$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Daten über Bevölkerung, Nahrung und Nährstoffaufnahme sind wichtig für das Verständnis der Belastung durch Mangelernährung in der Bevölkerung und der Zusammenhänge zwischen Ernährung und Gesundheit und spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung, Überwachung und Bewertung evidenzbasierter Ernährungspolitiken und -programme 1,2.
Nachdem Daten über die Nahrungsaufnahme gesammelt wurden, wird eine Software verwendet, um die Menge jedes verzehrten Lebensmittels mit seiner Nährstoffzusammensetzung zu multiplizieren, um Daten über die Nährstoffaufnahme zu erhalten (Nährwertanalyse)3, ein Prozess, der bis zum Aufkommen von Großrechnern manuell durchgeführt wurde4. Es gibt zahlreiche Software-Tools, die dies tun, aber sie sind in der Regel eher auf die Analyse von Individuen als auf Bevölkerungsbefragungen ausgerichtet 5,6. Forscher, die die Nährstoffaufnahme in großen Erhebungen berechnen möchten, können Programme mit statistischer Software schreiben, mit der sie nicht sehr gut vertraut sind, oder auf Software zurückgreifen, die für Einzelpersonen entwickelt wurde, auf jedes Mitglied der Erhebungspopulation anwenden und die Ergebnisse zusammenstellen; Das ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Darüber hinaus enthält die vorhandene Software zur Nährwertanalyse möglicherweise nicht alle konsumierten Lebensmittel oder Nährstoffe, die für eine bestimmte Umfrage von Interesse sind, oder ermöglicht es den Benutzern, Daten zur Lebensmittelzusammensetzung, Portionsgrößen und Lebensmittelgruppenklassifizierungen, die in der Analyse verwendet werden, einzugeben oder einfach anzupassen. Es gibt zwar viele softwaregestützte Plattformen zur Ernährungsbewertung, die eine Onboard-Nährwertanalyse durchführen und für den Einsatz in großen Erhebungen geeignet sind7, aber sie sind oft ähnlich begrenzt und schränken die Nutzer weiter auf bestimmte Bewertungsmodalitäten ein (z. B. Ernährungsaufzeichnung, 24-Stunden-Diät-Abruf oder Erinnerung an die Häufigkeit, mit der Lebensmittel typischerweise über einen bestimmten Referenzzeitraum konsumiert wurden).
Diese Nachteile sind in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) problematischer, wo die lokale Lebensmittelzusammensetzung, Rezepte und andere Referenzdaten in der bestehenden Software zur Ernährungsbewertung und Ernährungsanalyse, von der die meisten für den Einsatz in Ländern mit hohem Einkommen konzipiert sind, oft weitgehend nicht vertreten sind 2,7,8. Forscher, die Daten über die Nährstoffaufnahme in der Bevölkerung sammeln, können daher softwaregestützte Ernährungsbewertungsinstrumente verwenden, die für ihre Erhebungspopulation oder Forschungsfragen schlecht geeignet sind, oder auf speziell entwickelte Instrumente zurückgreifen, die möglicherweise keine integrierten Daten zur Lebensmittelzusammensetzung enthalten, oder auf mühsame Stift-und-Papier-Methoden; Beide erfordern eine separate Lösung für die Nährwertanalyse9. Unzulänglichkeiten in der bestehenden Software verschärfen somit zahlreiche weitere Hindernisse für die Erstellung qualitativ hochwertiger und zeitrelevanter Daten zur Nahrungs- und Nährstoffaufnahme, die für die Umsetzung effektiver Ernährungsstrategien in LMICsbenötigt werden 2. Die kürzlich entwickelte INDDEX24 Dietary Assessment Platform ist ein bemerkenswerter Versuch, diese Datenlücke in den LMICs zu schließen 10,11,12. INDDEX24 verwendet eine mobile App für eine optimierte Datenerfassung, die nahtlos mit der Global Food Matters Database verknüpft ist, einem umfangreichen und wachsenden Repository für globale Lebensmittelzusammensetzungen, Standardrezepte und Referenzdaten zur Ernährung13. Die INDDEX24 beschränkt sich jedoch auf die Erhebung von 24-Stunden-Rückrufen, die als die am weitesten verbreitete Bewertungsmethode für den Einsatz in Bevölkerungserhebungen gelten, aber möglicherweise nicht alle Forschungsziele erfüllen, insbesondere wenn ein längerer Referenzzeitraum erforderlich ist (in dem es möglicherweise angemessener ist, Fragebögen zur Lebensmittelhäufigkeit zu erheben).
