مقالة منهجية

مستودع فيديو للطرق المبتكرة لتقييم وتحليل النظام الغذائي

1.4K مشاهدات

DOI:

10.3791/64958

فبراير 3, 2023

في هذه المقالة

الملخص

المقالات التي تمت مناقشتها:

Lasschuijt، M. P. et al. تطوير واستخدام طريقة تقييم سلوك الأكل الآلي لتناول الطعام وسلوك الأكل. مجلة التجارب المتصورة. (168), e62144 (2021). < p class = "jove_content" >Chung، J. et al. تصميم وتقييم النظارات الذكية لتناول الطعام وتصنيف النشاط البدني. مجلة التجارب المتصورة. (132) ، e56633 (2018). < p class = "jove_content" >Lucassen، D. A.، Brouwer-Brolsma، E.M.، van de Wiel، A.M.، Siebelink، E.، Feskens، E.J. التطوير التكراري لأداة تقييم غذائية مبتكرة قائمة على الهواتف الذكية: TRAQQ. مجلة التجارب المتصورة. (169) ، e62032 (2021).

Boronat، A. et al. تقييمات مؤقتة إيكولوجية غذائية بمساعدة جهاز محمول لتقييم الالتزام بالنظام الغذائي المتوسطي بطريقة مستمرة. مجلة التجارب المتصورة. (175) ، e62161 (2021).

Meroni، A.، Jualim، N.، Fuller، N. 'Boden Food Plate': طريقة تفاعلية جديدة قائمة على الويب لتقييم المدخول الغذائي. مجلة التجارب المتصورة. (139) ، e57923 (2018).

Mezgec ، S. ، Seljak ، B. K. الشبكات العصبية العميقة للتقييم الغذائي القائم على الصور. مجلة التجارب المتصورة. (169), e61906 (2021).

Bromage ، S. جداول بيانات متكاملة للتحليل الغذائي لمسوحات النظام الغذائي للسكان. مجلة التجارب المتصورة. (188) ، e64327 (2022).

افتتاحية

في سياق البحوث السريرية والوبائية ، يعد المدخول الغذائي تعرضا معقدا بشكل خاص للقياس ، نظرا للتنوع الهائل للأطعمة المستهلكة على مستوى العالم ، مع اختلافات في أنماط الاستهلاك عبر مناسبات الأكل والأيام والمواسم ودورة الحياة. يواجه تقييم المدخول تحديا من خلال خطأ القياس الناشئ عن مصادر مختلفة ، بما في ذلك الاستدعاء غير الكامل للأطعمة المستهلكة في التقييمات بأثر رجعي (على سبيل المثال ، استدعاء النظام الغذائي لمدة 24 ساعة واستبيانات تكرار الطعام) والتفاعل المرتبط بالتسجيل في الوقت الفعلي في حالة سجلات الطعام. في التحليل والتفسير ، يتم إدخال المزيد من التعقيد من خلال تنوع المكونات الغذائية التي غالبا ما تكون ذات أهمية في دراسة معينة ، فيما يتعلق بالاعتراف المتزايد بالحاجة إلى مراعاة تعدد الأبعاد للمدخول لتوصيف وترجمة آثار الأنماط الغذائية على الصحة ومخاطر المرض بشكل شامل. وتستمر هذه التحديات، التي تؤدي إلى فجوات في كمية ونوعية بيانات المدخول الغذائي المتاحة للسكان على مستوى العالم، فضلا عن أوجه القصور في الاستراتيجيات ذات الصلة بالوقت والقائمة على الأدلة لتحسين الأنماط الغذائية، في إلهام النهج المبتكرة التي تحاول التغلب على التحديات التي تواجهها طرق التقييم الغذائي التقليدية.

اعتبارا من أكتوبر 2022 ، تتضمن مجموعة الأساليب هذه سبع مقالات تصف تطوير و / أو تقييم و / أو تطبيق طرق وأدوات التقييم والتحليل الغذائي المبتكرة التي قد يفكر الباحثون في تطبيقها في عملهم الخاص. تصف ثلاث مقالات بروتوكولا لتطوير طريقة لمساعدة الباحثين المهتمين في إنشاء طرق مماثلة مصممة خصيصا لإعدادات أو مجموعات سكانية محددة. تتضمن الأساليب جوانب من التغذية والسلوكية وعلوم الكمبيوتر ، إلى جانب الهندسة الميكانيكية والكهربائية والبرمجيات ، مما يسلط الضوء على أهمية وجهات النظر الواسعة متعددة التخصصات والتكاملية للابتكار في هذا المجال.

