Élelmiszerbevitel mérése digitális fényképezéssel

Corby K. Martin

1 Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, Louisiana, USA

Theresa Nicklas

2 Baylor College of Medicine, Houston, Texas, USA

Bahadir Gunturk

3 Louisiana Állami Egyetem, Baton Rouge, Louisiana, USA

John B. Correa

1 Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, Louisiana, USA

H. Raymond Allen

1 Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, Louisiana, USA

Catherine Champagne

1 Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, Louisiana, USA

Corby K. Martin adatokat gyűjtött és elemzett, értelmezte az eredményeket, és hozzájárult a kézirat megírásához.

Theresa Nicklas adatokat gyűjtött és elemzett, értelmezte az eredményeket, és hozzájárult a kézirat megírásához.

Bahadir Gunturk közreműködött az adatok gyűjtésében és elemzésében, és szerkesztette a kéziratot.

John B. Correa adatokat gyűjtött, értelmezte az eredményeket és szerkesztette a kéziratot.

H. Raymond Allen elemezte az adatokat és szerkesztette a kéziratot.

Catherine Champagne értelmezte az eredményeket és szerkesztette a kéziratot.

Absztrakt

Bevezetés

A cafeteria és a szabad életkörülmények táplálékfelvételének pontos mérése módszertani és analitikai kihívásokat jelent. A leggyakrabban alkalmazott módszerek magukban jelentik a táplálékfelvételt (pl. Étkezési nyilvántartás, 24 órás étrendi visszahívás és étkezési gyakorisági kérdőívek), bár ezek a módszerek korlátozásokkal járnak, amelyeket korábban vázoltak (Goris et al., 2000, Livingstone et al., 2004, Zegman, 1984). A digitális fényképezőgépek és vezeték nélküli kommunikációs eszközök (pl. Okostelefonok) elérhetősége és miniatürizálása olyan módszerek kidolgozásához vezetett, amelyek számszerűsítik az élelmiszer-bevitelt, amely az ételválaszték és a tányérhulladék képeit használja (Martin et al., 2012, Martin et al., 2009a, Nicklas és munkatársai, sajtóban, Six et al., 2010). Ennek a jelentésnek az a célja, hogy leírja a nemrégiben validált ételfogyasztás-becslési módszereket, amelyek digitális képeket használnak, és felvázolja, hogy ezeket a módszereket hogyan adaptálták az élelmiszer-bevitel becslésére számos környezetben, beleértve a szabad életkörülményeket, a Head Start beállításokat és a gyermekeket otthonok. Az itt leírt tanulmányokat az intézmények megfelelő intézményi felülvizsgálati testületei (Pennington Biomedical Research Center vagy Baylor College of Medicine) hagyták jóvá. Tájékoztatott beleegyezést kaptak minden vizsgálati önkéntestől az eljárás megkezdése előtt.

Az élelmiszerek digitális fényképezésének módszere: Élelmiszerbevitel mérése a cafeteria környezetében

Az élelmiszerek digitális fényképezési módszerének leírása

Az élelmiszerek digitális fényképezésének érvényessége

Az RFPM használatakor a résztvevők egy okostelefont használnak az ételválasztékukról, a maradékról és a referencia kártyáról készült képek rögzítésére. Ezeket a képeket ezután azonnal elküldik egy szerverre elemzés céljából. Újranyomtatták Martin et al. (2012).

Az RFPM-nek vannak benne rejlő korlátai is, amelyek a rendelkezésre álló technológia függvénye, amelyet az adatgyűjtés és -elemzés hatékonyságának javítására használnak. Például, bár számítógépes képalkotó algoritmusokat fejlesztettünk ki az élelmiszerek automatikus azonosítására és az adagok méretének becslésére (Martin és mtsai, 2009b), ezek a funkciók még nem elég fejlettek ahhoz, hogy lehetővé tegyék a teljesen automatizált adatelemzést. Ehelyett a folyamat félig automatizált marad, és egy emberi operátor felügyeli az adatgyűjtési, -kezelési és -elemzési folyamatot. Az új technológia megjelenésével azonban könnyen beépíthető az RFPM eljárásokba, és erre jó példa a vonalkód-szkennelés és a PLU (Price Look Up) kódok használata az élelmiszerek automatikus azonosításához.

