Validarea utilizării fotografiilor pentru a măsura aportul alimentar metoda utilizată de DialBetics, a
Shigeko Kato
1 Departamentul de Informatică de Sănătate Omniprezentă, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
Kayo Waki
1 Departamentul de Informatică de Sănătate Omniprezentă, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
2 Departamentul de Diabet și Boli Metabolice, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
Sadako Nakamura
3 Institutul de Alimentație, Nutriție și Sănătate, Universitatea Jumonji, 2-1-28 Sugasawa, Niiza-Shi, Saitama 352-8510 Japonia
4 Division of Nutrition Science, Graduate School of Human Health Science, University of Nagasaki, Siebold, 1-1-1 Manabino, Nagayo-chyo, Nagasaki, 851-2195 Japonia
Sanae Osada
5 Junior College, Department of Food and Nutrition, Kagawa Education Institute of Nutrition, 3-24-3, Komagome, Toshima-ku, Tokyo, 170-8481 Japonia
Haruka Kobayashi
6 Departamentul de afaceri al asistenței medicale Departamentul de soluții de viață inteligentă, NTT DOCOMO, Inc., 2-11-1 Nagatacho, Chiyoda-ku, Tokyo, 100-6111 Japonia
Hideo Fujita
1 Departamentul de Informatică de Sănătate Omniprezentă, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
Takashi Kadowaki
2 Departamentul de Diabet și Boli Metabolice, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
Kazuhiko Ohe
7 Departamentul de Informatică Medicală, Școala de Medicină, Universitatea din Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8655 Japonia
Date asociate
Abstract
fundal
Acuratețea estimării aportului nutrițional și a echilibrului din fotografiile meselor nu a fost bine documentată. Cu toate acestea, DialBetics (DB) - sistemul nostru de asistență pentru auto-gestionarea diabetului, care se bazează pe tehnologiile informației și comunicării - se bazează pe fotografiile pe care pacienții cu diabet zaharat de tip 2 le iau din mesele lor cu smartphone-urile. Prin urmare, am proiectat un studiu pentru a evalua această acuratețe.
Metode
Am pregătit 61 de feluri de mâncare a căror cantitate/valoare reală a energiei totale și a fiecărui nutrient erau cunoscute: proteine, grăsimi, carbohidrați, fibre dietetice și sare. Balanța lor - raportul proteină-grăsime-carbohidrați - era de asemenea cunoscută, constituind înregistrarea alimentelor cântărite (WFR). Au fost făcute fotografii cu smartphone-urile acelor feluri de mâncare și trei dietetici înregistrați au evaluat fiecare fel de mâncare din acele fotografii, denumind felul de mâncare și estimând cantitatea fiecărui nutrient din acesta, plus echilibrul felului de mâncare. Aceste valori estimate ale DB și WFR au fost comparate utilizând testul Wilcoxon cu perechi potrivite de sumă de rang; au fost calculați coeficienții de corelație intraclasă (ICC). Acordul dintre cele două valori pentru fiecare fel de mâncare a fost evaluat prin analiza Bland-Altman.
Rezultate
Au existat ICC semnificative - 0,84 pentru grăsimi (95% interval de încredere 0,75-0,90) și 0,93 pentru carbohidrați (0,88, 0,96) - dar nu au existat diferențe semnificative statistic între DB și WRF pentru alți nutrienți sau echilibru. Analiza Bland-Altman a arătat că diferențele dintre cele două valori au fost aleatorii și nu influențate de aportul de nutrienți; Limitele de acord de 95% erau acceptabile, deși largi (energie -198 până la 210 kcal/vas; carbohidrați -22,7 până la 25,8 g/vas).
Concluzie
Evaluarea dietei DB prin fotografii este fiabilă, cu un potențial aparent de evaluare a dietelor.
Material suplimentar electronic
Versiunea online a acestui articol (doi: 10.1007/s13340-015-0240-0) conține materiale suplimentare, care sunt disponibile utilizatorilor autorizați.