أجهزة القياس
صمم Lasschuijt et al.1 جهازا يتكون من صينية طعام حساسة للوزن ونظام كاميرا مرتبط لاستخراج معلومات حول سلوكيات الأكل ، بما في ذلك عدد مرات المضغ وحجم اللدغة ومعدل الأكل للأطعمة المختلفة في الوجبة ، لتقديم ملاحظات حول ماذا وكم وكيف يتم تناول الأطعمة. يوفر هذا الجهاز طريقة مرهقة إلى الحد الأدنى لوصف سلوكيات الأكل القابلة للتعديل دون الاعتماد على الإبلاغ الذاتي أو المراقبة الذاتية.

يقدم Chung et al.2 زوجا من النظارات الذكية المطبوعة ثلاثية الأبعاد القادرة على اكتشاف أنماط النشاط في عضلات الصدغ بشكل موضوعي أثناء تناول الطعام والأنشطة البدنية المختلفة ، باستخدام لوحات الدوائر المتخصصة على المفصلات اليمنى واليسرى. يصف البروتوكول كيفية بناء النظارات والدوائر وكيفية إخراج البيانات التي تم جمعها في برنامج التعلم الآلي لتمييز سلوكيات الأكل عن السلوكيات الأخرى ، كطريقة لتصميم التدخلات لتقليل الاستهلاك المفرط للطعام.

طرق التقييم المستندة إلى البرمجيات
طور Lucassen et al.3 تطبيق TRAQQ للهاتف المحمول ، وهو أداة سهلة الاستخدام لجمع سجلات الطعام وعمليات السحب الغذائية ، ودمج بيانات حول تكوين الطعام ، وأحجام الأجزاء ، والوصفات القابلة للتخصيص التي تأخذ في الحسبان إنتاجية الطهي والاحتفاظ بالعناصر الغذائية. تسمح الواجهة الخلفية للتطبيق للباحثين بدعوة المشاركين وتذكيرهم لإكمال التقييمات وفقا لمخططات أخذ العينات القابلة للتخصيص ، وإعادة جدولة غير المستجيبين تلقائيا. توفر الورقة بروتوكولا للبحث التكويني وتصميم التطبيقات وتقييمها وإدارة الدراسة وتنفيذ التطبيقات لمساعدة المستخدمين المهتمين بتطوير واستخدام أدوات مماثلة.

يصف Boronat et al.4 تطوير التقييمات اللحظية البيئية (EMAs) بمساعدة التكنولوجيا والتي توفر عينات متكررة في الوقت الفعلي لسلوكيات الأكل في البيئات الطبيعية ، في هذه الحالة ، لقياس الالتزام بنمط حمية البحر الأبيض المتوسط من خلال المطالبات اليومية والأسبوعية. يوفر استخدام منصة EMA المدعومة بالتكنولوجيا للمشاركين تقارير أسبوعية تلخص الجوانب الصحية وغير الصحية في وجباتهم الغذائية وتعزز تغيير السلوك.

يقدم Meroni et al.5 طبق طعام Boden ، وهي طريقة لإدخال بيانات تناول الطعام تتضمن تحديد الأطعمة في قاعدة بيانات تركيب الطعام المضمنة ووضعها على تمثيل مرئي لطبق لكل وجبة ، مما ينتج عنه تقديرات لتناول العناصر الغذائية. يوفر هذا طريقة تفاعلية جذابة لتقييم تناول الطعام والمغذيات ، مع أوجه تشابه مع الإرشادات الغذائية القائمة على الغذاء التي تستخدم نموذجا لطبق للتوصية بنسب مناسبة من مجموعات الطعام المختلفة.

تطوير البرمجيات
يصف Mezgec و Seljak6 تطوير بنى الشبكات العصبية العميقة لمعالجة صور الوجبات من خلال التمييز بين الأطعمة والمشروبات المختلفة ("التجزئة") وتحديد كل منها بدقة. يعمل البروتوكول كمورد لمساعدة خبراء التعلم الآلي على اختيار طرق التعلم العميق وخطوات زيادة البيانات لإجراء تجزئة الأغذية وتصنيفها ، بما في ذلك اختيار وتنظيف مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب هذه التحليلات وتنفيذها.

