यह लेख विशेषज्ञ मूल्यांकन और प्रयोज्य परीक्षण सहित एक अभिनव स्मार्टफोन आधारित आहार मूल्यांकन आवेदन Traqqके विकास के लिए प्रोटोकॉल का वर्णन करता है ।
तेजी से और विश्वसनीय तरीके से आहार सेवन डेटा एकत्र करने के लिए, Traqq नामक एक लचीला और अभिनव स्मार्टफोन एप्लिकेशन (ऐप) विकसित किया गया था (आईओएस/एंड्रॉइड)। इस ऐप को फूड रिकॉर्ड और 24-एच रिकॉल (या कम रिकॉल पीरियड) के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। विभिन्न नमूना योजनाओं को दोनों तरीकों के लिए पूर्व निर्धारित अवधि के भीतर या तो पूर्वविशारकित या यादृच्छिक दिनों/समय पर बनाया जा सकता है, पुश सूचनाओं के साथ प्रतिभागियों से आग्रह करता हूं कि वे अपने भोजन का सेवन पंजीकृत करें । प्रतिक्रिया न होने की स्थिति में, पूर्ण डेटा संग्रह सुनिश्चित करने के लिए सूचनाओं को स्वचालित रूप से पुनर्निर्धारित किया जाता है। खाद्य रिकॉर्ड के रूप में उपयोग के लिए, उत्तरदाता ऐप तक पहुंच सकते हैं और पूरे दिन अपने भोजन का सेवन लॉग इन कर सकते हैं। दिन के अंत में खाद्य रिकॉर्ड स्वचालित रूप से बंद हो जाते हैं; भस्म वस्तुओं को प्रस्तुत करने के बाद बंद याद करते हैं । याद के साथ-साथ खाद्य रिकॉर्ड मॉड्यूल डच खाद्य संरचना डेटाबेस (एफसीडीबी) के आधार पर एक व्यापक खाद्य सूची तक पहुंच प्रदान करता है, जिसे विभिन्न शोध उद्देश्यों को फिट करने का आदी किया जा सकता है। किसी खाद्य पदार्थ का चयन करते समय, उत्तरदाताओं को एक साथ भाग का आकार डालने के लिए कहा जाता है, यानीघरेलू उपायों में(जैसे,कप, चम्मच, चश्मा), मानक भाग आकार(जैसे,छोटे, मध्यम, बड़े), या ग्राम में वजन, और खाने के अवसर/खपत का समय । भाग आकार विकल्पों को समायोजित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए,केवल भोजन रिकॉर्ड या खाने के अवसर के बजाय खपत के समय के मामले में ग्राम में प्रवेश)। ऐप में एक माई डिश फ़ंक्शन भी शामिल है, जो प्रतिवादी को अपने स्वयं के व्यंजनों या उत्पाद संयोजनों(जैसे,दैनिक नाश्ता) बनाने की अनुमति देता है और केवल उपभोग की गई कुल मात्रा की रिपोर्ट करता है। बाद में, ऐप उपज और प्रतिधारण कारकों के लिए खाता है। डेटा एक सुरक्षित सर्वर पर संग्रहीत कर रहे हैं। यदि वांछित है, तो अतिरिक्त प्रश्न, यानीसामान्य रूप से या विशिष्ट खाद्य पदार्थों या खाने के अवसरों से संबंधित लोगों को शामिल किया जा सकता है। यह पेपर सिस्टम (ऐप और बैकएंड) के विकास का वर्णन करता है, जिसमें विशेषज्ञ मूल्यांकन और प्रयोज्य परीक्षण शामिल हैं।
