Nel contesto della ricerca clinica ed epidemiologica, l'assunzione alimentare è un'esposizione particolarmente complessa da misurare, data la vasta diversità degli alimenti consumati a livello globale, con variazioni nei modelli di consumo tra le occasioni di consumo, i giorni, le stagioni e il ciclo di vita. La valutazione dell'assunzione è messa in discussione da errori di misurazione derivanti da varie fonti, tra cui il ricordo imperfetto degli alimenti consumati nelle valutazioni retrospettive (ad esempio, richiami di diete 24 ore e questionari sulla frequenza degli alimenti) e la reattività associata alla registrazione in tempo reale nel caso dei registri alimentari. Nell'analisi e nell'interpretazione, un'ulteriore complessità è introdotta dalla diversità delle componenti dietetiche spesso di interesse in un determinato studio, correlata al crescente riconoscimento della necessità di tenere conto della multidimensionalità dell'assunzione per caratterizzare e tradurre olisticamente gli effetti dei modelli dietetici sulla salute e sul rischio di malattia. Queste sfide, che si traducono in lacune nella quantità e nella qualità dei dati sull'assunzione alimentare disponibili per le popolazioni a livello globale, nonché in carenze nelle strategie rilevanti nel tempo e basate sull'evidenza per migliorare i modelli dietetici, continuano a ispirare approcci innovativi che tentano di superare le sfide affrontate dai metodi convenzionali di valutazione dietetica.
A partire da ottobre 2022, questa raccolta di metodi include sette articoli che descrivono lo sviluppo, la valutazione e/o l'applicazione di metodi e strumenti innovativi di valutazione e analisi dietetica che i ricercatori possono prendere in considerazione l'applicazione nel proprio lavoro. Tre degli articoli descrivono un protocollo per lo sviluppo di un metodo per assistere i ricercatori interessati nella creazione di metodi simili su misura per contesti o popolazioni specifiche. I metodi incorporano aspetti della nutrizione, del comportamento e dell'informatica, insieme all'ingegneria meccanica, elettrica e del software, evidenziando l'importanza di ampie prospettive interdisciplinari e integrative per l'innovazione in questo campo.
Dispositivi di misurazione
Lasschuijt et al.1 hanno progettato un apparato costituito da un vassoio da pranzo sensibile al peso e da un sistema di telecamere collegato per estrarre informazioni sui comportamenti alimentari, tra cui il numero di masticazioni, la dimensione del boccone e la velocità di alimentazione per i diversi alimenti in un pasto, per fornire un feedback su cosa, quanto e quanto velocemente gli alimenti vengono mangiati. Questo apparato fornisce un metodo potenzialmente minimamente oneroso per descrivere comportamenti alimentari modificabili senza fare affidamento sull'auto-segnalazione o sull'auto-monitoraggio.
Chung et al.2 presentano un paio di occhiali intelligenti stampati in 3D in grado di rilevare oggettivamente i modelli di attività nei muscoli temporali durante l'alimentazione e le diverse attività fisiche, utilizzando circuiti stampati specializzati sulle cerniere sinistra e destra. Il protocollo descrive come costruire gli occhiali e i circuiti e come inviare i dati raccolti nel software di apprendimento automatico per distinguere i comportamenti alimentari da altri comportamenti, come un modo per personalizzare gli interventi per ridurre il consumo eccessivo di cibo.
Metodi di valutazione basati su software
Lucassen et al.3 hanno sviluppato l'app mobile TRAQQ, uno strumento di facile utilizzo per la raccolta di registrazioni alimentari e richiami dietetici, che incorpora dati sulla composizione degli alimenti, le dimensioni delle porzioni e le ricette personalizzabili che tengono conto della resa di cottura e della ritenzione dei nutrienti. Il back-end dell'app consente ai ricercatori di invitare e ricordare ai partecipanti di completare le valutazioni secondo schemi di campionamento personalizzabili e riprogramma automaticamente i non responder. Il documento fornisce un protocollo per la ricerca formativa, la progettazione e la valutazione delle app, la gestione degli studi e l'implementazione delle app per assistere gli utenti interessati allo sviluppo e all'utilizzo di strumenti simili.
