Journal List > Korean J Gastroenterol > v.83(3) > 1516086816

비만에서의 식이요법

Abstract

Obesity is defined as a condition characterized by the abnormal accumulation of fat cells, which results in increased body weight. Worldwide, obesity is progressively on the rise, leading to an increased prevalence of chronic conditions such as cardiovascular disease, type 2 diabetes, and hyperlipidemia. Obesity is a result of the interplay between genetic, metabolic, social, behavioral, and cultural factors, necessitating an interdisciplinary and multimodal management approach. Diet therapy, which includes dietary modifications and nutritional interventions, is a fundamental component of the multifaceted approach to managing obesity. The principle of diet therapy is based on achieving weight loss through a negative energy balance and maintaining weight through an equilibrium of energy intake and expenditure. Strategies for weight loss and control rely on caloric restriction, macronutrient distribution, and dietary patterns such as the Mediterranean and Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) diets. Recently, studies have been conducted on weight control using information and communication technology-based interventions, as well as interventions based on intestinal microorganisms which consider inter-individual variability and long-term adherence. In conclusion, diet therapy stands as a pivotal element in the management of obesity, providing a personalized and comprehensive approach to weight control. By combining evidence-based dietary strategies with behavioral modifications and consistent support, healthcare professionals can enable individuals to attain and sustain a healthier weight, thereby reducing related health risks.

서 론

비만이란 단순히 체중이 증가하는 것이 아니라 비정상적으로 지방세포가 과잉 축적되어 체중이 증가된 상태를 말한다.1,2 비만은 전 세계적으로 지속적으로 증가하고 있는 추세로 고혈압, 2형당뇨병, 고지혈증 등의 만성 질환에 대한 유병률을 증가시키고 있다.3-5 1996년 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 의료비를 증가시키고, 노동생산성을 떨어뜨리는 비만을 '21세기 신종 감염병'으로 규정한 바 있다.6 또한, 한 연구에서는 코로나19 감염으로 치료받은 비만 환자들이 정상 체중의 환자들과 비교하여 중증도가 높음을 보고하였다.7 비만은 유전적, 대사적, 사회적, 행동적, 문화적 요인의 상호작용으로 발생하는 질병으로 현대 사회에서 비만 환자가 급증하는 이유는 과도한 에너지 섭취를 조장하는 식습관과 관련이 있다.8,9 특히, 비만 환자들은 고열량·저영양 음식을 선호하고 과일, 채소, 유제품, 견과류, 생선 등의 비타민과 무기질이 풍부한 가공되지 않은 음식은 상대적으로 적게 섭취하는 경향과 함께,10 에너지 섭취와 에너지 소비 간 평형을 조절하는 체중 항상성의 실패를 보여주고 있다.11 적정한 체중을 유지하고 관리를 하기 위해 현재 권장되는 사항들로는 영양이 풍부한 식품의 다양한 섭취, 고에너지 밀도(high energy-dense) 음식의 제한, 전반적으로 에너지 밀도를 낮추는 것이 포함되며, 건강한 식이 패턴의 중요성이 강조된다.12 또한, 여러 식이 패턴들은 에너지 소비와 연관해 에너지 섭취를 감소시키므로 체중 감량과 유사한 효과를 일으킬 수 있다.13,14 본고에서는 비만 환자들의 체중 관리를 위한 식이 접근 방식에 대해 최신 근거들을 바탕으로 정리해보고자 한다.15

본 론

비만 치료에서 식사요법으로 모든 환자들에게 맞는 단일 식단은 없으며 기본적으로 열량 섭취를 제한하고 체지방량(body fat mass)을 감소시키면서 지방제외체질량(lean body mass)을 유지할 수 있는 식사요법을 선택해야 한다.16 또한, 성공적인 체중 감량 및 적정한 체중 유지를 위해서는 환자별로 개별화된 접근을 통해 평소 식습관과 선호 음식을 분석하여 비만의 원인이 되는 잘못된 식습관을 교정하고, 개개인에게 맞는 1일 총 필요 열량을 결정하여 식사 계획을 수립하는 것이 필요하다.17,18

1. 영양 평가

비만 환자들은 대개 섭취량이 많고 열량이 높은 자극적인음식을 선호하며 식사량을 조절하는 능력도 부족한 경우가 많다. 따라서, 환자에게 체중 조절을 위한 적절한 식이요법을 제공하기 위해서는 우선 환자가 평소에 섭취하는 식사량과 식사행동을 파악하여야 한다. 비만 환자에 대한 영양 평가는 비만도에 따른 체중 감량 목표 설정 및 처방 식사량 결정을 위해 우선적으로 비만도를 평가한다. 키와 체중을 이용하여 비만의 정도를 평가하는 방법인 체질량지수를 바탕으로 세계보건기구(WHO)에서는 비만의 기준을 체질량지수 30 kg/m2 이상으로 정의를 한 반면에 아시아·태평양 지역과 대한비만학회에서는 비만 동반 질환의 유의미한 증가에 근거하여 체질량지수 25 kg/m2 이상을 비만으로 보고 있다.18,19 또한 비만 환자가 지니고 있는 다른 질병의 이환 유무, 가족력, 체구성 비율과 지방 분포의 형태, 심리 검사, 내분비 및 대사 검사, 활동 정도에 대해 평가한다.20,21

