Корби К. Мартин

1 Център за биомедицински изследвания в Пенингтън, Батън Руж, Луизиана, САЩ

Тереза ​​Никлас

2 Медицински колеж Baylor, Хюстън, Тексас, САЩ

Бахадир Гунтурк

3 Държавен университет в Луизиана, Батон Руж, Луизиана, САЩ

Джон Б. Корея

1 Център за биомедицински изследвания в Пенингтън, Батън Руж, Луизиана, САЩ

Х. Реймънд Алън

1 Център за биомедицински изследвания в Пенингтън, Батън Руж, Луизиана, САЩ

Катрин Шампанско

1 Център за биомедицински изследвания в Пенингтън, Батън Руж, Луизиана, САЩ

Корби К. Мартин събира и анализира данни, интерпретира резултатите и допринася за написването на ръкописа.

Тереза ​​Никлас събира и анализира данни, интерпретира резултатите и допринася за написването на ръкописа.

Бахадир Гунтурк допринася за събирането и анализа на данни и редактира ръкописа.

Джон Б. Корея събира данни, интерпретира резултатите и редактира ръкописа.

Х. Реймънд Алън анализира данните и редактира ръкописа.

Катрин Шампан интерпретира резултатите и редактира ръкописа.

Резюме

Въведение

Точното измерване на приема на храна в кафенето и условията на свободен живот създава методологични и аналитични предизвикателства. Често използваните методи включват самостоятелно докладван прием на храна (напр. Хранителни записи, 24-часово изземване на диетата и въпросници за честотата на храната), въпреки че тези методи са свързани с ограничения, които са били посочени по-рано (Goris et al., 2000, Livingstone et al ., 2004, Zegman, 1984). Наличието и миниатюризацията на цифрови фотоапарати и безжични комуникационни устройства (напр. Смартфони) доведоха до разработването на методи за количествено определяне на приема на храна, които използват изображения за избор на храна и отпадъци от плочи (Martin et al., 2012, Martin et al., 2009a, Nicklas et al., В пресата, Six et al., 2010). Целта на този доклад е да опише наскоро утвърдени методи за оценка на приема на храна, които използват цифрови изображения, и да очертае как тези методи са адаптирани за оценка на приема на храна в редица среди, включително условия на свободен живот, настройки за начален старт и детски домове. Описаните тук проучвания са одобрени от съответните институционални съвети за преглед на институциите, в които е проведено изследването (Биомедицински изследователски център в Пенингтън или Медицински колеж Бейлор). Информирано съгласие беше получено от всички доброволци в проучването преди започване на каквито и да било процедури.

Методът за цифрова фотография на храни: Измерване на приема на храна в заведенията на кафенето

Описание на метода за цифрова фотография на храни

храна

Валидност на метода за цифрова фотография на храни

Когато използват RFPM, участниците използват смартфон, за да заснемат изображения на своя избор на храна, остатъци и справочна карта. След това тези изображения веднага се изпращат на сървър за анализ. Препечатано от Martin et al. (2012).

RFPM също има присъщи ограничения, които са функция на наличната технология, която се използва за подобряване на ефективността на събирането и анализа на данни. Например, въпреки че разработихме компютърни алгоритми за изображения, за да идентифицираме автоматично храните и да изчислим размера на порцията (Martin et al., 2009b), тези функции все още не са достатъчно усъвършенствани, за да позволят напълно автоматизиран анализ на данните. По-скоро процесът остава полуавтоматизиран и човешки оператор контролира процеса на събиране, управление и анализ на данни. С пускането на нова технология обаче тя може лесно да бъде включена в процедурите за RFPM и добър пример за това е използването на сканиране на баркод и PLU (Price Look Up) кодове за автоматично идентифициране на храните.

Валидността на метода за дистанционно фотографиране на храни за измерване на приема на храна при възрастни

Надеждността и валидността на RFPM е изследвана за първи път при проба от възрастни (N = 50), които са използвали метода в продължение на 3 дни както в лабораторни условия, така и в условия на свободен живот (Martin et al., 2009a). По време на това проучване енергийният прием, изчислен с RFPM, беше сравнен с енергийния прием от директно претеглени храни и напитки. Претегленият прием се получава в условия на свободен живот чрез осигуряване на охладител на участниците, който съдържа предварително претеглени храни за вечерята им. Върнаха охладителя на следващата сутрин и се получи последващото тегло. RFPM създава надеждни оценки на енергийния прием в продължение на три дни и в двете лаборатории (коефициент на корелация на вътрешния клас или ICC = 0.62, p Фигура 4). Проведени са анализи на Bland and Altman (Bland and Altman, 1986) за всяко хранително вещество и витамин, като нито един от тях не е значителен. Важно е, че RFPM не е свързан с недохранване, когато се използва в условия на свободен живот, и при всички сравнения анализите на Bland и Altman показват, че грешката на RFPM не се различава значително по отношение на нивата на енергиен прием. Фигура 5 илюстрира Bland и Altman за сравнението на RFPM с енергийния прием, измерен с двойно обозначения метод за вода при 50 възрастни, където средната грешка на участника е -152 ± 694 kcal/ден, без разлики в грешката спрямо нивата на енергиен прием. Регресионните анализи също установиха, че грешката на RFPM не се различава по възраст (Adj. R 2 = 0.03, p = 0.29) или телесно тегло (Adj. R 2 = 0.03, p = 0.12) (Martin et al., 2012).

