JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

تقدم هذه الورقة نظاما من جداول البيانات المتكاملة باستخدام صيغ بسيطة لحساب مآخذ المغذيات ومجموعات الغذاء ومساهمات المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات لتحليل بيانات مسح النظام الغذائي للسكان. يستوعب النظام بيانات تناول الطعام الكمية وشبه الكمية وغير الكمية وجدول تكوين الأغذية الذي يوفره المستخدم.

Abstract

قد يكون من الصعب حساب مدخول المغذيات في استطلاعات النظام الغذائي للسكان لأن برنامج التحليل الغذائي الحالي موجه بشكل عام نحو تحليل مآخذ الأفراد وقد لا يسمح للمستخدمين بإدخال بيانات تكوين الطعام المستخدمة في التحليل أو تعديلها بسهولة. هذه عيوب أكثر إشكالية في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل. في حين أن هناك العديد من منصات التقييم الغذائي بمساعدة البرامج التي تجري تحليلا غذائيا على متن الطائرة ومناسبة للاستخدام في المسوحات الكبيرة ، إلا أنها غالبا ما تكون محدودة بالمثل ، وتقيد المستخدمين بشكل أكبر إلى طرائق تقييم محددة. تقدم هذه الورقة نظاما متعدد الوظائف من جداول البيانات المتكاملة للتحليل الغذائي لمسوحات النظام الغذائي للسكان (ISNAPDS) التي توفر حلا للحالات التي تم فيها جمع البيانات ولكن لا يمكن تحليلها بشكل كاف باستخدام البرامج الموجودة. يتضمن البروتوكول تزويد النظام ببيانات قابلة للتخصيص بالكامل حول تكوين الأغذية وتصنيفات مجموعات الطعام وتناول الطعام (يمكن إدخال مدخول الطعام بالجم / اليوم مباشرة أو حسابه بناء على ترددات المدخول التي يوفرها المستخدم وأحجام الحصص القياسية أو المتغيرة). بعد إدخال البيانات ، يقوم المستخدم بتعديل مجموعة من الصيغ البسيطة المملوءة مسبقا لمطابقتها مع بنية بيانات الإدخال ويطبق النظام هذه الصيغ لحساب مآخذ المغذيات ومجموعات الطعام ، ومساهمات المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات لجميع أفراد مجتمع المسح. تسمح مرونة نظام ISNAPDS باستيعاب التنوع العالمي للأغذية المستهلكة وتحليل بيانات استهلاك الأغذية الكمية وشبه الكمية وغير الكمية التي تم جمعها باستخدام طرق التقييم المستقبلية وبأثر رجعي باستخدام فترات مرجعية مختلفة وطرق تقدير حجم الجزء. حتى الآن ، تم تطبيق النظام في التحليلات المنشورة والمستمرة لبيانات الاستدعاء لمدة 24 ساعة ، وسجل النظام الغذائي ، وتواتر الغذاء ، وبيانات استهلاك الأسر المصنفة من المسوحات السكانية في الصين وإثيوبيا والهند ومنغوليا وتايلاند ، وتحليل متعدد البلدان ل 10 بلدان في إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى.

Introduction

تعد البيانات المتعلقة بالسكان والغذاء والمغذيات مهمة لفهم عبء سوء التغذية لدى السكان والعلاقات بين النظام الغذائي والصحة ، وتلعب أدوارا مهمة في تصميم ومراقبة وتقييم سياسات وبرامج التغذية القائمةعلى الأدلة 1،2.

بعد جمع البيانات المتعلقة بتناول الطعام ، يتم استخدام البرامج لمضاعفة كمية كل غذاء مستهلك من خلال تركيبته الغذائية للحصول على بيانات عن تناول المغذيات (التحليل الغذائي) 3 ، وهي عملية كانت تنفذ يدويا حتى ظهور الحواسيب المركزية4. هناك العديد من أدوات البرامج التي تقوم بذلك ، لكنها موجهة بشكل عام نحو تحليل الأفراد بدلا من المسوحات السكانية5،6. قد يكتب الباحثون الراغبون في حساب مدخول المغذيات في المسوحات الكبيرة برامج باستخدام برامج إحصائية لا يتقنونها أو يلجأون إلى تطبيق برامج مصممة للأفراد على كل فرد من أفراد المسح وتجميع النتائج. هذا يستغرق وقتا طويلا وعرضة للخطأ. علاوة على ذلك ، قد لا يتضمن برنامج التحليل الغذائي الحالي جميع الأطعمة المستهلكة أو العناصر الغذائية ذات الأهمية في مسح معين أو يسمح للمستخدمين بإدخال أو تخصيص البيانات بسهولة حول تكوين الطعام وأحجام الوجبات وتصنيفات مجموعات الطعام المستخدمة في التحليل. في حين أن العديد من منصات التقييم الغذائي بمساعدة البرامج موجودة والتي تجري تحليلا غذائيا على متن الطائرة ومناسبة للاستخدام في المسوحات الكبيرة7 ، إلا أنها غالبا ما تكون محدودة بالمثل وتقصر المستخدمين بشكل أكبر على طرائق تقييم محددة (على سبيل المثال ، سجل النظام الغذائي ، أو تذكر النظام الغذائي لمدة 24 ساعة ، أو استدعاء الترددات التي تم فيها استهلاك الأطعمة عادة خلال فترة مرجعية محددة).