2. 식사 섭취량 및 식습관 평가

비만 환자에 대한 영양관리를 위해 식이 조절을 계획하고진행하려면 식사 섭취량과 식습관을 평가하는 것이 중요하다. 식사 섭취량을 평가하는 방법에는 전날 24시간 동안 실제로 먹은 음식, 간식, 음료를 기억하여 조사하는 24시간 회상법,22 일정 기간에 조사 대상자가 모든 음식과 음료를 섭취할 때마다 기록하는 식사기록법(daily record),23 특정 기간 동안 섭취한 음식 목록에 대한 평균적인 섭취 빈도와 섭취량을 조사하는 식품섭취 빈도법(food frequency questionnaires)24 등이 있다. 또한 식습관 평가로 식습관의 규칙성 및 기호식품, 다이어트 경험, 신경성 폭식증이나 약물 남용 등의 식사 섭취 장애 요인 등을 조사한다.25 이를 바탕으로 효과적인 체중 조절을 위해서 초기 체중 감량 및 체중 감량 속도 등의 구체적이고 실천이 가능한 목표를 계획하여야 한다.

3. 섭취량 제한

비만 환자에게 체중 감량을 위해 식이를 제한하는 데 있어서는 개인의 특성과 의학적 상태에 따라 에너지 섭취를 줄이도록 권고하고 있다.18 에너지 섭취를 제한하는 식이요법은 하루 동안 에너지 섭취를 500-1,000 kcal 정도 줄인 저열량 식이요법(low calorie diet)이다. 통상 평소 에너지 필요량보다 500 kcal 정도를 적게 섭취하는 것만으로도 체중 감량에 효과적이어서 1주일에 0.5-1.0 kg 정도의 체중 감량을 기대할 수 있다. 이와 더불어 복부지방 및 허리둘레 감소에도 효과가 있으며 6개월에 10% 정도까지 체중을 감량할 수 있다고 알려져 있다.26 식사량을 제한하는 식이요법은 하루에 1,200 kcal 이상을 섭취하는 중등도 절식요법(moderate deficit diet), 하루에 500-1,000 kcal 정도 줄여서 좀 더 엄격하게 에너지를 제한하는 저열량 식이요법, 그리고 중증 비만 환자를 대상으로 섭취 열량을 하루 800 kcal 이하로 억제하는 초저열량 식이요법(very low calorie diet)으로 나눌 수 있다.27 섭취량을 제한하는 정도는 개인에 따라 평소 에너지 섭취 정도, 신체활동 수준, 안정 시 에너지 소모량에 영향을 미치는 요인 및 의학적 상태에 따라 개별화하여 결정하는 것이 바람직하며, 의사와 영양사의 다각적인 개입이 도움이 될 수 있다.18
최근에는 매일 엄격하게 섭취량을 제한하는 식이요법이 지속적으로 유지하기가 어렵다는 단점이 있어 간헐적 단식(intermittent fasting)에 대하여 관심을 갖고 연구가 진행되고 있다.28 간헐적 단식은 하루 단위로 일정 시간(time-restricted feeding)이나 일주일 단위로 일정 기간(alternate day fasting)을 식사와 단식을 반복하는 형태로 식사 섭취 빈도가 변화되면서 전체적인 에너지 섭취량이 감소되는 특징이 있다.18,29 지속적인 식이 제한과 비교하였을 때 간헐적 단식은 체중 감량에 유의적 차이가 없거나 더 높은 체중 감량 또는 더 큰 체지방 감소를 보여주었다.30,31 하지만 장기간의 체중 감량에 대한 효과는 연구가 부족한 상황으로 기저질환이 있는 비만 환자들과 같은 대상자의 선택이나 어떠한 식품을 선택하여 식사를 하는 것이 효과적인지에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.

4. 에너지 밀도

에너지 밀도는 음식의 단위 무게 또는 부피당 에너지의 양으로 정의하며, 에너지 밀도가 낮은 음식은 음식 1 g당 적은 열량을 가진 음식을 말한다. 에너지 밀도가 낮은 음식들로는 물과 섬유질이 많고 지방이 적은 과일과 채소, 소화관을 통해 음식의 움직임을 늦추고 오래도록 포만감을 유지할 수 있는 섬유질을 많이 포함한 정제되지 않은 곡물, 지방의 함량이 적은 단백질 음식이 해당된다.32,33
비만 환자에게 본인 식단의 에너지 밀도를 낮추도록 건강한 식사 패턴으로 권장하는 것이 과연 체중 관리에 효과적인지에 대해서 시행한 연구에 의하면 Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) 패턴과 같이 식이 에너지 밀도의 감소가 보다 크게 일어났을 때 더 많은 체중을 감량한 것으로 나타났다.34 저에너지 밀도의 식이 패턴은 식품 섭취량을 늘려서 허기를 조절하는 데 도움을 줄 수 있으므로 보다 수월하게 장기적으로 적용할 수 있다. 즉, 체중 감량을 촉진할 수 있는 중요한 요소는 적은 열량의 식사로 어떻게 포만감을 채울 수 있냐는 점이다. 에너지 밀도가 높은 고지방음식은 줄이고 에너지 밀도가 낮은 곡류 및 채소류 등의 저지방식품을 선택하는 것이 포만감을 많이 느끼게 하여 과식을 방지할 수 있기 때문이다. 그러나 에너지 밀도가 낮은 식품이라도 섭취량과 조리법에 따라 열량 섭취가 달라질 수 있다는 점에 주의해야 하며 지용성 비타민과 필수지방산의 공급을 위해서는 극도로 지방을 제한하는 것은 피하는 것이 좋다.35,36