स्वास्थ्य और रोग की रोकथाम में पोषण की भूमिका पर अध्ययन की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए सटीक आहार मूल्यांकन महत्वपूर्ण है। वर्तमान में, इस तरह के अध्ययन आम तौर पर स्थापित आत्म रिपोर्ट आहार मूल्यांकन विधियों का उपयोग करें, यानी,खाद्य आवृत्ति प्रश्नावली, 24-h याद करते है (24hRs), और/या खाद्य रिकॉर्ड1। इस तथ्य के बावजूद कि ये विधियां पोषण अनुसंधान के लिए प्रमुख महत्व की हैं, उनके पास विभिन्न कमियां भी हैं, उदाहरण के लिए, स्मृति से संबंधित पूर्वाग्रह, सामाजिक वांछनीयता पूर्वाग्रह, और प्रतिवादी के साथ-साथ शोधकर्ता1, 2के लिए भारी हैं। हाल ही में तकनीकी आविष्कार अब इन कमियों को दूर करने का अवसर प्रदान करते हैं । पिछले वर्षों के दौरान, विभिन्न अनुसंधान समूहों ने इस अवसर को जब्त किया और पोषण अनुसंधान के लिए वेब-आधारित और स्मार्टफोन आधारित आहार मूल्यांकन उपकरण विकसित किए जो इनमें से कुछ ज्ञात कमियों को संबोधित करते हैं (वेब-और स्मार्टफोन-आधारित उपकरणों के व्यापक अवलोकन के लिए एल्ड्रिज एट अल देखें),यानी त्रुटि के कारणों को कम करें, उपयोगकर्ता-मित्रता में सुधार करें, और प्रतिभागी और शोधकर्ता के बोझ को कम करें1।
फिर भी, पोषण अनुसंधान के लिए उपयुक्त पूरी तरह से स्वचालित और मान्य स्मार्टफोन अनुप्रयोगों (ऐप्स) की संख्या अभी भी सीमित है। अधिकांश उपलब्ध आहार मूल्यांकन ऐप(यानी,वाणिज्यिक रूप से या अनुसंधान के लिए विकसित) या तो पूरी तरह से स्वचालित नहीं हैं(यानी,खाद्य पदार्थों की मैनुअल कोडिंग की आवश्यकता होती है) या (अच्छी तरह से) मान्य नहीं हैं3। इसके अलावा, अधिकांश उपलब्ध मान्य ऐप्स को एक विशिष्ट शोध उद्देश्य और किसी विशिष्ट देश में उपयोग के लिए विकसित किया गया है; बल्कि निश्चित डिजाइनों के कारण, अन्य शोध उद्देश्यों के लिए या अन्य देशों में ऐसे ऐप्स का फिर से उपयोग करना चुनौतीपूर्ण लगता है3,4,5,6,7,8. अंत में, खाद्य रिकॉर्ड आधारित ऐप्स की उपलब्धता के बावजूद, आज तक, कोई रिकॉल-आधारित ऐप अभी तक मौजूद नहीं दिखाई देता है। यद्यपि खाद्य रिकॉर्ड प्रतिक्रियाशीलता पूर्वाग्रह से ग्रस्त हैं, यानी,उत्तरदाताओं को जागरूकता के कारण उनके भोजन के सेवन में परिवर्तन हो सकता है कि उन्हें2,9देखा जा रहा है, यह याद करने के लिए मामला नहीं है, जो एक मान्य रिकॉल-आधारित ऐप10के विकास की आवश्यकता पर जोर देता है। नीदरलैंड में उपयोग के लिए Traqq नामक एक अभिनव आहार मूल्यांकन ऐप विकसित किया गया था जिसे शोध प्रश्न1के आधार पर खाद्य रिकॉर्ड के साथ-साथ याद के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है।
खाद्य रिकॉर्ड विकल्प और रिकॉल विकल्प के बीच वैकल्पिक करने की संभावना के अलावा, यह ऐप अपनी लचीली प्रकृति के कारण अन्य आहार मूल्यांकन उपकरणों से भी अलग है। विशेष रूप से, खाद्य सूची, भाग आकार अनुमान, नमूना योजनाओं, और अतिरिक्त प्रश्नों को शामिल करने की संभावना के बारे में। प्रणाली में लचीलेपन का स्तर कई शोध उद्देश्यों के लिए सिलाई सक्षम बनाता है जिसके लिए आहार व्यवहार के सटीक मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। वर्तमान में, एप्लिकेशन को मान्य किया जा रहा है और पोषण से संबंधित अनुसंधान