Франсис Е. Томпсън

Епидемиолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Приложна програма за изследване, клон за мониторинг на рисковите фактори и методи, 6130 Executive Boulevard, EPN 4095A, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-435-4410, факс: 301 -435-3710

иновации

Ейми Ф. Субар

Диетолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Програма за приложни изследвания, Клон за мониторинг и методи за рисков фактор, 6130 Executive Boulevard, EPN 4005, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-594-0831, факс: 301 -435-3710

Катрин М. Лория

Здравен статистик, Национален институт за сърцето, белите дробове и кръвта, DPPS, CAPB, 6701 Rockledge Drive, RKl2, 10116, Bethesda, MD 20892-7936, тел. 301-435-0702, факс:

Джил Л. Рийди

Диетолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Програма за приложни изследвания, Клон за мониторинг и методи за рисков фактор, 6130 Executive Boulevard, EPN 4018, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-594-6605, факс: 301 -435-3710

Том Барановски

Професор по педиатрия, Медицински колеж Baylor, Американски департамент по земеделие/Служба за селскостопански изследвания, Детски изследователски център за хранене, 1100 Bates Street, Хюстън, Тексас 77030, телефон: 713-798-6762, факс: 713-798-7098

През 2007 г. Националният институт по здравеопазване разработи Инициативата за гените, околната среда и здравето (GEI) (www.gei.nih.gov), за да насърчи изследванията, за да разбере по-добре генетичния и екологичния принос за здравето и болестите. GEI финансира технологична методика за подобряване на измерванията на диетата, физическата активност, химическата експозиция, психосоциалните мерки и показателите за биологичен отговор за използване в бъдещи широкомащабни проучвания на населението. По подобен начин от 2004 г. Националният институт по рака (NCI) финансира вътрешно разработването на друг технологичен напредък в оценката на диетата: автоматизирано самоуправляемо 24-часово изземване с диета (ASA). Целта на настоящата статия е да направи кратък преглед на проблемите, свързани с използването на технологиите при оценка на диетата, като фон за напредъка в областта.

МЕТОДИ ЗА ОЦЕНКА НА ДИЕТИТЕ: ПРЕГЛЕД

Диетичните методи за оценка са подробно описани и обсъдени в скорошна публикация (1) (достъпна и на www.riskfactor.cancer.gov). Всички методи за самоотчитане са предизвикателни. Хората обикновено не посещават храната, която са яли; не помни всичко; не знаят съдържанието на изядените храни; и не може да оцени точно размера на порциите (2). Освен това фактори като пол и тегло могат да отклоняват докладите за диетата (3-5). Широко използвани са три основни типа инструменти за оценка на диетата: въпросник за честотата на храните (FFQ), запис на храна (или дневник) и 24-часово изземване от диетата (24HR). Всеки има силни и слаби страни (1). Биологичните показатели на приема не страдат от грешки в самоотчитането, но имат други ограничения, включително че често отразяват състоянието, а не приема, краткосрочните, а не дългосрочните приема, са силно специфични и обикновено са скъпи и инвазивни (6).

Въпросник за честотата на хранене (FFQ)

FFQ пита за обичайния прием за дълъг период от време, напр. миналата година (1). Повечето използвани в момента FFQ изискват както честотата на приема, така и обичайния размер на порцията за списък с храни (1). Тъй като FFQ обикновено се управлява самостоятелно и отговорите се въвеждат чрез оптично сканиране или по електронен път в уеб-базирани версии, това е икономично за изследователите и представлява минимална тежест за респондентите. Той обаче разчита на способността на респондента да формира и докладва обща централна тенденция за честота и размер на порциите за дълъг интервал от време, обикновено през последния месец или година. Тази родова памет се отличава от епизодичната памет, при която се извиква специфична памет (7). Обобщаването на приема в този поискан период от време може да бъде проблематично, ако диетата не е била стабилна. Например, хората понякога умишлено променят диетата си или претърпяват промени поради бременност, болест или икономическа несигурност. Храните, ядени по различно време през годината, поради наличността или цената, също създават проблеми. Общото разбиране на значението на определена категория храни между изследователя и респондентите е основно изискване (8).

