与饮食记录的营养学家分析相比，电子饮食记录营养估算的有效性:随机对照试验

介绍

在自由生活条件下评估食物摄入量以确定营养消耗是营养学实践和营养学研究的一个组成部分。这些数据对于在临床实践中评估摄入量和提出针对客户的营养建议至关重要[1]。此外，摄入评估是营养研究的一个组成部分，因为营养摄入通常是人体试验的主要或次要终点[2]。收集和分析膳食记录(DR)是临床和研究环境中评估营养摄入的标准工具，被营养师和营养学家广泛使用。此外，保存饮食记录是一个重要的工具，让病人/客户自我监测他们的减肥进展或他们对饮食相关疾病(如糖尿病)的管理。在营养分析项目中，采用低受访者负担的饮食评估方法以及可靠的食物成分数据，对于监测群体和个人的营养摄入量、评估营养建议的遵守情况以及开展营养研究至关重要[3.]。

通常，患者、客户或研究参与者被要求记录特定天数的连续摄入量，记录长度≥3天被认为是正常饮食表现的合适时间[4]。在缺乏生物标志物的情况下，DR通常被认为是确定实际食物摄入量的“金标准”，通常被用作确定其他饮食评估方法有效性的评估工具[5，6]。

必须将手工记录的DR手工输入到营养分析程序中，以产生所需的营养值输出。合格人员(通常是营养师、营养学家或其监督下的技术人员)执行DR录入。就人员时间和精力而言，收集记录、编码、进入营养分析程序以及生成所需数据都是昂贵的[7]。对于客户和营养师来说，有效、可靠、廉价的饮食评估工具是减少临床医生和研究人员的劳动力和财务成本所必需的。8-10]。

根据营养数据收集的目的，更自动化的饮食记录方法可能是有用的。许多应用程序可用于网络、个人计算和手持设备，如移动电话[11]。在临床营养实践中，DRs被用于评估营养充足性，并在咨询后监测饮食变化。在研究项目中获得的营养摄入数据可以作为评估摄入或决定依从性和/或饮食改变的主要或次要终点。因此，需要仔细评估电子饮食记录方法，以评估其在临床实践和研究中的有效性。

客户或研究参与者使用电子方法录入DR可能比手工记录更有效。目前可用于DR的电子工具有可能减少营养师在饮食输入上花费的精力。电子饮食捕捉的商业方法的效用尚未得到广泛研究;必须确定这些方法的有效性，以证明它们对临床和/或研究数据收集的适用性。在此，我们报告了一项研究，以19名健康志愿者为样本，评估两种电子DR方法与营养师编码的手写DR方法的有效性。比较Tap & Track(软件)保存的3 d DR的营养分析数据[12])，在Nutrihand网站上输入的记录[13]，由营养师编码并输入到美国农业部(USDA)定制的营养分析程序中。

方法

研究设计

本实验共纳入了19名参与者(11名女性，8名男性)，他们参加了一项评估养殖大西洋鲑鱼摄入量的交叉设计临床试验[14]。所有的参与者都是从大福克斯地区招募的，大福克斯，ND。平均年龄51.6岁(SE 1.5)，平均体重指数29.2 (SE 0.6) kg/m²。

所有参与者都完成了三个为期4周的饮食治疗，每个治疗间隔4周的洗脱期。在每个洗脱期，参与者通过手写记录和电子捕获保持3天的DR，并随机分配到评估中的两种电子工具之一。在第二次冲洗期间，获得了备用电子DR和额外的3天DR。这些条目产生了228个每日DR用于统计分析。

这项研究得到了北达科他州大学机构审查委员会的批准。在研究开始前获得了所有研究参与者的知情同意。该试验已在clinicaltrials.gov注册为NCT01183520。

膳食测量工具

研究营养师为所有参与者提供了深入的个人指导，包括如何保持DR，如何访问Nutrihand，网络程序，以及如何使用基于ipod的Tap & Track程序。DR指导是由美国农业部、农业研究服务局(ARS)、大福克斯人类营养研究中心(GFHNRC)的一位研究营养师提供的。提供了用于记录目的的标准表格，其中包括食品条目，描述和消耗量。研究人员建议参与者记录每次进食时的食量。他们强调了对所消耗的食物和饮料进行详细描述的必要性，营养师指示参与者使用家庭测量(如量杯或勺子)、营养成分标签中的份量、数量、食物秤中的实际消耗重量或食物摄入和分析系统(FIAS)二维食物模型来估计所消耗的份量[5]。