وهذه العيوب أكثر إشكالية في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل حيث غالبا ما تكون تركيبة الأغذية المحلية والوصفات والبيانات المرجعية الأخرى غير ممثلة إلى حد كبير في البرامج الحالية لتقييم النظم الغذائية والتحليل التغذوي، والتي صمم معظمها للاستخدام في البلدان المرتفعة الدخل2، 7، 8. لذلك قد يستخدم الباحثون الذين يجمعون بيانات عن مدخول المغذيات السكانية أدوات التقييم الغذائي بمساعدة البرمجيات التي لا تتناسب بشكل جيد مع مجموعات المسح أو أسئلة البحث ، أو يلجأون إلى استخدام أدوات مصممة لهذا الغرض قد لا تحتوي على بيانات تكوين الأغذية على متن الطائرة أو طرق شاقة بالقلم والورق. كلاهما يتطلب حلا منفصلا للتحليل الغذائي9. وبالتالي فإن أوجه القصور في البرمجيات الحالية تضاعف العديد من العوائق الأخرى التي تحول دون إنتاج بيانات مدخول الأغذية والمغذيات عالية الجودة وذات الصلة بالوقت اللازمة لتنفيذ استراتيجيات التغذية الفعالة في البلدان منخفضة ومتوسطةالدخل 2. تعد منصة تقييم النظام الغذائي INDDEX24 التي تم تطويرها مؤخرا جهدا ملحوظا لسد فجوة البيانات هذه في البلدان منخفضة ومتوسطةالدخل 10،11،12. يستخدم INDDEX24 تطبيقا للهاتف المحمول لجمع البيانات المبسطة الذي يرتبط بسلاسة بقاعدة البيانات العالمية لمسائل الأغذية ، وهي مستودع واسع ومتنام لتكوين الغذاء العالمي والوصفات القياسية والبيانات المرجعيةالغذائية 13. ومع ذلك ، يقتصر INDDEX24 على جمع عمليات الاستدعاء لمدة 24 ساعة ، والتي تعتبر طريقة التقييم الأكثر قابلية للتطبيق على نطاق واسع لاستخدامها في المسوحات السكانية ، ولكنها قد لا تحقق جميع أهداف البحث ، خاصة إذا كانت هناك حاجة إلى فترة مرجعية طويلة (قد يكون من الأنسب فيها جمع استبيانات تكرار الأغذية).

تقدم هذه الورقة نظاما متعدد الوظائف من جداول البيانات المتكاملة للتحليل الغذائي لمسوحات النظام الغذائي للسكان (ISNAPDS) التي توفر حلا للحالات التي تم فيها جمع البيانات ولكن البرامج الحالية ليست مناسبة بشكل كاف لتحليلها. يتضمن البروتوكول تزويد النظام ببيانات قابلة للتخصيص بالكامل حول تكوين الطعام وتصنيفات المجموعات الغذائية وتناول الطعام (يمكن إدخال مدخول الطعام بالجم / اليوم مباشرة أو حسابه بناء على ترددات المدخول التي يوفرها المستخدم وأحجام الحصص القياسية أو المتغيرة). بعد إدخال البيانات ، يقوم المستخدم بتعديل مجموعة من الصيغ البسيطة المملوءة مسبقا لمطابقتها مع بنية بيانات الإدخال. ثم يطبق النظام هذه الصيغ لحساب مآخذ المغذيات ومجموعات الأغذية ومساهمات المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات لجميع أفراد سكان المسح. تسمح مرونة نظام ISNAPDS باستيعاب التنوع العالمي للأغذية المستهلكة وتحليل بيانات استهلاك الأغذية الكمية وشبه الكمية وغير الكمية (أي النوعية) التي تم جمعها باستخدام طرق التقييم المستقبلية وبأثر رجعي باستخدام فترات مرجعية مختلفة وطرق تقدير حجم الحصة (على سبيل المثال ، سجلات النظام الغذائي الفردي أو المتكرر أو الاستدعاء ، أو استبيانات تكرار الأغذية).

التوجيه إلى ISNAPDS ، ملخص لخطوات البروتوكول ، وشرح الصيغ:
نظام ISNAPDS (الملف التكميلي 1) هو ملف Microsoft Excel Open XML (.xlsx) تم تطويره في الأصل في عام 2012. تم تطوير الإصدار المستخدم هنا في عام 2022 باستخدام Excel 365.

