The Relationship Between The Nutrition Map Of The Families in Isparta Center and The Obesity Status Assessment

Yıl 2023, , 78 - 86, 13.04.2023

Tansu Duran , Özgür Önal

https://doi.org/10.22312/sdusbed.1216551

Öz

Objective: Households were visited, accompanied by a nutrition map created from foods expected to cause obesity and prepared by us based on market shelves. It was aimed to examine the relationship between the amount of food in the household, the sociodemographic characteristics of the household, eating attitudes and physical activity levels, and obesity.

Materials and Methods: The cross-sectional analytical study was conducted in the spring term of 2019-2021 by personally reaching the households who agreed to participate in the study. Quota sampling method, one of the nonprobabilistic sampling methods, was used as the sampling method. Obesity status assessments were made with nutritional maps obtained by grouping the participants according to their socio-demographic data (Personal Information Form), eating attitudes (Eating Attitudes Test), physical activity variables (International Physical Activity Assessment Questionnaire Short Form) and the amount of nutrients in households.

Results: Participants' mean height was 170.8±8.4, average weight was 76.0±14.2, mean body mass index (BMI) was 26.0±4.2, and mean age was 41.6±11.9 (min-max= 23-81). According to the research, 1 out of 10 people has 2.5 liters or more of carbonated drink in their house, and 1 out of 2 people has ready-made fruit juice in their house. When sugary food groups are examined, jam is the most common sugary food in households with 94% and white sugar 90%. The effects of chocolate, jam, sweetener, confectionery, white sugar, artificial chocolate, food syrups, ice cream and dried fruit levels on BMI were not determined. With 91.3%, white flour is the most common food in households from the food group with high carbohydrate content.

Conclusion: When obesity status was evaluated with nutritional map, it was found that women are more prone to obesity than men, the risk of obesity decreases with increasing income level, the risk of obesity increases with age, and smokers have a lower body mass index than non-smokers.

Anahtar Kelimeler

Nutrition Map, Obesity, Body Mass Index

Isparta İl Merkezindeki Ailelerin Beslenme Haritası ile Obezite Durum Değerlendirmesi Arasındaki İlişki

Öz

Amaç: Market rafları baz alınarak tarafımızca hazırlanan, obeziteye neden olması beklenen besinlerden oluşturulan beslenme haritası eşliğinde haneler ziyaret edilmiştir. Hanede bulunan besin miktarları, hane halkının sosyodemografik özellikleri, yeme tutumları ve fiziksel aktivite (FA) düzeyleri ile obezite ilişkisini incelemek amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Kesitsel analitik tipte yapılan araştırma 2019-2021 bahar döneminde, çalışmaya katılmayı kabul eden hane halkına bizzat ulaşılarak yapılmıştır. Örnekleme yöntemi olarak olasılıksız örnekleme yöntemlerinden kota örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Katılımcıların sosyo-demografik verileri (Kişisel Bilgi Formu), yeme tutumları (Yeme Tutum Testi), fiziksel aktivite değişkenleri (Uluslararası Fiziksel Aktivite Değerlendirme Anketi Kısa Formu) ve hanelerde bulunan obeziteye neden olması beklenen besinlerin gruplandırılmasıyla elde edilen beslenme haritaları ile obezite durum değerlendirilmeleri yapılmıştır.
Bulgular: Katılımcıların boy ortalaması 170,8±8,4, ağırlık ortalaması 76,0±14,2, vücut kitle indeksi(VKİ) ortalaması 26,0±4,2 ve yaş ortalaması 41,6±11,9 (min-maks=23-81) olarak tespit edilmiştir. Araştırmaya göre 10 kişiden 1‟inin evinde 2,5 litre ve fazlası gazlı içecek, 2 kişiden 1‟inin evinde hazır meyve suyu bulunmaktadır. Şekerli besin grupları incelendiğinde ise reçel %94, beyaz şeker %90 bulunma oranı ile hanelerde en çok bulunan şekerli besinlerdir. Çikolata, reçel, tatlandırıcı, şekerleme, beyaz şeker, yapay çikolata, gıda şurupları, dondurma ve kurutulmuş meyve düzeylerinin VKİ‟ ye etkisi saptanmamıştır. %91,3 oranla beyaz un, yüksek karbonhidrat içerikli besin grubundan, hanelerde en çok bulunan besindir.
Sonuç: Beslenme haritası ile obezite durum değerlendirilmesi yapıldığında kadınların erkeklere oranla obeziteye daha yatkın olduğu, artan gelir düzeyi ile obezite riskinin azaldığı, yaş ile beraber obezite riskinin arttığı ve sigara kullananların kullanmayanlara oranla daha düşük vücut kitle indeksine sahip olduğu bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Beslenme Haritası, Obezite, Vücut Kitle İndeksi.