Валидност на RFPM при измерване на енергийния прием на възрастни в условия на свободен живот и приема на енергия и хранителни вещества на възрастни по време на лабораторно хранене на блок маса. Мерките за сравнение на златния стандарт бяха: двойно етикетираният метод за вода за условия на свободен живот и директно претеглени храни по време на хранене на шведска маса. Показва се средна грешка на участника и звездичките показват, че оценката на RFPM се различава значително от златния стандарт (алфа = .05 за сравнение на данните за свободен живот и алфа = .01 за всички други сравнения).

Анализът на Bland и Altman, сравняващ енергийния прием (EI), оценен с метода за дистанционно фотографиране на храни (RFPM), със златния стандарт-EI, измерен с двойно маркирана вода (DLW). Грешката на RFPM е сходна на нивата на EI. Препечатано от Martin et al. (2012).

Валидността на метода за дистанционно фотографиране на храни при измерване на приема на храна от деца

По време на първото съвместно пилотно проучване за валидност, 12 майки в района на Хюстън бяха обучени да използват смартфон за заснемане на изображения на храни, консумирани от детето им с начален старт в дома за период от 24 часа. Изследователският персонал също използва смартфон за заснемане на изображения на храните, консумирани от същите деца в Head Start (HS) в същия ден. Друг екип от изследователски персонал претегли избора на храна и остатъците през същия 24-часов период в домовете за деца и деца. Общият 24-часов прием на храна, изчислен с RFPM, е сравнен с директно претегления прием на храна. Както е илюстрирано на фигура 6, RFPM значително надценява приема на храна със средно 13%, въпреки че тази средна разлика е много малка (9,9 g). Изследването на данните идентифицира храни, които бяха трудни за анализ в това пилотно проучване и елиминирането на тези храни намали процентната грешка с 45% до

7%. Проблемните храни включват консервирани плодове и зеленчуци с течност, подправки, смесени ястия, многослойни храни, напитки и храни с негодни за консумация порции. Оттогава адаптирахме нашите процедури за по-добро събиране и анализ на данни от тези проблемни храни. Също така, по време на това пилотно проучване имаше значителна корелация от 0,95 между средното g тегло на храните от RFPM и средното действително g тегло. Средното количество енергия, подадено на децата в предучилищна възраст (1434 kcal), е подобно на количеството енергия, консумирано от деца от 2 до 5 години от данните на NHANES за 2007-2008 г., докато действителното количество енергия, консумирано от деца в предучилищна възраст в пилотното проучване е 840 ± 297 (средно ± SD) kcal (претеглен прием) до 976 ± 338 kcal (RFPM) (Таблица 1). Тези данни предполагат, че припомнянията от родителите на приема на малки деца в NHANES отразяват това, което е било сервирано на децата, а не какво всъщност е консумирано; по този начин това предположение трябва да бъде проверено в бъдещи изследвания. Тези предварителни данни са в съответствие с предишно проучване (Fisher et al., 2008), където родителските 24-часови припомняния значително надценяват енергийния прием на малки деца. Предварителните пилотни данни за средния прием на енергия и макроелементи между RFPM и претегления прием бяха много сходни (Таблица 1).

Валидност на RFPM при измерване на приема на храна (g) на деца в предучилищна възраст над 24 часа в естествената среда на децата, включително дома им и Head Start Center.

маса 1

Среден прием на енергия и макронутриенти: Пилотни данни, сравняващи RFPM с претеглен прием на храна

RFPM * средно SDCV% Претеглено приемане Средно SDCV%
Енергия (kcal)976.4338.334.7Енергия (kcal)840.4296.935.3
Протеин (kcal)161.964.940.1Протеин (kcal)138.253.238.5
Въглехидрати
(ккал)
526.8
190.2
36.1		Въглехидрати
(ккал)
451.1
173,5
38.5
Мазнини (kcal)296.6135.945.8Мазнини (kcal)258.4119.746.3

Няма значителна разлика между изследователския персонал и майките в средното количество храна, консумирана в дома, въз основа на анализа на изображенията на храната (разликата е 48 g) за децата в предучилищна възраст. Също така няма значителна разлика между претегления прием на храни, консумирани в дома, и количеството, оценено от изображенията на майките за храна (разликата е 32 g). Имаше разлика от 35 g в общия прием на храна, консумиран в дома между претегления прием и приема, генериран от RFPM.

