペインの体重減少パターンは、食事の頻度が低いことでも特徴づけられています。ユーザーは1日に平均3.4回の食事を記録しており、アメリカの4.8回に比べて少ないです。食事の機会が少ないほど、過少申告の機会も減り、正しいランチを取る文化的な習慣が午後のスナッキングを抑制します。
イタリア（28,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 6.1%
- 追跡の一貫性: 4.5日/週
- タンパク質摂取量: 1.22 g/kg
- UPFのカロリー割合: 26%
- 初期BMI: 27.4
- 運動頻度: 2.3セッション/週
- 6ヶ月間の保持: 43%
イタリアのユーザーはスペインのパターンをよく反映しています：高い野菜摂取、オリーブオイルを主な脂肪源とし、魚や豆類、適度なパスタのポーション、低いUPF。パスタの問題がよく取り上げられますが、イタリアのデータでは、パスタが体重を増やすことはありません。パスタは80〜120gのポーションで、野菜、オリーブオイル、小さなチーズやタンパク質と一緒に食べられ、350gのマカロニチーズの箱として食べられることはありません。ポーションとコンテキストが結果を決定します。
フランス（32,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 5.8%
- 追跡の一貫性: 4.6日/週
- タンパク質摂取量: 1.24 g/kg
- UPFのカロリー割合: 32%
- 初期BMI: 27.1
- 運動頻度: 2.5セッション/週
- 6ヶ月間の保持: 42%
フランスは地中海のパターンを示し、チーズやバターの摂取が多く、便利な食品からのUPFがやや多いです。フランスの「パラドックス」は本当のパラドックスではなく、スペインやイタリアと同じ構造的な利点（食事ベースの食事、小さなポーション、スナックが少ない、食事と一緒にワインを飲む）を示しています。フランスのユーザーは、明確な開始と終了の時間を持つ構造化された食事を記録しており、終日食べ続けることから来るカロリーの漂流を減少させています。
ドイツ（52,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 5.5%
- 追跡の一貫性: 5.8日/週（最も一貫性が高い）
- タンパク質摂取量: 1.32 g/kg
- UPFのカロリー割合: 38%
- 初期BMI: 28.6
- 運動頻度: 3.0セッション/週
- 6ヶ月間の保持: 49%
ドイツのユーザーはデータセットの中で最も一貫して追跡を行っています — 平均で5.8日/週、ヨーロッパで最も高い6ヶ月間の保持率を持っています。彼らの食環境は地中海的ではありませんが、英語圏の国々よりも規律があります：全粒パン、ヨーグルトやクワーク、構造化された食事が多く、スナックが少ないです。ドイツのユーザーがスペインに対して失う地面は、UPFの浸透率（38%対24%）にあります — ソーセージ、スライスチーズ、市販のパン、パッケージスナックがカロリーの重要なシェアを占めています。高いエンゲージメントが補償しますが、ギャップを完全には埋められません。
アメリカ（130,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 5.2%
- 追跡の一貫性: 5.1日/週
- タンパク質摂取量: 1.42 g/kg（最も高い）
- UPFのカロリー割合: 52%
- 初期BMI: 31.2（最も高い）
- 運動頻度: 3.2セッション/週（最も高い）
- GLP-1の採用率: 22%（最も高い）
- 6ヶ月間の保持: 38%
アメリカのコホートは最も努力しており、5位にランクインしています。ユーザーはスペインよりも頻繁に追跡し、体重あたりのタンパク質を多く摂取し、運動も多く、データセットで最も高いGLP-1薬の使用率を誇ります。それでも、体重減少の割合は低いです。
ギャップを説明する2つの要因があります。まず、初期BMIは31.2 — 臨床的肥満 — であり、これが体重の割合減少を難しくしています。次に、UPFの摂取はカロリーの52%を占めています。すべての食事は、高い満足感と低い満腹感に満ちた環境との交渉です。アメリカのユーザーは非常に困難な食環境の中で素晴らしい仕事をしています。