يتكون ISNAPDS من ثمانية جداول بيانات متصلة بصيغ تحول بيانات المدخلات على أحجام الحصص القياسية أو المتغيرة (معبرا عنها بالغ / الحصة) ، وتكوين الأغذية (بالوحدات / اليوم) ، وتصنيفات مجموعات الطعام ، وتكرارات تناول الطعام (بالحصص / اليوم) إلى بيانات الإخراج حول تناول الطعام (بالجم / اليوم ، والتي يمكن بدلا من ذلك توفيرها كبيانات إدخال إذا كانت متاحة بسهولة) ، مدخول المجموعة الغذائية (بالجم / اليوم) ، وتناول المغذيات (بالوحدات / اليوم) ، ومساهمات المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات (بالوحدات / اليوم). تم دمج النظام بمعنى أن الصيغ تتطابق مع الأطعمة والملاحظات والمغذيات والمجموعات الغذائية في كل ورقة مع نظيراتها الصحيحة في الأوراق الأخرى. يتم تضمين جميع الأوراق في ملف واحد. النظام مملوء مسبقا بأمثلة على بيانات الإدخال والمخرجات ل 10 ملاحظات توضح وظائف النظام (في النظام والبروتوكول ، قد يشير مصطلح الملاحظة إلى الأفراد أو أيام الشخص كما هو الحال في سجلات النظام الغذائي المتكررة أو عمليات الاستدعاء).

يتضمن بروتوكول استخدام ISNAPDS أربع خطوات رئيسية: (1) تحديد ما إذا كان المستخدم سيقدم بيانات تناول الطعام بالغ / يوم أو يجب حسابها بناء على تكرارات المدخول وأحجام الحصص ، و (إذا كان يجب حساب مدخول الطعام) ما إذا كان كل غذاء مرتبطا بحجم حصة قياسي أو ما إذا كانت أحجام الوجبات لكل طعام تختلف بين الملاحظات ؛ (2) هيكلة وإدخال البيانات المتعلقة بتكوين الأغذية ، وتصنيفات مجموعات الأغذية ، وإما مدخول الطعام أو تواتر تناوله مصحوبة بأحجام حصص قياسية أو متغيرة ؛ (3) تعديل الصيغ المملوءة مسبقا في جداول بيانات الإخراج لتتناسب مع بنية بيانات الإدخال ؛ و (4) نشر الصيغ داخل أوراق بيانات الإخراج لملء النتائج المرجوة. يمكن تخطي أجزاء من بعض خطوات البروتوكول اعتمادا على الطريقة المحددة لملء بيانات تناول الطعام وما إذا كان المستخدم مهتما بحساب مآخذ المغذيات أو مآخذ المجموعة الغذائية أو مساهمات المجموعات الغذائية في مآخذ المغذيات. الشكل 1 عبارة عن مخطط انسيابي يلخص خطوات البروتوكول وبيانات الإدخال المطلوبة لطريقة معينة لملء بيانات تناول الطعام وبيانات الإخراج المطلوبة.

figure-introduction-6920
الشكل 1: مخطط انسيابي للبروتوكول. ملخص خطوات البروتوكول وبيانات الإدخال المطلوبة بالنظر إلى طريقة تعبئة بيانات تناول الطعام وبيانات الإخراج المطلوبة. تم تبسيط الخطوة 2 (هيكلة البيانات وإدخالها) لاستبعاد الخطوات وأجزاء الخطوات التي تتضمن هيكلة البيانات. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

لكل ملاحظة ، يحسب ISNAPDS مدخول الطعام بالجم / اليوم (إذا لم يتم توفير هذه البيانات من قبل المستخدم) بضرب تكرار تناول كل طعام في حجم حصته14. يتضمن حساب مدخول كل مجموعة غذائية تلخيصا بسيطا لتناول جميع الأطعمة المصنفة على أنها تنتمي إلى تلك المجموعة. تتضمن صيغة حساب تناول المغذيات ضرب مدخول كل طعام في تركيز كل عنصر غذائي في هذا الطعام لكل 100 جرام ، والقسمة على 100 ، وجمع النتائج عبر جميع الأطعمة المستهلكة3. لحساب مساهمة كل مجموعة غذائية في تناول كل عنصر غذائي ، يتم تطبيق نفس الصيغة ببساطة بشكل منفصل لكل مجموعة من المجموعة الغذائية والمغذيات.

ينصح المستخدمون الجدد بمراجعة الإرشادات التكميلية المكونة من صفحتين لإدخال البيانات ومعالجتها في جداول بيانات ISNAPDS (الملف التكميلي 2) لمنع الأخطاء والتأكد من الحفاظ على التكامل بين الأوراق. يمكن أيضا استخدام هذه الإرشادات لاستكشاف أخطاء مرئية وإصلاحها (على سبيل المثال، الخلايا التي تعرض #REF! أو #VALUE) والأخطاء التي قد يتم اكتشافها عند تشغيل عمليات التحقق من سلامة البيانات الموضحة في النتائج التمثيلية.