Kaynakça

• [1] Çiftçi F, Anuk T. Yaşlılarda Obezite Cerrahisi. Kafkas J Med Sci. 2021;11(1):23–6.
• [2] Yaralı S, Hacıalioğlu N. Obezite Yönetiminde Sağlık İnanç Modelini Kullanma ve Hemşirenin Rolü. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilim Derg. 2020;9(4):407–15.
• [3] Özenoğlu A, Gün B, Karadeniz B, Koç F, Bilgin V, Bembeyaz Z, vd. Yetişkinlerde Beslenme Okuryazarlığın Sağlıklı Beslenmeye İlişkin Tutumlar ve Beden Kütle İndeksi ile İlişkisi. e-Journal New World Sci Acad. 2021;16(1):1–18.
• [4] Nishida C, Mucavele P. Monitoring The Rapidly Emerging Public Health Problem Of Overweight and Obesity: The WHO Global Database on Body Mass Index. SCN NEWS. 2016;1–12.
• [5] Ergin AB. Obezitenin Kadın Sağlığı ve Toplumsal Cinsiyet Açısından Değerlendirilmesi. Kadın Sağlığı Hemşireliği Derneği Derg. 2014;1(1):41–54.
• [6] Kuntz B, Lampert T. Socioeconomic Factors and Obesity. Dtsch Arztebl Int. 2010;107(30):517–22.
• [7] Kanter R, Caballero B. Global Gender Disparities in Obesity: A Review. Am Soc Nutr. 2012;3(4):491–8.
• [8] Belahsen R, Rguibi M. Population Health and Mediterranean Diet in Southern Mediterranean Countries. Public Health Nutr. 2006;9(8A):1130–5.
• [9] Çayır A, Atak N, Köse SK. Beslenme ve Diyet Kliniğine Başvuranlarda Obezite Durumu ve Etkili Faktörlerin Belirlenmesi. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 2011;64(1):13–9.
• [10] Bakhshi E, Eshraghian MR, Mohammad K, Foroushani AR, Zeraati H, Fotouhi A, vd. Sociodemographic and Smoking Associated With Obesity in Adult Women in Iran: Results From The National Health Survey. J Public Health (Bangkok). 2008;30(4):429–35.
• [11] İpek E. Türkiye‟de Obezitenin Sosyoekonomik Belirleyicileri. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Derg. 2019;(25):57–70.
• [12] Karaoğlan D, Tansel A. Determinants of Body Mass Index in Turkey: A Quantile Regression Analysis From A Middle Income Country. Boğaziçi J. 2018;32(2):1–17.
• [13] Yağbasan A, Ersoy C, Çubukçu E, Ölmez ÖF, İmamoğlu Ş. Morbid Obez Kadınlarda Sigara İçiminin Obezite İndeksleri, İnsülin Direnci, Kan Basıncı, Glisemi ve Lipid Parametreleri Üzerine Etkilerinin Retrospektif Olarak Değerlendirilmesi.2008;15(4):245–8.
• [14] Göney G, Yalçın AD. Sigara Maruziyeti ve Obezite İlişkisi. Klin Tıp Solunum Aktüel Derg. 2019;10(1):8–11.
• [15] Sen A, Entezarkheir M, Wilson A. Obesity, Smoking, and Cigarette Taxes: Evidence from the Canadian Community Health Surveys. Health Policy (New York). 2010;97(2–3):180–6.
• [16] Karakaya K, Baran E, Tüzün H, Göçmen L, Erata M, Arıkan İ, vd. Türkiye Beden Ağırlığı Algısı Araştırması. Akdağ Re, editör. Ankara: Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı Sağlığın Geliştirilmesi Genel Müdürlüğü; 2012 1–64 s.
• [17] Öztayıncı N. Beden Kütle İndeksı˙ Farklı Yetı˙şkı˙n Kadınlarda Yeme Tutumu ve Beslenme Durumu Arasındakı İlı˙şkı˙nı˙n Değerlendı˙rı˙lmesı˙. 2019;1–99.
• [18] Koruk İ, Şahin TK. Konya Fazilet Uluışık Sağlık Ocağı Bölgesinde 15-49 Yaş Grubu Ev Kadınlarında Obezite Prevalansı ve Risk Faktörleri. Genel Tıp Derg. 2005;15(4):147–55.
• [19] Nazlıcan E, Demirhindi H, Akbaba M. Adana İli Solaklı ve Karataş Merkez Sağlık Ocağı Bölgesinde Yaşayan 20-64 Yaş Arası Kadınlarda Obezite ve İlişkili Risk Faktörlerinin İncelenmesi. Düzce Üniversitesi Sağlık Bilim Enstitüsü Derg. 2011;1(2):5–12.
• [20] MF, Fouad;S, Rastam;KD, Ward;W M. Prevalence of Obesity and Its Associated Factors in Aleppo, Syria. Prev Control. 2007;2(2):85–94.
• [21] Çolakoğlu FF. 8 Haftalık Koş-Yürü Egzersizinin Sedanter Orta Yaşlı Obez Bayanlarda Fizyoloji, Motorik Ve Somatotip Değerleri Uzerine Etkisi. Gazi Eğitim Fakültesi Derg. 2003;23(3):275–90.
• [22] Boyce RW, Boone EI, Cioci BW, Lee AH. Physical Activity, Weight Gain and Occupational Health Among Call Centre Employees. Occup Med (Chic Ill). 2008;58(4):238–44.
• [23] Alves JG, Gale CR, Mutrie N, Correia JB, Batty GD. A 6-Month Exercise Intervention Among Inactive and Overweight Favela-Residing Women in Brazil: The Caranguejo Exercise Trial. Am J Public Health. 2009;99(1):76–80.
• [24] Welk GJ, Blair SN. Physical Activity Protects Against the Health Risks of Obesity. Pres Counc Phys Fit Sport. 2000;3(12):2–10.