Перевірка використання фотографій для вимірювання дієтичного споживання методом, який використовує DialBetics, a

Шигеко Като

1 кафедра повсюдної інформатики в галузі охорони здоров'я, Вища медична школа Токійського університету, 7-3-1 Хонго, Бункіо-ку, Токіо, 113-8655, Японія

Кайо Вакі

1 кафедра повсюдної інформатики в галузі охорони здоров'я, Вища медична школа, Токійський університет, 7-3-1 Хонго, Бункьо-ку, Токіо, 113-8655, Японія

2 Кафедра діабету та метаболічних захворювань, Вища медична школа Токійського університету, 7-3-1 Хонго, Бункіо-ку, Токіо, 113-8655, Японія

Садако Накамура

3 Інститут харчування, харчування та здоров'я, Університет Джумондзі, 2-1-28 Сугасава, Нііза-Ши, Сайтама 352-8510 Японія

4 Відділ науки про харчування, Вища школа наук про здоров'я людини, Університет Нагасакі, Сібольд, 1-1-1 Манабіно, Нагайо-чьо, Нагасакі, 851-2195 Японія

Санае Осада

5 молодший коледж, департамент харчування та харчування, Інститут харчування Кагава, 3-24-3, Комагаме, Тосіма-ку, Токіо, 170-8481, Японія

Харука Кобаясі

6 Бізнес-відділ охорони здоров'я Департамент рішень для інтелектуального життя, NTT DOCOMO, Inc., 2-11-1 Nagatacho, Chiyoda-ku, Токіо, 100-6111 Японія

Хідео Фуджіта

Такаші Кадовакі

Казухіко Охе

7 Кафедра медичної інформатики Медичної школи Токійського університету, 7-3-1 Хонго, Бункьо-ку, Токіо, 113-8655, Японія

Пов’язані дані

Анотація

Передумови

Точність оцінки харчового споживання та збалансованості за фотографіями страв недостатньо добре задокументована. Однак DialBetics (DB) - наша система підтримки самоконтролю діабету, яка базується на інформаційно-комунікаційних технологіях - спирається на фотографії, які хворі на цукровий діабет другого типу роблять за допомогою смартфонів. Тому ми розробили дослідження, щоб оцінити цю точність.

Методи

Ми підготували 61 блюдо, чия фактична кількість/значення загальної енергії та кожної поживної речовини були відомі: білок, жир, вуглеводи, харчові волокна та сіль. Їх баланс - співвідношення білок - жир - вуглеводи - також був відомий, складаючи рекорд зваженої їжі. Були зроблені фотографії цих страв на смартфоні, і троє зареєстрованих дієтологів оцінили кожну страву з цих фотографій, назвавши страву та оцінивши кількість кожної поживної речовини в ній, плюс баланс страви. Ці оцінені значення DB та WFR порівнювали за допомогою тесту рангової суми збігових пар Вількоксона; були розраховані коефіцієнти кореляції внутрішньокласового зв’язку (ICC). Згода між двома значеннями для кожної страви була оцінена за допомогою аналізу Бленда-Альтмана.

Результати

Були значні ICC - 0,84 для жиру (95% довірчий інтервал 0,75–0,90) та 0,93 для вуглеводів (0,88, 0,96), але статистично значущих відмінностей між DB та WRF щодо інших поживних речовин та балансу не було. Аналіз Бленда-Альтмана показав, що відмінності між цими двома значеннями були випадковими і не упередженими щодо споживання поживних речовин; Межі згоди на 95% були прийнятними, хоча і широкими (енергія від -198 до 210 ккал/блюдо; вуглеводи -22,7 до 25,8 г/блюдо).

Висновок

Оцінка дієти DB за фотографіями є надійною, мабуть, очевидною для оцінки дієти.

Електронний додатковий матеріал

Інтернет-версія цієї статті (doi: 10.1007/s13340-015-0240-0) містить додаткові матеріали, доступні для авторизованих користувачів.