5. 다량영양소(macronutrients)

여러 연구들을 통해서 비만 환자들에게 체중 감량을 위해저지방 식단, 저탄수화물 식단, 포만감을 높이는 평균 이상의 단백질 식단 등 다량영양소에 기반을 두는 몇 가지 에너지 제한 식이 접근법을 권장하고 있다.13,14,37

1) 저탄수화물식

저탄수화물식은 탄수화물 섭취량이 130 g 이상이면서 총 에너지의 45% 이하로 제한하는 식이를 말하며 탄수화물 섭취량이 130 g 이하이면서 총 에너지의 30%로 제한한 경우를 초저탄수화물식이라고 한다.18 탄수화물의 제한 정도가 클수록 체중감량이 더 많은 것으로 보고되었다. 그러나 현재까지 보고된연구들에서 초저탄수화물 식이가 일반 식이에 비해 초기 6개월간의 체중 감소는 큰 것으로 나타났으나, 12개월에서는 6개월간보다는 체중 감소의 폭이 줄어들었으며 또한, 24개월 이상의장기간의 대조 연구에서는 초저탄수화물 식이가 체중 조절에효과적이지 않았다.38 저탄수화물식이 심혈관계에 미치는 영향을 살펴보면 혈청 중성지방 수치가 유의하게 감소하였으며 40-45% 탄수화물식에서는 저밀도지질단백질(low density lipoprotein, LDL)에 영향을 미치지 않으나 40% 미만의 초저탄수화물식에서는 LDL 콜레스테롤이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 이와 관련되어 한 연구에서는 초저탄수화물식으로 인해 포화지방산이나 트랜스지방산 섭취가 증가하게 되면서 부정적인 영향을 미친 것으로 보고하고 있다.39

2) 고단백식

하루에 1 kg당 1.5 g 이상의 단백질을 섭취하는 것으로, 전체 식이 열량의 25% 이상이 단백질로 구성되며 포화지방산 함량이 낮은 식품을 이용하는 것이 효과적이다. 고단백식의 특징은 단백질을 섭취하여 포만감을 높이고 열생성(thermogenesis)을 촉진시켜 준다. 또한, 과다하게 탄수화물을 섭취하는 것을 방지하고 에너지 섭취를 제한한 경우에 체단백 손실을 방지하고 단백질을 적정 수준으로 유지하도록 해준다.40 또한, 일부 연구에서는 혈액 내 지질 수치와 심혈관계 위험을 낮추는 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 장기간 고단백식을 유지하게 되면 콩팥으로 가는 혈류량과 사구체 내의 압력 증가로 인해 과여과를 일으켜서 사구체 경화 및 요단백을 유발하게 되는 부작용이 발생할 수 있어 주의가 필요하다.41,42

3) 저당지수식

당지수는 식후 당질의 흡수 속도를 반영하여 기준이 되는 식품과 비교하려는 특정 식품의 식후 혈당의 반응 정도를 나타낸 것으로 각 식품의 탄수화물 50 g을 섭취한 후 2시간 동안의 혈당 변화를 표준 식품이나 포도당 50 g을 섭취한 경우를 100으로 하여 비교한 상대 수치이다. 저당지수 식품에는 밀, 귀리, 보리, 콩 등의 곡류와 야채류, 과일류가 있고, 흰쌀, 구운 감자, 콘플레이크 등은 고당지수 식품에 속한다. 저당지수식은 대조식사에 비해 체질량지수 감소에 효과가 있다는 연구도 있지만 대체적으로 체중 감량에 대한 효과가 미미하고 체중 감량 후 체중 증가 예방 효과도 대조식사에 비하여 유의한 차이가 없는 것으로 보고되고 있다. 또한, 식품의 형태, 식품 입자의 크기, 가공과정, 전분의 특징, 식이섬유 함량 등에 따라 영향을 받고 개인차가 있으므로 임상에서 적용하는 데 제한이 있는데 비만 환자의 의학적 상태, 식생활 습관 등을 고려하여 필요 시 이용해 볼 수는 있다.18,43