के विभिन्न प्रकार में इस्तेमाल किया जा करने के लिए तैयार हो जाएगा। ऐप का उपयोग भी किया जा सकता है, और शायद आहार व्यवहार को मापने और प्रभावित करने के लिए पोषण हस्तक्षेप कार्यक्रमों में उपयोग के लिए और बेहतर हुआ है। चूंकि विश्वसनीय आहार मूल्यांकन उपकरणों का विकास चुनौतीपूर्ण है, और इन प्रक्रियाओं पर रिपोर्ट दुर्लभ हैं, विशेष रूप से उपयोगकर्ता और विशेषज्ञ भागीदारी3,11,12के संबंध में, यह पेपर इस स्मार्टफोन आधारित आहार मूल्यांकन ऐप के व्यवस्थित और पुनरावर्तक विकास में विभिन्न सूचना स्रोतों को कैसे एकीकृत किया गया था, इस पर एक विस्तृत अवलोकन प्रदान करता है। इस प्रक्रिया में सिद्धांत, विशेषज्ञ परामर्श और उपयोगकर्ता सगाई शामिल हैं।
यह पेपर स्मार्टफोन आधारित आहार मूल्यांकन ऐप Traqqकी पुनरावृत्ति विकास प्रक्रिया प्रस्तुत करता है। सटीकता और उपयोगकर्ता-मित्रता के आवश्यक स्तर को संतुलित करने से 1 पर निर्णयों से संबंधित ऐप के विकास में निम्नलिखित मुख्य चुनौतियां उत्पन्न हुईं) डेटा प्रविष्टि(यानी,खाद्य पहचान और भाग के आकार की मात्रा के लिए सबसे सटीक विधि का चयन करना), 2) खाद्य संरचना डेटा(यानी,एक सटीक डेटाबेस का चयन करना और एक पूर्ण खाद्य सूची बनाना), 3) अनुकूलन विकल्प(यानी.., खाद्य सूची में लचीलापन, भाग आकार मात्राकरण, और व्यंजनों), और 4) सत्यापन(यानी,पारंपरिक तरीकों और/या स्वतंत्र उपायों के खिलाफ)3,५०। साहित्य समीक्षा के दौरान, अनुसंधान के लिए विकसित पांच मान्य और पूरी तरह से स्वचालित, स्मार्टफोन आधारित, आहार मूल्यांकन उपकरणों की पहचान की गई3,अर्थात् माई मील मेट4,इलेक्ट्रॉनिक आहार सेवन मूल्यांकन (ईडिया)7,आसान आहार डायरी8,इलेक्ट्रॉनिक कार्नेट एलिमेंटेयर (ई-सीए)5,और ई-एंड ट्रैक (ईईटी)6।
इन पांच आहार मूल्यांकन ऐप के साथ-साथ इस ऐप के स्वचालितीकरण के स्तर के कारण, शोधकर्ता बोझ और लागत काफी कम हो जाती है जबकि पारंपरिक आहार मूल्यांकन विधियों की तुलना में डेटा पूर्णता बढ़ जाती है। इसके अतिरिक्त, यह ऐप, बदले में, लचीलेपन के मामले में पांच मौजूदा आहार मूल्यांकन उपकरणों से अलग है। विशेष रूप से, जबकि मौजूदा ऐप सभी खाद्य रिकॉर्ड विधि पर आधारित हैं, इस ऐप को खाद्य रिकॉर्ड के साथ-साथ रिकॉल के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है। इसके अलावा, जबकि इन ऐप्स का डिजाइन तय है, Traqq को प्रमुख लाभ है कि इसे विभिन्न अनुसंधान उद्देश्यों(जैसे,आहार मूल्यांकन विधि, खाद्य सूची, नमूना योजनाओं, अतिरिक्त प्रश्न)3,50को फिट करने के लिए संशोधित किया जा सकता है। इसके विपरीत, अन्य मौजूदा आहार मूल्यांकन ऐप्स में मूल्यवान विशेषताएं होती हैं, जिन्हें ऐप (अभी तक) में लागू नहीं किया जाता है। इस बिंदु को समझाने के लिए, कुछ ऐप उपयोगकर्ता को खाद्य मान्यता और भाग आकार अनुमान जैसे अर्ध-स्वचालित, प्रौद्योगिकी-सहायता प्राप्त आहार मूल्यांकन (टाडा) प्रणाली51,52के लिए अपने भोजन की तस्वीरें लेने की अनुमति देते हैं।