По време на втория съвместен пилот и проучване на възможностите за реализация друг набор от 12 майки използваха смартфон, за да заснемат изображения на храни, консумирани от детето им с ХС в дома за период от 24 часа. През същия период изследователският персонал заснема изображения на храни, консумирани в центъра за ХС. Подобно на първото пилотно проучване, данните бяха предадени и анализирани в Pennington Center. След приключване на проучването бяха проведени интервюта с всяка майка, за да се оцени осъществимостта на RFPM. Няма значителни разлики между средния 24-часов прием на тези 12 деца и 12-те деца, участвали в пилотното проучване за валидност. Резултатите от интервютата с майките показват, че никой от участниците не намира смартфона за труден за използване, като над 80% съобщават, че проучването е лесно до много лесно за попълване. 92% съобщиха, че няма да променят нищо по отношение на процедурите, начина, по който са били обучени да използват смартфона или подканите на EMA. Всички участници съобщиха, че няма да е трудно да заснемете изображения на храни със смартфон, когато се храните навън. 100% от майките съобщават, че определено ще участват отново в проучването.

Двете пилотни проучвания демонстрират, че RFPM може да се използва за оценка на приема на храна на деца в предучилищна възраст в HS и детски домове. Освен това пилотните проучвания демонстрират, че RFPM е приспособим към различни среди и участници и че данните могат да се събират и прехвърлят на централен сървър за анализ от отдалечени местоположения.

Дискусия

Подходите, които разчитат на цифрови изображения, имат много силни страни, включително намалена тежест на участниците и премахване на необходимостта участниците да оценяват размера на порциите. Тези фактори могат да допринесат за удовлетвореността на потребителите от тези методи. Например, удовлетворението от RFPM е благоприятно сред възрастните, които са използвали метода (Martin et al., 2012, Martin et al., 2009a) и сред майките, които са използвали метода за оценка на приема на храна на децата си. RFPM е проектиран да минимизира тежестта на участниците и се разработва нова технология за допълнително намаляване на тежестта на участниците и подобряване на ефективността и достъпността. Например, разработено е „приложение“, базирано на смартфон, което подобрява потребителското изживяване и включва сканиране на баркод и кодове за търсене на цена за автоматично идентифициране на храните. И накрая, RFPM е сходен по отношение на разходите или по-евтин от методите за самоотчитане за оценка на приема на храна, а именно записи на храни с писалка и хартия и 24-часово изтегляне.

В обобщение, методите, които използват цифрови изображения, се оказаха ефективни при количественото определяне на приема на храна в заведенията на кафенето и естествената среда на хората. Подходите, които разчитат на цифрови изображения, имат много предимства, включително намалена тежест на участниците и способността да се измери количествено приема на храна на групово и индивидуално ниво. Продължава работата по допълнителна автоматизация на подходите за цифрово изобразяване.

Благодарности

Източници на финансиране:

Тази работа беше частично подкрепена от безвъзмездни средства от Националните здравни институти R21 AG032231 и K23 DK068052 (PI: C. Martin). В допълнение, тази работа беше частично подкрепена от безвъзмездните средства на Министерството на отбраната на САЩ W81XWH-05-2-0082 и гранта на NORC Center # 1P30> DK072476, озаглавен „Хранително програмиране: Взаимодействия с околната среда и молекулите“, спонсориран от NIDDK. Съдържанието на тази публикация не отразява непременно възгледите или политиките на USDA, нито споменаването на търговски наименования, търговски продукти или организации не предполага одобрение от правителството на САЩ. Този изследователски проект също беше частично подкрепен от USDA - Служба за земеделски изследвания чрез специфично споразумение за сътрудничество 58-6250-6-003. Архивът на стандартни порционни изображения стана възможен чрез сътрудничество с Томас Барановски, Медицински колеж Бейлор, чиито изследвания се подкрепят от безвъзмездни средства и договори с Националния институт по рака.

Бележки под линия

Работата, докладвана в този доклад, е извършена в Центъра за биомедицински изследвания в Пенингтън, 6400 Perkins Road, Baton Rouge, LA 70808; Медицински колеж Baylor, 1100 Bates Avenue, Хюстън, Тексас 77030; и Държавен университет в Луизиана, департамент по електротехника и компютърно инженерство, Батън Руж, LA 70803.

Конфликт на интереси:

Авторите съобщават за липса на конфликт на интереси