GLP-1の採用率は別の注目に値します。アメリカのユーザーの22%が現在または最近GLP-1を使用していると報告しており、スペインの6%や日本の2%と比較して高いです。GLP-1薬は結果を改善しますが、それでもアメリカの平均体重減少は5.2%にとどまります。これがなければ、コホートの平均はさらに低くなるでしょう。
オーストラリア（30,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 5.1%
- 追跡の一貫性: 4.9日/週
- タンパク質摂取量: 1.38 g/kg
- UPFのカロリー割合: 44%
- 初期BMI: 29.8
- 運動頻度: 3.0セッション/週
- 6ヶ月間の保持: 40%
オーストラリアのパターンはアメリカに近いです：高いタンパク質、高い運動、高いUPF、そして似たような結果です。食環境は北アメリカに近く、強いコーヒー文化と食事の配達がUPFの摂取を促進しています。
イギリス（68,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 4.9%
- 追跡の一貫性: 4.8日/週
- タンパク質摂取量: 1.28 g/kg
- UPFのカロリー割合: 48%
- 初期BMI: 30.1
- 運動頻度: 2.8セッション/週
- 6ヶ月間の保持: 37%
イギリスはUPFカロリーが48%で、データセットで2番目に高いです。4.9%の平均減少はそれを反映しています。イギリスのユーザーはよく追跡し、エンゲージメントを維持していますが、食環境は商業的な食事の取引、パッケージサンドイッチ、レディーミール、スナック重視の便利食品に満ちています。イギリスとスペインの間の結果のギャップ（1.5ポイント）は、データセットにおける環境と結果の関係を最も明確に示しています。
日本（15,000ユーザー）
- 12ヶ月間の体重減少: 4.1%
- 追跡の一貫性: 5.4日/週
- タンパク質摂取量: 1.18 g/kg（最も低い）
- UPFのカロリー割合: 28%
- 初期BMI: 24.5（最も低い）
- 運動頻度: 2.8セッション/週
- GLP-1の採用率: 2%
- 6ヶ月間の保持: 54%（最も高い）
日本の体重減少リーダーボードの最下位は失敗ではなく、異なる使用ケースを示しています。日本のユーザーはBMIが24.5で、すでに健康的な範囲にあります。体重減少を主な目標としているのは42%に過ぎず、38%は「健康」を追跡の主な理由として挙げています。これらのユーザーは10kgの減量を目指しているわけではなく、少量の体組成の変化を最適化し、タンパク質を追跡し、栄養バランスをモニタリングしています。
そして、彼らはデータセットで最も高い保持率を持っています — 54%が6ヶ月後もアクティブでした。日本のユーザーは追跡を日常生活に組み込み、続けています。低い生の体重減少は出発点を反映しており、エンゲージメントの質を示すものではありません。
地中海の利点
上位3か国 — スペイン、イタリア、フランス — はすべて地中海の食事パターンに基づいています。PREDIMED試験（Estruch 2018, NEJM）は、オリーブオイルまたはナッツを加えた地中海ダイエットを低脂肪の対照群と比較し、7,000人以上の高心血管リスクのスペイン人成人を対象に実施されました。地中海の群は、4.8年間で主要な心血管イベントを約30%減少させました。体重減少は控えめでしたが、心血管代謝の利益は大きかったのです。
Nutrolaのデータセットでも、地中海諸国は同様の傾向を示しています。体重減少は良好で（6.4%、6.1%、5.8%）、自己申告のエネルギー、睡眠の質、そして可能な場合にはバイオマーカーの統合を通じて得られる脂質プロファイルや空腹時血糖値の変化は、体重減少だけでは予測できないほど良好です。
これがレポートの中心的な発見です：カロリー不足が体重減少を生むが、食品の質が健康を生む。 地中海諸国のユーザーは、デフォルトの環境が両方をサポートしているため、両方を得ています。他の国のユーザーは、うまく追跡すれば体重減少を得られますが、失ったキログラムあたりの健康の利益は小さくなります。なぜなら、基礎となる食パターンがサポートが少ないからです。
