Summary

Desarrollo conceptual y uso de un método automatizado de evaluación de la ingesta de alimentos y el comportamiento alimentario

Published: February 19, 2021
doi:

Summary

Este protocolo muestra y explica un nuevo método de evaluación dietética basado en la tecnología. El método consiste en una bandeja de comedor con múltiples básculas de pesaje incorporadas y una cámara de vídeo. El dispositivo es único en el sentido de que incorpora medidas automatizadas de la ingesta de alimentos y bebidas y el comportamiento alimentario en el transcurso de una comida.

Abstract

La gran mayoría de los métodos de evaluación del comportamiento alimentario y dietético se basan en autoinformes. Son gravosos y también propensos a errores de medición. Las innovaciones tecnológicas recientes permiten el desarrollo de herramientas de evaluación del comportamiento alimentario y dietético más preciso y preciso que requieren menos esfuerzo tanto para el usuario como para el investigador. Por lo tanto, se desarrolló un nuevo dispositivo basado en sensores para evaluar la ingesta de alimentos y el comportamiento alimentario. El dispositivo es una bandeja de comedor regular equipada con una cámara de video y tres estaciones de pesaje integradas separadas. Las estaciones de pesaje miden el peso del tazón, el plato y la taza de bebida continuamente en el transcurso de una comida. La cámara de video colocada en la cara registra las características de comportamiento alimentario (masticaciones, mordeduras), que se analizan utilizando un software de expresión facial automática basado en inteligencia artificial (IA). El peso de la bandeja y los datos de vídeo se transportan en tiempo real a un ordenador personal (PC) mediante un receptor inalámbrico. Los resultados de interés, como la cantidad consumida, la tasa de ingerición y el tamaño de la mordedura, se pueden calcular restando los datos de estas medidas en los momentos de interés. La información obtenida por la versión actual de la bandeja se puede utilizar con fines de investigación, una versión mejorada del dispositivo también facilitaría la provisión de asesoramiento más personalizado sobre la ingesta dietética y el comportamiento alimentario. Contrariamente a los métodos de evaluación dietética convencionales, este dispositivo de evaluación dietética mide la ingesta de alimentos directamente dentro de una comida y no depende de la memoria o la estimación del tamaño de la porción. En última instancia, este dispositivo es, por lo tanto, adecuado para la ingesta diaria de alimentos y las medidas de comportamiento alimentario. En el futuro, este método de evaluación dietética basado en la tecnología se puede vincular a aplicaciones de salud o relojes inteligentes para obtener una visión general completa del ejercicio, la ingesta de energía y el comportamiento alimentario.

Introduction

En la investigación de la nutrición y la práctica dietética, es clave tener buenas medidas de qué, cuánto y cómo comen las personas, para encontrar soluciones a los problemas de sobrepeso y obesidad. Para evaluar la ingesta dietética, a menudo se utilizan cuestionarios convencionales de autoinforme, como diarios de alimentos, retiros de 24 horas o cuestionarios de frecuencia de alimentos1. Estos métodos se basan en el autoinforme y, por lo tanto, consumen mucho tiempo y son propensos al sesgo debido a respuestas socialmente deseables, insuficiencia de memoria y dificultades para estimar los tamaños de las porciones2,3. Además de las medidas de la calidad de la dieta (tipo de alimento y cantidad ingerida), también es importante saber cómo se comen los alimentos, ya que se ha demostrado que las conductas alimentarias que ralentizan la ingesta de alimentos previenen el consumo excesivo dentro de una comida4. Para evaluar el comportamiento alimentario el estándar de oro es que dos observadores anoten grabaciones de video de personas comiendo una comida5. Este método es bastante laborioso y lento y no permite una retroalimentación inmediata sobre el comportamiento.

