Methodenartikel

Geïntegreerde spreadsheets voor voedingsanalyse van voedingsenquêtes onder de bevolking

DOI:

10.3791/64327

18 oktober 2022

In dit artikel

Samenvatting

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit artikel presenteert een systeem van geïntegreerde spreadsheets met behulp van eenvoudige formules om de inname van voedingsstoffen en voedselgroepen en de bijdragen van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen te berekenen voor analyse van gegevens uit voedingsenquêtes onder de bevolking. Het systeem is geschikt voor kwantitatieve, semikwantitatieve en niet-kwantitatieve gegevens over de voedselinname en een door de gebruiker verstrekte voedselsamenstellingstabel.

Samenvatting

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Het kan een uitdaging zijn om de inname van voedingsstoffen te berekenen in enquêtes over het dieet van de bevolking, omdat de bestaande software voor voedingsanalyse over het algemeen gericht is op het analyseren van de inname van individuen en gebruikers mogelijk niet in staat stelt de gegevens over de voedselsamenstelling die in de analyse worden gebruikt, in te voeren of gemakkelijk te wijzigen. Dit zijn nadelen die problematischer zijn in lage- en middeninkomenslanden. Hoewel er tal van software-ondersteunde voedingsbeoordelingsplatforms zijn die voedingsanalyses aan boord uitvoeren en geschikt zijn voor gebruik in grote enquêtes, zijn ze vaak even beperkt en beperken ze gebruikers verder tot specifieke beoordelingsmodaliteiten. Dit artikel presenteert een multifunctioneel systeem van geïntegreerde spreadsheets voor voedingsanalyse van populatiedieetenquêtes (ISNAPDS) dat een oplossing biedt voor situaties waarin gegevens zijn verzameld maar niet adequaat kunnen worden geanalyseerd met bestaande software. Het protocol houdt in dat het systeem wordt voorzien van volledig aanpasbare gegevens over de samenstelling van het voedsel, de classificaties van voedselgroepen en de voedselinname (de voedselinname in g/dag kan rechtstreeks worden ingevoerd of worden berekend op basis van door de gebruiker verstrekte innamefrequenties en standaard of variabele portiegroottes). Na gegevensinvoer wijzigt de gebruiker een reeks eenvoudige, vooraf ingevulde formules om ze af te stemmen op de structuur van de invoergegevens en het systeem past deze formules toe om de inname van voedingsstoffen en voedselgroepen te berekenen, en de bijdragen van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen voor alle leden van de onderzoekspopulatie. De flexibiliteit van het ISNAPDS-systeem stelt het in staat om rekening te houden met de wereldwijde diversiteit van geconsumeerd voedsel en om kwantitatieve, semikwantitatieve en niet-kwantitatieve voedselconsumptiegegevens te analyseren die zijn verzameld met behulp van prospectieve en retrospectieve beoordelingsmethoden met behulp van verschillende referentieperioden en schattingsmethoden voor portiegrootte. Tot op heden is het systeem toegepast in gepubliceerde en lopende analyses van 24-uurs herinnering, dieetgegevens, voedselfrequentie en uitgesplitste gegevens over huishoudelijke consumptie uit bevolkingsenquêtes in China, Ethiopië, India, Mongolië, Thailand en een analyse van meerdere landen van 10 Afrikaanse landen ten zuiden van de Sahara.

Inleiding

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gegevens over de inname van bevolking, voedsel en voedingsstoffen zijn belangrijk voor het begrijpen van de last van ondervoeding in populaties en de relaties tussen voeding en gezondheid, en spelen een belangrijke rol bij het ontwerpen, monitoren en evalueren van evidence-based voedingsbeleid en -programma's 1,2.

Nadat gegevens over voedselinname zijn verzameld, wordt software gebruikt om de hoeveelheid van elk geconsumeerd voedingsmiddel te vermenigvuldigen met de samenstelling van de voedingsstoffen om gegevens te verkrijgen over de inname van voedingsstoffen (voedingsanalyse)3, een proces dat tot de komst van mainframecomputers handmatig werd uitgevoerd4. Er zijn tal van softwaretools die dit doen, maar deze zijn over het algemeen gericht op de analyse van individuen in plaats van op bevolkingsonderzoeken 5,6. Onderzoekers die de inname van voedingsstoffen in grote enquêtes willen berekenen, kunnen programma's schrijven met behulp van statistische software waarmee ze niet erg bedreven zijn, of hun toevlucht nemen tot het toepassen van software die is ontworpen voor individuen op elk lid van de enquêtepopulatie en het samenstellen van de resultaten; Dit is tijdrovend en foutgevoelig. Bovendien is het mogelijk dat de bestaande software voor voedingsanalyse niet alle geconsumeerde voedingsmiddelen of voedingsstoffen in een bepaalde enquête opneemt of gebruikers in staat stelt gegevens in te voeren of eenvoudig aan te passen over de samenstelling van het voedsel, de portiegroottes en de classificaties van voedselgroepen die in de analyse worden gebruikt. Hoewel er veel software-ondersteunde voedingsbeoordelingsplatforms bestaan die voedingsanalyses aan boord uitvoeren en geschikt zijn voor gebruik in grote enquêtes7, zijn ze vaak op dezelfde manier beperkt en beperken ze gebruikers verder tot specifieke beoordelingsmodaliteiten (bijv. dieetregistratie, 24-uurs dieetherinnering of terugroepactie van de frequenties waarmee voedingsmiddelen doorgaans werden geconsumeerd gedurende een bepaalde referentieperiode).