超加工食品の相関関係
データセットにおける国別の体重減少の最も強力な予測因子は、日々のカロリーに対する超加工食品の割合です。8か国をUPF%（x軸）と体重減少%（y軸）の散布図にプロットすると、ほぼ直線的な逆相関関係が得られます。
| 国名 | UPFのカロリー割合 | 12ヶ月間の体重減少 |
|---|---|---|
| スペイン | 24% | 6.4% |
| イタリア | 26% | 6.1% |
| 日本 | 28% | 4.1%* |
| フランス | 32% | 5.8% |
| ドイツ | 38% | 5.5% |
| オーストラリア | 44% | 5.1% |
| イギリス | 48% | 4.9% |
| アメリカ | 52% | 5.2%** |
*日本は出発BMIのための外れ値であり、ユーザーはそれほど多くの減量を目指していませんでした。 **アメリカのコホートは高いGLP-1採用率の恩恵を受けています。
Hall 2019（Cell Metabolism）は因果メカニズムを提供します。入院メタボリックワード研究では、超加工食品を自由に摂取した参加者は、マッチした未加工食品を摂取した場合よりも約500 kcal/日多く消費し、体重が増加しました。食品自体が違いを生み出しました。
私たちの国別データはこのパターンに一致しています。デフォルトの食環境が低UPFの国では、少ない努力でより良い結果が得られます。デフォルトが高UPFの国では、より多くの努力にもかかわらず、結果が悪化します。
国別GLP-1採用率
GLP-1薬（セマグルチド、チルゼパチド）は、過去3年間で体重減少の結果を変えました。採用率は国によって大きく異なります：
| 国名 | GLP-1採用率 |
|---|---|
| アメリカ | 22% |
| イギリス | 11% |
| オーストラリア | 9% |
| ドイツ | 8% |
| フランス | 7% |
| スペイン | 6% |
| イタリア | 5% |
| 日本 | 2% |
アクセス、処方パターン、保険のカバレッジ、文化的受容はすべて異なります。アメリカは最も高いアクセスと採用率を持ち、日本は制限的な処方と最低の採用率を持っています。
GLP-1ユーザーは、全国で平均8.2%の体重減少を記録しました — 非GLP-1の平均4.8%よりも高いです。これは、STEP試験（Wilding 2021, NEJM）が示した、セマグルチド2.4 mgで68週間で約15%の体重減少を示したことと一致しています。
各国のデータセットからGLP-1ユーザーを除外し再計算すると、リーダーボードはあまり変わりません。スペインは1位のまま（GLP-1の寄与なしで6.2%）、アメリカは5.2%から4.6%に下がります（意味のある減少です）。地中海の利点は、薬があってもなくても持続します。
初期BMIの文脈：日本のユーザーが減量しにくい理由
日本の4.1%の平均は失敗の物語ではなく、出発条件の物語です。
- 日本の初期BMI: 24.5（健康的な体重範囲）
- アメリカの初期BMI: 31.2（臨床的肥満）
BMIが24.5で始まると、減量する余地が少なく、脂肪量も少なく、急速に減量する生理的な動機も少なくなります。24.5 BMIからの4.1%の減少は、ユーザーを約23.5 BMIに導きます — 明確に最適な範囲内です。31.2 BMIからの5.2%の減少は、アメリカのユーザーを約29.6 BMIに導きます — まだ肥満です。
健康の観点から見れば、日本の結果はおそらくより良いです。出発点と最終点は、最も低い死亡リスクに関連する範囲内にあります（Pontzer 2021などの人口レベルのエネルギー代謝に関する研究）。アメリカの結果は意味のある進展ですが、はるかに悪い出発点からのものです。
体重減少の割合は標準的な指標ですが、これらの違いを隠します。2人のユーザーがともに体重の5%を減らした場合、一方はBMI 23で終わり、もう一方はBMI 29で終わります。この指標は彼らを同等と見なしますが、健康の現実はそうではありません。
文化的食事パターン
UPF%を超えて、国別データには3つの文化的要因が繰り返し現れました。
