Un desayuno frito y abundante, rico en proteínas animales y grasas, es la mejor opción para comenzar el día.
"Para el año 2000 vamos a haber conquistado la aterosclerosis" - AHA, 1984.
"Elige carnes magras, pollo sin piel y prepáralas sin grasas saturadas o trans añadidas". "Come menos de 300mg de colesterol al día". Estas son algunas recomendaciones que da la
American Heart Association para prevenir la aparición de enfermedades cardiovasculares (CVD) y enfermedad coronaria (CHD). Parece ser que el consenso es claro: disminuir el colesterol sanguíneo reduce el riesgo de CVD y CHD y mientras menor sea el valor del colesterol, más saludable es uno (1). Según el
National Cholesterol Education Program (1), disminuir el nivel de colesterol es beneficioso para todos: niños, jóvenes, adultos, adultos mayores, hombres y mujeres; gente con o sin CHD.
Lamentablemente, parece que todo ha sido una gran mentira.Origen del problema: Ancel Keys La hipótesis de los lípidos (LH) fue propuesta por Ancel Keys en los años cincuenta. En 1953, Keys publicó un estudio que mostraba el análisis de seis países en el cual se observaba una fuerte relación directa entre la mortalidad por CHD y el porcentaje de calorías a partir de la grasa. Japón representaba el punto más bajo, con menos de 10% de calorías provenientes de la grasa y menos de 1 en 1000 muertos por CHD, mientras que EEUU era el punto más alto, con 40% de calorías provenientes de la grasa y una mortalidad por CHD de 7 por cada 1000 (2). Era claro que un mayor consumo de grasas estaba relacionado con un mayor riesgo de muerte por CHD, excepto por un pequeño gran detalle. En ese tiempo existía información sobre la cantidad de grasa consumida en la dieta y la mortalidad por CHD de 22 países. Si se hubiese utilizado toda la información disponible en dicho estudio, no se podría haber hecho la correlación lineal encontrada (3): Keys entonces seleccionó la información de aquellos países que servían de apoyo para su hipótesis (4). Además, la información presentada por Keys era una asociación estadística, no una relación causal y por más fuerte que sea la asociación estadística, esta no prueba causa y efecto (5).
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