Klinik ve epidemiyolojik araştırmalar bağlamında, küresel olarak tüketilen gıdaların çok çeşitli olduğu ve yeme durumları, günler, mevsimler ve yaşam döngüsü boyunca tüketim kalıplarındaki farklılıklar göz önüne alındığında, diyet alımı özellikle karmaşık bir maruziyettir. Alımın değerlendirilmesi, geriye dönük değerlendirmelerde tüketilen gıdaların kusurlu hatırlanması (örneğin, 24 saatlik diyet hatırlamaları ve gıda sıklığı anketleri) ve gıda kayıtları durumunda gerçek zamanlı kayıtla ilişkili reaktivite dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan kaynaklanan ölçüm hatası nedeniyle zorlanmaktadır. Analiz ve yorumlamada, diyet kalıplarının sağlık ve hastalık riski üzerindeki etkilerini bütünsel olarak karakterize etmek ve tercüme etmek için alımın çok boyutluluğunu hesaba katma ihtiyacının artan kabulüyle ilgili olarak, belirli bir çalışmada sıklıkla ilgi çeken diyet bileşenlerinin çeşitliliği ile daha fazla karmaşıklık ortaya çıkar. Küresel olarak popülasyonlar için mevcut diyet alım verilerinin miktarı ve kalitesinde boşlukların yanı sıra diyet kalıplarını iyileştirmek için zamanla ilgili ve kanıta dayalı stratejilerde eksikliklere neden olan bu zorluklar, geleneksel diyet değerlendirme yöntemlerinin karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmeye çalışan yenilikçi yaklaşımlara ilham vermeye devam ediyor.
Ekim 2022 itibariyle, bu yöntem koleksiyonu, araştırmacıların kendi çalışmalarında uygulamayı düşünebilecekleri yenilikçi diyet değerlendirme ve analiz yöntemleri ve araçlarının geliştirilmesini, değerlendirilmesini ve/veya uygulanmasını açıklayan yedi makale içermektedir. Makalelerden üçü, ilgilenen araştırmacıların belirli ortamlara veya popülasyonlara göre uyarlanmış benzer yöntemler oluşturmalarına yardımcı olacak bir yöntem geliştirmeye yönelik bir protokolü açıklamaktadır. Yöntemler, beslenme, davranış ve bilgisayar bilimlerinin yanı sıra mekanik, elektrik ve yazılım mühendisliğinin yönlerini de içermekte ve bu alanda inovasyon için geniş disiplinler arası ve bütünleştirici bakış açılarının önemini vurgulamaktadır.
Ölçüm cihazları
Lasschuijt ve ark.1 neyin, ne kadar ve ne kadar hızlı yenildiği konusunda geri bildirim sağlamak için çiğneme sayısı, ısırık boyutu ve bir öğündeki farklı yiyecekler için yeme oranı dahil olmak üzere yeme davranışları hakkında bilgi elde etmek için ağırlığa duyarlı bir yemek tepsisi ve bağlantılı bir kamera sisteminden oluşan bir aparat tasarlamışlardır. Bu aparat, kendi kendine raporlamaya veya kendi kendini izlemeye dayanmadan, değiştirilebilir yeme davranışlarını tanımlamak için potansiyel olarak minimum düzeyde külfetli bir yöntem sağlar.
Chung ve ark.2 , sol ve sağ menteşelerdeki özel devre kartlarını kullanarak, yemek yeme ve farklı fiziksel aktiviteler sırasında temporalis kaslarındaki aktivite modellerini objektif olarak tespit edebilen bir çift 3D baskılı akıllı gözlük sunmaktadır. Protokol, aşırı gıda tüketimini azaltmak için müdahaleleri uyarlamanın bir yolu olarak, gözlüklerin ve devrelerin nasıl oluşturulacağını ve yeme davranışlarını diğer davranışlardan ayırt etmek için toplanan verilerin makine öğrenimi yazılımına nasıl aktarılacağını açıklar.
Yazılım tabanlı değerlendirme yöntemleri
Lucassen ve ark.3 , gıda kayıtlarını ve diyet geri çağırmalarını toplamak için kullanıcı dostu bir araç olan TRAQQ mobil uygulamasını geliştirmiş, gıda bileşimi, porsiyon boyutları ve pişirme verimi ve besin tutulmasını hesaba katan özelleştirilebilir tarifler hakkında veriler içermektedir. Uygulamanın arka ucu, araştırmacıların katılımcıları özelleştirilebilir örnekleme şemalarına göre değerlendirmeleri tamamlamaya davet etmesine ve hatırlatmasına olanak tanır ve yanıt vermeyenleri otomatik olarak yeniden planlar. Makale, benzer araçları geliştirmek ve kullanmakla ilgilenen kullanıcılara yardımcı olmak için biçimlendirici araştırma, uygulama tasarımı ve değerlendirmesi, çalışma yönetimi ve uygulama uygulaması için bir protokol sağlar.