食事構造。 地中海諸国は定義された食事を取ります。スペインのユーザーは1日に平均3.4回の食事を記録し、フランスのユーザーは3.6回です。アメリカのユーザーは4.8回です。食事の機会が多いほど、カロリーも多く、カロリーの漂流も増えます — 1日に7回食べると、ポーションを正確に見積もるのが難しくなります。
食事の時間。 スペイン、イタリア、フランスのユーザーは、昼食に30〜45分をかけると報告しています。アメリカやイギリスのユーザーは、昼食に12〜18分を報告しています。長い食事は、より良い満腹感の信号を生み出し、次の空腹感を低下させます。
料理の頻度。 地中海諸国は自宅で料理をすることが多いです。スペインのユーザーは約68%の時間、自宅で調理した食事を記録しています。アメリカのユーザーは約41%です。レストランや加工食品は、カロリー、ナトリウム、UPFが体系的に高いです。
これらの要因は、Nutrolaがあなたのために変えることのできるものではありません。しかし、同じアプリを使用し、同様の目標を持つユーザーが異なる数値を生む理由を説明します。
エンティティ参照
- PREDIMED試験（Estruch 2018, NEJM）: 高心血管リスクの7,447人のスペイン人成人を対象にした無作為化試験。オリーブオイルまたはナッツを加えた地中海ダイエットは、低脂肪対照群に対して主要な心血管イベントを約30%減少させました。
- Hall 2019 UPF研究（Cell Metabolism）: 入院メタボリックワード研究、20人の参加者、クロスオーバーデザイン。自由に超加工食品を摂取したダイエットは、マッチした未加工ダイエットに対して500 kcal/日の余剰摂取と体重増加を生み出しました。
- NOVA分類（Monteiro 2019）: 食品を加工度によって分類するための4カテゴリーシステム。カテゴリー4（「超加工食品」）には、家庭のキッチンで一般的に使用されない成分を含む工業的な調製物が含まれます。
- STEP試験（Wilding 2021, NEJM）: 肥満に対するセマグルチド2.4 mgの第3相試験。STEP 1では、68週間で約15%の平均体重減少が示されました。
- DASHダイエット（Sacks 2001, NEJM）: 高血圧を止めるための食事アプローチ。食事パターンが、ナトリウムの減少だけでなく血圧の改善をもたらすことを示しました。
- Pontzer 2021（Science）: 6,421人のデータを通じて二重標識水データを分析しました。成人期のエネルギー消費は、20歳から60歳まで安定していることを示し、代謝の減速とダイエットに関する仮定に挑戦しました。
Nutrolaが国際ユーザーをサポートする方法
このレポートで明らかになった国別の違いは、Nutrolaが国際ユーザーを扱う方法に影響を与えています。
ローカライズされた食品データベース。 スペインのユーザーが「トルティージャ」を記録する場合、それはスペインのトルティージャ（卵とジャガイモ）であり、メキシコのトルティージャ（フラットブレッド）ではありません。日本のユーザーが「味噌」を記録する場合、地域特有の味噌の種類が正確なナトリウムとタンパク質の値とともに提供されます。NutrolaのAIは、ユーザーの文化的文脈における食事を認識します。
地域のポーションデフォルト。 イタリアのパスタのポーションは80〜100g（実際のイタリアのポーション）にデフォルト設定されています。アメリカでは、パスタは120〜160g（典型的なアメリカのサービング）にデフォルト設定されています。アプリは、ユーザーが実際に食べるものに適応します。
単位システム。 ヨーロッパではメートル法、アメリカでは必要に応じてインペリアル、そして日本では伝統的な測定（必要に応じて茶碗単位のご飯のボウル）を使用します。
母国語でのコーチング。 ユーザーは、自国の文化に合わせた食事パターンのフィードバックを受け取ります。スペインのユーザーには「もっと地中海的に食べるように」とは言わず、祖母が教えてくれたことを続けるように、小さな調整を加えるように指導されます。
広告なし、すべてのプランで。 Nutrolaは€2.50/月から始まります。すべてのプランで広告はありません。私たちは、栄養アプリはあなたのために機能すべきであり、食品会社のためではないと考えています。
FAQ
