能量和营养摄入量估计与观察摄入量的准确性使用4种技术辅助饮食评估方法:随机交叉养研究
Clare Whitton1, Clare E Collins2, Barbara A Mullan3
1Curtin School of Population Health, Curtin University, Kent Street, GPO Box U1987, Perth 6845, WA, Australia; Curtin Health Innovation Research Institute, Curtin University, Kent Street, GPO Box U1987, Perth 6845, Australia; School of Medical and Health Sciences, Edith Cowan University, 270 Joondalup Drive, Joondalup WA 6027, Australia.
四种技术辅助的饮食评估方法在估计能量和营养摄入量与真实摄入量的准确性方面进行了比较. Intake24,ASA24和mFR-TA显示出合理的有效性,Intake24准确估计了摄入分布.
科学领域:
- 营养科学 营养科学
- 饮食评估方法的方法论
- 公共卫生监督是对公共卫生的监督.
背景情况:
- 技术辅助的24小时饮食回忆 (24HRs) 对于人口营养监测至关重要.
- 对24HR方法准确度与真实摄入量的直接比较是有限的.
研究的目的:
- 为了比较四种技术辅助饮食评估方法在估计能量和营养摄入量的准确性.
- 为了评估准确性相对于不同的餐 (早餐,午餐,晚餐) 的真实摄入量.
主要方法:
- 一项具有交叉设计的受控养研究,涉及152名参与者.
- 使用了四种方法:自动自行管理的饮食评估工具-澳大利亚 (ASA24),Intake24-澳大利亚,移动食品记录训练分析师 (mFR-TA) 和图像辅助访谈员管理的24小时回忆 (IA-24HR).
- 消费的食物和饮料的不显眼的称量作为真正摄入量的衡量标准.
主要成果:
- 与实际摄入量的平均能量摄入差异为5.4% (ASA24),1.7% (摄入24),1.3% (mFR-TA) 和15.0% (IA-24HR).
- 摄入24,ASA24和mFR-TA证明了对平均能量和营养摄入量估计的合理有效性.
- 只有Intake24准确估计了能量和蛋白质摄入量的分布.
结论:
- 摄入24,ASA24和mFR-TA在受控条件下为平均摄入量估计提供了合理的有效性.
- 摄入24是估计摄入分布 (能量和蛋白质) 的最准确方法.
- 调查结果可以为未来人口监测的饮食评估工具的选择提供信息.
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