Protocol

ويرافق البروتوكول أمثلة على النتائج استنادا إلى تطبيق نظام ISNAPDS في تحليل بيانات المسح السكاني الفعلية في منغوليا. كانت الإجراءات المتبعة لجمع البيانات في هذا الاستطلاع متوافقة مع المعايير الأخلاقية لمجلس المراجعة الأخلاقية لوزارة الصحة المنغولية ومجلس المراجعة المؤسسية لكلية هارفارد تي إتش تشان للصحة العامة (البروتوكول # 21002). قدم المشاركون المؤهلون موافقة خطية مستنيرة للانضمام إلى الدراسة وتقديم بيانات قابلة للنشر قبل التسجيل وكان لهم الحرية في الانسحاب من الدراسة في أي وقت.

1. تحديد طريقة تعبئة بيانات تناول الطعام

  1. إذا كانت بيانات تناول الطعام متاحة بسهولة في غرام / يوم ، فانتقل إلى الخطوة 2.
  2. إذا كان يجب حساب مدخول الطعام بالجم / اليوم بناء على تكرارات المدخول وأحجام الحصص ، فحدد الخلية B1 من جدول بيانات طريقة تناول الطعام واستخدم القائمة المنسدلة لتحديد ما إذا كان كل طعام مرتبطا بحجم حصة قياسي (الخيار الافتراضي) أو ما إذا كانت أحجام الحصص لكل طعام تختلف بين الملاحظات (أحجام الحصص المتغيرة).
    ملاحظة: إذا كان لا بد من حساب مدخول الطعام ولكن أحجام الوجبات غير متوفرة بسهولة (على سبيل المثال ، في تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام استبيان غير كمي لتكرار الأغذية) ، ففكر في إجراء تحليل منفصل لبيانات المسح الكمي لاشتقاق أحجام حصص قياسية أو متغيرة لمختلف الطبقات الديموغرافية15 ، 16 ، 17 ، 18.

2. هيكلة جداول بيانات البيانات المدخلة وتعبئتها باستخدام بيانات المثال المملوءة مسبقا كدليل

