在使用SnackBox技术的3至7岁儿童中,自动记录零食行为
Femke J de Gooijer1, Marlou Lasschuijt2, Edith J M Feskens2
1Division of Human Nutrition and Health, Department of Agrotechnology and Food Sciences, Wageningen University and Research, P.O. Box 17, Wageningen, 6700 AA, the Netherlands; OnePlanet Research Centre, Bronland 10, Wageningen, 6708 WE, the Netherlands.
Appetite
|June 22, 2025
概括
该SnackBox传感器显示了跟踪儿童零食习惯的潜力,提供了对饮食模式的洞察力. 虽然它还不够精确,无法准确地测量摄入量,但它可以帮助理解早期的饮食行为.
科学领域:
- 儿童营养学 儿童营养学
- 饮食评估技术 饮食评估技术
- 行为科学 行为科学
背景情况:
- 准确测量儿童的饮食习惯对于有效的饮食指导和了解饮食与健康的联系至关重要.
- 传统的父母报告的方法来评估儿童的食物摄入量往往是有偏见的和劳动密集的.
- 新兴的传感器技术为被动捕捉儿童的饮食行为提供了一个有希望的途径.
研究的目的:
- 为了评估SnackBox的有效性,这是一种新的传感器设备,用于测量儿童的饮食摄入量.
- 评估SnackBox在家庭环境中的准确性和可靠性,适用于3-7岁儿童.
- 探索零食模式和不同蔬菜提供策略的影响.
主要方法:
- 这项研究涉及43名儿童 (年龄为3至7岁),他们在家中使用SnackBox传感器,持续了四周.
- 这款SnackBox配有三个称重站,自动记录零食消费的时间和数量.
- 来自SnackBox的蔬菜摄入量数据与预称量份和消费后剩余物 (黄金标准) 进行了比较.
主要成果:
- 在测量蔬菜摄入量方面,SnackBox表现出强烈的相关性 (rs = 0.83) 和良好的可靠性 (ICC = 0.83).
- 观察到的平均误差为12%,小孩子和特定蔬菜的误差更高.
- 时间序列分析显示了儿童的零食模式以及不同蔬菜提供策略的差异.
结论:
- "零食盒"是一个有希望的低投入工具,用于评估儿童的零食行为.
- 目前的错误率需要进一步细化,以精确量化饮食摄入量.
- 这项技术有可能提高对早期饮食习惯的理解,并为有针对性的营养干预提供信息.
