בהקשר של מחקר קליני ואפידמיולוגי, צריכה תזונתית היא חשיפה מורכבת במיוחד למדידה, בהתחשב במגוון העצום של מזונות הנצרכים ברחבי העולם, עם שינויים בדפוסי הצריכה על פני אירועי אכילה, ימים, עונות ומחזור החיים. הערכת הצריכה מאותגרת על ידי טעויות מדידה הנובעות ממקורות שונים, כולל זיכרון לא מושלם של מזונות שנצרכו בהערכות רטרוספקטיביות (למשל, זיכרונות דיאטה של 24 שעות ושאלוני תדירות מזון) ותגובתיות הקשורה לרישום בזמן אמת במקרה של רשומות מזון. בניתוח ופרשנות, מורכבות נוספת מוצגת על ידי מגוון המרכיבים התזונתיים המעניינים לעתים קרובות במחקר נתון, הקשורים להכרה הגוברת בצורך לקחת בחשבון את הרב-ממדיות של הצריכה כדי לאפיין ולתרגם באופן הוליסטי את ההשפעות של דפוסי תזונה על הסיכון לבריאות ולמחלות. אתגרים אלה, וכתוצאה מכך פערים בכמות ובאיכות נתוני הצריכה התזונתית הזמינים לאוכלוסיות ברחבי העולם, כמו גם ליקויים באסטרטגיות רלוונטיות בזמן ומבוססות ראיות לשיפור דפוסי תזונה, ממשיכים לעורר גישות חדשניות המנסות להתגבר על האתגרים העומדים בפני שיטות הערכה תזונתית קונבנציונליות.
נכון לאוקטובר 2022, אוסף שיטות זה כולל שבעה מאמרים המתארים פיתוח, הערכה ו/או יישום של שיטות וכלים חדשניים להערכה וניתוח תזונתי שחוקרים עשויים לשקול ליישם בעבודתם. שלושה מהמאמרים מתארים פרוטוקול לפיתוח שיטה שתסייע לחוקרים המעוניינים ליצור שיטות דומות המותאמות לסביבות או לאוכלוסיות ספציפיות. השיטות משלבות היבטים של מדעי התזונה, ההתנהגות והמחשב, יחד עם הנדסת מכונות, חשמל ותוכנה, ומדגישות את החשיבות של פרספקטיבות בין-תחומיות ואינטגרטיביות רחבות לחדשנות בתחום זה.
מכשירי מדידה
Lasschuijt et al.1 הנדסו מכשיר המורכב ממגש אוכל רגיש למשקל ומערכת מצלמות מקושרת כדי לחלץ מידע על התנהגויות אכילה, כולל מספר הלעיסות, גודל הביס וקצב האכילה של מזונות שונים בארוחה, כדי לספק משוב על מה, כמה וכמה מהר אוכלים מזון. מנגנון זה מספק שיטה מכבידה באופן מינימלי לתיאור התנהגויות אכילה הניתנות לשינוי מבלי להסתמך על דיווח עצמי או ניטור עצמי.
Chung et al.2 מציגים זוג משקפיים חכמים מודפסים בתלת מימד המסוגלים לזהות באופן אובייקטיבי דפוסי פעילות בשרירי הטמפורליס במהלך אכילה ופעילויות גופניות שונות, באמצעות מעגלים מיוחדים בציר השמאלי והימני. הפרוטוקול מתאר כיצד לבנות את המשקפיים והמעגלים וכיצד להפיק נתונים שנאספו לתוכנת למידת מכונה כדי להבחין בין התנהגויות אכילה להתנהגויות אחרות, כדרך להתאים התערבויות להפחתת צריכת מזון מופרזת.
שיטות הערכה מבוססות תוכנה
Lucassen et al.3 פיתחו את אפליקציית TRAQQ לנייד, כלי ידידותי למשתמש לאיסוף רשומות מזון וזיכרונות תזונתיים, המשלב נתונים על הרכב המזון, גדלי המנות ומתכונים הניתנים להתאמה אישית המביאים בחשבון את תפוקת הבישול ושימור החומרים המזינים. הקצה האחורי של האפליקציה מאפשר לחוקרים להזמין ולהזכיר למשתתפים להשלים הערכות על פי תוכניות דגימה הניתנות להתאמה אישית, ומתזמן מחדש באופן אוטומטי את הלא-מגיבים. המאמר מספק פרוטוקול למחקר מעצב, עיצוב והערכה של אפליקציות, ניהול מחקר והטמעת אפליקציות כדי לסייע למשתמשים המעוניינים לפתח ולהשתמש בכלים דומים.