Los avances tecnológicos recientes ahora brindan la oportunidad de combinar medidas automatizadas de la ingesta de alimentos con medidas automatizadas del comportamiento alimentario en el transcurso de una comida. En respuesta a estos desarrollos, se desarrolló un nuevo método de evaluación dietética basado en sensores, llamado mEETr, el acrónimo de las dos palabras holandesas ‘Meter’ (traducido: dispositivo de medición) y ‘eet’ (traducido: comer). El mEETr es una bandeja de comedor normal con tres estaciones de pesaje incorporadas(la Figura 1 demuestra el diseño de la bandeja y las placas del sensor) y un soporte para cámara. Cada estación de pesaje consta de tres puntos de medición colocados triangularmente para distribuir el peso. Las estaciones de pesaje miden el peso del tazón, el plato y la taza o el vaso para beber continuamente durante la comida. El mEETr también incluye un soporte para cámara de vídeo. Actualmente, el soporte de la cámara está separado de la bandeja, pero para fines de estandarización, una cámara integrada después de la próxima actualización de mEETr (un stick de cámara de video plegable) sería ideal. La cámara facilita el análisis automatizado en tiempo real del número de mordeduras y masticaciones, y la duración de la alimentación, lo que permite la generación de información sobre la tasa de alimentación y el tamaño de la mordedura. El análisis automatizado del comportamiento alimentario se realiza con el uso de un algoritmo recientemente desarrollado. Varios grupos de investigación han desarrollado dispositivos para proporcionar a las personas retroalimentación en tiempo real sobre la aceleración de la alimentación y la cantidad de personas comen6. Además, se han desarrollado horquillas aumentadas para proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre el número de picaduras y su frecuencia dentro de una comida7. Además, se desarrolló un sensor auditivo para medir la microestructura de comer en condiciones de vida libres8,9. Similar a este dispositivo es la configuración utilizada por Ioakimidis et al.10,donde las medidas de video se combinaron con una placa de pesaje para determinar la ingesta de alimentos, el número de mordeduras y el comportamiento de masticación.

En comparación con estos dispositivos, la novedad del mEETr es que combina medidas automatizadas de la ingesta de alimentos de dos platos y una taza para beber (n = 3) y el comportamiento alimentario (por ejemplo, la tasa de alimentación, el número de picaduras, el tamaño de la mordedura y el comportamiento de masticación) en un solo dispositivo. El mEETr, como se ha demostrado, es adecuado para las mediciones de la ingesta de alimentos y el comportamiento alimentario dentro de un entorno controlado (laboratorio de alimentación), pero eventualmente el objetivo es usar el mEETr en entornos menos controlados donde se utilizan planes de comidas recurrentes, como guarderías, hogares de ancianos y hospitales.

En última instancia, el mEETr proporcionará una medida más objetiva y, como tal, más precisa y precisa de la ingesta de alimentos y el comportamiento alimentario que los métodos convencionales de evaluación dietética y la codificación manual de videos. Una mejor medida de la ingesta de alimentos beneficiaría a la investigación en nutrición y salud, pero también a los profesionales de la salud en su desafío de combatir el aumento de las enfermedades no transmisibles relacionadas con los alimentos11. En última instancia, el mEETr se puede utilizar en entornos de investigación y atención médica, así como por usuarios conscientes de la salud en el hogar, vinculando el mEETr a tecnologías y software existentes, como otras aplicaciones de salud o relojes inteligentes. En general, estas medidas de salud proporcionan al usuario o al profesional de la salud una visión general bastante diversa y completa de una variedad de patrones de comportamiento de salud (por ejemplo, ingesta de alimentos, comportamiento alimentario, gasto de energía basado en medidas de la vida real, sueño, estrés) que permiten al usuario optimizar su dieta y crear un estilo de vida saludable.

Protocol

Este estudio piloto fue aprobado por el METC de la Universidad de Wageningen antes de comenzar el proyecto. PRECAUCIÓN: Todos los participantes que contribuyeron a este proyecto proporcionaron un consentimiento informado, incluyendo la aprobación de imágenes de video que muestran rostros visibles y reconocibles. 1. Preparación de la muestra y consentimiento del participante Prepare un jugo (vaso o taza), yogur de fruta (tazón de fuente) y trozos de fr…

Representative Results

Una tasa de ingestión más lenta(Figura 7),tamaños de sorbo/bocado más pequeños(Figura 8),y más masticaciones(Figura 9)llevaron a una menor ingesta de la ensalada en comparación con el yogur y el jugo(Figura 6)medidos por la bandeja mEETr. Los participantes edieron un 17% menos de la ensalada de frutas en comparación con el jugo de fruta. Todas las características de comportamiento alimentario d…

Discussion

Una dieta saludable y un comportamiento alimentario saludable han demostrado jugar un papel clave en la prevención y solución al sobrepeso y la obesidad11. Sin embargo, muchos de los métodos utilizados para medir la ingesta dietética y el comportamiento alimentario son onerosos para los usuarios, investigadores y profesionales de la salud y pueden estar sesgados, ya que dependen de las estimaciones de memoria y tamaño de las porciones. El uso del mEETr, de forma independiente o junto con los …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Agradecemos a J.M.C. D. Meijer del Estudio de Desarrollo Técnico de la Universidad de Wageningen e Investigación por su ayuda en el desarrollo de la bandeja mEETr. Esta investigación fue financiada por las 4 universidades técnicas holandesas, 4TU- Proyecto orgullo y prejuicio.

