'Boden gıda plaka': roman etkileşimli Web tabanlı yöntemi diyet alımı değerlendirilmesi için
18 Eylül 2018
' Boden Gıda ' diyet alımı görsel tasvirleri kullanarak toplamak için etkileşimli ve eğlence yöntemi olarak tasarlanan bir elektronik gıda günlük plakadır. Web tabanlı uygulama geleneksel üç günlük tahmini yiyecek günlüğü yöntemi karşı doğrulamak için bu çalışmada yapıldı.
Bu yöntem, beslenme alanında araştırma için diyet verilerini değerlendirmek için yenilikçi ve pratik bir yol sağlar. Bu elektronik platformun en büyük avantajı, araştırmacılara, çalışma katılımcıları tarafından kendi kendine kaydedilen diyet verilerine hızlı ve ucuz bir erişim sağlamasıdır. Elektronik gıda günlüğünün görsel gösterimi, çalışma katılımcılarının diyet verilerinin kaydedilmesinde doğruluğu sağlamak ve hata kaynaklarını en aza indirmek için çok önemlidir.
Başlamak için, katılımcılara geleneksel kağıt tabanlı bir yemek günlüğü ve nasıl kullanılacağına ilişkin talimatlar sağlayın. Daha sonra katılımcılara günlüğü bir sonraki ziyaretlerinden önce üç gün üst üste tamamlamaları için talimat ver. Daha sonra, katılımcılara üç gün üst üste yiyecek veya içecek kaydetmeden önce talimatları ve yemek günlüğünde yer alan örnek günü okumalarını isteyin.
Katılımcılara, sık unutulan yiyecek ve içeceklerin kontrol listesini okumalarını ve bunları yiyecek günlüğüne eklemelerini ve katılımcılara belgelerinde mümkün olduğunca spesifik ve ayrıntılı olmalarını öğretin. Bundan sonra, katılımcılardan üç günün her birinin sonunda elektronik günlükte kağıt yemek günlüğüne kaydedilen bilgileri girmelerini isteyin. Katılımcılara, kendi başlarına yapmadan önce bilgileri elektronik günlüğe nasıl gireceklerini ve olabilecekleri soruları nasıl yanıtladıklarını gösterin.
İlk olarak, elektronik platformda yeni bir hesap kayıt için bağlantı ile çalışma katılımcıları için bir davet e-posta gönderin. Kayıt işlemini tamamladıktan sonra, katılımcıya simge kılavuzunu seçmesini ve elektronik yemek günlüğünün nasıl kullanılacağına ilişkin görsel kılavuzu dikkatle okumasını söyle. Elektronik gıda günlüğü oluşturmak için katılımcıların özel proje başlığıyla simgeyi seçmelerini sorun.
Daha sonra, katılımcılara yeni bir elektronik yemek günlüğü oluşturmak ve üç gün boyunca tüketilen yiyecek ve içecekleri kaydetmeye başlamak için yeni bir yemek günlüğü seçmelerini sağlamak. Katılımcı, arama aracını kullanarak gün içinde tükettikleri yiyecek ve içecek öğelerini veritabanından bulabilir. Katılımcının istenilen yiyecek ve içecek maddelerine tıklamasını ve o anda tüketilen yemekleri yansıtmak için tabağa sürüklemesini sağlar.
Daha sonra, katılımcı farklı yemeklere geçmek için sayfanın altındaki küçük tabaklardan birini seçebilir. Seçilen tabak zıplamaya başladığında, katılımcı tüketilen yiyecek ve içecekleri girebilir. Ardından, katılımcıya o güne ait tüm girişleri kaydetmek için değişiklikleri kaydet'i tıklatmasını talimatını ver.
Girişler sayfasında, katılımcı hesaplanan diyet girişleri ile ortalama popülasyon arasındaki karşılaştırmayı görselleştirmek için göz simgesini tıklatabilir. Bundan sonra, her katılımcı için ortalama enerji ve besin giriş değerini platform yönetim portalı üzerinden bir elektronik tabloya aktarın. Son olarak, elektronik tabloyu analiz için istatistiksel yazılıma aktarın.
Bu çalışmada katılımcılardan hem kağıt tabanlı hem de elektronik gıda günlüklerini tamamlamaları istendi. Yazılı ve elektronik gıda günlüğü arasında ortalama enerji ve makrobesin alımı arasında anlamlı bir fark yoktu. Ancak, Bland-Altman arsalar geniş göstermek, anlaşmanın% 95 sınırları, özellikle enerji alımı için, bazı durumlarda% 95 güven aralıkları dışında yalan ile.