A távirányítós fényképészeti módszer érvényessége a felnőttek táplálékfelvételének mérésére

Az RFPM megbízhatóságát és érvényességét először felnőttek (N = 50) mintájában vizsgálták, akik 3 napon keresztül alkalmazták a módszert laboratóriumi és szabad életkörülmények között is (Martin et al., 2009a). E vizsgálat során az RFPM-mel becsült energiafogyasztást összehasonlították a közvetlenül lemért ételek és italok energiafogyasztásával. A lemért bevitelt szabad életkörülmények között hozták létre úgy, hogy hűsítőt biztosítottak a résztvevőknek, amely előre lemért ételeket tartalmazott az esti étkezéshez. Másnap reggel visszatették a hűtőt, és megkapta az utótömeget. Az RFPM mindkét laboratóriumban három nap alatt megbízható energiafogyasztási becsléseket készített (osztályon belüli korrelációs együttható vagy ICC = 0,62, p 4. ábra). Bland és Altman (Bland és Altman, 1986) elemzéseket minden tápanyagra és vitaminra elvégeztek, és egyik sem volt szignifikáns. Fontos, hogy az RFPM nem társult alultápláltsághoz, ha szabad életkörülmények között használták, és minden összehasonlításban Bland és Altman elemzések jelezték, hogy az RFPM hibája nem különbözött szignifikánsan az energiafogyasztás szintjén. Az 5. ábra Bland és Altman szemlélteti az RFPM és a kétszeresen jelölt víz módszerrel mért energiafogyasztás összehasonlítását 50 felnőttnél, ahol az átlagos résztvevői hiba −152 ± 694 kcal/nap volt, az energiafogyasztás szintje közötti hiba különbség nélkül. A regressziós elemzések azt is megállapították, hogy az RFPM hibája nem különbözött életkor (Adj. R 2 = 0,03, p = 0,29) vagy testtömeg (Adj. R 2 = 0,03, p = 0,12) szerint (Martin és mtsai, 2012).

Az RFPM érvényessége a felnőttek energiafogyasztásának mérésére szabad életkörülmények között, valamint a felnőttek energia- és tápanyagbevitelének mérése laboratóriumi büféétkezések során. Az arany standard összehasonlító intézkedések a következők voltak: a kettős címkével ellátott vízmódszer a szabad életkörülményekhez, és a svédasztalos étkezés során közvetlenül lemért ételeket. Megjelenik az átlagos résztvevői hiba, és a csillagok azt jelzik, hogy az RFPM becslés jelentősen eltért az arany standardtól (alfa = .05 a szabadon élő adatok összehasonlításához és az alfa = .01 az összes többi összehasonlításhoz).

Bland és Altman elemzés, amely összehasonlítja a Táplált Élelmiszerfotó-módszerrel (RFPM) becsült energiafogyasztást (EI) a kétszeresen jelölt vízzel (DLW) mért arany-standard-EI-vel. Az RFPM hibája hasonló volt az EI szintjén. Újranyomtatva Martin et al. (2012).

A Távoli Élelmiszer-fényképezési módszer érvényessége a gyermekek táplálékfelvételének mérésénél

Az első együttműködési kísérleti érvényességi vizsgálat során Houston körzetében lévő 12 anyát arra tanították, hogy okostelefon segítségével 24 órán keresztül rögzítsék a Head Start gyermek által otthon elfogyasztott ételek képeit. A tanulmányi személyzet okostelefont is használt, hogy ugyanazon a napon a Head Startnál (HS) ugyanazon gyermekek által elfogyasztott ételeket rögzítsen. Egy másik tanulmányi csoport mérlegelte az ételválasztékot és a maradékot ugyanabban a 24 órás időszakban a HS és a gyermekotthonokban. Az RFPM-mel becsült összes 24 órás táplálékfogyasztást összehasonlítottuk a közvetlenül lemért ételfogyasztással. Amint azt a 6. ábra szemlélteti, az RFPM szignifikánsan túlbecsülte az élelmiszer-bevitelt, átlagosan 13% -kal, bár ez az átlagos különbség nagyon kicsi volt (9,9 g). Az adatok vizsgálata olyan ételeket azonosított, amelyeket ebben a kísérleti tanulmányban nehéz volt elemezni, és ezeknek az élelmiszereknek a megszüntetése 45% -kal csökkentette a százalékos hibát