उपयोगिता अध्ययन में प्रतिभागियों ने यह भी संकेत दिया कि तस्वीरों का उपयोग भाग आकार अनुमान सहायता के लिए एक मूल्यवान इसके अतिरिक्त हो सकता है । हालांकि, इस स्तर पर इस तरहकी सुविधा को लागू करने के लिए अभी भी कई चुनौतियों का समाधान किया जाना था, उदाहरण के लिए, फोटोग्राफिक कोण(यानीगहराई का आकलन करने के लिए) के संबंध में निर्दिष्ट और मार्गदर्शक, एक संदर्भ निर्माता(यानी,आकार और रंगों के लिए सही करने की आवश्यकता), फोटो से पहले और बाद में आवश्यक(यानी,उपभोग की मात्रा का आकलन करने के लिए), और नुस्खा व्यंजनों को कैसे संसाधित करें। इन तकनीकी चुनौतियों के कारण, मौजूदा छवि-आधारित आहार मूल्यांकन ऐप अभी भी अर्ध-स्वचालित हैं, जिसका अर्थ है कि मैनुअल छवि समीक्षा उपयोगकर्ता, शोधकर्ता, या दोनों51, 52द्वारा की जानी चाहिए। क्राउडसोर्सिंग और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकी प्रगति में आहार मूल्यांकन53, 54के लिए खाद्य छवियों के उपयोग में सुधार करने की क्षमता है। भविष्य में एप को और बेहतर बनाने के लिए इन विकल्पों की तलाश की जाएगी। ऐप की विकास प्रक्रिया को विभिन्न महत्वपूर्ण कदमों की विशेषता थी। सबसे पहले, एक प्रारंभिक अनुसंधान कदम पूरा किया गया था जिसमें ऐप निर्माण के औचित्य को रेखांकित करने वाली वैज्ञानिक अवधारणाओं ने ऐप की सामान्य रूपरेखा स्थापित करने में निर्णय लेने में मदद की ।
इस चरण के दौरान, एफसीडीबी के चयन और पीएसईए-पहलुओं के चयन पर विशेष ध्यान दिया गया था जो दोनों सीधे डेटा सटीकता21को प्रभावित करते हैं। FCDB के बारे में, जैसा कि ऐप मूल रूप से नीदरलैंड में उपयोग के लिए विकसित किया गया है, इसकी खाद्य सूची डच एफसीडीबी, नेवो14पर आधारित है। भविष्य में, इसका उद्देश्य अंतरराष्ट्रीय उपयोग के लिए ऐप को और विकसित करना है, जिसके लिए अधिक व्यापक खाद्य संरचना डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि कई खाद्य पदार्थ देश-विशिष्ट हैं। वर्तमान में, कोई अंतरराष्ट्रीय FCDB अभी तक मौजूद है और अगर मौजूद है, इसका उपयोग सीमित हो सकता है । अधिक विशेष रूप से, जैसा कि डच खाद्य सूची में पहले से ही 2,389 खाद्य पदार्थ शामिल हैं, एक अंतरराष्ट्रीय खाद्य संरचना तालिका का कार्यान्वयन, उदाहरणके लिए, 5 देशों के लिए शायद खाद्य पदार्थों की इस संख्या को लगभग 5 से गुणा करेगा और खाद्य पदार्थों की खोज को नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा और नतीजतन, ऐप की उपयोगिता। इसलिए, देश-विशिष्ट खाद्य सूचियां शायद सबसे मूल्यवान होंगी और अक्सर पेशेवरों द्वारा भी पसंद कीजाएंगी 55।