  1. في العمود أ من جدول بيانات تكوين الطعام ، أدخل قائمة بجميع الأطعمة الفريدة التي تم الإبلاغ عن استهلاكها في بيانات المسح (يشار إليها لاحقا باسم قائمة الطعام). في ورقة تناول الطعام ، أدخل قائمة الطعام في الصف 1 وقائمة بجميع الملاحظات الفريدة في بيانات المسح (يشار إليها لاحقا باسم قائمة المراقبة) في العمود أ.
    1. تأكد من أن ترتيب وطول قائمة الطعام في الصف 1 وقائمة الملاحظات في العمود أ من أي ورقة أخرى يتم إدخال البيانات فيها متوافقة مع ترتيب وطول هذه القوائم في أوراق تكوين الطعام وتناول الطعام.
  2. قم بتعبئة مدخول الطعام بالجم / اليوم عن طريق إدخال بيانات الإدخال الضرورية اعتمادا على الطريقة المحددة في الخطوة 1.
    1. إذا كانت بيانات تناول الطعام متاحة بسهولة بالجم / اليوم ، فقم بملء ورقة تناول الطعام لجميع الأطعمة والملاحظات في البيانات وتخطي إلى الخطوة 2.3.
    2. إذا كان يجب حساب مدخول الطعام بناء على ترددات المدخول (معبرا عنها بالحصص / اليوم) وأحجام الحصص القياسية أو المتغيرة (بالجم / الحصة) ، في ورقة ترددات المدخول ، أدخل قائمة الطعام وقائمة الملاحظات واملأ الورقة لجميع الأطعمة والملاحظات في البيانات.
    3. إذا كنت تحسب كمية الطعام باستخدام أحجام الحصص القياسية ، فأدخل هذه البيانات في العمود C من ورقة تكوين الطعام. إذا كنت تستخدم أحجام حصص متغيرة، في ورقة أحجام الحصص المتغيرة، أدخل قائمة الطعام وقائمة الملاحظات واملأ الورقة لجميع الأطعمة والملاحظات في البيانات.
  3. إذا كنت مهتما بحساب مآخذ المجموعة الغذائية أو مساهمة المجموعات الغذائية في مآخذ المغذيات ، فأدخل المجموعات الغذائية في العمود B من ورقة تكوين الغذاء. في ورقة مدخول مجموعة الأغذية، أدخل قائمة بجميع المجموعات الغذائية الفريدة الممثلة في البيانات (يشار إليها لاحقا باسم قائمة مجموعات الأغذية) في الصف 1 وقائمة الملاحظات في العمود أ.
    1. تأكد من أن طول قائمة المجموعات الغذائية واسم كل مجموعة غذائية متسقان بين العمود B من ورقة تكوين الطعام والصف 1 من ورقة تناول المجموعة الغذائية (وفي حالة حساب مساهمة المجموعات الغذائية في مآخذ المغذيات ، الصف 1 من ورقة مصادر المغذيات). المجموعات الغذائية ليست حساسة لحالة الأحرف ويمكن إدخالها بأي ترتيب.
  4. إذا كنت مهتما بحساب مآخذ المغذيات أو مساهمة المجموعات الغذائية في مآخذ المغذيات ، في ورقة تكوين الطعام ، أدخل قائمة جميع العناصر الغذائية المراد تحليلها في الصف 1 (يشار إليها لاحقا باسم قائمة المغذيات) واملأ الورقة ببيانات تكوين الطعام (معبرا عنها بالوحدة / 100 جم). في ورقة تناول المغذيات ، أدخل قائمة المغذيات في الصف 1 وقائمة الملاحظات في العمود أ. يتم توفير إرشادات موجزة وموارد عبر الإنترنت حول كيفية تحديد بيانات تكوين الأغذية والحصول عليها وتجميعها ومطابقتها وتقييمها في الملف التكميلي 3.
    ملاحظة: على الرغم من اسمها ، يمكن أن تتضمن قائمة المغذيات المكونات أو الأطعمة أو المجموعات الغذائية (على سبيل المثال ، الدقيق (ز) أو الخبز (ز) أو الحبوب المكررة (ز)) وبالتالي يمكن أن تتضمن البيانات المملوءة في ورقة تكوين الطعام تركيزات المكونات أو الطعام أو المجموعة الغذائية (معبرا عنها بغرام / 100 جم) التي تم الحصول عليها من بيانات الوصفات أو عوامل التكافؤ. يتيح ذلك نهجا إضافيا أو بديلا لحساب مآخذ الطعام أو المجموعة الغذائية. عند استخدام هذا النهج ، يتم التعامل مع الأطعمة أو المجموعات الغذائية كما لو كانت مغذيات ويتم ملء مدخولها في ورقة تناول المغذيات. يوفر هذا النهج حلا للحالات التي تكون فيها هناك حاجة لحساب مآخذ مكونات أو أغذية معينة ذات أهمية (مثل مركبات الإغناء) غير المدرجة في قائمة الأغذية ، أو عند تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام طريقة تقييم غذائي قائمة على الأطباق وهناك حاجة إلى تعيين مجموعات غذائية على مستوى المكونات أو الأطعمة.
    1. تأكد من أن ترتيب وطول قائمة المغذيات متسقان بين الصف 1 من ورقة تكوين الطعام والصف 1 من ورقة تناول المغذيات (وفي حالة حساب مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات ، الصف 1 من ورقة مصادر المغذيات).
  5. إذا كنت مهتما بحساب مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في جدول بيانات مصادر المغذيات ، أدخل قائمة المغذيات في الصف 1. في العمود أ ، أدخل قائمة المراقبة # مرات عن طريق إلحاق القائمة بنسخ من نفسها بطريقة رأسية ، حيث # هو عدد المجموعات الغذائية في قائمة مجموعة الغذاء. املأ كل خلية في العمود B بمجموعة غذائية مختلفة لكل كومة من الملاحظات.

3. تعديل الصيغ المملوءة مسبقا في جداول بيانات الإخراج لتتناسب مع بنية بيانات الإدخال