饮食记录于2010年11月至2011年5月。参与者将他们的书面DR提交给营养师，并接受面谈以确保记录的完整性。参与者被询问了食物的份量、确切的食物种类以及所食用食物中添加的调味品。营养师将每个洗脱期获得的记录编码并输入到GFHNRC定制的内部营养分析程序中。此外，在每个冲洗期，参与者被随机分配在一个电子应用程序中同时记录他们的饮食:Tap & Track软件(Nanobit software，版本4.9.8)，这是一个苹果iPod Touch应用程序，或在网络上使用Nutrihand。

客户记录的DR由研究营养师(AS)审查和编码，并进入名为GRAND(大福克斯营养数据研究分析)的营养分析程序。GRAND是GFHNRC使用美国农业部国家营养标准参考数据库第22版(SR22)的营养值定制的营养分析程序[15]。

Tap & Track之所以被选中使用，是因为它能够在没有连接到互联网的情况下收集数据。这款应用是专门为个人提供的，用于监测他们的摄入量，在计划进行这项研究时，它是iTunes应用商店中消费者评价最高的饮食评估应用之一。研究人员训练参与者在为研究目的提供给他们的苹果iPod Touch上使用这款应用。该应用程序的当前版本可用于iPhone。参与者被要求在数据库中搜索报告的食品和饮料。从仪器中下载完整的记录所消耗的食物及其营养价值到电子表格中。

Nutrihand之所以被选中使用，是因为营养师能够分配客户并查看客户输入的医生。该程序作为一种监测工具向营养师和其他健康专业人员推销，供客户使用。符合hipaa的登录允许营养师监控条目并与客户沟通。除了食物摄入监测，其他功能，如身体活动监测和医疗数据记录是该计划的一部分。本试验仅利用饲粮记录功能。参加者经过训练，可以在可上网的个人电脑上使用本网站。他们被要求在数据库中搜索报告的食品和饮料。Nutrihand的记录与他们的数据库进行了分析，该数据库使用了美国农业部国家营养标准参考数据库(2013年9月发布的第21版)，以及食谱、品牌食品、餐厅信息和用户从营养事实标签或食谱中输入的项目。完成DR的报告被生成并作为文本文件从网站下载，用于研究比较。

统计分析

所有统计分析均在SAS(9.3版，SAS Institute Inc.， Cary, NC)中进行。宏量营养素和微量营养素的平均值和标准偏差是根据进入GRAND、Tap & Track和Nutrihand程序的DR计算的。使用混合模型方差分析来检验方法之间的差异，以及观察到的差异是否取决于使用记录方法(Nutrihand或Tap & Track)的顺序。方法和时间为固定效应，受试者为随机效应。使用Bland-Altman图评估营养师将DR录入GRAND和每种电子饮食记录方法获得的结果的一致性[16，17以确定两项措施是否一致。在这些图中，用两种方法(电子方法与GRAND方法)得到的值之间的差值与这些值的平均值作对比。两种方法之间的一致限度计算为每种比较方法(电子方法与GRAND方法)对每种营养素的差异的平均值±1.96 *(差异的标准偏差)。为了评估方法之间线性关系的强度，计算了从Tap & Track和Nutrihand获得的宏量和微量营养素估计值与从GRAND获得的估计值之间的相关性。决定系数，R²，为每次比较报告。图中显示了线性回归线，以帮助可视化方法之间的关系。

结果

所有参与者都完成了在喂养试验的每个洗脱期分配给他们的手工记录DR和电子饮食记录。参与者报告了114天匹配的DR、Nutrihand和Tap & Track (n=228次召回)，这些记录来自连续3天，包括2个工作日和1个周末(周四、周五、周六或周日、周一、周二)。

表1包括通过各种DR评估方法获得的营养价值。与GRAND计划相比，电子捕获方法中可用的营养素数据更为有限。在GRAND与Nutrihand或Tap & Track的能量、碳水化合物、蛋白质、脂肪、饱和脂肪酸、总纤维或钠的平均营养价值之间，以及在GRAND与Tap & Track的总糖之间，没有观察到显著差异。报告的总糖值都显著降低(P< 0.05)。

图1和2说明以电子方式获得的数值与营养师将DR输入GRAND的数值的百分比。数值如下(mean %， SE;Nutrihand和Tap & Track股价分别为104.2 (SE 4.7)、100.1 (SE 8.6);碳水化合物107.6 (SE 4.3)， 104.6 (SE 7.7);糖85.0 (SE 5.9)， 102.8 (SE 8.2);总纤维92.8 (SE 5.2)， 88.7 (SE 8.3);蛋白106.2 (SE 8.3)、92.1 (SE 8.0);脂肪102.6 (SE 8.3)， 97.6 (SE 12.0);饱和脂肪酸102.1 (SE 14.0)、89.3 (SE 12.0);钠104.7 (SE 8.1)， 105.7 (SE 10.8)。 Additional nutrients not available in the Tap & Track program were analyzed for Nutrihand compared to GRAND: cholesterol 99.8 (SE 9.2); vitamin A 75.3 (SE 15.7); vitamin C 119.1 (SE 17.0); calcium 126.2 (SE 30.0); and iron 97.3 (SE 5.5).