Materials

Battery na na Battery pack (LiPo) and charge electronics via an USB port connector. No data from this port.
Connector program Noldus Noldus Information technology software dashboard nview
Dinner tray na na Standard dinner tray from glass inforced epoxy
Larger scale na na One high range custom made scale based on a triple force sensor method.
Mainboard na na A mainboard converting the three scale measurements to calibrated weight numbers. This board also contains the low power short range RF transmitter.
OS Windows Microsoft windows 10 Pro 64 bit
Processor program Noldus Noldus Information technology software FaceReader
Receiver program Noldus Noldus Information technology software Observer
RF receiver na na Custom build USB converter connected to a RF receiver. This receiver has a squelch setting for making it low range sensitive.
Small scales na na Two low range custom made scales based on a triple force sensor method.

References

  1. Burrows, T. L., Ho, Y. Y., Rollo, M. E., Collins, C. E. Validity of dietary assessment methods when compared to the method of doubly labeled water: A systematic review in adults. Frontiers in Endocrinology. 10, 850 (2019).
  2. Brouwer-Brolsma, E. M., et al. Dietary intake assessment: From traditional paper-pencil questionnaires to technology-based tools. Environmental software systems. Data science in action. Advances in Information and Communication Technology. 554, (2020).
  3. Palese, A., et al. What nursing home environment can maximise eating independence among residents with cognitive impairment? Findings from a secondary analysis. Geriatric Nursing. 41 (6), 709-716 (2020).
  4. Krop, E. M., et al. Influence of oral processing on appetite and food intake – A systematic review and meta-analysis. Appetite. 125, 253-269 (2018).
  5. Nicolas, E., Veyrune, J. L., Lassauzay, C., Peyron, M. A., Hennequin, M. Validation of video versus electromyography for chewing evaluation of the elderly wearing a complete denture. Journal of Oral Rehabilitation. 34 (8), 566-571 (2007).
  6. Sabin, M. A., et al. A novel treatment for childhood obesity using Mandometer® technology. International Journal of Obesity. 7, (2006).
  7. Hermsen, S., et al. Evaluation of a Smart fork to decelerate eating rate. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 116 (7), 1066-1068 (2016).
  8. vanden Boer, J., et al. The splendid eating detection sensor: Development and feasibility study. JMIR mHealth and uHealth. 6 (9), 170 (2018).
  9. Papapanagiotou, V., et al. A novel chewing detection system based on ppg, audio, and accelerometry. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 21 (3), 607-618 (2016).
  10. Ioakimidis, I., et al. Description of chewing and food intake over the course of a meal. Physiology & Behavior. 104 (5), 761-769 (2011).
  11. Ruiz, L. D., Zuelch, M. L., Dimitratos, S. M., Scherr, R. E. Adolescent obesity: Diet quality, psychosocial health, and cardiometabolic risk factors. Nutrients. 12 (1), 43 (2020).
  12. Forde, C. G., van Kuijk, N., Thaler, T., de Graaf, C., Martin, N. Oral processing characteristics of solid savoury meal components, and relationship with food composition, sensory attributes and expected satiation. Appetite. 60 (1), 208-219 (2013).
  13. Weijzen, P. L. G., Smeets, P. A. M., de Graaf, C. Sip size of orangeade: effects on intake and sensory-specific satiation. British Journal of Nutrition. 102 (07), 1091-1097 (2009).
  14. Zijlstra, N., de Wijk, R. A., Mars, M., Stafleu, A., de Graaf, C. Effect of bite size and oral processing time of a semisolid food on satiation. The American Journal of Clinical Nutrition. 90 (2), 269-275 (2009).
  15. Bolhuis, D. P., et al. Slow food: sustained impact of harder foods on the reduction in energy intake over the course of the day. PloS One. 9 (4), 93370 (2014).
  16. Grinyer, A. The anonymity of research participants: assumptions, ethics and practicalities. Social Research Update. 36 (1), 4 (2002).

Play Video

Cite This Article
Lasschuijt, M. P., Brouwer-Brolsma, E., Mars, M., Siebelink, E., Feskens, E., de Graaf, K., Camps, G. Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method. J. Vis. Exp. (168), e62144, doi:10.3791/62144 (2021).

View Video