यह ऐप द्वारा सुविधाजनक है क्योंकि यह वैकल्पिक खाद्य सूचियों के आयात को सक्षम बनाता है और इस प्रकार विभिन्न (अंतरराष्ट्रीय) खाद्य संरचना तालिकाओं से जुड़ाव करता है। भाग के आकार के बारे में, अनुमानों की सटीकता का समर्थन करने के लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं, उदाहरण के लिए,छवि पुस्तिकाओं, संदर्भित वस्तुओं का उपयोग, और/या पाठ भाग आकार सुझाव26। उपयोगकर्ता-मित्रता को ध्यान में रखते हुए, ऐप में पीएसईए के प्रत्यक्ष कार्यान्वयन को ऐप(जैसे,छवि पुस्तिका, संदर्भित वस्तुओं) के साथ पीएसईए का उपयोग करने पर प्राथमिकता दी जाती है। ऐप के विकास के दौरान, भाग आकार सुझावों और ग्राम में प्रवेश का उपयोग करके भाग आकार में प्रवेश करने का अवसर प्रदान करके भाग आकार मात्राकरण को सुविधाजनक बनाने का निर्णय लिया गया था। भाग आकार सुझाव केवल उपलब्ध डच भाग आकार डेटाबेस56पर आधारित हैं। यद्यपि कॉमपीएल-ईट और ईटमीटर जैसे डच आहार मूल्यांकन उपकरण भी इस डेटाबेस13, 17पर भरोसा करते हैं, यह ध्यान देने की आवश्यकता है कि यह भाग आकार डेटाबेस 2003 से है, और टेबलवेयर आकार57बढ़ गया है। इसलिए इस डेटाबेस का उपयोग भोजन के सेवन को कम कर सकते हैं ।
वर्तमान में, भाग आकार डेटाबेस डच नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर पब्लिक हेल्थ एंड एनवायरमेंट (RIVM), डच पोषण केंद्र, और Wageningen विश्वविद्यालय और अनुसंधान५८द्वारा अद्यतन किया जा रहा है, जो अंततः app में भाग आकार सुझावों को अद्यतन करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा । पुराने और नए भागों के बीच विसंगतियों को मैप किया जाएगा और जहां जरूरत होगी उसे समायोजित किया जाएगा । हालांकि भाग आकार छवियों का उपयोग(यानी,एक चयनित भोजन की विभिन्न मात्रा को चित्रित छवियों की एक श्रृंखला) पाठ आधारित भाग आकार सुझावों के लिए एक अच्छा विकल्प हो सकता है59,अनुसंधान से पता चला है कि भाग के आकार के अनुमान की सटीकता सबसे अधिक है जब भाग आकार छवियों की एक श्रृंखला एक बार में प्रस्तुत किया जाता है, बजाय एक समय में एक छवि45, 60,61. आम तौर पर, वर्तमान में उपलब्ध स्मार्टफोन में अपेक्षाकृत छोटी स्क्रीन होती है, जो छवियों की एक श्रृंखला की प्रस्तुति को सीमित करता है। हालांकि नई प्रौद्योगिकियों इंटरैक्टिव भाग आकार ग्राफिक्स जिसमें एक आभासी थाली या कप पर भोजन की मात्रा में वृद्धि या एक स्लाइडर६१का उपयोग करके कम किया जा सकता है के उपयोग की सुविधा, इन तकनीकों अपेक्षाकृत नए है और अभी भी अच्छी तरह से उनकी सटीकता का आकलन करने की जरूरत है ।
ऐप के विकास में एक और महत्वपूर्ण कदम में विशेषज्ञों और इच्छित अंत उपयोगकर्ताओं की भागीदारी शामिल थी। यद्यपि अक्सर उपकरणों (या वर्णित नहीं)11, 12की विकासात्मक प्रक्रिया में शामिल नहीं कियाजाताहै, विशेषज्ञों के साथ-साथ इच्छित अंत उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया महत्वपूर्णहै- महत्वपूर्ण 61है, उपयोगिता को अधिकतम करने की अनुमति देता है, और सटीकता के आवश्यक स्तर को बनाए रखता