In diesem Beitrag wird ein multifunktionales System von integrierten Tabellenkalkulationen für die Ernährungsanalyse von Ernährungsumfragen der Bevölkerung (ISNAPDS) vorgestellt, das eine Lösung für Situationen bietet, in denen Daten gesammelt wurden, aber die vorhandene Software nicht ausreichend geeignet ist, um sie zu analysieren. Das Protokoll beinhaltet die Bereitstellung vollständig anpassbarer Daten über die Lebensmittelzusammensetzung, die Klassifizierung von Lebensmittelgruppen und die Nahrungsaufnahme (die Nahrungsaufnahme in g/Tag kann direkt eingegeben oder auf der Grundlage der vom Benutzer bereitgestellten Aufnahmehäufigkeiten und entweder der Standard- oder variablen Portionsgrößen berechnet werden). Nach der Dateneingabe ändert der Benutzer einen Satz einfacher vorausgefüllter Formeln, um sie an die Struktur der Eingabedaten anzupassen. Das System wendet diese Formeln dann an, um die Nährstoff- und Lebensmittelgruppenaufnahme sowie die Beiträge der Lebensmittelgruppen zur Nährstoffzufuhr für alle Mitglieder der Erhebungspopulation zu berechnen. Die Flexibilität des ISNAPDS-Systems ermöglicht es, die globale Vielfalt der konsumierten Lebensmittel zu berücksichtigen und quantitative, semiquantitative und nichtquantitative (d. h. qualitative) Daten zum Lebensmittelverzehr zu analysieren, die mit prospektiven und retrospektiven Bewertungsmethoden unter Verwendung unterschiedlicher Referenzzeiträume und Methoden zur Schätzung der Portionsgröße (z. B. Aufzeichnungen oder Rückrufe einzelner oder wiederholter Diäten oder Fragebögen zur Lebensmittelhäufigkeit) erhoben wurden.
Orientierung in ISNAPDS, eine Zusammenfassung der Protokollschritte und Erläuterung der Formeln:
Das ISNAPDS-System (Supplemental File 1) ist eine Microsoft Excel Open XML (.xlsx)-Datei, die ursprünglich im Jahr 2012 entwickelt wurde. Die hier verwendete Version wurde im Jahr 2022 unter Verwendung von Excel 365 entwickelt.
ISNAPDS besteht aus acht Tabellenkalkulationen, die durch Formeln miteinander verbunden sind, die Eingabedaten zu Standard- oder variablen Portionsgrößen (ausgedrückt in g/Portion), Lebensmittelzusammensetzung (in Einheiten/Tag), Klassifikationen von Lebensmittelgruppen, Häufigkeit der Nahrungsaufnahme (in Portionen/Tag) in Ausgabedaten zur Nahrungsaufnahme (in g/Tag, die alternativ als Eingabedaten geliefert werden können, wenn sie leicht verfügbar sind) umwandeln. die Aufnahme in Lebensmittelgruppen (in g/Tag), die Nährstoffaufnahme (in Einheiten/Tag) und die Beiträge der Lebensmittelgruppen zur Nährstoffaufnahme (in Einheiten/Tag). Das System ist in dem Sinne integriert, dass die Formeln die Lebensmittel, Beobachtungen, Nährstoffe und Lebensmittelgruppen in jedem Blatt mit ihren korrekten Entsprechungen in den anderen Blättern abgleichen; Alle Blätter sind in einer einzigen Datei enthalten. Das System ist mit Beispiel-Ein- und Ausgabedaten für 10 Beobachtungen vorausgefüllt, die die Funktionalität des Systems demonstrieren (im System und im Protokoll kann sich der Begriff Beobachtung auf Einzelpersonen oder Personentage beziehen, z. B. bei wiederholten Diätaufzeichnungen oder Rückrufen).