4) 초저열량케톤식

케톤식은 포도당 대신 지방으로부터 공급되는 케톤체를 에너지원으로 사용하는 것으로 당질 섭취를 최소화하고 케톤체 생성을 위해 고지방 섭취를 늘리는 식이요법이다.44 저열량케톤식은 탄수화물 13%, 단백질 29%, 지방 58%를 기본으로 하루 800-1,200 kcal의 열량을 섭취하는 것이며 초저열량케톤식은탄수화물 50 g 미만(13%), 단백질 표준체중 kg당 1-1.5 g (44%), 지방 43%로 하루 800 kcal 이하로 섭취하는 식이요법이다.45 초저열량케톤식의 대사 효과는 심부전, 다발성 경화증, 파킨슨병, 알츠하이머병의 신경 개선, 염증 개선, 비만 감소, 중환자 치료 후 근력 회복에 지속적으로 유익한 효과가 있다는 것이 여러 연구들을 통해 보고되고 있다.46-50 특히, 초저열량케톤식은 저탄수화물식과 비교한 결과 체중 감량 효과가 우수한 것으로 나타나 비만 환자들에 대한 식사치료의 한 방법으로 제안되고 있다.27 초저열량케톤식의 주요 적응 대상 질환은 중증 비만, 비만 시술 전 비만 치료, 근육감소성 비만, 고중성지방혈증, 고혈압, 2형당뇨병과 관련된 비만, 대사 증후군, 비알코올성 지방간질환, 폐쇄성 수면 무호흡 증후군, 중증 관절병증 등이 해당된다.27,51 이에 반해 1형당뇨병, 성인의 잠복 자가면역 당뇨병, 임신 및 모유 수유, 신부전, 불안정 협심증, 최근 12개월 이내 뇌졸중 또는 심근 경색, 부정맥 등은 절대 금기 사항으로 보고되고 있다.27

6. 식품 기반 패턴

1) DASH 다이어트

혈압을 낮추고 심장마비 및 뇌졸중 위험을 줄이는 것을 목표로 개발된 식단으로 식사량을 줄이지 않은 채 하루 2,000 kcal 정도의 보다 적은 열량을 섭취하게끔 하는 식사 패턴이다.52 중요한 것은 염분의 하루 섭취량을 낮추는 저염식이다.53 또한, 현미, 통밀 등의 섬유질이 풍부한 탄수화물과 섬유질, 비타민, 무기질이 풍부한 야채와 과일, 칼슘과 단백질의 좋은 공급원인 저지방 또는 무지방 유제품, 견과류, 닭과 같은 가금류와 생선 등을 균형되게 섭취하는 것이 중요하다. 본 식단은 특정 영양소를 제한하거나 첨가하지 않아서 영양 불균형이나 과도한 열량 섭취로 인한 부작용이 일어날 가능성이 거의 없어 안전하다는 장점이 있다.54

2) 지중해식 식단

지중해의 올리브 재배 지역에서 흔히 볼 수 있는 식단을 말하며 포화지방에 비해 올리브유와 같은 높은 수준의 단일불포화지방을 포함한다. 붉은 육류나 버터 같은 동물성 지방, 당류는 상대적으로 섭취를 낮추고 대신 생선과 해산물, 올리브유, 야채, 과일, 콩류, 견과류 및 곡물, 대부분 치즈 형태의 우유 및 유제품을 적당히 섭취하는 것이다.55 최근에는 국내에서도 지중해식 식단의 영양적 원리와 구성을 바탕으로 국내에서 생산되는 식재료를 이용한 한국형 지중해식을 개발하였는데 총 열량을 일반 식단에 비해 약 300 kcal 정도로 낮추고 탄수화물, 지방과 단백질을 5:3:2의 비율로 구성하는 것을 특징으로 하고 있다.56

7. 정보통신기술 기반 중재

비만을 치료하는 데 있어서 식이요법은 단기간의 효과는입증되었지만 장기간 체중 유지가 되지 못한다는 한계가 있다. 최근 비만을 연구하는 전문가들은 지속적인 체중 유지를 위해 보건의료 전문가가 제공하는 심리 및 행동상담의 부족한 부분을 보완하는 목적으로 정보통신기술 기반 중재를 활용한 비만 관리를 제안하고 있다. 이는 대상자들에게 전화, 인터넷, 스마트폰 애플리케이션 등을 활용하여 각자의 상황에 맞게 프로그램을 보내고, 유연한 설득, 격려, 동기 부여를 통해 체중 감량 및 유지의 효과를 강화하는 장점이 있다.57-61 정보통신기술 기반 중재를 활용한 개인 맞춤형 식이 조절은 아직 개척 단계에 있으나 같은 음식에 대해서도 사람의 몸이 각기 다르게 반응하기 때문에 개인의 특성을 고려한 개인 맞춤형 영양에 좀 더 광범위하게 활용되기 위한 향상이 필요하다. 이를 위해서는 개인의 건강 데이터, 유전 정보, 생활 방식을 분석하여 개개인에게 적합한 식단을 제공하여 보다 효과적인 체중 관리를 촉진할 수 있는 기계 인식(machine perception), 개인의 신체 활동, 수면 패턴, 영양 섭취와 같은 건강 지표를 인공지능 기반 애플리케이션을 통해 분석하여 체중 감량 목표 설정 및 행동 계획을 최적화하기 위한 예측 분석(predictive analytics) 그리고 반복적으로 체중 조절 및 유지에 방해가 되는 행동을 방지하기 위한 개인별 코칭, 피드백, 동기 부여를 제공할 수 있는 실시간 분석(real-time analysis) 및 맞춤형 미세 개입(micro-interventions)이 필요할 것으로 보인다.62

8. 장내 미생물

식이 조절에 대한 반응은 개개인에 따라 다르며 이는 생리학적 특성 및 장내 미생물의 특성에 의한 것일 수 있다.63 한 연구에 의하면 비만인 사람과 마른 사람의 장내 미생물을 각각 실험 쥐에 이식하였을 때 비만인 사람의 장내 미생물을 이식 받은 쥐가 체중이 더 증가한다는 보고가 있었으며,64 쌍둥이를 대상으로 한 연구에서도 동일한 식사에 대한 반응이 서로 차이가 났는데 이는 유전성보다는 장내 미생물, 대사작용, 운동 등의 비유전적인 요인이 크게 작용한 것으로 추론할 수 있다.65 이에 따라 비만 환자에서 장내 미생물을 조절하여 식이에 대한 대사 반응을 향상시키는 영양 치료법을 고려해 볼 수 있을 것으로 기대된다.

