缓解基于移动的饮食评估中的错误:数据修改过程对图像辅助食品和营养应用程序有效性的影响
Dang Khanh Ngan Ho1, Wan-Chun Chiu2, Jing-Wen Kao1
1School of Nutrition and Health Sciences, College of Nutrition, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan.
Nutrition (Burbank, Los Angeles County, Calif.)
|September 30, 2023
概括
像FoodApp这样的移动营养应用程序可以准确记录饮食摄入量,但手动数据清理对于纠正错误和确保可靠性至关重要. 这项研究验证了图像辅助应用程序作为可靠的工具,用于自我报告的营养评估.
科学领域:
- 营养科学 营养科学
- 饮食评估技术的技术评估
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 移动营养应用程序 (APP) 为个人提供了一种方便的方法来跟踪他们的饮食摄入量.
- 然而,这些应用程序的准确性和潜在的错误来源需要严格的评估.
- 图像辅助的移动营养应用程序,特别是,需要验证可靠的使用.
研究的目的:
- 评估图像辅助移动营养应用程序的有效性.
- 确定和澄清这些应用程序中测量错误的来源.
- 为了评估Formosa食品和营养记录应用程序 (FoodApp) 的可靠性.
主要方法:
- 一项涉及98名学生的横截面研究,将Formosa FoodApp (FoodApp) 与24小时的饮食回忆 (24-HDR) 进行比较.
- 一个两阶段的数据修改过程,包括手动清洁和重新分析预包装食品以纠正错误.
- 统计分析包括配对的t测试,斯皮尔曼相关性和布兰德-阿尔特曼图表,以评估一致性并与建议每日摄入量 (DRI) 进行比较.
主要成果:
- 手动数据清理发现了重要的食品编码错误 (12%) 和缺少的微量营养素数据 (32%).
- 在数据修改后,观察到总能量和微量营养素摄入量的积极趋势.
- 在FoodApp和24-HDR之间没有发现平均能量和宏观营养素摄入量的统计差异,有很强的相关性 (r=0.8340.386).
结论:
- 通过手动数据清理来减轻错误,大大提高了Formosa FoodApp的准确性.
- 这项研究验证了FoodApp作为自我报告饮食评估的可靠工具.
- 卫生专业人员应该意识到营养应用程序中的潜在错误,并强调手动清理数据,以获得准确的营养摄入数据.