En iyi beslenme verilerini elde etmek için, çalışma katılımcılarının elektronik gıda günlüğünden nasıl yararlanabilecekleri konusunda net bir anlayışa sahip olmaları ve tamamlanmasında herhangi bir zorlukla karşılaşmaları halinde destek için araştırmacılarla iletişime geçmeleri önemlidir. Bu elektronik gıda günlüğü beslenme alanında hem çalışma katılımcıları için keyifli ve araştırmacılar için zaman ve maliyet tasarrufu diyet veri toplama, yeni interaktif yöntemleri keşfetmek için yol açtı.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
'Boden Yemek Tabağı', diyetle alınan gıdaları etkileşimli olarak toplamak için tasarlanmış elektronik bir yemek günlüğüdür. Bu çalışma, web tabanlı uygulamayı geleneksel yemek günlüğü yöntemiyle karşılaştırarak doğrulamaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Beslenme
- Diyet değerlendirmesi
- Araştırma metodolojisi
Arka Plan
- Beslenme verilerinin toplanmasına yönelik yenilikçi yaklaşım.
- Çalışma katılımcıları tarafından kendi kendine kaydedilen veriler.
- Doğruluk için görsel gösterimin önemi.
- Beslenme bildirimindeki hata kaynaklarının en aza indirilmesi.
Çalışmanın Amacı
- Elektronik bir gıda günlüğünü doğrulamak.
- Bunu geleneksel gıda günlüğü yöntemiyle karşılaştırmak.
- Beslenme verilerinin toplama yöntemlerini geliştirmek.
Kullanılan Yöntemler
- Katılımcılar geleneksel kağıt tabanlı bir gıda günlüğü kullanır.
- Üç ardışık gün boyunca kayıt tutulması için talimatlar sağlanır.
- Katılımcılar kayıt yapmadan önce örnek girişleri inceler.
- Her iki yöntemde de veriler öz bildirim yoluyla toplanır.
Temel Sonuçlar
- Elektronik günlüğün geleneksel yöntemlere karşı doğrulanması.
- Beslenme verilerinin toplanmasındaki doğruluğun değerlendirilmesi.
- Kullanılabilirlik ve katılım konusunda katılımcı geri bildirimleri.
- Yöntemler arasındaki veri kalitesinin karşılaştırılması.
Sonuçlar
- Elektronik gıda günlüğü geçerli bir alternatiftir.
- Beslenme verilerini toplamak için eğlenceli ve etkileşimli bir yol sunar.
- Beslenme araştırmalarında daha geniş uygulama potansiyeline sahiptir.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulanabilirlik Özeti
Beslenme araştırmalarında, özellikle preklinik ve translasyonel çalışmalarda, diyet ile sağlık sonuçları arasındaki mekanistik bağlantıların kurulması için doğru diyet değerlendirmesi kritik öneme sahiptir. Boden Besin Tabağı, diyet değişkenlerinin hastalık modellerinde bağımsız faktörler olarak kullanıldığı erken keşif iş akışlarında veri kalitesini artırmak için ölçeklenebilir ve katılımcı dostu bir yöntem sunar. Raporlama yükünü azaltıp katılımı artırarak, beslenme odaklı hedef doğrulama ve biyobelirteç keşif çalışmalarında daha güvenilir hipotez testlerini destekler.
Biyofarma Ar-Ge'de Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Besin-yolak etkileşimlerinin mekanistik çalışmalarında, diyetle alımın bağımsız bir değişken olarak hassas bir şekilde miktarlandırılmasını sağlar.
- Operasyonel Değer: Boylamsal diyet takibinde katılımcı yükünü ve uyumsuzluğu azaltarak, hipotez odaklı deneyler için veri bütünlüğünü artırır.
Tarama ve Analiz Geliştirme
- Bilimsel Değer: Metabolik veya davranışsal yanıtları değerlendiren fenotipik tarama platformlarına entegre edilebilen, standartlaştırılmış, kişisel bildirimli beslenme metrikleri sağlar.