  1. إذا كنت مهتما بحساب مآخذ المجموعة الغذائية أو مساهمة المجموعات الغذائية في مآخذ المغذيات: في الصيغة الموجودة في الخلية B2 من جدول بيانات تناول المجموعة الغذائية ، {= SUM (('Food Composition'!$B$2:$B$21=B $1)*TRANSPOSE('Food Intake'!$B 2:$U 2))} ، قم بتغيير $B$21 إلى $B$#، حيث # هو الصف السفلي من البيانات التي تم إدخالها في جدول بيانات التكوين الغذائي وقم بتغيير $U 2 إلى $*2 ، حيث * هو العمود الموجود في أقصى اليمين من البيانات التي تم إدخالها في ورقة تناول الطعام. أدخل الصيغة المعدلة.
  2. إذا كنت مهتما بحساب مآخذ المغذيات أو مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في الصيغة الموجودة في الخلية B2 من جدول بيانات تناول المغذيات ، {= SUM (('تناول الطعام'!$B 2: $U 2) * TRANSPOSE ('تكوين الطعام'! D$2:D$21))/100}، قم بتغيير $U 2 إلى $#2، حيث # هو العمود الموجود في أقصى اليمين من البيانات التي تم إدخالها في جدول بيانات Food Intake وقم بتغيير $D$21 إلى $$D*، حيث * هو الصف السفلي من البيانات التي تم إدخالها في جدول بيانات Food Composition (تكوين الطعام). أدخل الصيغة المعدلة.
  3. إذا كنت مهتما بحساب مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في الصيغة الموجودة في الخلية C2 من جدول بيانات مصادر المغذيات ، {= SUM (INDEX ('Food Intake'!$B$1$U$11,ROW()-ROUNDDOWN((ROW()-2)/(10),0)*(10),0)*(TRANSPOSE)
    ("تكوين الطعام"! D $ 2: D $ 21 * ($B 2 = 'تكوين الطعام'!$B$2:$B$21)))))/100};، قم بتغيير $U$11 إلى $#11، حيث # هو العمود الموجود في أقصى اليمين من البيانات التي تم إدخالها في جدول بيانات تناول الطعام؛ قم بتغيير $D دولارا أمريكيا و21 دولارا أمريكيا $B دولارا أمريكيا إلى $D دولار* و$B دولارا* على التوالي، حيث * هو الصف السفلي من البيانات التي تم إدخالها في جدول بيانات التركيب الغذائي؛ وتغيير كلا الحالتين من (10) إلى (!) ، حيث ! هو طول قائمة المراقبة. أدخل الصيغة المعدلة.
    ملاحظة: إذا كنت تستخدم إصدارا من برنامج قبل عام 2021، فأدخل الصيغ كصيغ صفيف باستخدام CTRL + SHIFT + ENTER/RETURN (راجع الملف التكميلي 2 للحصول على إرشادات).

4. نشر الصيغ داخل جداول بيانات الإخراج لملء النتائج المرجوة

  1. إذا كان يجب حساب مدخول الطعام بناء على تكرارات المدخول وأحجام الحصص القياسية أو المتغيرة: في جدول بيانات تناول الطعام ، حدد الخلية B2 وانسخها ولصقها أو اسحبها إلى اليمين والأسفل حتى يتم ملء كل ملاحظة في البيانات بتناول كل طعام بالغرام / اليوم.
  2. إذا كنت مهتما بحساب مآخذ المجموعة الغذائية أو مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في جدول بيانات تناول المجموعة الغذائية ، حدد الخلية B2 وانسخها ولصقها أو اسحبها إلى اليمين والأسفل حتى يتم ملء كل ملاحظة في البيانات بتناول كل مجموعة غذائية بالجم / اليوم.
  3. إذا كنت مهتما بحساب مدخول المغذيات أو مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في جدول بيانات مدخول المغذيات ، حدد الخلية B2 وانسخها ولصقها أو اسحبها إلى اليمين والأسفل حتى يتم ملء كل ملاحظة في البيانات بمدخول كل مجموعة من المغذيات بالوحدات / اليوم.
  4. إذا كنت مهتما بحساب مساهمة المجموعات الغذائية في مدخول المغذيات: في جدول بيانات مصادر المغذيات ، حدد الخلية C2 وانسخها ولصقها أو اسحبها إلى اليمين والأسفل حتى يتم ملء كل ملاحظة في البيانات بمساهمة كل مجموعة غذائية في كل عنصر غذائي بالوحدات / اليوم.

النتائج

فحوصات لضمان سلامة بيانات الإخراج
توضح الفحوصات أدناه دقة العمليات الحسابية في نظام ISNAPDS باستخدام الملاحظة 1 لبيانات المثال المملوءة مسبقا. لضمان الالتزام بالبروتوكول بشكل صحيح عند تطبيق النظام في تحليل بيانات المسح الفعلية ، يوصى بأن يقوم المستخدمون بتشغيل...

Discussion

يوفر نظام ISNAPDS المقدم في هذه الورقة نقطة انطلاق ملائمة للعديد من التحليلات المركزية للترصد الغذائي وعلم الأوبئة مثل: تقدير توزيعات المدخول من العناصر الغذائية والمجموعات الغذائية ، وتحديد انتشار نقص المغذيات وفائضها ، وتحديد المصادر الغذائية الرئيسية لكل عنصر غذائي ، ...

Disclosures

المؤلف ليس لديه ما يكشف عنه.

Acknowledgements

يود المؤلف أن يشكر الدكتورة روزاليند س. جيبسون ، والدكتور والتر سي ويليت ، والدكتورة ريبيكا إل لاندر ، والدكتورة تيريزا ت. فونغ ، وتيريزا ل. هان ماركي ، والدكتور جاي كروسبي ، والدكتورة ميغان ديتشلر ، والدكتور مراد مورسي ، والدكتورة هيلينا باتشون ، والدكتورة سوزان إم كول ، والدكتورة تسي وين إل غونغ ، ولورا أ. سامبسون على التعليم والتوجيه المقدم على مدى العقد الماضي بشأن التقييم الغذائي والتحليل الغذائي. الدكتور كلفن جوروسبي للحصول على المشورة حول ترجمة وظائف نظام ISNAPDS إلى برنامج إحصائي ؛ د. سينارا ل. روساتو للحصول على معلومات حول DietSys. والدكتورة ويني بيل للحصول على معلومات حول منصة تقييم النظام الغذائي INDDEX24 وقاعدة بيانات المسائل الغذائية العالمية. تلقى صاحب البلاغ دعما من المعاهد الوطنية للصحة (T32 DK 007703).