7%. A problémás ételek között voltak gyümölcs- és zöldségkonzervek folyadékkal, ételízesítők, vegyes ételek, réteges ételek, italok és ehetetlen adagokkal ellátott ételek. Azóta úgy alakítottuk át eljárásainkat, hogy jobban összegyűjtsük és elemezzük ezekből a problémás élelmiszerekből származó adatokat. Ezen kísérleti vizsgálat során szignifikáns korreláció állt fenn 0,95 között az RFPM-ből származó élelmiszerek átlagos g-tömege és az átlagos tényleges g-tömeg között. Az óvodáskorú gyermekek számára kiszolgált átlagos energiamennyiség (1434 kcal) hasonló a 2–5 éves gyermekek által elfogyasztott energiamennyiséghez a 2007–2008-as NHANES-adatokhoz képest, míg az óvodáskorú gyermekek által a kísérleti tanulmányban fogyasztott tényleges energiamennyiség 840 ± 297 (átlag ± SD) kcal (súlyozott bevitel) és 976 ± 338 kcal (RFPM) között volt (1. táblázat). Ezek az adatok arra utalnak, hogy a szülői visszahívások a kisgyermekek NHANES-ben történő beviteléről azt tükrözik, amit a gyermekeknek szolgáltak, és nem azt, amit ténylegesen fogyasztottak; így ezt a feltételezést a jövőbeli vizsgálatok során tesztelni kell. Ezek az előzetes adatok összhangban állnak egy korábbi vizsgálattal (Fisher és mtsai, 2008), ahol a szülők 24 órás felidézése jelentősen túlbecsülte a kisgyermekek energiafogyasztását. Az RFPM és a súlyozott bevitel közötti átlagos energia- és makrotápanyag-bevitelre vonatkozó előzetes kísérleti adatok nagyon hasonlóak voltak (1. táblázat).

Az RFPM érvényessége az óvodáskorú gyermekek 24 órán át tartó táplálékfelvételének (g) mérésénél a gyermekek természetes környezetében, beleértve az otthonukat és a Head Start központot.

Asztal 1

Átlagos energia- és makrotápanyag-bevitel: Kísérleti adatok az RFPM és a mért élelmiszer-bevitel összehasonlítása

RFPM * átlag SDCV% mért bevitelMeanSDCV%

Energia (kcal)	976.4	338.3	34.7	Energia (kcal)	840,4	296.9	35.3
Fehérje (kcal)	161.9	64,9	40.1	Fehérje (kcal)	138.2	53.2	38.5
Szénhidrát (kcal)	526.8	190.2	36.1	Szénhidrát (kcal)	451.1	173.5	38.5
Zsír (kcal)	296.6	135,9	45.8	Zsír (kcal)	258.4	119.7	46.3

Nem volt szignifikáns különbség a vizsgált személyzet és az anyák között az otthon elfogyasztott élelmiszerek átlagos mennyiségében az étkezési képek elemzése alapján (a különbség 48 g volt) az óvodáskorú gyermekek esetében. Nem volt szignifikáns különbség az otthon elfogyasztott ételek súlyozott bevitele és az anyák étkezési képei alapján becsült mennyiség között (a különbség 32 g volt). A házban elfogyasztott teljes táplálékbevitel 35 g különbség volt a kimért és az RFPM által generált bevitel között.

A második együttműködésen alapuló kísérleti és megvalósíthatósági tanulmány során egy másik 12 anya szett egy okostelefont használt, hogy képeket készítsen a HS gyermeke által otthonában elfogyasztott ételekről 24 órás időszak alatt. Ugyanebben az időszakban a vizsgálati személyzet képeket készített a HS központban elfogyasztott élelmiszerekről. Az első kísérleti tanulmányhoz hasonlóan az adatokat a Pennington Központba továbbították és elemezték. A vizsgálat befejezése után interjúkat folytattak minden anyával, hogy felmérjék az RFPM megvalósíthatóságát. Nem volt szignifikáns különbség e 12 gyermek és a kísérleti érvényességi vizsgálatban részt vevő 12 gyermek átlagos 24 órás bevitele között. Az anyákkal készített interjúk eredményei azt mutatták, hogy egyik résztvevő sem találta nehezen használhatónak az okostelefont, több mint 80% -uk szerint a tanulmány könnyen vagy nagyon egyszerűen elvégezhető. 92% -uk azt állította, hogy semmit sem változtatnak az eljárásokon, az okostelefon használatára való kiképzés módján vagy az EMA felszólításain. Valamennyi résztvevő arról számolt be, hogy nem lenne nehéz étkezési képeket rögzíteni egy okostelefonnal, ha kint étkezik. Az anyák 100% -a arról számolt be, hogy mindenképpen részt vesz a vizsgálatban.