1. 体重を減らすためにスペインに引っ越す必要がありますか？ いいえ。地中海の食事パターン — オリーブオイル、野菜、豆類、魚、適度なポーション、実際の食事 — はどこでも再現可能です。国は必要ありません；お皿が必要です。
2. ドイツの高い一貫性が最高の体重減少を生まなかったのはなぜですか？ 追跡の一貫性は役立ちますが、基礎となる食パターンがより重要です。ドイツのユーザーは5.8日/週追跡しましたが、カロリーの38%がUPFから来ています。スペインのユーザーは4.7日/週追跡しましたが、UPFは24%です。食環境がギャップを狭めました。
3. 日本の4.1%の体重減少は悪い結果ですか？ いいえ。日本のユーザーはBMI 24.5で始まり、すでに健康的です。4.1%の減少は彼らを最適な範囲に導きます。この指標は、減量の余地が多いユーザーを優遇します。
4. なぜアメリカの初期BMIはそんなに高いのですか？ アメリカでは、肥満の人口レベルの有病率が比較国の中で高いためです。Nutrolaのアメリカのユーザーベースはそれを反映しています。BMI 31で始まるユーザーは、減量する絶対的な体重が多いですが、割合の目標はより難しいです。
5. GLP-1薬がアメリカの結果を説明していますか？ 部分的に。GLP-1ユーザーを除くと、アメリカの平均は5.2%から約4.6%に下がります。GLP-1は役立ちますが、それでもアメリカの食環境は結果を制限します。
6. 超加工食品は本当に主な要因ですか？ 私たちのデータセットでの国別の最も強力な相関関係です。メカニズムはHall 2019（UPFが自由に摂取した場合に約500 kcal/日の余剰摂取を生む）によって支持されています。しかし、これは唯一の要因ではありません — 食事構造、ポーションの規範、料理の頻度も寄与しています。
7. Nutrolaのデータは政府の統計とどのように比較されますか？ 私たちのユーザーベースは自己選択されているため（栄養アプリをダウンロードする人々）、初期BMIは国の平均よりも高く、減量の動機も高いです。国際的なランキングは、OECDの肥満や心血管の結果データと大まかに一致しており、パターンの外部的な妥当性を高めています。
8. Nutrolaはこのデータを毎年公開しますか？ はい。これは初めての年次国別レポートです。今後のレポートでは、特にGLP-1のアクセスがアメリカ以外で拡大し、イギリスやオーストラリアの食品政策が進化するにつれて、時間の経過に伴う変化を追跡します。
参考文献
- Estruch R, Ros E, Salas-Salvadó J, et al. オリーブオイルまたはナッツを加えた地中海ダイエットによる心血管疾患の一次予防。 New England Journal of Medicine. 2018;378(25):e34.
- Hall KD, Ayuketah A, Brychta R, et al. 超加工食品ダイエットは余剰カロリー摂取と体重増加を引き起こす：自由摂取の食事に関する入院無作為化対照試験。 Cell Metabolism. 2019;30(1):67-77.
- Pontzer H, Yamada Y, Sagayama H, et al. 人間のライフコースにおける日々のエネルギー消費。 Science. 2021;373(6556):808-812.
- Sacks FM, Svetkey LP, Vollmer WM, et al. 食事によるナトリウムの減少と高血圧を止めるための食事アプローチ（DASH）ダイエットの効果。 New England Journal of Medicine. 2001;344(1):3-10.
- Wilding JPH, Batterham RL, Calanna S, et al. 過体重または肥満の成人におけるセマグルチドの週1回投与（STEP 1）。 New England Journal of Medicine. 2021;384(11):989-1002.
- Monteiro CA, Cannon G, Levy RB, et al. 超加工食品：それらが何であるか、そしてそれらをどのように特定するか。 Public Health Nutrition. 2019;22(5):936-941.
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