饮食记录的电子捕获方法与营养师输入的记录相比，95%的一致性限制显示在表2。在将Nutrihand与GRAND进行比较时，观察到糖的平均报告摄入量有统计学上的显著差异。电子饮食捕获和GRAND之间的营养估计的Bland-Altman图见图3和多媒体附录1和2。Bland-Altman图显示了每个人对两种电子饮食方法评估的每种营养素的反应的可变性。在每个图中，与GRAND估计的平均差异以及个体反应的方差都被说明。

电子饮食评估方法与GRAND中营养师编码和分析的记录的相关性见图4和5。决定系数，(R²)，与GRAND相比，Nutrihand和Tap & Track的能量分别为0.56、0.01;碳水化合物0.58,0.08;总纤维0.65,0.37;糖0.78,0.41;蛋白0.44,0.03;脂肪0.36,0.03;饱和脂肪酸:0.23,0.03;钠。20。00。与GRAND相比，对Tap & Track程序中没有的其他营养素进行了Nutrihand分析:胆固醇0.88;维生素A 0.02; vitamin C .37; calcium .05; and iron .77.

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讨论

主要研究结果

通常，评估营养摄入的方法包括参与者在多日DR中手工记录摄入量，访谈者辅助回忆，以及饮食史或完成食物频率评估的纸质问卷[5]。1980年代初，随着个人电脑在临床饮食实践中变得普遍，营养师/营养学家开始普遍使用电脑化方法进行饮食分析[18，19]。虽然这些方法比手工计算节省了相当多的时间，但对采访者和分析人员的时间要求仍然相当大。最近，人们越来越多地研究新技术，以降低收集膳食摄入量数据的成本[20.，21]。此外，我们正研究创新的技术方法，以提高电子采集膳食数据的质量和完整性[8，10]。所有年龄和性别的人都在使用电脑和手机，跟踪饮食摄入量的应用程序也广泛存在和流行。22]。

虽然据我们所知，这是第一次对公众可用的基于web的DR工具或应用程序进行评估，但已经对许多DR捕获的电子方法进行了评估。比较了在纸上或电脑上记录饮食的准确性和基于个人数字助理(PDA)的软件程序。Beasley等人将PDA软件程序保存的饮食记录与手工记录的24小时饮食回忆进行了比较，并得出结论，基于PDA的程序似乎并不比手工记录的记录更有效[23]。基于pda的7天饮食自我监测软件并未发现改善能量摄入估算[24]或提供可比较的估计[25参考手写记录。在一项长期研究中，Burke等人证明，在一组减肥试验的参与者中，基于pda的记录记录比手工记录更能改善6个月以上的饮食记录，但没有评估程序的有效性[26]。

与营养师输入的3天DR相比，本文评估的电子方法在宏量营养素的平均估计值上没有显着差异，但在大多数微量营养素的估计值上显着降低。与营养师的记录相比，电子捕获报告的营养摄入量的平均值具有很高的一致性，除了将Nutrihand与GRAND进行比较的糖。然而，当关联单个值时，电子方法导致的点估计具有更大的可变性，特别是使用Tap & Track。Bland-Altman图表明，一般来说，从Tap & Track获得的反应比从Nutrihand获得的反应显示出更多的可变性，表明一致性降低。当营养师与参与者一起回顾饮食记录，并在进入营养分析程序之前澄清食物种类、份量和添加的调味品的问题时，摄入量估计就会得到改善。我们用电子捕获方法观察到的营养估计的较大可变性可能是由于与饮食记录保持准确性相关的因素，包括数据库中的食物选择，以及参与者选择适当食物的能力，估计份量大小，并准确地说明所消耗的所有食物[22]。

该研究中报告的能量摄入低于美国国家健康和营养调查(WWEIA, NHANES 2009-2010)中该年龄段男性的能量摄入(2482,SD 55.3 kcal)，但与女性相似(1759,SD 38.4 kcal) [27]。这与最近的一项研究形成对比，该研究将访谈者编码的DR与基于网络的、参与者编码的自动自我管理24小时回忆(ASA24)进行了比较，发现能量估计要低得多[6]。这可能是调查中设计差异的反映。通常，饮食记录是同时进行的或接近食物消耗的时间，这可能会减少在摄入后一天进行的饮食回忆中出现的错误。