है। इच्छित अंत उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया विशेष रूप से मेरे व्यंजन समारोह के अंतिम डिजाइन में सहायक था । कुल मिलाकर, उपयोगकर्ता अपने स्वयं के व्यंजन बनाने की संभावना से संतुष्ट थे। हालांकि, उन्होंने कुछ प्रक्रियाओं के साथ संघर्ष किया, उदाहरण के लिए, हालांकि फ़ंक्शन स्वचालित रूप से डेटा को सहेजेगा, यह उपयोगकर्ता को दिखाई नहीं दे रहा था। इसलिए, कई उपयोगकर्ताओं को बचाने के बटन के लिए खोज रखा है और अटक गया, वापस जाने के लिए और अपने इनपुट खो डर लगता है । इस तरह की प्रतिक्रिया के आधार पर, उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं को बेहतर ी करने के लिए समारोह में सुधार किया गया था।
समाप्त करने के लिए, Traqq मौजूदा ऐप्स और वेब-आधारित उपकरणों पर कई फायदों के साथ एक अभिनव ऐप है। हालांकि, अभी भी विभिन्न सीमाएं हैं। जैसा कि ऐप अभी भी आत्म-रिपोर्ट पर निर्भर करता है, स्वयं-रिपोर्ट से संबंधित माप त्रुटियां अभी भी मौजूद हैं(उदाहरण के लिए,स्मृति पूर्वाग्रह(यानी, याद के मामले में), सामाजिक वांछनीयता पूर्वाग्रह, और खाद्य सेवन संशोधनों(यानी,खाद्य रिकॉर्ड के मामले में), गलत भाग आकार अनुमान(यानी,दोनों में))1. आने वाले वर्षों में, हाल ही में लॉन्च की गई उपन्यास प्रौद्योगिकियों को ऐप को आगे बढ़ाने के लिए खोजा जाएगा, उदाहरण के लिए,बारकोड स्कैनर, वॉयस रिकॉर्डिंग, चैटबॉट और छवियों जैसे सुविधाओं को लागू करने के मूल्य की खोज करके, जो खाद्य पहचान और भाग के आकार के अनुमान में सुधार कर सकता है। अन्य ऐप्स(जैसे,एक्टिविटी ट्रैकर्स, स्लीप ट्रैकर्स) और डिवाइस(जैसे,एक्सेलेरोमीटर, हार्ट रेट मॉनिटर, च्यूइंग सेंसर) के साथ जुड़ने की संभावनाओं का भी पता लगाया जा रहा है । अंत में, बैकएंड को नमूना विकल्पों के विस्तार के माध्यम से आगे के विकास के अधीन भी किया जा रहा है।
The authors have nothing to disclose.
लेखक ट्राक के विकास में उनकी महत्वपूर्ण भूमिका के लिए अनोक गीलेन और अरविंद दत्तियन का शुक्रिया अदा करना चाहते हैं । इसके अलावा, लेखकों को डेटा संग्रह में उसकी सहायता और प्रयोज्य अध्ययन में डेटा विश्लेषण के लिए Romy Willemsen शुक्रिया अदा करना चाहते हैं । अंत में, लेखकों को इस प्रक्रिया में अपने अनुभवों और राय साझा करने के लिए विशेषज्ञों और प्रतिभागियों का शुक्रिया अदा करना चाहता हूं । विकास Wageningen विश्वविद्यालय और अनुसंधान द्वारा निष्पादित किया गया था और आंशिक रूप से कृषि, प्रकृति और खाद्य गुणवत्ता और उद्योग मंत्रालय द्वारा वित्त पोषित, TKI कृषि और खाद्य पीपीएस के संदर्भ में-परियोजना स्मार्ट खाद्य सेवन (AF16096) ।
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Recordable | Invisibility ltd. | na | Android app to make screen recordings |
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