Boronat et al.4 מתארים את הפיתוח של הערכות רגעיות אקולוגיות בסיוע טכנולוגי (EMAs) המספקות דגימה חוזרת ונשנית בזמן אמת של התנהגויות אכילה בסביבות טבעיות, במקרה זה, כדי למדוד הקפדה על דפוס התזונה הים תיכונית באמצעות הנחיות יומיות ושבועיות. השימוש בפלטפורמת EMA המבוססת על טכנולוגיה מספק למשתתפים גם דוחות שבועיים המסכמים היבטים בריאים ולא בריאים של התזונה שלהם ומקדמים שינוי התנהגותי.
Meroni et al.5 מציגים את Boden Food Plate, שיטה להזנת נתוני צריכת מזון הכוללת זיהוי מזונות במסד נתונים מוטבע של הרכב מזון ומיקומם על ייצוג חזותי של צלחת לכל ארוחה, והפקת הערכות של צריכת חומרים מזינים. זה מספק שיטה אינטראקטיבית מרתקת להערכת צריכת מזון וחומרים מזינים, עם קווי דמיון להנחיות תזונתיות מבוססות מזון המשתמשות במודל של צלחת כדי להמליץ על פרופורציות מתאימות של קבוצות מזון שונות.
פיתוח תוכנה
Mezgec ו-Seljak6 מתארים את התפתחותן של ארכיטקטורות רשת עצבית עמוקה לעיבוד תמונות של ארוחות על ידי הבחנה בין מזונות ומשקאות שונים ("סגמנטציה") וזיהוי מדויק של כל אחד מהם. הפרוטוקול משמש כמשאב המסייע למומחי למידת מכונה לבחור שיטות למידה עמוקה ושלבי הגדלת נתונים לביצוע פילוח וסיווג מזון, כולל בחירה וניקוי של מערכי הנתונים המשמשים להכשרה ויישום ניתוחים אלה.
Bromage7 מציג מערכת של גיליונות אלקטרוניים משולבים לניתוח תזונתי של סקרי תזונה באוכלוסייה (ISNAPDS), המשתמשת בנוסחאות פשוטות לחישוב צריכת חומרים מזינים וקבוצות מזון ותרומות של קבוצות מזון לצריכת חומרים מזינים. המערכת מתאימה באופן גמיש לנתוני צריכת מזון כמותיים, כמותיים למחצה ולא כמותיים שנאספו באמצעות שיטות הערכה פרוספקטיביות ורטרוספקטיביות, תוך שימוש בתקופות ייחוס שונות ושיטות הערכת גודל מנה, וטבלת הרכב מזון המסופקת על ידי המשתמש.
דוגמאות אלה מספקות חלון מרגש לעתיד ההערכה התזונתית, תוך הדגשת האתגרים החשובים איתם מתמודד חוד החנית של התחום כדי לספק פתרונות מעשיים ובזמן לפערי הנתונים הגלובליים הקיימים. למרות ההתקדמות הטכנולוגית לתיעוד צריכת מזון, לכידה מדויקת של צריכה רגילה לטווח ארוך נותרה אתגר שלא יטופל במלואו באמצעות גישות טכנולוגיות חדשות למדידה פרוספקטיבית של צריכת מזון. לכן יש צורך להמשיך לחקור כיצד ניתן לצבור מדדים אובייקטיביים ומדדים מדווחים עצמיים של צריכה תזונתית ותזונה כדי לשפר את היכולת להבין דפוסי תזונה ביחס לבריאות וחולי. ניתן לשפר מאמצים כאלה על ידי שילוב התקדמות במדידת היבטים אחרים של בריאות, כולל פעילות גופנית, שינה והרכב הגוף.
מגוון ההתקדמות הטכנולוגית מרשים, וחשוב לזהות את הגישות המבטיחות ביותר שיש לשלב בשיטות וכלים סטנדרטיים ומוערכים היטב, אותם ניתן לשלב במערכות מחקר ומעקב כדי לקדם ניטור שיטתי והשוואות בינלאומיות. בדרום הגלובלי, שבו הצורך בנתונים מעשיים ואיכותיים על תזונה של אוכלוסייה הוא ללא ספק הגדול ביותר, והיכן שהיכולת לאסוף נתונים כאלה נמוכה בדרך כלל, יש צורך במדע היישום כדי להבטיח שחידושים טכנולוגיים יהיו ברי קיימא ומועילים.