虽然与GRAND相比，Nutrihand报告的许多微量营养素的平均摄入量较低，但膳食纤维、钙、钾、钠和其他评估的营养素是一致的。方法上的一个主要区别是，手工记录的DR方法是开放式的;任何食物都可以详细记录下来。当使用电子DR录入方法时，食品仅限于数据库中的食品。记录错误，如不合理的食物消耗量或食物缺乏足够的细节来编码，可以在营养师审查期间解决。在编码过程中，营养师比客户更适合在知情的情况下对组合食品或无品牌食品进行编码[23]。当收集的数据是主要的研究成果，并且需要微量营养素的摄入时，营养师输入的DR似乎是最合适的。然而，如果DR的目标是收集宏量营养素数据作为次要结果变量，或允许客户/研究参与者监测自己的营养摄入，那么用Nutrihand或Tap & Track电子捕获DR可能是合适的。

纸质的、手持的iPod和基于网络的方法可以在不同的时间记录与进食有关的信息。虽然DR和Tap & Track可以在进食或饮用后立即输入，但客户必须等到他们有电脑和互联网接入后才能使用Nutrihand进行记录。由于DR是记录所吃食物的最快方式，因此在进入Nutrihand时，DR很可能被用作指导，这可能解释了与Tap & Track相比，一些较小的可变性。尽管存在认知差异，但这三种方法却非常相似。

优势与局限

我们项目的优势之一是，我们在临床试验的两个洗脱期随机分配参与者电子DR捕获的顺序。另一个是营养师向所有参与者提供了详细的指导，告诉他们如何保持完整准确的饮食记录。由于在GRAND中分析的DR的能量摄入与全国代表性的WWEIA、NHANES数据相似，似乎参与者能够提供通常摄入量的估计。因此，这些结果适合作为比较电子饮食记录方法的标准。这项研究的另一个优势是我们使用了一个评价很高的应用程序(Tap & Track)用于手持记录，这表明该应用程序很受欢迎且易于使用。

我们受到研究样本量小的限制;然而，大量的DR使我们能够统计地检验方法之间的差异。回想起来，在我们的研究设计中加入一个不相关的饮食摄入方法可能是合适的，因为当测量误差的来源相关时，方法间一致性会增强。使用Bland-Altman分析来比较这些饮食评估方法存在局限性。这些分析是基于对相同样本进行测量的假设。然而，有可能参与者在电子饮食记录设备中输入的个别食物和营养师在GRAND中输入的食物是不同的。然而，这一评估使我们能够估计反应中可变性的数量和方向。所有自我报告的饮食评估都存在误差和偏差。参与者可以选择过度报告被认为健康的食物，也可以选择不报告被认为不健康的食物。如果不方便，参与者可能不会立即记录食物，可能会忘记吃它们。 Portion size is difficult to determine and may be under- or over-reported. Even the act of recording foods consumed can change a person’s eating habits, either purposefully or not. A potential limitation of this study is that the errors in the different methods may be correlated, which would increase observed correlations.

有必要进一步开发有效的数字饮食评估方法。这些必须是简单的参与者使用，而不是过于繁重的营养师和研究人员解释。一次性相机已经被用来捕捉餐前和餐后的图像，但使用不方便，没有提供足够的信息来解释。许多研究都集中在数码相机图像上。数码相机对参与者来说更方便，但在没有参与者提供额外信息的情况下，仍然存在缺乏可用信息的问题。两者都需要由营养师进行编码。目前，总的来说，基于网络和手机的饮食记录可能被认为是减少参与者和研究人员时间的有用工具[20.-22]。

结论

本研究表明，两种易于获得的自我管理的电子DR捕获方法(Nutrihand和iPod的Tap & Track)显示，平均营养素值与传统的营养师编码和分析DR高度一致。这些数据表明，电子饮食记录可能适用于群体摄入估计，使用它们可以减少花费在饮食评估上的时间。与营养师编码和分析的DR相比，Nutrihand的表现尤其出色，尤其是在能量和宏量营养素方面，这两项都是自我监测饮食摄入量的关键。我们的研究结果表明，电子DR捕获可能适用于饮食监测，并有助于减少DR编码和输入的工作量。通过电子捕获来估算个人营养摄入量的有效性需要进一步评估。需要进一步的研究来评估其他电子DR捕获方法，以提高客户能够输入其饮食摄入量的准确性。