9. 비만대사수술 후 식이요법

비만대사수술을 받은 환자는 수술 후의 안정성과 장기적인 체중 감소 효과를 유지하기 위해 다양한 진료과의 협진 시스템을 통해 적절한 식습관, 운동습관의 변화와 행동습관 교정이 필요하다.66 수술 후 처음 3개월 동안 체중 감소가 크게나타나며, 수술 후 소화관 구조의 변화와 식이 섭취량의 제한으로 역류, 구토, 설사, 복통, 덤핑증후군과 같은 소화기계 증상을 초래할 수 있다. 이에 따라 비타민과 무기질을 포함한 영양소 부족이 나타나기 때문에 미량영양소의 보충과 탄수화물, 단백질, 지방의 최소한의 공급이 필요하다. 수술 후 목표 열량은 1일 1,000-1,400 kal이며 단백질은 1일 60-80 g 또는 표준체중 kg당 1.5 g까지를 권장한다. 탄수화물의 경우는 정해진 권고량은 없으나 일반적으로 1일 130 g 정도의 공급이 필요하다.18,67

결 론

지금까지의 비만 연구는 체중 감량과 유지를 위한 최적의 식이 조절이 무엇인지에 대해 연구해 왔다. 최근 대한비만학회에서 발표된 비만 진료지침에 따르면 식이요법 권장 사항은 개인의 특성에서 비롯된 다양성에 초점을 맞추고 있다.18 예를 들어, 인슐린 분비가 낮거나 공복 혈당이 높은 당뇨병이 있는 환자에게는 정상 혈당인 일반인에 비해 혈당 부하가 낮은 식단에서 더 큰 체중 감소를 달성할 수 있다. 향후 연구는 개인의 행동, 유전자 또는 대사 작용이 체중에 미치는 영향을 결정하기 위해 보다 개별화된 접근 방식을 취해야 할 것으로 보인다.33 또한, 기술과 생물학의 급속한 발전을 통한 정보통신기술과 장내 미생물의 활용은 효과적이고 지속 가능한 체중 감량을 위해 식이 패턴을 개별적으로 맞춤화할 수 있는 새로운 기회를 제공할 것으로 보인다.

Notes

Financial support

None.

Conflict of interest

None.

