Перевірка використання фотографій для вимірювання дієтичного споживання: метод, який використовує DialBetics, система самокерування на основі смартфона для хворих на цукровий діабет

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.

Матеріали і методи

Можливо, ключовою особливістю БД є оцінка дієти зареєстрованими дієтологами (РД) фотографій страв пацієнта, з цими оцінками та деякими простими повідомленнями про дієтичні звички, що передаються пацієнтам. У цьому дослідженні ми провели сліпий тест - із фотографіями страв, які ми спеціально підготували - для визначення достовірності оцінки харчового споживання за допомогою фотографій смартфонів.

Коротко, невідомо для трьох РД, які проводили оцінку, другий набір з восьми РД готував страви та робив їх смартфони; фотографії були випадковим чином надіслані до оцінюючих РД (через БД), ніби надходили від пацієнтів. Потім ми могли б оцінити, наскільки три РД оцінили вміст поживних речовин за фотографіями страв пацієнтів, побачивши, наскільки їх оцінки наближались до відомих значень страв, приготованих РД. Слід ще раз наголосити на тому, що три оцінюючих РД не знали, що проводиться цей тест.

Критерії відбору та класифікація страв

Зважений рекорд їжі для страв

Для кожного з підготовлених страв існував WFR. Всі інгредієнти, включаючи приправи, вимірювали за допомогою цифрової кулінарної шкали (Shimadzu PZ-2000, Shimadzu Corp., Кіото, Японія), мірної чашки або мірної ложки. РД записували назву кожної страви та її інгредієнтів із виміряною вагою. Вміст енергії та поживних речовин у кожній страві розраховували таким чином: всі інгредієнти отримували харчовий код, який міститься у стандартних таблицях складу їжі для Японії, видання 2010 року; на основі цього коду значення поживних речовин для виміряних ваг було проаналізовано програмним забезпеченням Excel-Eiyokun (версія 6.0, Kenpakusha Corp., Токіо, Японія). Для кожної страви реєстрували суму поживних речовин. Таким чином, ми знали точний енергетичний вміст та кількість/значення п’яти поживних речовин - білків, жирів, вуглеводів, харчових волокон та солі - та їх баланс, тобто співвідношення білок-жир-вуглеводи (ПФК) кожної страви, дані, які зазвичай запитують у дослідження дієти та основна увага в профілактиці гіпертонії.

Підготовка фотографії

Підготовлені страви були викладені за звичними в Японії поєднаннями їжі (паличками або столовими приборами для справжності) на скатертині з типовим квадратним малюнком 4,5 × 4,5 см. Фотографії, які потрібно ввести в БД, зроблені смартфоном під кутом 45–60 °, щоб показати глибину посуду, переконавшись, що кожна страва була повністю видимою. Кожну страву використовували лише один раз, і страви групували, щоб складати типові страви. Всього було зроблено 24 фотографії страв: страви, що складаються з двох страв (n = 13), трьох страв (n = 9) та чотирьох страв (n = 2).

Оцінка дієти за допомогою DialBetics

Зі введених фотографій у БД, три навчених дослідника хвороби ідентифікували кожну страву в їжі та оцінили її інгредієнти та спосіб приготування. Вони також оцінили розмір кожної порції, а потім об'єднали всі ці дані для оцінки споживання їжі. Вони розрахували значення поживних речовин за допомогою бази даних БД. Після того, як вони визначили кожну страву з фотографії страви, вони вибрали ці страви (або їх еквівалент, тобто подібні інгредієнти та способи приготування) з бази даних, а потім розрахували значення поживних речовин для розміру порції відповідно до бази даних. Як зазначалося, ці РД не готували страви і не знали про їх походження і навіть про те, що проводилось це випробування.

Оскільки три РД були спеціально навчені оцінювати споживання дієти за допомогою фотографій їжі - і мали досвід у цьому для різних підприємств, а їх оцінки, як відомо, потрапляли в допустимі діапазони варіацій - фотографії (як для пацієнтів, так і для сліпих) можуть бути подані випадковим чином, кожна фотографія потрапляє лише для оцінки до одного РД. Через їх навчання та перевірений досвід не було необхідності проводити багаторазові оцінки фотографій.

Визначення кожної страви за назвою

Очевидно, що для точної оцінки споживання дієти РД повинні на фотографіях ідентифікувати назву кожної страви в їжі та оцінити значення поживних речовин. Ця ідентифікація повинна включати точну ідентифікацію компонентів страви: інгредієнтів та способу приготування [12]. Тому ми визначили точну ідентифікацію фото-страв як таких, що відповідають стравам, переліченим у Додатку 1, або еквівалентні цим стравам у основних інгредієнтах та способі приготування, використовуваному для їх приготування. Наприклад, якщо дієтолог визначив блюдо як «овочеву темпуру», але насправді це була «темпура гриб шитаке», ми вважали це точним. Якщо дієтолог використовував ім’я, відмінне від назви в базі даних, але це було однозначно одне і те ж блюдо, це також було точно. Будь-яка інша ідентифікація була визнана неточною.