FFQ използва близки отговори за редица храни. Докато Министерството на земеделието на САЩ (USDA) поддържа данни за състава на храните за над 7000 различни храни (9), FFQ обикновено е ограничен до около 100 категории храни. Всяка категория храни съдържа подобни храни, но отговорът на цялата категория храни изключва улавянето на променливостта на приема (и хранителния състав) на храните в категорията. Тъй като повечето FFQ питат за прием, независимо от повода за хранене, подробности относно това кои храни се консумират помежду си на конкретни ястия, интервали от време между храненията и т.н., не се оценяват.

Рекорд за храна

Рекордът за храна изисква от респондентите да запишат храните и напитките и количествата на всяка консумирана в рамките на един или повече дни. Хранителният запис може да сведе до минимум грешката от непълно внимание и памет. Ако храните се претеглят, грешката в оценката на размера на порцията може да бъде намалена. Непълното познаване на храната, особено на смесите, остава проблем. Като цяло записите за храни разчитат на записване на хартия и молив и следователно изискват високо ниво на грамотност и мотивация. Сериозно ограничение на хранителните данни е потенциалът му за пристрастия. Изискванията за често записване могат да обезсърчат много от анкетираните да участват и да накарат другите да отпаднат. Изследванията показват драматично отпадане след три последователни дни на запис (10). Освен това респондентите могат да променят диетата си в резултат на самия запис, наречен реактивност (11); например, те могат да ядат прости храни, за да избегнат тежестта да записват сложна смес, или да ядат по-малко. Реактивността поради социалната желателност и други пристрастия при докладване също са проблеми.

24-часово изземване на диети (24HR)

24HR изисква от респондентите да запомнят и докладват всички храни и напитки, консумирани през предходните 24 часа или предходния ден (1). В най-чистата си форма изземването се извършва без предизвестие, като по този начин се елиминира въпросът за реактивността. Администрацията на интервюиращия свежда до минимум грамотните бариери. Основните предизвикателства пред точността с 24HR са вниманието и паметта. Много от анкетираните са изправени пред предизвикателство да разграничат какво обикновено ядат от онова, което са яли вчера, отваряйки възможността за пропуски и прониквания (храни, докладвани, но всъщност не ядени) (12). Действителната памет на отделни събития се разпада с времето (7,13), за която е документирано, че започва в рамките на един час след храненето (14). Оценката на размера на порцията също е предизвикателство, тъй като консумираното количество трябва да бъде запомнено и точно оценено (1).

Както храната, така и 24HR събират подробна информация за един ден. Тъй като ежедневната променливост в диетата е висока (15), информацията от един ден не може точно да отразява обичайната диета на индивида (16). Събират се няколко дни информация и се използват статистически техники за решаване на този проблем (17,18). Събирането на информация в непоследователни дни е за предпочитане, тъй като последователните дни страдат от грешката в един ден, която се корелира с грешката в следващия ден и следователно не са независими оценки. Използването на автоматизирани системи повишава надеждността чрез стандартизиране на сондите за консумираните храни, но разходите са високи, тъй като софтуерът трябва да бъде закупен; интервюиращите се нуждаят от задълбочено обучение; а действителното събиране на данните изисква значително време на персонала (и разходи) за интервюиране, кодиране, обработка и контрол на качеството (19). Разходите за интервюирания 24HR ограничиха употребата му в широкомащабни диетични проучвания.

