本文介绍了一套集成电子表格系统,该系统利用简单公式来计算营养素和食物类别的摄入量,以及各类食物对营养素摄入的贡献,用于分析人群膳食调查数据。该系统可处理定量、半定量和非定量的食物摄入数据,并支持用户提供的食物成分表。
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本文介绍了一套集成电子表格系统,该系统利用简单公式来计算营养素和食物类别的摄入量,以及各类食物对营养素摄入的贡献,用于分析人群膳食调查数据。该系统可处理定量、半定量和非定量的食物摄入数据,并支持用户提供的食物成分表。
在人群膳食调查中计算营养素摄入量可能具有挑战性,因为现有的营养分析软件通常侧重于分析个体的摄入量,且可能不允许用户输入或轻松修改分析中所使用的食物成分数据。这些局限性在中低收入国家环境中尤为突出。尽管目前已有多种配备 onboard 营养分析功能的软件辅助膳食评估平台适用于大规模调查,但它们通常也存在类似的限制,并进一步将用户局限于特定的评估方式。本文介绍一种用于人群膳食调查营养分析的多功能集成电子表格系统(ISNAPDS),为已收集数据却无法通过现有软件充分分析的情况提供了解决方案。该方案要求向系统提供完全可自定义的食物成分数据、食物分类信息以及食物摄入量数据(食物摄入量以 g/天为单位,可直接输入,也可根据用户提供的摄入频率以及标准或可变的份量大小进行计算)。数据录入后,用户需调整一组预设的简单公式,使其与输入数据的结构相匹配,系统将应用这些公式计算调查人群中所有个体的营养素摄入量、食物组摄入量,以及各食物组对营养素摄入量的贡献。ISNAPDS 系统的灵活性使其能够适应全球范围内食物消费的多样性,并可分析采用前瞻性与回顾性评估方法收集的定量、半定量和非定量食物消费数据,这些数据可基于不同的参考周期和份量估算方法。截至目前,该系统已应用于中国、埃塞俄比亚、印度、蒙古、泰国以及10个撒哈拉以南非洲国家的多国分析中,涉及24小时回顾法、膳食记录法、食物频率法以及家庭消费数据拆分分析的已发表和正在进行的研究。
有关人口、食物和营养素摄入的数据对于了解人群营养不良负担以及饮食与健康之间的关系至关重要,并在制定、监测和评估循证营养政策与项目中发挥重要作用1,2。
在收集了食物摄入数据后,需使用软件将每种食物的摄入量乘以其营养成分,从而获得营养素摄入量数据(营养分析)3,这一过程在大型计算机出现之前通常由人工完成4。目前已有多种可实现此功能的软件工具,但这些工具通常侧重于个体分析,而非人群调查5,6。研究者若希望在大规模调查中计算营养素摄入量,可能不得不使用自己并不熟练的统计软件编写程序,或对调查人群中的每个个体逐一应用针对个体设计的软件,再汇总结果;这种方法耗时且容易出错。此外,现有的营养分析软件可能未包含特定调查中涉及的全部食物或关注的营养素,也无法允许用户输入或便捷地自定义食物成分、份量大小以及分析中所用的食物分类信息。尽管目前已存在许多可进行内置营养分析、适用于大规模调查的软件辅助膳食评估平台7,但这些平台通常也存在类似的局限性,并进一步限制用户只能采用特定的评估方式(例如膳食记录、24小时膳食回顾,或回顾....
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本方案附有应用ISNAPDS系统分析蒙古国实际人口调查数据的示例结果。本调查中所遵循的数据收集程序符合蒙古国卫生部伦理审查委员会以及哈佛大学陈曾熙公共卫生学院机构审查委员会(方案编号 #21002)的伦理标准。符合条件的参与者在入组前均签署了书面知情同意书,同意参加研究并提供可用于发表的数据,并可随时自由退出研究。
1. 确定食物摄入数据的填充方法
2. 参考预填充的示....
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确保输出数据完整性的检查
以下检查展示了使用预填充示例数据中的观测值1时,ISNAPDS系统中计算结果的准确性。为确保在分析实际调查数据时正确遵循本方案,建议用户针对多个不同的观测值和输出列自行运行每一项检查(某个输入电子表格中的错误可能会在某些输出电子表格中引发额外错误,而在其他输出中则不会;同样,某个输出电子表格中的错误可能仅影响数据的某一部分,若仅对单个观测值和输出列进行检查,则此类错误可能被忽略)。
使用标准或可变份量计算食物摄入量的验证
对于观察1,全脂牛奶的每日摄入量(克/天)等于全脂牛奶的摄入份数(“摄入频率”表格的B2单元格:0.14份/天)乘以全脂牛奶的标准份量(“食物成分”表格的C2单元格:85克/份)或为观察1指定的全脂牛奶可变份量(“可变份量”表格的B2单元格:130克/份),具体取决于使用的是标准份量还是可变份量:
若采用标准份量:0.14 * 85 = 每日12克。若采用可变份量:0.14 * 130 = 每.......
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本文介绍的ISNAPDS系统为营养监测和流行病学中的多项核心分析提供了便捷的起点,例如:估算营养素和食物类别的摄入分布,确定营养素摄入不足和过量的流行情况,识别每种营养素的主要食物来源,推导基于食物或营养素的膳食指标或对膳食指南的依从性,分析膳食与健康结局之间的关系,以及为营养项目的设计提供依据。ISNAPDS已预先完成了在亚洲和非洲多个中低收入国家开展的人群膳食调查中的上述所有分析,所采用的评估方法多种多样。这些调查包括在蒙古采集的334名成人记录的1,838人日称重法膳食记录数据,以及1,356名成人的24小时回顾法数据20,21,22,23;来自3,564名埃塞俄比亚成人的定量食物频率问卷(FFQ)和重复24小时回顾法数据24;来自非洲10个国家3,171名成人的非定量食物频率问卷数据18
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作者无任何利益冲突需要披露。
作者谨向 Rosalind S. Gibson 博士、Walter C. Willett 博士、Rebecca L. Lander 博士、Teresa T. Fung 博士、Theresa L. Han-Markey、Guy Crosby 博士、Megan Deitchler 博士、Mourad Moursi 博士、Helena Pachón 博士、Suzanne M. Cole 博士、Tzy-Wen L. Gong 博士以及 Laura A. Sampson 致谢,感谢他们在过去十年中在膳食评估与营养分析方面所提供的教育与指导;向 Kelvin Gorospe 博士致谢,感谢其关于将 ISNAPDS 系统功能转化为统计程序的建议;向 Sinara L. Rossato 博士致谢,感谢其提供关于 DietSys 的信息;并向 Winnie Bell 博士致谢,感谢其提供关于 INDDEX24 膳食评估平台与全球食品事务数据库的信息。 本研究获得了美国国立卫生研究院(T32 DK 007703)的资助支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Excel 365 | Microsoft Corporation | ISNAPDS 系统(补充文件 1) 是一个 Microsoft Excel Open XML (.xlsx) 文件,最初于 2012 年开发。已发表的版本是使用 Excel 365 于 2022 年开发的。 |
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