Boronat ve ark.4 , bu durumda, günlük ve haftalık istemlerle Akdeniz diyet modeline bağlılığı ölçmek için doğal ortamlarda yeme davranışlarının tekrarlanan gerçek zamanlı örneklemesini sağlayan teknolojik destekli ekolojik anlık değerlendirmelerin (EMA'lar) gelişimini tanımlamaktadır. Teknoloji destekli EMA platformunun kullanımı, katılımcılara diyetlerinin sağlıklı ve sağlıksız yönlerini özetleyen ve davranış değişikliğini teşvik eden haftalık raporlar da sağlar.
Meroni ve ark.5 , gömülü bir gıda bileşimi veri tabanındaki gıdaları tanımlamayı ve bunları her öğün için bir tabağın görsel temsiline yerleştirmeyi içeren ve besin alımına ilişkin tahminler üreten bir gıda alım verilerini girme yöntemi olan Boden Gıda Tabağını sunmaktadır. Bu, farklı gıda gruplarının uygun oranlarını önermek için bir tabak modeli kullanan gıda bazlı diyet kılavuzlarına benzerliklerle, gıda ve besin alımını değerlendirmek için ilgi çekici bir etkileşimli yöntem sağlar.
Yazılım geliştirme
Mezgec ve Seljak6 , farklı yiyecek ve içecekler arasında ayrım yaparak ("segmentasyon") ve her birini doğru bir şekilde tanımlayarak yemeklerin görüntülerini işlemek için derin sinir ağı mimarilerinin geliştirilmesini açıklar. Protokol, makine öğrenimi uzmanlarının, bu analizleri eğitmek ve uygulamak için kullanılan veri kümelerinin seçimi ve temizlenmesi de dahil olmak üzere, gıda segmentasyonu ve sınıflandırmasını gerçekleştirmek için derin öğrenme yöntemlerini ve veri artırma adımlarını seçmelerine yardımcı olacak bir kaynak görevi görüyor.
Bromage7 , besin ve besin grubu alımlarını ve besin gruplarının besin alımlarına katkılarını hesaplamak için basit formüller kullanan Nüfus Diyet Anketlerinin Beslenme Analizi için Entegre Elektronik Tablolar (ISNAPDS) sistemi sunar. Sistem, prospektif ve geriye dönük değerlendirme yöntemleri kullanılarak, farklı referans dönemleri ve porsiyon büyüklüğü tahmin yöntemleri ve kullanıcı tarafından sağlanan bir gıda bileşimi tablosu kullanılarak toplanan nicel, yarı niceliksel ve niceliksel olmayan gıda tüketim verilerini esnek bir şekilde barındırır.
Bu örnekler, diyet değerlendirmesinin geleceğine heyecan verici bir pencere açarken, alanın en ileri noktasının mevcut küresel veri boşluklarına uygulanabilir ve zamanında çözümler sağlamak için mücadele ettiği önemli zorlukların altını çiziyor. Gıda tüketimini kaydetmeye yönelik teknolojideki ilerlemelere rağmen, olağan uzun vadeli alımın doğru bir şekilde yakalanması, gıda alımının ileriye dönük olarak ölçülmesine yönelik yeni teknolojik yaklaşımlarla tamamen ele alınmayacak bir zorluk olmaya devam etmektedir. Bu nedenle, sağlık ve hastalıkla ilgili diyet kalıplarını anlama kapasitesini geliştirmek için diyet alımı ve beslenmeye ilişkin kendi kendine bildirilen ve nesnel ölçümlerin nasıl toplanabileceğini keşfetmeye devam etmek gerekir. Bu tür çabalar, fiziksel aktivite, uyku ve vücut kompozisyonu dahil olmak üzere sağlığın diğer yönlerinin ölçümündeki ilerlemelerin entegre edilmesiyle geliştirilebilir.
Teknolojik gelişmelerin çeşitliliği etkileyicidir ve sistematik izleme ve uluslararası karşılaştırmaları teşvik etmek için araştırma ve gözetim sistemlerine entegre edilebilecek standartlaştırılmış ve iyi değerlendirilmiş yöntem ve araçlara dahil edilecek en umut verici yaklaşımların belirlenmesi önemlidir. Nüfus diyetlerine ilişkin eyleme geçirilebilir ve yüksek kaliteli verilere olan ihtiyacın tartışmasız en büyük olduğu ve bu tür verileri toplama kapasitesinin genellikle düşük olduğu Küresel Güney'de, teknolojik yeniliklerin uygulanabilir ve faydalı olmasını sağlamak için uygulama bilimi garanti edilmektedir.