Deze nadelen zijn problematischer in lage- en middeninkomenslanden (LMIC's), waar lokale voedselsamenstelling, recepten en andere referentiegegevens vaak grotendeels niet vertegenwoordigd zijn in bestaande software voor dieetbeoordeling en voedingsanalyse, waarvan de meeste zijn ontworpen voor gebruik in landen met een hoog inkomen 2,7,8. Onderzoekers die gegevens verzamelen over de inname van voedingsstoffen in de populatie, kunnen daarom software-ondersteunde voedingsbeoordelingsinstrumenten gebruiken die niet geschikt zijn voor hun enquêtepopulatie of onderzoeksvragen, of hun toevlucht nemen tot het gebruik van speciaal gebouwde tools die mogelijk geen gegevens over de voedselsamenstelling aan boord of moeizame pen-en-papiermethoden bevatten; Beide vereisen een afzonderlijke oplossing voor voedingsanalyse9. Tekortkomingen in de bestaande software verergeren dus tal van andere belemmeringen voor het produceren van hoogwaardige en tijdrelevante gegevens over de inname van voedsel en voedingsstoffen die nodig zijn voor het implementeren van effectieve voedingsstrategieën in LMIC's2. Het onlangs ontwikkelde INDDEX24 Dietary Assessment Platform is een opmerkelijke inspanning om deze gegevenskloof in LMIC's 10,11,12 aan te pakken. INDDEX24 maakt gebruik van een mobiele app voor gestroomlijnde gegevensverzameling die naadloos is gekoppeld aan de Global Food Matters Database, een uitgebreide en groeiende opslagplaats van wereldwijde voedselsamenstelling, standaardrecepten en voedingsreferentiegegevens13. INDDEX24 is echter beperkt tot het verzamelen van 24-uurs recalls, wat wordt beschouwd als de meest breed toepasbare beoordelingsmethode voor gebruik in bevolkingsonderzoeken, maar die mogelijk niet aan alle onderzoeksdoelstellingen voldoet, vooral als er een lange referentieperiode nodig is (waarin het misschien passender is om vragenlijsten over voedselfrequentie te verzamelen).

Dit artikel presenteert een multifunctioneel systeem van geïntegreerde spreadsheets voor voedingsanalyse van populatiedieetenquêtes (ISNAPDS) dat een oplossing biedt voor situaties waarin gegevens zijn verzameld, maar de bestaande software niet voldoende geschikt is om ze te analyseren. Het protocol houdt in dat het systeem wordt voorzien van volledig aanpasbare gegevens over de samenstelling van het voedsel, de classificaties van de voedselgroepen en de voedselinname (de voedselinname in g/dag kan rechtstreeks worden ingevoerd of worden berekend op basis van de door de gebruiker verstrekte innamefrequenties en de standaard of variabele portiegroottes). Na het invoeren van de gegevens wijzigt de gebruiker een reeks eenvoudige, vooraf ingevulde formules om deze af te stemmen op de structuur van de invoergegevens. Het systeem past deze formules vervolgens toe om de inname van voedingsstoffen en voedselgroepen en de bijdragen van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen voor alle leden van de onderzoekspopulatie te berekenen. De flexibiliteit van het ISNAPDS-systeem stelt het in staat om rekening te houden met de wereldwijde diversiteit van geconsumeerd voedsel en kwantitatieve, semikwantitatieve en niet-kwantitatieve (d.w.z. kwalitatieve) voedselconsumptiegegevens te analyseren die zijn verzameld met behulp van prospectieve en retrospectieve beoordelingsmethoden waarbij gebruik wordt gemaakt van verschillende referentieperioden en methoden voor het schatten van de portiegrootte (bijv. enkelvoudige of herhaalde dieetregistraties of terugroepacties, of vragenlijsten over voedselfrequentie).

Oriëntatie op ISNAPDS, een samenvatting van protocolstappen en uitleg van formules:
Het ISNAPDS-systeem (Supplemental File 1) is een Microsoft Excel Open XML (.xlsx)-bestand dat oorspronkelijk in 2012 is ontwikkeld. De hier gebruikte versie is in 2022 ontwikkeld met behulp van Excel 365.

ISNAPDS bestaat uit acht spreadsheets die met elkaar zijn verbonden door formules die invoergegevens over standaard of variabele portiegroottes (uitgedrukt in g/portie), voedselsamenstelling (in eenheden/dag), classificaties van voedselgroepen, voedselinnamefrequenties (in porties/dag) omzetten in outputgegevens over voedselinname (in g/dag, die ook als invoergegevens kunnen worden verstrekt als ze direct beschikbaar zijn), Inname van voedselgroepen (in g/dag), inname van voedingsstoffen (in eenheden/dag) en de bijdragen van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen (in eenheden/dag). Het systeem is geïntegreerd in die zin dat de formules overeenkomen met de voedingsmiddelen, observaties, voedingsstoffen en voedselgroepen in elk blad met hun juiste tegenhangers in de andere bladen; Alle bladen zijn opgenomen in één bestand. Het systeem is vooraf ingevuld met voorbeeldinvoer- en uitvoergegevens voor 10 waarnemingen die de functionaliteit van het systeem aantonen (in het systeem en het protocol kan de term observatie verwijzen naar personen of mandagen, zoals in het geval van herhaalde dieetgegevens of terugroepacties).

Het protocol voor het gebruik van ISNAPDS omvat vier hoofdstappen: (1) specificeren of voedselinnamegegevens door de gebruiker in g/dag worden verstrekt of moeten worden berekend op basis van innamefrequenties en portiegroottes, en (als de voedselinname moet worden berekend) of elk voedingsmiddel is geassocieerd met een standaard portiegrootte of dat portiegroottes voor elk voedingsmiddel variëren tussen observaties; (2) het structureren en invoeren van gegevens over de samenstelling van levensmiddelen, classificaties van voedselgroepen en voedselinname of -innamefrequenties, vergezeld van standaard of variabele portiegroottes; (3) het wijzigen van vooraf ingevulde formules in de uitvoerspreadsheets om overeen te komen met de structuur van de invoergegevens; en (4) het verspreiden van formules in de uitvoergegevensbladen om de gewenste resultaten te vullen. Delen van sommige protocolstappen kunnen worden overgeslagen, afhankelijk van de gespecificeerde methode voor het invullen van voedselinnamegegevens en of de gebruiker geïnteresseerd is in het berekenen van de inname van voedingsstoffen, de inname van voedselgroepen of de bijdragen van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen. Figuur 1 is een stroomdiagram dat een overzicht geeft van de protocolstappen en invoergegevens die nodig zijn voor een bepaalde methode voor het invullen van voedselinnamegegevens en de gewenste uitvoergegevens.

figure-introduction-1
Figuur 1: Stroomschema protocol. Samenvatting van de protocolstappen en invoergegevens die nodig zijn gezien de methode voor het invullen van voedselinnamegegevens en de gewenste outputgegevens. Stap 2 (het structureren en invoeren van gegevens) is vereenvoudigd om stappen en delen van stappen die betrekking hebben op het structureren van gegevens uit te sluiten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Voor elke observatie berekent ISNAPDS de voedselinname in g/dag (als deze gegevens niet door de gebruiker worden verstrekt) door de innamefrequentie van elk voedsel te vermenigvuldigen met de portiegrootte14. De berekening van de inname van elke voedselgroep omvat een eenvoudige optelling van de inname van alle voedingsmiddelen die tot die groep behoren. De formule voor het berekenen van de inname van voedingsstoffen houdt in dat de inname van elk voedingsmiddel wordt vermenigvuldigd met de concentratie van elke voedingsstof in dat voedingsmiddel per 100 g, gedeeld door 100, en de resultaten van alle geconsumeerde voedingsmiddelen optellen3. Om de bijdrage van elke voedselgroep aan de inname van elke voedingsstof te berekenen, wordt eenvoudigweg dezelfde formule afzonderlijk toegepast voor elke combinatie van voedselgroep en voedingsstof.

Nieuwe gebruikers wordt geadviseerd om de aanvullende richtlijnen van twee pagina's voor het invoeren en manipuleren van gegevens in de ISNAPDS-spreadsheets (aanvullend bestand 2) te lezen om fouten te voorkomen en ervoor te zorgen dat de integratie tussen de bladen behouden blijft. Deze richtlijnen kunnen ook worden gebruikt om zichtbare fouten op te lossen (bijv. cellen met #REF! of #VALUE) en fouten die kunnen worden gedetecteerd bij het uitvoeren van de gegevensintegriteitscontroles die worden beschreven in de representatieve resultaten.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Het protocol gaat vergezeld van voorbeeldresultaten op basis van het toepassen van het ISNAPDS-systeem bij de analyse van actuele gegevens van bevolkingsonderzoeken in Mongolië. De procedures die werden gevolgd voor het verzamelen van gegevens in deze enquête waren in overeenstemming met de ethische normen van de Ethical Review Board van het Mongoolse Ministerie van Volksgezondheid en de Harvard T.H. Chan School of Public Health Institutional Review Board (Protocol #21002). De in aanmerking komende deelnemers gaven schriftelijke geïnformeerde toestemming om deel te nemen aan het onderzoek en publiceerbare gegevens te verstrekken voorafgaand aan de inschrijving en waren vrij om zich op elk moment terug te trekken uit het onderzoek.

1. Specificatie van de methode voor het invullen van gegevens over voedselinname

  1. Als gegevens over voedselinname direct beschikbaar zijn in g/dag, ga dan verder met stap 2.
  2. Als de voedselinname in g/dag moet worden berekend op basis van innamefrequenties en portiegroottes, selecteert u cel B1 van de spreadsheet Voedselinnamemethode en gebruikt u het vervolgkeuzemenu om aan te geven of elk voedsel is gekoppeld aan een standaard portiegrootte (de standaardoptie) of dat portiegroottes voor elk voedsel variëren tussen observaties (variabele portiegroottes).
    OPMERKING: Als de voedselinname moet worden berekend, maar portiegroottes niet direct beschikbaar zijn (bijv. bij de analyse van gegevens die zijn verzameld met behulp van een niet-kwantitatieve vragenlijst over voedselfrequentie), overweeg dan om een afzonderlijke analyse van kwantitatieve enquêtegegevens uit te voeren om standaard- of variabele portiegroottes af te leiden voor verschillende demografische lagen 15,16,17,18.

2. Structureren en vullen van de spreadsheets met invoergegevens met behulp van de vooraf ingevulde voorbeeldgegevens als leidraad

  1. Voer in kolom A van de spreadsheet Voedselsamenstelling een lijst in van alle unieke voedingsmiddelen die in de enquêtegegevens zijn gerapporteerd als geconsumeerd (hierna de voedsellijst genoemd). Voer in het voedselinnameblad de voedsellijst in rij 1 in en een lijst met alle unieke waarnemingen in de enquêtegegevens (hierna de waarnemingslijst genoemd) in kolom A.
    1. Zorg ervoor dat de volgorde en lengte van de voedsellijst in rij 1 en de observatielijst in kolom A van elk ander blad waarop gegevens zijn ingevoerd, overeenkomen met de volgorde en lengte van deze lijsten in de bladen over voedselsamenstelling en voedselinname.
  2. Vul de voedselinname in g/dag in door de nodige invoergegevens in te voeren, afhankelijk van de methode die in stap 1 is gespecificeerd.
    1. Als gegevens over voedselinname direct beschikbaar zijn in g/dag, vul dan het voedselinnameblad in voor alle voedingsmiddelen en observaties in de gegevens en ga verder met stap 2.3.
    2. Als de voedselinname moet worden berekend op basis van innamefrequenties (uitgedrukt in porties/dag) en standaard of variabele portiegroottes (in g/portie), voert u in het blad met innamefrequenties de voedsellijst en de observatielijst in en vult u het blad voor alle voedingsmiddelen en observaties in de gegevens.
    3. Als u de voedselinname berekent aan de hand van standaard portiegroottes, voert u deze gegevens in kolom C van het blad Voedselsamenstelling in. Als u variabele portiegroottes gebruikt, voert u in het blad Variabele portiegroottes de voedsellijst en de observatielijst in en vult u het blad voor alle voedingsmiddelen en observaties in de gegevens.
  3. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedselgroepen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen, voert u voedselgroepen in kolom B van het blad Voedselsamenstelling in. Voer in het innameblad voor voedselgroepen een lijst in van alle unieke voedselgroepen die in de gegevens zijn vertegenwoordigd (hierna de lijst met voedselgroepen genoemd) in rij 1 en de observatielijst in kolom A.
    1. Zorg ervoor dat de lengte van de lijst met voedselgroepen en de naam van elke voedselgroep overeenkomen tussen kolom B van het voedselsamenstellingsblad en rij 1 van het innameblad voor voedselgroepen (en als u de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van nutriënten berekent, rij 1 van het blad met voedingsbronnen). Voedselgroepen zijn niet hoofdlettergevoelig en kunnen in willekeurige volgorde worden ingevoerd.
  4. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedingsstoffen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen, voert u in het voedselsamenstellingsblad de lijst in van alle te analyseren voedingsstoffen in rij 1 (hierna de voedingslijst genoemd) en vult u het blad met gegevens over de voedselsamenstelling (uitgedrukt in eenheid/100 g). Voer in het blad Inname van voedingsstoffen de voedingswaardelijst in rij 1 in en de observatielijst in kolom A. Samenvattende richtlijnen en online bronnen voor het identificeren, verkrijgen, samenstellen, matchen en beoordelen van de kwaliteit van gegevens over de voedselsamenstelling zijn te vinden in Aanvullend bestand 3.
    OPMERKING: Ondanks de naam kan de lijst met voedingsstoffen ingrediënten, voedingsmiddelen of voedselgroepen bevatten (bijv. Meel (g), Brood (g) of Geraffineerde granen (g)) en de gegevens die in het voedselsamenstellingsblad worden ingevuld, kunnen daarom ingrediënten-, voedsel- of voedselgroepconcentraties bevatten (uitgedrukt in g/100 g) die zijn verkregen uit gegevens over recepten of equivalentiefactoren. Dit maakt een aanvullende of alternatieve benadering mogelijk voor het berekenen van de inname van voedsel of voedselgroepen. Bij het gebruik van deze benadering worden voedingsmiddelen of voedselgroepen behandeld alsof het voedingsstoffen zijn en wordt hun inname ingevuld in het blad voor de inname van voedingsstoffen. Deze aanpak biedt een oplossing voor situaties waarin het nodig is om de inname van specifieke ingrediënten of interessante voedingsmiddelen (zoals verrijkingsvehikels) te berekenen die niet in de voedsellijst zijn opgenomen, of bij het analyseren van gegevens die zijn verzameld met behulp van een op gerechten gebaseerde voedingsbeoordelingsmethode en er is behoefte aan het toewijzen van voedselgroepen op het niveau van ingrediënten of voedingsmiddelen.
    1. Zorg ervoor dat de volgorde en lengte van de lijst met voedingsstoffen overeenkomen tussen rij 1 van het blad met de samenstelling van het voedsel en rij 1 van het blad met de inname van voedingsstoffen (en als u de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen berekent, rij 1 van het blad met voedingsbronnen).
  5. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: voer in het werkblad Voedingsbronnen de lijst met voedingsstoffen in rij 1 in. Voer in kolom A de observatielijst # keer in door de lijst op een verticale manier toe te voegen met kopieën van zichzelf, waarbij # het aantal voedselgroepen in de lijst met voedselgroepen is. Vul elke cel in kolom B met een andere voedselgroep voor elke stapel waarnemingen.

3. De vooraf ingevulde formules in de uitvoerspreadsheets aanpassen aan de structuur van de invoergegevens

  1. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedselgroepen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: in de formule in cel B2 van de spreadsheet Inname van voedselgroepen, {=SUM(('Voedselsamenstelling'!$B$2:$B$21=B$1)*TRANSPOSE('Voedselinname'!$B 2:$U 2))}, verander $B$21 in $B$#, waarbij # de onderste rij is van de gegevens die zijn ingevoerd in de spreadsheet Voedselsamenstelling en verander $U 2 in $*2, waarbij * de meest rechtse kolom is van de gegevens die zijn ingevoerd in het blad voor voedselinname. Voer de gewijzigde formule in.
  2. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedingsstoffen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: in de formule in cel B2 van de spreadsheet over de inname van voedingsstoffen, {=SUM(("'Voedselinname'!$B 2:$U 2)*TRANSPOSE('Voedselsamenstelling'! D$2:D$21))/100}, verander $U 2 in $#2, waarbij # de meest rechtse kolom is van de gegevens die zijn ingevoerd in de spreadsheet Voedselinname en verander $D$21 in $D$*, waarbij * de onderste rij is van de gegevens die zijn ingevoerd in de spreadsheet Voedselsamenstelling. Voer de gewijzigde formule in.
  3. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: in de formule in cel C2 van de spreadsheet Nutrient Sources, {=SUM(INDEX('Voedselinname'!$B$1$U$11,ROW()-ROUNDDOWN((ROW()-2)/(10),0)*(10),0)*(TRANSPONEREN)
    ('Samenstelling van voedsel'! D$2:D$21*($B 2='Samenstelling van voedsel'!$B$2:$B$21))))/100};, verander $U$11 in $#11, waarbij # de meest rechtse kolom is van de gegevens die zijn ingevoerd in de spreadsheet Voedselinname; verander $D$ 21 en $B$ 21 in respectievelijk $D$* en $B$*, waarbij * de onderste rij is van de gegevens die zijn ingevoerd in de spreadsheet Voedselsamenstelling; en verander beide instanties van (10) in (!), waarbij ! is de lengte van de observatielijst. Voer de gewijzigde formule in.
    OPMERKING: Als u een softwareversie van vóór 2021 gebruikt, voert u formules in als matrixformules met behulp van CTRL + SHIFT + ENTER/RETURN (raadpleeg aanvullend bestand 2 voor richtlijnen).

4. Het propageren van de formules in de uitvoerspreadsheets om de gewenste resultaten te vullen

  1. Als de voedselinname moet worden berekend op basis van innamefrequenties en standaard- of variabele portiegroottes: selecteer in de spreadsheet Voedselinname cel B2 en kopieer en plak of sleep deze naar rechts en omlaag totdat elke observatie in de gegevens is gevuld met de inname van elk voedsel in g/dag.
  2. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedselgroepen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: selecteer in het werkblad Inname van voedselgroepen cel B2 en kopieer en plak of sleep deze naar rechts en omlaag totdat elke waarneming in de gegevens is ingevuld met de inname van elke voedselgroep in g/dag.
  3. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de inname van voedingsstoffen of de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: selecteer in het werkblad Inname van voedingsstoffen cel B2 en kopieer en plak of sleep deze naar rechts en omlaag totdat elke waarneming in de gegevens is ingevuld met de inname van elke voedingsstofgroep in eenheden/dag.
  4. Als u geïnteresseerd bent in het berekenen van de bijdrage van voedselgroepen aan de inname van voedingsstoffen: selecteer in het werkblad Voedingsbronnen cel C2 en kopieer en plak of sleep deze naar rechts en omlaag totdat elke waarneming in de gegevens is gevuld met de bijdrage van elke voedselgroep aan elke voedingsstof in eenheden/dag.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Controles om de integriteit van de uitvoergegevens te waarborgen
De onderstaande controles tonen de nauwkeurigheid van de berekeningen in het ISNAPDS-systeem aan met behulp van observatie 1 van de vooraf ingevulde voorbeeldgegevens. Om ervoor te zorgen dat het protocol correct wordt nageleefd bij het toepassen van het systeem bij de analyse van actuele enquêtegegevens, wordt aanbevolen dat gebruikers elk van deze controles zelf uitvoeren voor een paar verschillende wa...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Het ISNAPDS-systeem dat in dit document wordt gepresenteerd, biedt een handig startpunt voor tal van analyses die centraal staan in voedingssurveillance en epidemiologie, zoals: het schatten van de innameverdelingen van voedingsstoffen en voedselgroepen, het bepalen van de prevalentie van tekorten en overschotten aan voedingsstoffen, het identificeren van belangrijke voedselbronnen van elke voedingsstof, het afleiden van op voedsel of voedingsstoffen gebaseerde dieetstatistieken of het n...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De auteur heeft niets te onthullen.

Dankbetuigingen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De auteur wil graag Dr. Rosalind S. Gibson, Dr. Walter C. Willett, Dr. Rebecca L. Lander, Dr. Teresa T. Fung, Theresa L. Han-Markey, Dr. Guy Crosby, Dr. Megan Deitchler, Dr. Mourad Moursi, Dr. Helena Pachón, Dr. Suzanne M. Cole, Dr. Tzy-Wen L. Gong en Laura A. Sampson bedanken voor het onderwijs en de begeleiding die de afgelopen tien jaar zijn gegeven op het gebied van dieetbeoordeling en voedingsanalyse; Dr. Kelvin Gorospe voor advies over het vertalen van de functionaliteit van het ISNAPDS-systeem naar een statistisch programma; Dr. Sinara L. Rossato voor informatie over DietSys; en Dr. Winnie Bell voor informatie over INDDEX24 Dietary Assessment Platform en Global Food Matters Database. De auteur kreeg steun van de National Institutes of Health (T32 DK 007703).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Excel 365Microsoft CorporationHet ISNAPDS-systeem (aanvullend bestand 1)  is een Microsoft Excel Open XML (.xlsx)-bestand dat oorspronkelijk in 2012 werd ontwikkeld. De gepubliceerde versie werd ontwikkeld in 2022 met Excel 365.

Referenties

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Intake - Center for Dietary Assessment. Global report on the state of dietary data. Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Intake - Center for Dietary Assessment. , Rome, Italy. (2022).
  2. Micha, R., Coates, J., Leclercq, C., Charrondiere, U. R., Mozaffarian, D. Global Dietary Surveillance: Data gaps and challenges. Food and Nutrition Bulletin. 39 (2), 175-205 (2018).
  3. Greenfield, H., Southgate, D. A. T. Food composition data and food composition databases. Food composition data: production, management, and use, 2nd ed. Burlingame, B. A., Charrondiere, U. R. , Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) Publishing Management Service. Rome, Italy. 5-20 (2003).
  4. West, C. E., Van Staveren, W. A. Food composition, nutrient intake, and the use of food composition tables. Design concepts in nutritional epidemiology, 2nd ed. Margetts, B. M., Nelson, M. , Oxford University Press. New York, NY, USA. 101-119 (1997).
  5. Agriculture Organization of the United Nations (FAO), International Network of Food Data Systems (INFOODS). Software Tools. , Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/software-tools/en/ (2022).
  6. Food and Nutrition Service (FNS), United States Department of Agriculture (USDA). USDA Approved Nutritional analysis Software. , Available from: https://www.fns.usda.gov/tn/usda-approved-nutrient-analysis-software (2022).
  7. McNutt, S., Zimmerman, T. P., Brooke, C. Computer-assisted dietary assessment methods. Advances in the Assessment of Dietary Intake. Schoeller, D. A., Westerterp-Plantenga, M. S. , CRC Press. Boca Raton, FL, USA. 45-66 (2017).
  8. Coates, J. C., Colaiezzi, B., Bell, W. F., Gibson, R. S. INDDEX Priority Technical Criteria and Review of Technology-Assisted 24-h Recall Software Programs. , Tufts University. Boston, MA, USA. (2015).
  9. Rossato, S. L., Fung, T. T., Rodrigues, M. P. A Data entry system for dietary surveys based on visual basic for applications programming. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 117 (8), 1165-1170 (2017).
  10. Rogers, B. L., et al. Validation of the INDDEX24 mobile app vs. a pen-and-paper 24-hour dietary recall using the weighed food record as a benchmark in Burkina Faso. The British Journal of Nutrition. , 1-41 (2021).
  11. Coates, J., et al. Accuracy and cost-effectiveness of the INDDEX24 Dietary Assessment Platform in Viet Nam. The British Journal of Nutrition. , 1-38 (2022).
  12. Adams, K. P., et al. The cost and cost efficiency of conducting a 24-h dietary recall using INDDEX24, a mobile dietary assessment platform, compared with pen-and-paper interview in Viet Nam and Burkina Faso. The British Journal of Nutrition. , 1-15 (2022).
  13. International Dietary Data Expansion (INDDEX) Project. Global Food Matters Database. , Available from: https://inddex.nutrition.tufts.edu/global-food-matters-database (2022).
  14. Willett, W. C. Food Frequency Methods. In Nutritional Epidemiology, 3rd ed. , Oxford University Press. New York, NY, USA. 70-95 (2013).
  15. Tjonneland, A., et al. Influence of individually estimated portion size data on the validity of a semiquantitative food frequency questionnaire. International Journal of Epidemiology. 21 (4), 770-777 (1992).
  16. Wakai, K., et al. A simple food frequency questionnaire for Japanese diet--Part I. Development of the questionnaire, and reproducibility and validity for food groups. Journal of Epidemiology. 9 (4), 216-226 (1999).
  17. Schlundt, D. G., et al. Separate estimates of portion size were not essential for energy and nutrient estimation: results from the Southern Community Cohort food-frequency questionnaire pilot study. Public Health Nutrition. 10 (3), 245-251 (2007).
  18. Bromage, S., et al. The global diet quality score is inversely associated with nutrient inadequacy, low midupper arm circumference, and anemia in rural adults in ten sub-Saharan African countries. The Journal of Nutrition. 151 (12), Suppl 2 119-129 (2021).
  19. Bromage, S., et al. Trained cohorts of University students are a useful resource for conducting dietary surveys in Mongolia. Food and Nutrition Bulletin. 38 (2), 267-272 (2017).
  20. Bromage, S., et al. Diet and nutrition status of Mongolian adults. Nutrients. 12 (5), 1514(2020).
  21. Bromage, S., et al. Projected effectiveness of mandatory industrial fortification of wheat flour, milk, and edible oil with multiple micronutrients among Mongolian adults. PLoS One. 13 (8), 0201230(2018).
  22. Jeong, C., et al. Bronze Age population dynamics and the rise of dairy pastoralism on the eastern Eurasian steppe. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (48), 11248-11255 (2018).
  23. Bromage, S., et al. Comparison of methods for estimating dietary food and nutrient intakes and intake densities from household consumption and expenditure data in Mongolia. Nutrients. 10 (6), 703(2018).
  24. Bromage, S., et al. The global diet quality score is associated with higher nutrient adequacy, midupper arm circumference, venous hemoglobin, and serum folate among urban and rural Ethiopian adults. The Journal of Nutrition. 151 (12), Suppl 2 130-142 (2021).
  25. Mistry, N., et al. Protocol for a case-control study of vitamin D status, adult multidrug-resistant tuberculosis disease and tuberculosis infection in Mumbai, India. BMJ Open. 10 (11), 039935(2020).
  26. Ganmaa, D., et al. Prevalence and determinants of QuantiFERON-diagnosed tuberculosis infection in 9810 Mongolian schoolchildren. Clinical Infectious Diseases. 69 (5), 813-819 (2019).
  27. International Network of Food Data Systems (INFOODS). Training. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). , Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/training/en/ (2022).
  28. Intake - Center for Dietary Assessment. Resources. , Available from: https://www.intake.org/resources (2022).
  29. Gibson, R. S., Ferguson, E. L. An interactive 24-hour recall for assessing the adequacy of iron and zinc intakes in developing countries. , ILSI Press. Washington, DC, USA. 98-107 (2008).
  30. Vásquez-Caicedo, A. L., Bell, S., Hartmann, B. Report on collection of rules on use of recipe calculation procedures including the use of yield and retention factors for imputing nutrient values for composite foods. European Food Information Resource (EuroFir). , Brussels, Belgium. (2008).
  31. Allen, L. H., Carriquiry, A. L., Murphy, S. P. Perspective: Proposed harmonized nutrient reference values for populations). Advances in Nutrition. 11 (3), 469-483 (2020).
  32. Institute of Medicine (US) Subcommittee on Interpretation and Uses of Dietary Reference Intakes. DRI Dietary Reference Intakes: Applications in Dietary Planning. , National Academies Press. Washington, DC, USA. (2000).
  33. Herforth, A., et al. A global review of food-based dietary guidelines. Advances in Nutrition. 10 (4), 590-605 (2019).
  34. Miller, V., Webb, P., Micha, R., Mozaffarian, D. Global Dietary Database. Defining diet quality: a synthesis of dietary quality metrics and their validity for the double burden of malnutrition. The Lancet Planetary Health. 4 (8), 352-370 (2020).
  35. Bromage, S., et al. Development and validation of a novel food-based Global Diet Quality Score (GDQS). The Journal of Nutrition. 151 (12), Suppl 2 75-92 (2021).
  36. Ioannidou, S., Cascio, C., Gilsenan, M. B. European Food Safety Authority open access tools to estimate dietary exposure to food chemicals. Environment International. 149, 106357(2021).
  37. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) and International Network of Food Data Systems (INFOODS). AInternational food composition table/database directory. , Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/tables-and-databases/en/ (2022).
  38. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) and International Network of Food Data Systems (INFOODS). Food nomenclature, terminology and classification systems. , Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/standards-guidelines/food-nomenclature/en/ (2022).
  39. Rodriguez-Martinez, A., Ayala, R., Balchunas, M., Debbabi, Y., Vidal, L. S. NutrienTrackeR: Food Composition Information and Dietary Assessment R package version 1.2.0. , Available from: https://CRAN.R-project.org/package=NutrienTrackeR (2022).
  40. Nutritional Epidemiology, 3rd ed. Willett, W. C. , Oxford University Press. New York, NY, USA. (2013).
  41. Gibson, R. S. Principles of Nutrition Assessment, 2nd ed. , Oxford University Press. New York, NY, USA. (2005).
  42. Rodrigues, S. L., et al. Development of DietSys: A comprehensive food and nutrient database for dietary surveys. Journal of Food Composition and Analysis. 102, 104030(2021).
  43. Monteiro, C. A., et al. Ultra-processed foods: what they are and how to identify them. Public Health Nutrition. 22 (5), 936-941 (2019).
  44. Greenfield, H., Southgate, D. A. T. Guidelines for the use of food composition data. Food composition data: production, management, and use, 2nd ed. Burlingame, B., Charrondiere, U. R. , Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) Publishing Management Service. Rome, Italy. 187-197 (2003).
  45. Sumbo, P., Beecher, G. Strengths and Limitations of Food Composition Databases. Advances in the Assessment of Dietary Intake. Schoeller, D. A., Westerterp-Plantenga, M. S. , CRC Press. Boca Raton, FL, USA. 337-352 (2017).
  46. Kapsokefalou, M., et al. Food composition at present: New challenges. Nutrients. 11 (8), 1714(2019).
  47. Thornton, K., Seals-Nutt, K., Matsuzaki, M. Introducing WikFCD: Many food composition tables in a single knowledge base. CEUR Workshop Proceedings. 2969, (2021).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Nutritional AnalysisPopulation Diet SurveysFood Composition DataDietary AssessmentIntegrated SpreadsheetsNutrient Intake CalculationFood Group ClassificationHousehold Consumption Data24 Hour RecallFood Frequency
Video binnenkort beschikbaar

Gerelateerde artikelen