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Excel 365Microsoft CorporationThe ISNAPDS system (Supplemental File 1)  is a Microsoft Excel Open XML (.xlsx) file originally developed in 2012. The published version was developed in 2022 using Excel 365.

References

  1. Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Intake - Center for Dietary Assessment. Global report on the state of dietary data. Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Intake - Center for Dietary Assessment. , (2022).
  2. Micha, R., Coates, J., Leclercq, C., Charrondiere, U. R., Mozaffarian, D. Global Dietary Surveillance: Data gaps and challenges. Food and Nutrition Bulletin. 39 (2), 175-205 (2018).
  3. Greenfield, H., Southgate, D. A. T., Burlingame, B. A., Charrondiere, U. R. Food composition data and food composition databases. Food composition data: production, management, and use, 2nd ed. , 5-20 (2003).
  4. West, C. E., Van Staveren, W. A., Margetts, B. M., Nelson, M. Food composition, nutrient intake, and the use of food composition tables. Design concepts in nutritional epidemiology, 2nd ed. , 101-119 (1997).
  5. . Agriculture Organization of the United Nations (FAO), International Network of Food Data Systems (INFOODS). Software Tools Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/software-tools/en/ (2022)
  6. . Food and Nutrition Service (FNS), United States Department of Agriculture (USDA). USDA Approved Nutritional analysis Software Available from: https://www.fns.usda.gov/tn/usda-approved-nutrient-analysis-software (2022)
  7. McNutt, S., Zimmerman, T. P., Brooke, C., Schoeller, D. A., Westerterp-Plantenga, M. S. Computer-assisted dietary assessment methods. Advances in the Assessment of Dietary Intake. , 45-66 (2017).
  8. Coates, J. C., Colaiezzi, B., Bell, W. F., Gibson, R. S. . INDDEX Priority Technical Criteria and Review of Technology-Assisted 24-h Recall Software Programs. , (2015).
  9. Rossato, S. L., Fung, T. T., Rodrigues, M. P. A Data entry system for dietary surveys based on visual basic for applications programming. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 117 (8), 1165-1170 (2017).
  10. Rogers, B. L., et al. Validation of the INDDEX24 mobile app vs. a pen-and-paper 24-hour dietary recall using the weighed food record as a benchmark in Burkina Faso. The British Journal of Nutrition. , 1-41 (2021).
  11. Coates, J., et al. Accuracy and cost-effectiveness of the INDDEX24 Dietary Assessment Platform in Viet Nam. The British Journal of Nutrition. , 1-38 (2022).
  12. Adams, K. P., et al. The cost and cost efficiency of conducting a 24-h dietary recall using INDDEX24, a mobile dietary assessment platform, compared with pen-and-paper interview in Viet Nam and Burkina Faso. The British Journal of Nutrition. , 1-15 (2022).
  13. . International Dietary Data Expansion (INDDEX) Project. Global Food Matters Database Available from: https://inddex.nutrition.tufts.edu/global-food-matters-database (2022)
  14. Willett, W. C. Food Frequency Methods. In Nutritional Epidemiology, 3rd ed. , 70-95 (2013).
  15. Tjonneland, A., et al. Influence of individually estimated portion size data on the validity of a semiquantitative food frequency questionnaire. International Journal of Epidemiology. 21 (4), 770-777 (1992).
  16. Wakai, K., et al. A simple food frequency questionnaire for Japanese diet--Part I. Development of the questionnaire, and reproducibility and validity for food groups. Journal of Epidemiology. 9 (4), 216-226 (1999).
  17. Schlundt, D. G., et al. Separate estimates of portion size were not essential for energy and nutrient estimation: results from the Southern Community Cohort food-frequency questionnaire pilot study. Public Health Nutrition. 10 (3), 245-251 (2007).
  18. Bromage, S., et al. The global diet quality score is inversely associated with nutrient inadequacy, low midupper arm circumference, and anemia in rural adults in ten sub-Saharan African countries. The Journal of Nutrition. 151 (12), 119-129 (2021).
  19. Bromage, S., et al. Trained cohorts of University students are a useful resource for conducting dietary surveys in Mongolia. Food and Nutrition Bulletin. 38 (2), 267-272 (2017).
  20. Bromage, S., et al. Diet and nutrition status of Mongolian adults. Nutrients. 12 (5), 1514 (2020).
  21. Bromage, S., et al. Projected effectiveness of mandatory industrial fortification of wheat flour, milk, and edible oil with multiple micronutrients among Mongolian adults. PLoS One. 13 (8), 0201230 (2018).
