概要

مفهوم تطوير واستخدام كمية الطعام الآلي وطريقة تقييم سلوك الأكل

Published: February 19, 2021
doi:

概要

يعرض هذا البروتوكول طريقة تقييم غذائية جديدة قائمة على التكنولوجيا ويشرحها. وتتكون هذه الطريقة من صينية طعام مع موازين وزن مدمجة متعددة وكاميرا فيديو. الجهاز فريد من نوعه بمعنى أنه يتضمن مقاييس آلية لتناول الطعام والشراب وسلوك الأكل على مدار الوجبة.

Abstract

وتستند الغالبية العظمى من أساليب تقييم السلوك الغذائي والأكل على التقارير الذاتية. فهي مرهقة وعرضة أيضا لأخطاء القياس. الابتكارات التكنولوجية الحديثة تسمح لتطوير أدوات تقييم السلوك الغذائية والأكل أكثر دقة ودقة التي تتطلب جهدا أقل لكل من المستخدم والباحث. لذلك ، تم تطوير جهاز جديد قائم على أجهزة الاستشعار لتقييم تناول الطعام وسلوك الأكل. الجهاز هو صينية طعام عادية مجهزة بكاميرا فيديو وثلاث محطات وزن مدمجة منفصلة. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء والطبق وكأس الشرب باستمرار على مدار الوجبة. تسجل كاميرا الفيديو المتمركزة على الوجه خصائص سلوك الأكل (المضغ ، اللدغات) ، والتي يتم تحليلها باستخدام برنامج تعبير الوجه التلقائي القائم على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). يتم نقل وزن الدرج وبيانات الفيديو في الوقت الفعلي إلى كمبيوتر شخصي (PC) باستخدام جهاز استقبال لاسلكي. يمكن حساب نتائج الفائدة ، مثل الكمية التي تؤكل ومعدل الأكل وحجم اللدغة ، عن طريق طرح بيانات هذه التدابير في النقاط الزمنية للفائدة. المعلومات التي تم الحصول عليها من قبل النسخة الحالية من صينية يمكن استخدامها لأغراض البحث، نسخة مطورة من الجهاز من شأنه أيضا تسهيل توفير المشورة أكثر تخصيصا على تناول الطعام وسلوك الأكل. على عكس طرق التقييم الغذائية التقليدية، يقيس جهاز التقييم الغذائي هذا المداواة الغذائية مباشرة داخل الوجبة ولا يعتمد على الذاكرة أو تقدير حجم الجزء. في نهاية المطاف، هذا الجهاز هو مناسبة لذلك لتناول الطعام وجبة رئيسية يوميا وتدابير السلوك الأكل. في المستقبل، يمكن ربط طريقة التقييم الغذائي القائمة على التكنولوجيا هذه بالتطبيقات الصحية أو الساعات الذكية للحصول على نظرة عامة كاملة على ممارسة الرياضة وتناول الطاقة وسلوك الأكل.

Introduction

في أبحاث التغذية والممارسة الغذائية، من المهم أن يكون لديك مقاييس جيدة لما، وكم، وكيف يأكل الناس، لإيجاد حلول لمشاكل زيادة الوزن والسمنة. لتقييم المداواة الغذائية، غالبا ما تستخدم استبيانات التقارير الذاتية التقليدية مثل يوميات الطعام أو 24 ساعة أو استبيانات تكرار الطعام1. تعتمد هذه الأساليب على التقرير الذاتي وبالتالي فهي تستغرق وقتا طويلا وعرضة للتحيز بسبب الإجابات الاجتماعية المرغوبة ، وعدم كفاية الذاكرة ، والصعوبات في تقدير أحجام الأجزاء2،3. بالإضافة إلى مقاييس نوعية النظام الغذائي (نوع الطعام والكمية التي تؤكل) ، من المهم أيضا معرفة كيفية تناول الطعام ، حيث ثبت أن سلوكيات الأكل التي تبطئ تناول الطعام تمنع الاستهلاك المفرط داخل الوجبة4. لتقييم سلوك الأكل المعيار الذهبي هو أن يكون اثنين من المراقبين تعليق تسجيلات الفيديو من الناس تناول وجبة5. هذه الطريقة هي بالأحرى كثيفة العمالة وتستغرق وقتا طويلا ولا تسمح لردود الفعل الفورية على السلوك.