Introducere
Dietele planificate și autogestionarea sunt necesități de bază pentru ca pacienții cu diabet zaharat să mențină controlul glicemic [1, 2]. Dieteticienii îi sfătuiesc pe pacienți cu privire la dieta lor pe baza obiceiurilor alimentare ale fiecărui pacient, așa cum rezultă din evidența alimentelor cântărite (WFR) și a rechemărilor de 24 de ore (24 hR). Cu toate acestea, astfel de metode retrospective de stabilire a dietei pacienților suferă de dependența de memoria fiecărui pacient și de potențialele tendințe de rechemare și raportare greșită [3]. Pe de altă parte, prescripția prospectivă a dietelor stabilite poate pune o sarcină mare asupra pacientului și aproape sigur înseamnă modificarea aportului obișnuit [3].
Tehnologiile informației și comunicațiilor (TIC) fac posibilă înregistrarea dietei exacte a pacienților cu fotografii și date text folosind dispozitive precum telefoane mobile, smartphone-uri și tablete. Înregistrările dietetice cu fotografii digitale pot îmbunătăți calitatea datelor, consistența și completitudinea înregistrării alimentelor [4]. Prin urmare, multe studii au folosit fotografii de masă pentru a completa metodele mai tradiționale de constatare a consumului de alimente pentru studii epidemiologice și studii clinice dietetice ale WFR sau 24hRs [4-6]. Odată cu utilizarea tot mai răspândită a smartphone-urilor, au fost dezvoltate diverse aplicații pentru smartphone-uri (aplicații) pentru înregistrări dietetice și autogestionare [7]. Unele aplicații oferă unele sau toate aceste funcții precum monitorizarea administrării insulinei, controlul glicemic, activitatea fizică și înregistrarea dietei.
Noile metode inovatoare de evaluare a aportului alimentar cu dispozitive mobile se încadrează în cinci categorii: jurnale electronice de hrană, evaluări auto-realizate asistate de fotografierea alimentelor, 24hR, analiza fotografiilor cu alimente de către dieteticieni instruiți și analiza automată a fotografiei alimentare [5]. Un studiu al unei aplicații pentru a facilita pierderea în greutate (My Meal Mate) a raportat consumuri de energie care s-au corelat favorabil cu 24hR ca mijloc de estimare a consumului de grup [3]. Fukuo și colab. au investigat pacienții cu diabet zaharat de tip 2 și au dezvoltat o aplicație care să le permită să țină jurnalele alimentare cu fotografii folosind un asistent digital personal de mână (PDA), iar anchetatorii au găsit un acord bun între PDA și 24hR în ceea ce privește aportul de energie și macronutrienți [8]. ]. Aceste descoperiri sugerează că aplicațiile de înregistrare a alimentelor cu fotografii au un potențial bun ca instrument de evaluare a dietelor. Cu toate acestea, validitatea utilizării fotografiilor de masă pe smartphone pentru a măsura aportul alimentar nu a fost examinată cu rigoarea necesară. În consecință, în timp ce studiile anterioare au comparat estimările aportului nutrițional de către aplicațiile bazate pe TIC cu cele ale 24 de ore (adesea falibile) bazate pe memorie, pentru o mai mare acuratețe am comparat evaluările efectuate de sistemul nostru cu cele din WFR făcute de dietetici instruiți.
Am dezvoltat un sistem de asistență de auto-management bazat pe smartphone pentru pacienții cu diabet zaharat de tip 2 numit „DialBetics” (DB) [9]. DB prezintă un sistem automat de evaluare și feedback pentru datele biologice ale fiecărui pacient (nivelul glicemiei, greutatea corporală și tensiunea arterială), înregistrarea alimentelor și activitatea fizică. Am raportat că - într-un studiu randomizat de 3 luni - pacienții cu diabet zaharat de tip 2 care au utilizat DB și-au îmbunătățit semnificativ HbA1c în comparație cu un grup de control care nu a utilizat DB (-0,4 ± 0,8%, p = 0,01) [10].
În studiul de față, am investigat validitatea măsurării aportului alimentar al pacienților prin intermediul fotografiilor cu masa lor introdusă în DB. Ingredientele, greutatea și valorile nutrienților vaselor pe care le-am pregătit, fotografiate de smartphone și introduse pentru a simula aportul pacienților, au fost măsurate cu precizie. Au fost comparate valorile nutrienților cunoscuți pentru fiecare WFR și valorile estimate provenite de la DB.