- Operasyonel Değer: Analitik işlem hatlarıyla sorunsuz entegrasyon için veri dışa aktarımını otomatikleştirerek, geniş ölçekli tarama kampanyalarındaki manuel aktarım hatalarını en aza indirir.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Bilimsel Değer: Beslenmenin hastalık mekanizması çalışmalarında kontrollü bir değişken olduğu preklinik modellerle insan beslenme değerlendirmesini uyumlu hale getirerek translasyonel sürekliliği destekler.
- Operasyonel Değer: Hayvan modellerindeki kontrollü besleme çalışmalarıyla birlikte kullanıldığında, türler arası diyet maruziyet karşılaştırmalarını kolaylaştırır.
İş Hattı ve İş Akışı Entegrasyonu
Bu yöntem, özellikle besin algılama yolaklarını içeren metabolik sağlık, nörodavranışsal veya onkoloji araştırmalarında, diyet düzenlemesinin hedef etkileşim çalışmalarından önce geldiği veya onlara eşlik ettiği keşif sürekliliğine uygundur.
- Keşif Biyolojisi: Ölçülebilir diyet maruziyet verileri sağlayarak, besinlere bağlı hedef aktivasyonu veya yolak modülasyonu üzerine hipotez testlerine olanak tanır.
- Tarama: Beslenme durumundan etkilenen hücre tabanlı veya organoid analizlerinde, bileşik yanıtlarını katmanlandırabilen tekrarlanabilir diyet alım metrikleri oluşturur.
- Analitik: Diyet değişkenlerini fenotipik veya biyobelirteç okumalarıyla ilişkilendirmek için istatistiksel modellemeye uygun enerji ve makro besin değerleri üretir.
- Translasyonel Araştırma: İnsan diyet verilerinin toplanmasını preklinik diyet müdahale çalışmalarıyla uyumlu hale getirerek, doz-yanıt ekstrapolasyonunu ve mekanistik risk azaltmayı destekler.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Erken evre incelemelerde diyet kovaryant kontrolü gerektiren terapötik alanlar genelinde uyarlanabilen, yapılandırılabilir bir dijital araç olarak işlev görür.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Bağımsız değişken kontrolündeki ölçüm gürültüsünü azaltarak, diyete bağlı modüle edilen hedef doğrulamasındaki öngörü güvenilirliğini artırır.
- Operasyonel Değer: Standartlaştırılmış dijital eğitim ve görsel yönlendirme yoluyla farklı merkezler arasındaki tekrarlanabilirliği geliştirir ve öz raporlanan verilerdeki değerlendiriciler arası değişkenliği minimize eder.
- Stratejik Değer: Ara analizler için daha hızlı ve daha temiz veri seti oluşturulmasına olanak tanıyarak, beslenme bağlantılı keşif projelerindeki devam/dur kararlarını hızlandırır.
- Portföy Etkisi: Diyetsel karıştırıcı faktörlerin etki mekanizması netliğini gölgeleyebileceği hedeflerin, riske göre ayarlanmış önceliklendirilmesini destekler.
Uygulama Hususları
- Merkeziyetsiz veya hibrit çalışma tasarımlarında katılımcı etkileşimi için temel dijital okuryazarlık ve web destekli cihazlara erişim gereklidir.
- Yerel gıda veri tabanlarının çalışmaya özel beslenme son noktalarıyla eşleştirilmesi platform konfigürasyonuna bağlıdır ve beslenme bilişimi uzmanları tarafından başlangıç kurulumu yapılmasını gerektirir.
- Protokole tutarlı bağlılığı sağlamak için klinik operasyonlar, veri yönetimi ve beslenme bilimleri ekipleri arasında fonksiyonlar arası uyum gereklidir.
- Mekanizma odaklı uygulamalarda kullanım uygunluğunu onaylamak için hedef spesifik bağlamlarda biyobelirteçler veya klinik son noktalar üzerinden valide edilmelidir.
- Tüm diyet değerlendirme araçlarında yaygın olan öz bildirim yanlılıklarıyla sınırlıdır; yüksek riskli karar verme süreçleri için tamamlayıcı objektif ölçümler (örneğin, idrar biyobelirteçleri) gerektirir.
Biyofarma SSS
Chapters in this video
0:04
Title
0:44
Preparing Participants for Dietary Data Collection
1:47
Electronic Food Diary ( Boden Food Plate )
3:35
Results: There was Good Agreement Between the Electronic and Paper Food Diary and Boden Food Plate was Well Accepted by Participants
4:05
Conclusion