توفر التطورات التكنولوجية الحديثة الآن الفرصة للجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام والتدابير الآلية لسلوك الأكل على مدار الوجبة. واستجابة لهذه التطورات، تم تطوير طريقة جديدة للتقييم الغذائي القائم على أجهزة الاستشعار، تسمى mEETr، وهي اختصار الكلمتين الهولنديتين “متر” (مترجمة: جهاز قياس)، و”eet” (مترجمة: لتناول الطعام). و mEETr هو صينية الطعام العادية مع ثلاث محطات وزنها المدمج في(الشكل 1 يوضح تصميم صينية ولوحات الاستشعار) وحامل الكاميرا. تتكون كل محطة وزن من ثلاث نقاط قياس ثلاثية الموضع لتوزيع الوزن. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء أو الطبق أو كوب الشرب أو الزجاج باستمرار فوق الوجبة. يتضمن mEETr أيضا حامل كاميرا فيديو. حاليا، حامل الكاميرا منفصل عن الدرج، ولكن لأغراض التوحيد القياسي كاميرا متكاملة بعد الترقية القادمة من mEETr (عصا كاميرا فيديو قابلة للطي) سيكون مثاليا. تسهل الكاميرا التحليل الآلي في الوقت الحقيقي لعدد اللدغات والمضغ ، ومدة تناول الطعام ، والتي تسمح بتوليد معلومات عن معدل الأكل وحجم اللدغة. يتم التحليل الآلي لسلوك الأكل باستخدام خوارزمية مطورة حديثا. وقد وضعت مجموعات بحثية مختلفة أجهزة لتوفير ردود فعل الناس في الوقت الحقيقي على تسريع الأكل والكمية التي يأكلها الناس6. أيضا ، تم تطوير شوك معززة لتوفير ردود فعل في الوقت الحقيقي على عدد اللدغات وتواترها داخل الوجبة7. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير جهاز استشعار الأذن لقياس البنية المجهرية للأكل في ظروف المعيشة المجانية8،9. على غرار هذا الجهاز هو الإعداد المستخدمة من قبل Ioakimidis وآخرون10، حيث تم الجمع بين تدابير الفيديو مع لوحة الوزن لتحديد تناول الطعام ، وعدد من لدغات ، وسلوك مضغ.

بالمقارنة مع هذه الأجهزة حداثة mEETr هو أنه يجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام من طبقين وكأس الشرب (ن = 3) وسلوك الأكل (على سبيل المثال ، معدل الأكل ، وعدد اللدغات ، وحجم اللدغة ، وسلوك المضغ) في جهاز واحد. و mEETr، كما هو موضح، هو مناسبة لداخل مقاييس وجبة من تناول الطعام وسلوك الأكل داخل بيئة تسيطر عليها (مختبر الأكل)، ولكن في نهاية المطاف الهدف هو استخدام mEETr في بيئات أقل رقابة حيث يتم استخدام خطط وجبة تحدث من جديد مثل الرعاية النهارية، ودور المسنين، والمستشفيات.

في نهاية المطاف ، سيوفر mEETr مقياسا أكثر موضوعية ، وعلى هذا النحو ، أكثر دقة ودقة لتناول الطعام وسلوك الأكل من طرق التقييم الغذائية التقليدية والترميز اليدوي لمقاطع الفيديو. ومن شأن اتخاذ تدابير أفضل لتناول الغذاء أن يفيد بحوث التغذية والصحة، ولكن أيضا المهنيين الصحيين في تحديهم لمكافحة الزيادة في الأمراض غير المعدية المتصلة بالأغذية11. في نهاية المطاف يمكن استخدام mEETr في إعدادات البحث والرعاية الصحية وكذلك من قبل المستخدمين المهتمين بالصحة في المنزل من خلال ربط mEETr بالتقنيات والبرامج الموجودة ، مثل التطبيقات الصحية الأخرى أو الساعات الذكية. وعموما، توفر هذه التدابير الصحية للمستخدم أو لمحترف الرعاية الصحية نظرة عامة متنوعة وكاملة إلى حد ما على مجموعة متنوعة من أنماط السلوك الصحي (مثل تناول الطعام، وسلوك الأكل، والإنفاق على الطاقة على أساس تدابير الحياة الحقيقية، والنوم، والإجهاد) مما يمكن المستخدم من تحسين نظامه الغذائي وخلق نمط حياة صحي.

Protocol

وقد وافقت على هذه الدراسة التجريبية من قبل METC من جامعة Wageningen قبل بدء المشروع. تنبيه: قدم جميع المشاركين المساهمين في هذا المشروع موافقة مستنيرة، بما في ذلك الموافقة على صور الفيديو التي تظهر وجوها مرئية ويمكن التعرف عليها. 1. إعداد العينة وموافقة المشاركين <ol…

Representative Results

أدى معدل الابتلاع الأبطأ (الشكل 7) ، وأحجام الرشفة / اللدغة الأصغر (الشكل 8) ، والمزيد من المضغ (الشكل 9) إلى انخفاض تناول السلطة مقارنة بالزبادي والعصير(الشكل 6)كما يقاس بصينية mEETr. تناول المشاركون 17٪ أقل من سلطة الفاكهة مقارنة ب…

Discussion

وقد أظهرت اتباع نظام غذائي صحي وسلوك الأكل الصحي للعب دورا رئيسيا في الوقاية من وحل لزيادة الوزن والسمنة11. ومع ذلك ، فإن العديد من الطرق المستخدمة لقياس المداهم الغذائي وسلوك الأكل مرهقة للمستخدمين والباحثين والمتخصصين في الرعاية الصحية وقد تكون متحيزة لأنها تعتمد على تقدير…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نشكر J.M.C د. مايجر من استوديو التطوير التقني في جامعة واجنينجن والبحوث لمساعدته في تطوير صينية mEETr. تم تمويل هذا البحث من قبل 4 جامعات تقنية هولندية ، 4TU – مشروع الفخر والتحامل.

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.

参考文献

  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

記事を引用
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