Das Protokoll für die Verwendung von ISNAPDS umfasst vier Hauptschritte: (1) Angabe, ob die Daten zur Nahrungsaufnahme vom Benutzer in g/Tag bereitgestellt werden oder auf der Grundlage von Aufnahmehäufigkeiten und Portionsgrößen berechnet werden müssen, und (falls die Nahrungsaufnahme berechnet werden muss) ob jedes Lebensmittel mit einer Standardportionsgröße verbunden ist oder ob die Portionsgrößen für jedes Lebensmittel zwischen den Beobachtungen variieren; (2) Strukturierung und Eingabe von Daten über die Zusammensetzung von Lebensmitteln, die Einstufung von Lebensmittelgruppen und entweder die Lebensmittelaufnahme oder die Häufigkeit der Nahrungsaufnahme in Verbindung mit Standard- oder variablen Portionsgrößen; (3) Ändern von vorausgefüllten Formeln in den Ausgabetabellen, um sie an die Struktur der Eingabedaten anzupassen; und (4) die Weitergabe von Formeln innerhalb der Ausgabedatenblätter, um die gewünschten Ergebnisse zu füllen. Teile einiger Protokollschritte können übersprungen werden, abhängig von der angegebenen Methode zum Ausfüllen von Nahrungsaufnahmedaten und davon, ob der Benutzer an der Berechnung der Nährstoffaufnahme, der Nahrungsgruppenaufnahme oder der Beiträge von Lebensmittelgruppen zur Nährstoffaufnahme interessiert ist. Abbildung 1 ist ein Flussdiagramm, das die Protokollschritte und Eingabedaten zusammenfasst, die für eine bestimmte Methode zum Ausfüllen von Nahrungsaufnahmedaten und den gewünschten Ausgabedaten erforderlich sind.

Abbildung 1: Ablaufdiagramm des Protokolls. Zusammenfassung der Protokollschritte und Eingabedaten, die für die Methode zum Ausfüllen der Nahrungsaufnahmedaten und der gewünschten Ausgabedaten erforderlich sind. Schritt 2 (Strukturieren und Eingeben von Daten) wird vereinfacht, um Schritte und Teile von Schritten auszuschließen, die das Strukturieren von Daten beinhalten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Für jede Beobachtung berechnet ISNAPDS die Nahrungsaufnahme in g/Tag (wenn diese Daten nicht vom Benutzer bereitgestellt werden), indem die Aufnahmehäufigkeit jedes Lebensmittels mit seiner Portionsgröße14 multipliziert wird. Die Berechnung der Aufnahme jeder Lebensmittelgruppe umfasst eine einfache Summierung der Aufnahme aller Lebensmittel, die als zu dieser Gruppe gehörend eingestuft sind. Die Formel zur Berechnung der Nährstoffaufnahme besteht darin, die Aufnahme jedes Lebensmittels mit der Konzentration jedes Nährstoffs in diesem Lebensmittel pro 100 g zu multiplizieren, durch 100 zu dividieren und die Ergebnisse über alle verzehrten Lebensmittel zu addieren3. Um den Beitrag jeder Lebensmittelgruppe zur Aufnahme jedes Nährstoffs zu berechnen, wird einfach die gleiche Formel für jede Kombination aus Lebensmittelgruppe und Nährstoff separat angewendet.
Neuen Benutzern wird empfohlen, die zweiseitigen ergänzenden Richtlinien für die Eingabe und Bearbeitung von Daten in den ISNAPDS-Tabellen (Ergänzende Datei 2) zu lesen, um Fehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Integration zwischen den Blättern erhalten bleibt. Diese Richtlinien können auch zur Fehlerbehebung von sichtbaren Fehlern (z. B. Zellen mit #REF! oder #VALUE) und Fehlern verwendet werden, die beim Ausführen der in den repräsentativen Ergebnissen beschriebenen Datenintegritätsprüfungen erkannt werden können.