REFERENCES

1. Lean ME, Han TS, Morrison CE. 1995; Waist circumference as a measure for indicating need for weight management. BMJ. 311:158–161. DOI: 10.1136/bmj.311.6998.158. PMID: 7613427. PMCID: PMC2550221.
crossref
2. Apovian CM. 2016; Obesity: definition, comorbidities, causes, and burden. Am J Manag Care. 22(7 Suppl):s176–s185.
3. Ortega FB, Lavie CJ, Blair SN. 2016; Obesity and cardiovascular disease. Circ Res. 118:1752–1770. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.115.306883. PMID: 27230640.
crossref
4. Jensen MD, Ryan DH, Apovian CM, et al. 2014; 2013 AHA/ACC/TOS guideline for the management of overweight and obesity in adults: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and The Obesity Society. J Am Coll Cardiol. 63(25 Part B):2985–3023. DOI: 10.1161/01.cir.0000437739.71477.ee. PMID: 24222017. PMCID: PMC5819889.
5. Haslam DW, James WP. 2005; Obesity. Lancet. 366:1197–1209. DOI: 10.1016/S0140-6736(05)67483-1. PMID: 16198769.
crossref
6. Blüher M. 2019; Obesity: global epidemiology and pathogenesis. Nat Rev Endocrinol. 15:288–298. DOI: 10.1038/s41574-019-0176-8. PMID: 30814686.
crossref
7. Huang Y, Lu Y, Huang YM, et al. 2020; Obesity in patients with COVID-19: a systematic review and meta-analysis. Metabolism. 113:154378. DOI: 10.1016/j.metabol.2020.154378. PMID: 33002478. PMCID: PMC7521361.
crossref
8. Stelmach-Mardas M, Rodacki T, Dobrowolska-Iwanek J, et al. 2016; Link between food energy density and body weight changes in obese adults. Nutrients. 8:229. DOI: 10.3390/nu8040229. PMID: 27104562. PMCID: PMC4848697.
crossref
9. Kolotkin RL, Meter K, Williams GR. 2001; Quality of life and obesity. Obes Rev. 2:219–229. DOI: 10.1046/j.1467-789X.2001.00040.x. PMID: 12119993.
crossref
10. Wang L, Wang H, Zhang B, Popkin BM, Du S. 2020; Elevated fat intake increases body weight and the risk of overweight and obesity among Chinese adults: 1991-2015 trends. Nutrients. 12:3272. DOI: 10.3390/nu12113272. PMID: 33114561. PMCID: PMC7694029.
crossref
11. Lee SI. 2010; Metabolism & nutritional support in obesity. Surg Metab Nutr. 1:12–16.
12. U.S. Department of Health and Human Services and U.S. Department of Agriculture. 2015-2020 dietary guidelines for Americans, 8th ed. Washington, D.C: U.S. Department of Health and Human Services;2015.
13. Sacks FM, Bray GA, Carey VJ, et al. 2009; Comparison of weight-loss diets with different compositions of fat, protein, and carbohydrates. N Engl J Med. 360:859–873. DOI: 10.1056/NEJMoa0804748. PMID: 19246357. PMCID: PMC2763382.
crossref
14. Bray GA, Siri-Tarino PW. 2016; The role of macronutrient content in the diet for weight management. Endocrinol Metab Clin North Am. 45:581–604. DOI: 10.1016/j.ecl.2016.04.009. PMID: 27519132.
crossref
15. Lee SH. Metabolism, Obesity, and Nutrition Research Group of The Korean College of Helicobacter and Upper Gastrointestinal Research. 2023. Dietary Management of Obesity. 1st ed. Nutritional management of upper gastrointestinal diseases. Daehanuihak;Seoul: p. 160–170.
16. Howell S, Kones R. 2017; "Calories in, calories out" and macronutrient intake: the hope, hype, and science of calories. Am J Physiol Endocrinol Metab. 313:E608–E612. DOI: 10.1152/ajpendo.00156.2017. PMID: 28765272.
crossref
17. Bischoff SC, Schweinlin A. 2020; Obesity therapy. Clin Nutr ESPEN. 38:9–18. DOI: 10.1016/j.clnesp.2020.04.013. PMID: 32690184.
crossref
18. Korean Society for the Study of Obesity. 2022. Clinical practice guidelines for obesity 2022. 8th ed. Korean Society for the Study of Obesity;Seoul:
19. Di Angelantonio E, Bhupathiraju ShN, et al. Global BMI Mortality Collaboration. 2016; Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet. 388:776–786. DOI: 10.1016/S0140-6736(16)30175-1. PMID: 27423262.
crossref
20. Beechy L, Galpern J, Petrone A, Das SK. 2012; Assessment tools in obesity-psychological measures, diet, activity, and body composition. Physiol Behav. 107:154–171. DOI: 10.1016/j.physbeh.2012.04.013. PMID: 22548766. PMCID: PMC7174029.
crossref
21. Słowik J, Grochowska-Niedworok E, Maciejewska-Paszek I, et al. 2019; Nutritional status assessment in children and adolescents with various levels of physical activity in aspect of obesity. Obes Facts. 12:554–563. DOI: 10.1159/000502698. PMID: 31639803. PMCID: PMC6876601.
crossref
22. Huang K, Zhao L, Fang H, et al. 2022; A preliminary study on a form of the 24-h recall that balances survey cost and accuracy, based on the NCI Method. Nutrients. 14:2740. DOI: 10.3390/nu14132740. PMID: 35807917. PMCID: PMC9269212.
crossref
23. Kirkpatrick SI, Reedy J, Butler EN, et al. 2014; Dietary assessment in food environment research: a systematic review. Am J Prev Med. 46:94–102. DOI: 10.1016/j.amepre.2013.08.015. PMID: 24355678. PMCID: PMC4558887.
24. Ham SJ, Kim DW. 2021; Estimation of the usual food intake distribution reflecting the consumption frequency and a comparison of the proportion of non-consumers: based on the KNHANES 2009. Korean J Community Nutr. 26:296–306. DOI: 10.5720/kjcn.2021.26.4.296.
crossref
