贾英男课题组在应用数智技术开展膳食质量评估方面取得进展

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近日,复旦大学公共卫生学院贾英男团队在行为科学领域国际权威期刊International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity,发表了题为“Relative validity of an intelligent ordering system to estimate dietary intake among university students from a medical school in Shanghai, China”的研究论文,报道了校园智慧点餐系统所收集的在校膳食数据能够高效、准确地评估学生的日常膳食摄入情况。

传统的膳食调查方法,如24小时膳食回顾法、食物摄入频率调查法、膳食称重记录法等,在数据收集时往往难以兼顾大样本量和高准确性。自2017年起,智慧点餐系统在复旦大学上海医学院正式上线,持续、自动化地收集食堂就餐数据,为长期动态监测学生膳食摄入情况提供了新的可能性。然而,基于数智化系统的膳食大数据是否能够真实有效地代表学生的膳食摄入情况仍需进一步验证。

研究团队在复旦大学上海医学院招募了221名在读学生,进行了连续7天的膳食调查,采用24小时膳食记录法作为参照方法,并通过授权同步获得调查期间在智慧点餐系统中的就餐数据。考虑到食堂供给的限制,研究还增加了补充食物频率问卷调查,以涵盖食堂外的摄入情况。结果显示,点餐系统数据中的能量和主要营养素比膳食记录法低15-20%,除奶及奶制品(0.29)和水果类(0.37)外,其余营养素和食物摄入量间的Spearman相关系数在0.52-0.88之间。两种方法间膳食能量、营养素和食物摄入被分类到相同或相邻四分位数组的比例为62.4%(奶及奶制品)至97.3%(谷类)。此外,补充食物频率问卷数据能显著提高智慧点餐系统对水果和奶制品摄入量的调查准确性。因此,在未来的系统数据使用中,建议结合补充食物频率问卷以全面评估参与者的整体膳食模式;当仅获得午餐或晚餐摄入数据时,该数据或足以研究食物消费与特定健康结局之间的关系。

复旦大学公共卫生学院硕士生张祎萌和复旦大学附属眼耳鼻喉科医院临床研究与成果转化中心统计师顾丹彤为论文的共同第一作者,复旦大学公共卫生学院贾英男副教授为论文的通讯作者。

 

论文链接:

https://ijbnpa.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12966-024-01619-1