يقدم Bromage7 نظاما من جداول البيانات المتكاملة للتحليل الغذائي لمسوحات النظام الغذائي للسكان (ISNAPDS) ، والذي يستخدم صيغ بسيطة لحساب مدخول المغذيات والمجموعات الغذائية ومساهمات المجموعات الغذائية في تناول العناصر الغذائية. يستوعب النظام بمرونة بيانات استهلاك الأغذية الكمية وشبه الكمية وغير الكمية التي تم جمعها باستخدام طرق التقييم المستقبلية والرجعية ، باستخدام فترات مرجعية مختلفة وطرق تقدير حجم الحصص ، وجدول تكوين الغذاء الذي يوفره المستخدم.

توفر هذه الأمثلة نافذة مثيرة على مستقبل التقييم الغذائي ، مع التأكيد على التحديات المهمة التي تواجهها طليعة المجال لتوفير حلول مجدية وفي الوقت المناسب لفجوات البيانات العالمية الموجودة. على الرغم من التقدم التكنولوجي لتسجيل استهلاك الغذاء ، فإن التقاط المدخول المعتاد على المدى الطويل بدقة لا يزال يمثل تحديا لن يتم معالجته بالكامل من خلال الأساليب التكنولوجية الجديدة لقياس استهلاك الطعام بشكل مستقبلي. ولذلك من الضروري مواصلة استكشاف كيفية تجميع المقاييس الموضوعية والمبلغ عنها ذاتيا للمدخول الغذائي والتغذية لتحسين القدرة على فهم الأنماط الغذائية فيما يتعلق بالصحة والمرض. يمكن تعزيز هذه الجهود من خلال دمج التقدم في قياس جوانب الصحة الأخرى ، بما في ذلك النشاط البدني والنوم وتكوين الجسم.

وتنوع التطورات التكنولوجية مثير للإعجاب، ومن المهم تحديد أكثر الأساليب الواعدة التي يجب دمجها في الأساليب والأدوات الموحدة والمقدرة جيدا، والتي يمكن دمجها في نظم البحث والمراقبة لتعزيز الرصد المنهجي والمقارنات الدولية. في جنوب الكرة الأرضية، حيث يمكن القول إن الحاجة إلى بيانات قابلة للتنفيذ وعالية الجودة عن النظم الغذائية للسكان هي الأكبر، وحيث تكون القدرة على جمع هذه البيانات منخفضة بشكل عام، فإن علم التنفيذ له ما يبرره لضمان أن تكون الابتكارات التكنولوجية قابلة للتطبيق ومفيدة.

الإفصاحات

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

SB تلقى دعما من المعاهد الوطنية للصحة (T32 DK 007703).

المراجع

  1. Lasschuijt, M. P., et al. Concept development and use of an automated food intake and eating behavior assessment method. Journal of Visualized Experiments. (168), e62144(2021).
  2. Chung, J., et al. Design and evaluation of smart glasses for food intake and physical activity classification. Journal of Visualized Experiments. (132), e56633(2018).
  3. Lucassen, D. A., Brouwer-Brolsma, E. M., van de Wiel, A. M., Siebelink, E., Feskens, E. J. Iterative development of an innovative smartphone-based dietary assessment tool: TRAQQ. Journal of Visualized Experiments. (169), e62032(2021).
  4. Boronat, A., et al. Mobile device-assisted dietary ecological momentary assessments for the evaluation of the adherence to the Mediterranean diet in a continuous manner. Journal of Visualized Experiments. (175), e62161(2021).
  5. Meroni, A., Jualim, N., Fuller, N. Boden Food Plate': novel interactive web-based method for the assessment of dietary intake. Journal of Visualized Experiments. (139), e57923(2018).
  6. Mezgec, S., Seljak, B. K. Deep neural networks for image-based dietary assessment. Journal of Visualized Experiments. (169), e61906(2021).
  7. Bromage, S. Integrated spreadsheets for nutritional analysis of population diet surveys. Journal of Visualized Experiments. (188), e64327(2022).

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

Automated Food IntakeEating Behavior AssessmentSmart GlassesPhysical Activity ClassificationSmartphone based Dietary ToolTRAQQEcological Momentary AssessmentsMediterranean Diet AdherenceInteractive Web based MethodDietary Intake AssessmentImage based Dietary AssessmentDeep Neural NetworksNutritional Analysis