25. Wadden TA, Foster GD. 2000; Behavioral treatment of obesity. Med Clin North Am. 84:441–461. viiDOI: 10.1016/S0025-7125(05)70230-3. PMID: 10793651.
crossref
26. American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines, Obesity Expert Panel, 2013. 2014; Expert panel report: guidelines (2013) for the management of overweight and obesity in adults. Obesity (Silver Spring). 22 Suppl 2:S41–S410. DOI: 10.1002/oby.20660.
27. Muscogiuri G, El Ghoch M, Colao A, et al. 2021; European guidelines for obesity management in adults with a very low-calorie ketogenic diet: a systematic review and meta-analysis. Obes Facts. 14:222–245. DOI: 10.1159/000515381. PMID: 33882506. PMCID: PMC8138199.
crossref
28. Patterson RE, Sears DD. 2017; Metabolic effects of intermittent fasting. Annu Rev Nutr. 37:371–393. DOI: 10.1146/annurev-nutr-071816-064634. PMID: 28715993.
crossref
29. Franz MJ, VanWormer JJ, Crain AL, et al. 2007; Weight-loss outcomes: a systematic review and meta-analysis of weight-loss clinical trials with a minimum 1-year follow-up. J Am Diet Assoc. 107:1755–1767. DOI: 10.1016/j.jada.2007.07.017. PMID: 17904936.
crossref
30. Rynders CA, Thomas EA, Zaman A, Pan Z, Catenacci VA, Melanson EL. 2019; Effectiveness of intermittent fasting and time-restricted feeding compared to continuous energy restriction for weight loss. Nutrients. 11:2442. DOI: 10.3390/nu11102442. PMID: 31614992. PMCID: PMC6836017.
crossref
31. Schwingshackl L, Zähringer J, Nitschke K, et al. 2021; Impact of intermittent energy restriction on anthropometric outcomes and intermediate disease markers in patients with overweight and obesity: systematic review and meta-analyses. Crit Rev Food Sci Nutr. 61:1293–1304. DOI: 10.1080/10408398.2020.1757616. PMID: 32363896.
crossref
32. Rolls BJ. 2009; The relationship between dietary energy density and energy intake. Physiol Behav. 97:609–615. DOI: 10.1016/j.physbeh.2009.03.011. PMID: 19303887. PMCID: PMC4182946.
crossref
33. Smethers AD, Rolls BJ. 2018; Dietary management of obesity: cornerstones of healthy eating patterns. Med Clin North Am. 102:107–124. DOI: 10.1016/j.mcna.2017.08.009. PMID: 29156179. PMCID: PMC5726407.
34. Rolls BJ, Roe LS, Beach AM, Kris-Etherton PM. 2005; Provision of foods differing in energy density affects long-term weight loss. Obes Res. 13:1052–1060. DOI: 10.1038/oby.2005.123. PMID: 15976148.
crossref
35. Rolls BJ. 2017; Dietary energy density: applying behavioural science to weight management. Nutr Bull. 42:246–253. DOI: 10.1111/nbu.12280. PMID: 29151813. PMCID: PMC5687574.
crossref
36. Rho MR. 2015; Dietary intervention strategies to reduce energy intake in diabetes. J Korean Diabetes. 16:43–48. DOI: 10.4093/jkd.2015.16.1.43.
crossref
37. Fogelholm M, Anderssen S, Gunnarsdottir I, Lahti-Koski M. 2012; Dietary macronutrients and food consumption as determinants of long-term weight change in adult populations: a systematic literature review. Food Nutr Res. 56:19103. DOI: 10.3402/fnr.v56i0.19103. PMID: 22893781. PMCID: PMC3418611.
crossref
38. Fechner E, Smeets ETHC, Schrauwen P, Mensink RP. 2020; the effects of different degrees of carbohydrate restriction and carbohydrate replacement on cardiometabolic risk markers in humans-A systematic review and meta-analysis. Nutrients. 12:991. DOI: 10.3390/nu12040991. PMID: 32252374. PMCID: PMC7230871.
crossref
39. Phillips SA, Jurva JW, Syed AQ, et al. 2008; Benefit of low-fat over low-carbohydrate diet on endothelial health in obesity. Hypertension. 51:376–382. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.107.101824. PMID: 18195164. PMCID: PMC2702133.
crossref
40. Leidy HJ, Clifton PM, Astrup A, et al. 2015; The role of protein in weight loss and maintenance. Am J Clin Nutr. 101:1320S–1329S. DOI: 10.3945/ajcn.114.084038. PMID: 25926512.
crossref
41. Frost GS, Brynes AE, Bovill-Taylor C, Dornhorst A. 2004; A prospective randomised trial to determine the efficacy of a low glycaemic index diet given in addition to healthy eating and weight loss advice in patients with coronary heart disease. Eur J Clin Nutr. 58:121–127. DOI: 10.1038/sj.ejcn.1601758. PMID: 14679377.
crossref
42. Ko GJ, Rhee CM, Kalantar-Zadeh K, Joshi S. 2020; The effects of high-protein diets on kidney health and longevity. J Am Soc Nephrol. 31:1667–1679. DOI: 10.1681/ASN.2020010028. PMID: 32669325. PMCID: PMC7460905.
crossref
43. Zafar MI, Mills KE, Zheng J, et al. 2019; Low-glycemic index diets as an intervention for diabetes: a systematic review and meta-analysis. Am J Clin Nutr. 110:891–902. DOI: 10.1093/ajcn/nqz149. PMID: 31374573.
crossref
44. Zambrano AK, Cadena-Ullauri S, Guevara-Ramírez P, et al. 2023; The impact of a very-low-calorie ketogenic diet in the gut microbiota composition in obesity. Nutrients. 15:2728. DOI: 10.3390/nu15122728. PMID: 37375632. PMCID: PMC10305724.
crossref
45. Guarnotta V, Emanuele F, Amodei R, Giordano C. 2022; Very low-calorie ketogenic diet: a potential application in the treatment of hypercortisolism comorbidities. Nutrients. 14:2388. DOI: 10.3390/nu14122388. PMID: 35745118. PMCID: PMC9228456.