Хранителни биомаркери

Биологичните показатели измерват състоянието или промяната в биохимичните процеси, структури или функции (6). Хранителните биомаркери отразяват различни аспекти на хранителния статус или приема. Някои, например, селенът на ноктите на ноктите и съставът на мастните киселини в тъканите, отразяват дългосрочния хранителен статус; други, като натриев и серумен фолат в урината, отразяват скорошната консумация (20). Рядко обаче има пряка връзка между приема и стойността на биомаркера. В допълнение, концентрациите на хранителни вещества могат да варират в зависимост от индивидуалните характеристики, както генетични, така и околната среда, като пушене и телесно тегло. Някои хранителни показатели са хомеостатично контролирани, така че има малка връзка между приема и стойността на биомаркера. Като се има предвид, че повечето хранителни биомаркери изискват събирането на кръв, урина или други биологични тъкани или продукти, те могат да бъдат тежки и скъпи за събиране и анализ. И накрая, биомаркерите са специфични за определени хранителни вещества и по този начин нито един не може да отразява многобройните измерения на хранителния прием. Поради това биомаркерите обикновено са твърде скъпи за твърде малко диетична информация и не се използват често като основно измерване в проучванията за хранителен прием.

ВЪЗДЕЙСТВИЕ НА ТЕХНОЛОГИИТЕ В ИНСТРУМЕНТИТЕ ЗА ОЦЕНКА НА ДИЕТА

Адаптациите на технологията доведоха до значителни промени в начина на извършване на диетичната оценка. Най-често срещаната цел е да се намалят разходите както за събиране, така и за обработка на информацията за хранителния прием поради количеството и сложността на данните, които обикновено се включват.

Ранните проучвания на общността Framingham и Tecumseh са първите, които установяват кохорти с изричната цел да изследват връзките между диетата и заболяванията, но техните инструменти са били администрирани и данните са обработвани ръчно. Появата на оптично сканиране (т.е. балонните форми) доведе до събиране на информация за хранителния режим от голям брой респонденти и по този начин до огромни кохортни проучвания, използващи сканируеми FFQ. Този подход е използван в почти всички големи кохортни изследвания. По-късният технологичен напредък позволи администриране на FFQ на компютри (21,22), като по този начин се намалят разходите за печат и поща и се повиши пълнотата на отговорите. Съвсем наскоро уеб-базирани FFQ и аудио въпроси с отговори на картини със сензорен екран са включени за използване в групи с ниска грамотност (23) и стават все по-популярни.

Технологиите също улесниха отчитането на хранителните записи. Вместо да записват записи, алтернативните подходи включват доклади за аудиозапис и заснемане на изображения на храни, които трябва да се ядат (24). Електронен дневник (ED) използва двустепенна система за докладване и кодиране на храни с 15 широки категории храни на първо ниво и до 18 специфични храни на подниво за всяка категория храни (25). Електронното устройство за записване на храна (FRED) замени хартиен запис, като свързва кухненска везна директно с компютър, позволявайки на участника да идентифицира храната в рамките на категориите и незабавно да запише теглото (22). Системата за оценка на храненето (NESSy) допълнително опростява записите, като комбинира четец на баркод за храна (с бар-кодиран идентификационен каталог на храните) с електронен баланс и компютър, който има вграден модем за предаване на данни по телефона (26). „Измервателят на храна“ комбинира четец на баркодове с брошура с баркодове, представляваща 187 различни хранителни артикула, вид хранене и изядено количество (27).

Налице е голям технологичен напредък в обработката на хранителни данни. Ранната работа сравнява оценките на хранителните вещества от софтуера за диетичен анализ с тези от ръчната обработка и установява разумно съответствие (28). Компютърната обработка на отговорите вече е стандартна. Въпреки това, изборът на база данни за хранителни вещества и софтуер изисква обмисляне: оценките на приема могат да варират в зависимост от базата данни за хранителния състав, която се използва за обработка на данните (29,30). Големият набор от бази данни за хранителни вещества и софтуер, описан в Международната директория за банки с данни за хранителните вещества (31), отразява същественото развитие в тази област. Системите за анализ на данни, които обработват 24HR, са на разположение на лични цифрови асистенти, което прави тази технология осъществима в широк кръг среди, включително развиващите се страни.

Друг важен технологичен напредък беше софтуерът, който автоматизира 24-часовите въпроси за интервюта. Две широко използвани системи за интервюиране са Изследователската система за данни за храненето на Университета на Минесота (NDSR) (32) и Автоматизираният многопроходен метод (AMPM) на USDA (33). Тези системи подобриха последователността на интервютата, тъй като сондите, които търсят подробности за консумираните храни и порции, са стандартизирани. В допълнение, NDSR и до известна степен AMPM системите поддържат автоматизирано кодиране на отговорите.