Boronat et al.4 descrivono lo sviluppo di valutazioni ecologiche momentanee (EMA) tecnologicamente assistite che forniscono un campionamento ripetuto in tempo reale dei comportamenti alimentari in ambienti naturali, in questo caso, per misurare l'aderenza al modello di dieta mediterranea attraverso suggerimenti giornalieri e settimanali. L'uso della piattaforma EMA assistita dalla tecnologia fornisce inoltre ai partecipanti rapporti settimanali che riassumono gli aspetti sani e malsani della loro dieta e promuovono il cambiamento del comportamento.
Meroni et al.5 presentano il Boden Food Plate, un metodo di inserimento dei dati sull'assunzione di cibo che prevede l'identificazione degli alimenti in un database di composizione alimentare incorporato e il loro posizionamento su una rappresentazione visiva di un piatto per ogni pasto, producendo stime dell'assunzione di nutrienti. Ciò fornisce un metodo interattivo coinvolgente per valutare l'assunzione di alimenti e nutrienti, con somiglianze con le linee guida dietetiche basate sugli alimenti che utilizzano un modello di piatto per raccomandare proporzioni appropriate di diversi gruppi di alimenti.
Sviluppo software
Mezgec e Seljak6 descrivono lo sviluppo di architetture di reti neurali profonde per l'elaborazione di immagini di pasti distinguendo tra diversi cibi e bevande ("segmentazione") e identificando accuratamente ciascuno di essi. Il protocollo funge da risorsa per aiutare gli esperti di apprendimento automatico a selezionare i metodi di apprendimento profondo e le fasi di aumento dei dati per intraprendere la segmentazione e la classificazione degli alimenti, compresa la selezione e la pulizia dei set di dati utilizzati per addestrare e implementare queste analisi.
Bromage7 presenta un sistema di fogli di calcolo integrati per l'analisi nutrizionale delle indagini dietetiche di popolazione (ISNAPDS), che utilizza semplici formule per calcolare l'assunzione di nutrienti e gruppi di alimenti e i contributi dei gruppi di alimenti all'assunzione di nutrienti. Il sistema accoglie in modo flessibile i dati quantitativi e semiquantitativi e non quantitativi sul consumo di alimenti raccolti utilizzando metodi di valutazione prospettica e retrospettiva, utilizzando diversi periodi di riferimento e metodi di stima delle dimensioni delle porzioni e una tabella di composizione degli alimenti fornita dall'utente.
Questi esempi forniscono un'entusiasmante finestra sul futuro della valutazione dietetica, sottolineando al contempo importanti sfide che l'avanguardia del settore sta affrontando per fornire soluzioni fattibili e tempestive alle lacune globali esistenti nei dati. Nonostante i progressi della tecnologia per la registrazione del consumo di cibo, l'acquisizione accurata dell'assunzione abituale a lungo termine rimane una sfida che non sarà interamente affrontata attraverso nuovi approcci tecnologici per misurare in modo prospettico l'assunzione di cibo. È quindi necessario continuare a esplorare come le misure auto-dichiarate e oggettive dell'assunzione alimentare e della nutrizione possano essere aggregate per migliorare la capacità di comprendere i modelli dietetici in relazione alla salute e alla malattia. Tali sforzi possono essere migliorati integrando i progressi nella misurazione di altri aspetti della salute, tra cui l'attività fisica, il sonno e la composizione corporea.
La diversità dei progressi tecnologici è impressionante ed è importante identificare gli approcci più promettenti da incorporare in metodi e strumenti standardizzati e ben valutati, che possono essere integrati nei sistemi di ricerca e sorveglianza per promuovere il monitoraggio sistematico e i confronti internazionali. Nel Sud del mondo, dove la necessità di dati fruibili e di alta qualità sulle diete delle popolazioni è probabilmente la più grande e dove la capacità di raccogliere tali dati è generalmente bassa, la scienza dell'implementazione è giustificata per garantire che le innovazioni tecnologiche siano praticabili e benefiche.