crossref
46. Takahara S, Soni S, Maayah ZH, Ferdaoussi M, Dyck JRB. 2022; Ketone therapy for heart failure: current evidence for clinical use. Cardiovasc Res. 118:977–987. DOI: 10.1093/cvr/cvab068. PMID: 33705533.
crossref
47. Storoni M, Plant GT. 2015; The therapeutic potential of the ketogenic diet in treating progressive multiple sclerosis. Mult Scler Int. 2015:681289. DOI: 10.1155/2015/681289. PMID: 26839705. PMCID: PMC4709725.
crossref
48. Grochowska K, Przeliorz A. 2022; The effect of the ketogenic diet on the therapy of neurodegenerative diseases and its impact on improving cognitive functions. Dement Geriatr Cogn Dis Extra. 12:100–106. DOI: 10.1159/000524331. PMID: 35950150. PMCID: PMC9247494.
crossref
49. Muscogiuri G, Barrea L, Laudisio D, et al. 2019; The management of very low-calorie ketogenic diet in obesity outpatient clinic: a practical guide. J Transl Med. 17:356. DOI: 10.1186/s12967-019-2104-z. PMID: 31665015. PMCID: PMC6820992.
crossref
50. Goossens C, Weckx R, Derde S, et al. 2021; Altered cholesterol homeostasis in critical illness-induced muscle weakness: effect of exogenous 3-hydroxybutyrate. Crit Care. 25:252. DOI: 10.1186/s13054-021-03688-1. PMID: 34274000. PMCID: PMC8285799.
crossref
51. Caprio M, Infante M, Moriconi E, et al. 2019; Very-low-calorie ketogenic diet (VLCKD) in the management of metabolic diseases: systematic review and consensus statement from the Italian Society of Endocrinology (SIE). J Endocrinol Invest. 42:1365–1386. DOI: 10.1007/s40618-019-01061-2. PMID: 31111407.
crossref
52. Padma V. 2014; DASH diet in preventing hypertension. Adv Biol Res. 8:94–96.
53. Svetkey LP, Sacks FM, Obarzanek E, et al. 1999; The DASH Diet, Sodium Intake and Blood Pressure Trial (DASH-sodium): rationale and design. DASH-Sodium Collaborative Research Group. J Am Diet Assoc. 99(8 Suppl):S96–S104. DOI: 10.1016/S0002-8223(99)00423-X. PMID: 10450301.
54. Konikowska K, Bombała W, Szuba A, Różańska D, Regulska-Ilow B. 2023; A high-quality diet, as measured by the DASH score, is associated with a lower risk of metabolic syndrome and visceral obesity. Biomedicines. 11:317. DOI: 10.3390/biomedicines11020317. PMID: 36830853. PMCID: PMC9953672.
crossref
55. Davis C, Bryan J, Hodgson J, Murphy K. 2015; Definition of the mediterranean diet; a literature review. Nutrients. 7:9139–9153. DOI: 10.3390/nu7115459. PMID: 26556369. PMCID: PMC4663587.
crossref
56. Jeong EH, Kim E, Hong CH, et al. 2019; Practicability of six weeks of Korean-style Mediterranean diet for elderly Koreans with high risk for dementia. J Korean Diet Assoc. 25:237–256.
57. Goldstein SP, Zhang F, Forman E, Evans BC. 2016; Using Machine learning to predict dietary lapses from a weight loss program. Ann Behav Med. 50:S23.
58. Goldstein SP. 2018. Comparing effectiveness and user behaviors of two versions of a just-in-time adaptive weight loss smartphone app. Drexel University;Philadelphia:
59. Rabbi M, Pfammatter A, Zhang M, Spring B, Choudhury T. 2015; Automated personalized feedback for physical activity and dietary behavior change with mobile phones: a randomized controlled trial on adults. JMIR Mhealth Uhealth. 3:e42. DOI: 10.2196/mhealth.4160. PMID: 25977197. PMCID: PMC4812832.
crossref
60. Stein N, Brooks K. 2017; A fully automated conversational artificial intelligence for weight loss: longitudinal observational study among overweight and obese adults. JMIR Diabetes. 2:e20. DOI: 10.2196/diabetes.8590. PMID: 30291087. PMCID: PMC6238835.
crossref
61. Zhou M, Fukuoka Y, Mintz Y, et al. 2018; Evaluating Machine learning-based automated personalized daily step goals delivered through a mobile phone app: randomized controlled trial. JMIR Mhealth Uhealth. 6:e28. DOI: 10.2196/mhealth.9117. PMID: 29371177. PMCID: PMC5806006.
crossref
62. Chew HSJ, Ang WHD, Lau Y. 2021; The potential of artificial intelligence in enhancing adult weight loss: a scoping review. Public Health Nutr. 24:1993–2020. DOI: 10.1017/S1368980021000598. PMID: 33592164. PMCID: PMC8145469.
crossref
63. Kolodziejczyk AA, Zheng D, Elinav E. 2019; Diet-microbiota interactions and personalized nutrition. Nat Rev Microbiol. 17:742–753. DOI: 10.1038/s41579-019-0256-8. PMID: 31541197.
crossref
64. Walker AW, Parkhill J. 2013; Microbiology. Fighting obesity with bacteria. Science. 341:1069–1070. DOI: 10.1126/science.1243787. PMID: 24009379.
65. Ridaura VK, Faith JJ, Rey FE, et al. 2013; Gut microbiota from twins discordant for obesity modulate metabolism in mice. Science. 341:1241214. DOI: 10.1126/science.1241214. PMID: 24009397. PMCID: PMC3829625.
66. Rudolph A, Hilbert A. 2013; Post-operative behavioural management in bariatric surgery: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Obes Rev. 14:292–302. DOI: 10.1111/obr.12013. PMID: 23294936.
crossref
67. Seo MH, Lee WY, Kim SS, et al. 2019; 2018 Korean society for the study of obesity guideline for the management of obesity in Korea. J Obes Metab Syndr. 28:40–45. DOI: 10.7570/jomes.2019.28.1.40. PMID: 31089578. PMCID: PMC6484940.
crossref
TOOLS
Similar articles