Компютрите също улесниха смесването на методи. История на диетите, администрирана от интервюиращи, комбинира елементи на FFQ с 24HR (34). DietAdvice беше уеб приложение, което комбинира многопроходен подход с FFQ и 24HR процедури, като започва с хранене, заявява прием на храна в рамките на широки категории храни, за които се оценяват допълнителни подробности, размер на порцията и честота на обичайния прием.

Първият самостоятелно администриран компютъризиран 24HR измери количествено предимно прием на плодове и зеленчуци сред деца от четвърти клас, използвайки изобразяване на 300 храни, за да припомни и подобри оценката на размера на порциите (35). Наричана Софтуерна система за запис на прием на храна (FIRSSt), версия 2, FIRSSt2 разкрива значителна степен на проникване, което е често срещана слабост в системите, базирани на паметта (7). Точността би могла да бъде подобрена, ако изтеглянията бяха извършени няколко пъти през деня, скоро след консумацията на храна, като по този начин минимизират степента на проникване, създавайки подобен на рекорд подход. Интернет регистраторът на данни (iDL) направи точно това, използвайки уеб базирана система за анализ на хранителни записи (36). Клетъчните телефони с възможност за камера могат допълнително да намалят грешката при самоотчитане, като правят и съхраняват изображения на храни преди и след консумация в база данни, която може да бъде оценена от диетолозите (37,38). Мобилните телефони, използващи система за разпознаване на глас, свързващи докладвани храни с база данни с хранителни вещества, подобриха лекотата и намалиха грешката (39).

ЗАКЛЮЧЕНИЯ

Има дълга история на използване на технология за повишаване на точността и скоростта и минимизиране на разходите и неудобствата при оценяване на диетите. GEI напредва в тези усилия, като финансира съвременни технологични подходи. Продуктите от тези проекти ще предложат на изследователите нови иновативни методи за подобряване на диетичната оценка.

Бележки под линия

Отказ от отговорност на издателя: Това е PDF файл на нередактиран ръкопис, който е приет за публикуване. Като услуга за нашите клиенти ние предоставяме тази ранна версия на ръкописа. Ръкописът ще бъде подложен на редактиране, набиране и преглед на полученото доказателство, преди да бъде публикуван в окончателния си вид. Моля, обърнете внимание, че по време на производствения процес могат да бъдат открити грешки, които биха могли да повлияят на съдържанието, и всички правни откази от отговорност, които се отнасят до списанието, се отнасят до.

Информация за сътрудника

Франсис Е. Томпсън, епидемиолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Приложна програма за изследване, клон за мониторинг на фактори на риска и методи, клон 6130, Изпълнителен булевард, EPN 4095A, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-435- 4410, факс: 301-435-3710.

Ейми Ф. Субар, диетолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Приложна програма за изследване, клон за мониторинг на фактори на риска и методи, клон 6130 Executive, EPN 4005, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-594- 0831, факс: 301-435-3710.

Катрин М. Лория, здравен статистик, Национален институт за сърцето, белите дробове и кръвта, DPPS, CAPB, 6701 Rockledge Drive, RKl2, 10116, Bethesda, MD 20892-7936, тел. 301-435-0702, факс:

Джил Л. Рийди, диетолог, Национален институт по рака, Отдел за контрол на рака и науките за популацията, Приложна изследователска програма, клон за мониторинг на рисковите фактори и методи, 6130 Executive Boulevard, EPN 4018, Bethesda, MD 20892-7344, тел. 301-594- 6605, факс: 301-435-3710.

Том Барановски, професор по педиатрия, Медицински колеж Бейлор, Американски департамент по земеделие/Служба за селскостопански изследвания, Детски изследователски център за хранене, 1100 Bates Street, Хюстън, Тексас 77030, тел. 713-798-6762, факс: 713-798-7098.