A két kísérleti tanulmány kimutatta, hogy az RFPM felhasználható az óvodáskorú gyermekek táplálékbevitelének becslésére a HS-ben és a gyermekotthonokban. Ezenkívül a kísérleti tanulmányok kimutatták, hogy az RFPM alkalmazkodó a különböző környezetekhez és a résztvevőkhöz, és hogy az adatokat távoli helyekről elemzés céljából lehet gyűjteni és továbbítani egy központi szerverre.

Vita

A digitális képekre támaszkodó megközelítéseknek számos erősségük van, beleértve a résztvevők csökkentett terhelését és annak megszüntetését, hogy a résztvevőknek meg kell becsülniük az adag méretét. Ezek a tényezők hozzájárulhatnak a felhasználók elégedettségéhez ezekkel a módszerekkel. Például az RFPM-mel való elégedettség kedvező volt a módszert alkalmazó felnőttek körében (Martin és mtsai., 2012, Martin és mtsai., 2009a), valamint azoknál az anyáknál, akik a módszert alkalmazták gyermekeik táplálékbevitelének becslésére. Az RFPM-et a résztvevők terheinek minimalizálására tervezték, és új technológiát fejlesztenek a résztvevők terhének további csökkentése, valamint a hatékonyság és a megfizethetőség javítása érdekében. Például kifejlesztettek egy Smartphone-alapú „alkalmazást”, amely javítja a felhasználói élményt, és vonalkód-beolvasást és Price Look Up kódokat tartalmaz az ételek automatikus azonosításához. Végül az RFPM költsége hasonló vagy olcsóbb, mint az önbevallási módszerek az élelmiszer-bevitel becsléséhez, nevezetesen a toll-papír élelmiszer-nyilvántartások és a 24 órás visszahívás.

Összefoglalva: a digitális képeket használó módszerek hatékonynak bizonyultak az étkezési mennyiség számszerűsítésében a cafeteria környezetében és az emberek természetes környezetében. A digitális képekre támaszkodó megközelítéseknek számos előnye van, többek között csökkent a résztvevők terhe, és képes számszerűsíteni az étel bevitelét csoportos és egyéni szinten. Folytatódik a munka a digitális képalkotó megközelítések további automatizálásával.

Köszönetnyilvánítás

Finanszírozási források:

Ezt a munkát részben az Országos Egészségügyi Intézet támogatta az R21 AG032231 és a K23 DK068052 támogatásokkal (PI: C. Martin). Ezenkívül ezt a munkát részben támogatta az Egyesült Államok Védelmi Minisztériuma W81XWH-05-2-0082 támogatása és a NORC Center Grant # 1P30> DK072476 „Táplálkozási programozás: környezeti és molekuláris interakciók” címmel, amelyet a NIDDK támogatott. A kiadvány tartalma nem feltétlenül tükrözi az USDA nézeteit vagy politikáját, és a kereskedelmi nevek, kereskedelmi termékek vagy szervezetek említése sem jelenti az Egyesült Államok kormányának jóváhagyását. Ezt a kutatási projektet az USDA - Agrárkutatási Szolgálat is részben támogatta az 58-6250-6-003 egyedi együttműködési megállapodás révén. A szokásos adagképek archívumát Thomas Baranowski, a Baylor College of Medicine együttműködésével tették lehetővé, akinek kutatását támogatások és az Országos Rákintézettel kötött szerződések támogatják.

Lábjegyzetek

Az ebben a jelentésben ismertetett munkát a Pennington Biomedical Research Center-ben végezték, 6400 Perkins Road, Baton Rouge, LA 70808; Baylor College of Medicine, 1100 Bates Avenue, Houston, TX 77030; és Louisiana Állami Egyetem, Villamos- és Számítástechnikai Tanszék, Baton Rouge, LA 70803.

Összeférhetetlenség:

A szerzők nem jelentenek összeférhetetlenséget