  22. Jeong, C., et al. Bronze Age population dynamics and the rise of dairy pastoralism on the eastern Eurasian steppe. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (48), 11248-11255 (2018).
  23. Bromage, S., et al. Comparison of methods for estimating dietary food and nutrient intakes and intake densities from household consumption and expenditure data in Mongolia. Nutrients. 10 (6), 703 (2018).
  24. Bromage, S., et al. The global diet quality score is associated with higher nutrient adequacy, midupper arm circumference, venous hemoglobin, and serum folate among urban and rural Ethiopian adults. The Journal of Nutrition. 151 (12), 130-142 (2021).
  25. Mistry, N., et al. Protocol for a case-control study of vitamin D status, adult multidrug-resistant tuberculosis disease and tuberculosis infection in Mumbai, India. BMJ Open. 10 (11), 039935 (2020).
  26. Ganmaa, D., et al. Prevalence and determinants of QuantiFERON-diagnosed tuberculosis infection in 9810 Mongolian schoolchildren. Clinical Infectious Diseases. 69 (5), 813-819 (2019).
  27. International Network of Food Data Systems (INFOODS). Training. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/training/en/ (2022)
  28. . Intake - Center for Dietary Assessment. Resources Available from: https://www.intake.org/resources (2022)
  29. Gibson, R. S., Ferguson, E. L. . An interactive 24-hour recall for assessing the adequacy of iron and zinc intakes in developing countries. , 98-107 (2008).
  30. Vásquez-Caicedo, A. L., Bell, S., Hartmann, B. Report on collection of rules on use of recipe calculation procedures including the use of yield and retention factors for imputing nutrient values for composite foods. European Food Information Resource (EuroFir). , (2008).
  31. Allen, L. H., Carriquiry, A. L., Murphy, S. P. Perspective: Proposed harmonized nutrient reference values for populations). Advances in Nutrition. 11 (3), 469-483 (2020).
  32. Institute of Medicine (US) Subcommittee on Interpretation and Uses of Dietary Reference Intakes. . DRI Dietary Reference Intakes: Applications in Dietary Planning. , (2000).
  33. Herforth, A., et al. A global review of food-based dietary guidelines. Advances in Nutrition. 10 (4), 590-605 (2019).
  34. Miller, V., Webb, P., Micha, R., Mozaffarian, D. Global Dietary Database. Defining diet quality: a synthesis of dietary quality metrics and their validity for the double burden of malnutrition. The Lancet Planetary Health. 4 (8), 352-370 (2020).
  35. Bromage, S., et al. Development and validation of a novel food-based Global Diet Quality Score (GDQS). The Journal of Nutrition. 151 (12), 75-92 (2021).
  36. Ioannidou, S., Cascio, C., Gilsenan, M. B. European Food Safety Authority open access tools to estimate dietary exposure to food chemicals. Environment International. 149, 106357 (2021).
  37. . AInternational food composition table/database directory Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/tables-and-databases/en/ (2022)
  38. . Food nomenclature, terminology and classification systems Available from: https://www.fao.org/infoods/infoods/standards-guidelines/food-nomenclature/en/ (2022)
  39. . NutrienTrackeR: Food Composition Information and Dietary Assessment R package version 1.2.0 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=NutrienTrackeR (2022)
  40. Willett, W. C. . Nutritional Epidemiology, 3rd ed. , (2013).
  41. Gibson, R. S. . Principles of Nutrition Assessment, 2nd ed. , (2005).
  42. Rodrigues, S. L., et al. Development of DietSys: A comprehensive food and nutrient database for dietary surveys. Journal of Food Composition and Analysis. 102, 104030 (2021).
  43. Monteiro, C. A., et al. Ultra-processed foods: what they are and how to identify them. Public Health Nutrition. 22 (5), 936-941 (2019).
  44. Greenfield, H., Southgate, D. A. T., Burlingame, B., Charrondiere, U. R. Guidelines for the use of food composition data. Food composition data: production, management, and use, 2nd ed. , 187-197 (2003).
  45. Sumbo, P., Beecher, G., Schoeller, D. A., Westerterp-Plantenga, M. S. Strengths and Limitations of Food Composition Databases. Advances in the Assessment of Dietary Intake. , 337-352 (2017).
  46. Kapsokefalou, M., et al. Food composition at present: New challenges. Nutrients. 11 (8), 1714 (2019).
  47. Thornton, K., Seals-Nutt, K., Matsuzaki, M. Introducing WikFCD: Many food composition tables in a single knowledge base. CEUR Workshop Proceedings. 2969, (2021).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

ISNAPDS24

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved