В контексте клинических и эпидемиологических исследований потребление пищи является особенно сложным фактором для измерения, учитывая огромное разнообразие продуктов питания, потребляемых во всем мире, с вариациями в моделях потребления в зависимости от времени приема пищи, дней, сезонов и жизненного цикла. Оценка потребления осложняется погрешностью измерения, возникающей из различных источников, включая несовершенное запоминание потребляемых продуктов при ретроспективных оценках (например, 24-часовые воспоминания о диете и опросники частоты приема пищи) и реактивность, связанную с регистрацией в режиме реального времени в случае записей о питании. При анализе и интерпретации дополнительная сложность заключается в разнообразии диетических компонентов, часто представляющих интерес в данном исследовании, что связано с растущим признанием необходимости учета многомерности потребления для целостной характеристики и трансляции влияния диетических моделей на здоровье и риск заболеваний. Эти проблемы, приводящие к пробелам в количестве и качестве данных о рационе питания, доступных для населения во всем мире, а также к дефициту актуальных во времени и основанных на фактических данных стратегий для улучшения моделей питания, продолжают вдохновлять на инновационные подходы, направленные на преодоление проблем, с которыми сталкиваются традиционные методы оценки рациона питания.
По состоянию на октябрь 2022 года эта коллекция методов включает семь статей, описывающих разработку, оценку и/или применение инновационных методов и инструментов оценки и анализа рациона питания, которые исследователи могут рассмотреть возможность применения в своей работе. В трех статьях описывается протокол разработки метода, который поможет заинтересованным исследователям в создании аналогичных методов, адаптированных к конкретным условиям или группам населения. Методы включают в себя аспекты диетологии, поведенческих наук и информатики в сочетании с механической, электрической и программной инженерией, подчеркивая важность широких междисциплинарных и интегративных перспектив для инноваций в этой области.
Измерительные приборы
Lasschuijt et al.1 разработали устройство, состоящее из чувствительного к весу обеденного подноса и связанной с ним системы камер для извлечения информации о пищевом поведении, включая количество жеваний, размер укуса и скорость приема различных продуктов в приеме пищи, чтобы обеспечить обратную связь о том, что, сколько и как быстро едят продукты. Этот аппарат обеспечивает потенциально минимально обременительный метод описания изменяемого пищевого поведения, не полагаясь на самоотчетность или самоконтроль.
Chung et al.2 представляют пару напечатанных на 3D-принтере умных очков, способных объективно обнаруживать паттерны активности в височных мышцах во время еды и различных физических нагрузок, используя специализированные печатные платы на левом и правом шарнирах. В протоколе описывается, как создавать очки и схемы, а также как выводить собранные данные в программное обеспечение машинного обучения, чтобы отличать пищевое поведение от других видов поведения, в качестве способа адаптации вмешательств для снижения чрезмерного потребления пищи.
Методы оценки на основе программного обеспечения
Lucassen et al.3 разработали мобильное приложение TRAQQ, удобный инструмент для сбора данных о продуктах питания и отзывах о питании, включающий данные о составе продуктов, размерах порций и настраиваемых рецептах, которые учитывают выход при приготовлении пищи и удержание питательных веществ. Серверная часть приложения позволяет исследователям приглашать участников и напоминать им о необходимости выполнить оценку в соответствии с настраиваемыми схемами выборки, а также автоматически переносить тех, кто не ответил. В документе представлен протокол для формативного исследования, разработки и оценки приложений, управления исследованиями и внедрения приложений, чтобы помочь пользователям, заинтересованным в разработке и использовании подобных инструментов.
Boronat et al.4 описывают разработку технологически поддерживаемых экологических мгновенных оценок (EMA), которые обеспечивают повторную выборку пищевого поведения в естественной среде в режиме реального времени, в данном случае, для измерения приверженности средиземноморской диете с помощью ежедневных и еженедельных подсказок. Использование технологической платформы EMA также предоставляет участникам еженедельные отчеты, которые обобщают здоровые и нездоровые аспекты их рациона питания и способствуют изменению поведения.
Meroni et al.5 представляют Boden Food Plate, метод ввода данных о потреблении пищи, который включает в себя идентификацию продуктов во встроенной базе данных состава продуктов питания и их позиционирование на визуальном представлении тарелки для каждого приема пищи, производя оценки потребления питательных веществ. Это обеспечивает увлекательный интерактивный метод оценки потребления пищи и питательных веществ, схожий с диетическими рекомендациями на основе продуктов питания, в которых используется модель тарелки для рекомендации соответствующих пропорций различных групп продуктов.
Разработка программного обеспечения
Мезгеч и Селяк6 описывают разработку архитектур глубоких нейронных сетей для обработки изображений блюд путем различения различных продуктов питания и напитков («сегментация») и точной идентификации каждого из них. Протокол служит ресурсом, помогающим экспертам по машинному обучению выбирать методы глубокого обучения и шаги дополнения данных для проведения сегментации и классификации продуктов питания, включая отбор и очистку наборов данных, используемых для обучения и реализации этого анализа.
Bromage7 представляет собой систему интегрированных электронных таблиц для анализа питания населения (ISNAPDS), которая использует простые формулы для расчета потребления питательных веществ и групп продуктов питания, а также вклада групп продуктов питания в потребление питательных веществ. Система гибко адаптируется к количественным, полуколичественным и неколичественным данным о потреблении продуктов питания, собранным с использованием проспективных и ретроспективных методов оценки, с использованием различных референтных периодов и методов оценки размера порций, а также таблицы состава продуктов, предоставленной пользователем.
Эти примеры открывают захватывающее окно в будущее оценки рациона питания, подчеркивая при этом важные проблемы, с которыми сталкиваются передовые специалисты в этой области, чтобы обеспечить осуществимые и своевременные решения существующих глобальных пробелов в данных. Несмотря на достижения в области технологий учета потребления пищи, точный учет обычного долгосрочного потребления остается проблемой, которая не будет полностью решена с помощью новых технологических подходов к перспективному измерению потребления пищи. Таким образом, необходимо продолжить изучение вопроса о том, каким образом могут быть агрегированы объективные и объективные показатели потребления и питания для улучшения способности понимать модели питания в связи со здоровьем и болезнями. Такие усилия могут быть усилены за счет интеграции достижений в измерении других аспектов здоровья, включая физическую активность, сон и состав тела.
Разнообразие технологических достижений впечатляет, и важно определить наиболее перспективные подходы, которые должны быть включены в стандартизированные и хорошо оцененные методы и инструменты, которые могут быть интегрированы в системы исследований и надзора для содействия систематическому мониторингу и международным сравнениям. На Глобальном Юге, где потребность в действенных и высококачественных данных о рационе населения, возможно, самая высокая, и где возможности для сбора таких данных в целом низкие, применение науки оправдано для обеспечения жизнеспособности и пользы технологических инноваций.