Вступ

Заплановані дієти та самоконтроль є необхідними умовами, якщо пацієнти з діабетом хочуть підтримувати глікемічний контроль [1, 2]. Дієтологи радять пацієнтам свій раціон харчування, виходячи з дієтичних звичок кожного пацієнта, взятих із зважених записів про харчування (WFR) та 24-годинних відкликань (24hRs). Однак такі ретроспективні методи встановлення дієти пацієнтів страждають від залежності від пам’яті кожного пацієнта, а також від можливих упереджень при відкликанні та неправильних повідомлень [3]. З іншого боку, можливе призначення дієти може сильно потягти пацієнта і майже напевно означає зміну звичного прийому [3].

Інформаційно-комунікаційні технології (ІКТ) дозволяють фіксувати точний раціон пацієнтів за допомогою фотографій та текстових даних за допомогою таких пристроїв, як мобільні телефони, смартфони та планшети. Дієтологічні записи з цифровими фотографіями можуть покращити якість даних, узгодженість та повноту запису їжі [4]. Отже, багато досліджень використовували фотографії їжі як доповнення до більш традиційних методів встановлення споживання їжі для епідеміологічних досліджень та клінічних обстежень раціону за раціоном сонця або 24-годинних раціонів [4–6]. Із дедалі ширшим використанням смартфонів були розроблені різні додатки для смартфонів (програми) для дієтичного обліку та самокерування [7]. Деякі програми надають деякі або всі такі функції, як моніторинг введення інсуліну, контроль глікемії, фізична активність та запис дієти.

Нові інноваційні методи оцінки дієтичного споживання за допомогою мобільних пристроїв поділяються на п’ять категорій: електронні щоденники харчування, самостійні оцінки за допомогою фотографії їжі, цілодобовий аналіз, аналіз фотографій продуктів харчування кваліфікованими дієтологами та автоматизований аналіз фотографії продуктів харчування [5]. Дослідження програми для полегшення втрати ваги (My Meal Mate) повідомило про споживання енергії, який сприятливо корелював з 24hRs як засіб оцінки споживання групи [3]. Фукуо та ін. досліджував хворих на цукровий діабет 2 типу та розробив додаток, щоб дозволити їм вести щоденники їжі з фотографіями за допомогою ручного персонального цифрового асистента (КПК), і слідчі виявили хорошу згоду між КПК та 24-годинними даними щодо споживання енергії та макроелементів [8] . Ці висновки свідчать про те, що додатки з фотографіями про їжу мають хороший потенціал як інструмент для оцінки дієти. Однак обґрунтованість використання фотографій їжі для смартфонів для вимірювання дієти не вивчалася з необхідною строгістю. Відповідно, тоді як попередні дослідження порівнювали оцінки споживання їжі програмами, заснованими на ІКТ, з оцінками (часто помилковими) 24hR на основі пам'яті, для більшої точності ми порівняли оцінки нашої системи з оцінками WFR, зробленими кваліфікованими дієтологами.

Ми розробили систему підтримки самоврядування на основі смартфонів для хворих на цукровий діабет 2 типу під назвою “DialBetics” (DB) [9]. DB має автоматизовану систему оцінки та зворотного зв’язку для біологічних даних кожного пацієнта (рівень глюкози в крові, вага тіла та кров’яний тиск), дані про харчування та фізичну активність. Ми повідомляли, що в 3-місячному рандомізованому дослідженні пацієнти з діабетом 2 типу, які застосовували БД, значно покращували рівень HbA1c порівняно з контрольною групою, яка не використовувала БД (-0,4 ± 0,8%, р = 0,01) [10].

У цьому дослідженні ми дослідили обґрунтованість вимірювання споживання їжі пацієнтами за допомогою фотографій введення їх їжі до БД. Інгредієнти, вага та поживність страв, які ми готували, сфотографовані за допомогою смартфона та введення для імітації введення пацієнтів, були точно виміряні. Порівнювали відомі значення поживних речовин кожної ЗРВ та розрахункові значення, отримані від БД.