Статистичний аналіз

Аналізи проводились із використанням статистичного програмного забезпечення STATA, випуск 12 (Stata Corp.). Для порівняння групових значень енергії (ккал) та значення макроелементів, виміряних як WFR, так і DB, використовували тест суміщення пар Уілкоксона.

Співвідношення між двома методами для визначення кожної енергії та значення макроелементів оцінювали за коефіцієнтом внутрішньокласової кореляції (ICC) (односторонній дисперсійний аналіз, абсолютна збіжність та окремі показники). Для аналізу ICC всі дані були перетворені в журнал для поліпшення нерівного розподілу. Згода між двома методами була оцінена за допомогою регресії Бленда-Альтмана; середні відмінності між енергією та значенням макроелементів між методами були побудовані на основі середнього значення, і позначено 95% межі згоди.

Результати

Точність DialBetics у порівнянні зі зваженим показником харчових продуктів

Згода між двома методами

На малюнку 1 показано змову Бленда-Альтмана для угоди між БД та WFR; середні відмінності невеликі, але межі згоди на 95% широкі для енергії та макроелементів (енергія -198-210 ккал, білок -10,7-9,8 г, жир -13,0-13,7 г, вуглеводи -22,7-25,8 г, харчові волокна - 2,2-2,6 г, сіль −2,8-2,8 г). Хоча графіки для кожної поживної речовини демонструють кілька відхилень, більшість вимірювань розподілені вздовж лінії рівності. Таким чином, графіки демонструють хорошу збіжність між двома методами. Вони вказують на те, що відмінності були випадковими і не демонстрували жодної систематичної упередженості.

Ділянка Бленда-Альтмана для показників поживних речовин, розрахованих за даними DialBetics (DB) та даних зваженої їжі (WFR). a Ділянка для енергії, межі згоди складають від -198 до 210 ккал, p = 0,30; b графік для білка, межі згоди складають від -10,7 до 9,8 г, р = 0,50; c графік для жиру, межі згоди складають від -13,0 до 13,7 г, р = 0,67; d графік для вуглеводів, межі згоди складають від -22,7 до 25,8 г, р = 0,22; e графік для харчових волокон, межі згоди складають від -2,2 до 2,6 г, р = 0,15; f ділянка для солі, межі згоди складають від -2,8 до 2,8 г, p = 0,19. Всі ділянки не показали систематичних помилок

Вплив точної оцінки страви на оцінку споживання поживних речовин

Обговорення

Точність оцінки харчового споживання та збалансованості за фотографіями страв недостатньо вивчена. Тому було примітно, що в даному дослідженні, при однакових стравах, співвідношення між DB та WFR щодо енергії, макроелементів, харчових волокон та солі було помірним до високим з ICC від 0,84 до 0,93 та вузьким діапазоном 95% КІ. З окремими стравами ділянки Бленда-Альтмана демонстрували досить широкі межі згоди щодо загальної енергії та інших поживних речовин. На груповому рівні, коли страви аналізували разом, обчислюючи середнє значення загальної енергії та кожної поживної речовини всіх страв, загальна енергія та інші поживні речовини статистично істотно не відрізнялись. Таким чином, БД має потенціал як інструмент оцінки дієти.

Те саме стосується і нашого дослідження. Однак наше дослідження показує, що правильна ідентифікація назви їжі чи страви, як правило, призводить до правильної оцінки розміру порції, що, в свою чергу, призводить до більш точної оцінки енергії та макроелементів для кожної страви.

Сильні сторони цього дослідження включають порівняння DB з WFR, оцінку загальноприйнятої японської схеми харчування та перевірку здатності DB точно вимірювати споживання поживних речовин у нормальному середовищі, яке очікується для використання програми. Потенційним обмеженням є відносно невелика кількість страв, що використовуються для дослідження, і той факт, що це були переважно японські страви, що обмежує узагальнення для інших груп населення. Крім того, використання DB - особливо його функції запису їжі - зменшувалось протягом багатьох тижнів, обмежуючи кількість страв для оцінки [10]. На дійсність БД може вплинути, якщо кількість записаних страв була замалою для проведення дієтичної оцінки на рівні групи.

Як інструмент оцінки дієти, BD може розглядатися як дорогий, оскільки дієтологи проводять оцінку. Автоматизація модуля оцінки дієти зменшить витрати, одночасно надаючи відгуки пацієнтам про дієту та запропоновані модифікації. Наша робота продовжує досліджувати зменшення витрат та часу шляхом автоматизації модуля оцінки дієти DB.

На закінчення, функція оцінки дієтичного харчування DB пов'язана - і за погодженням - з WFR, підтверджуючи використання фотографій їжі для оцінки споживання їжі пацієнтами, принаймні в Японії. Потрібні подальші тести з іншими (і більшими) досліджуваними групами, що використовують різні схеми харчування, щоб зрозуміти ширшу клінічну придатність БД.

Електронний додатковий матеріал

Нижче наведено посилання на електронний додатковий матеріал.