本稿では、専門的な評価やユーザビリティテストを含む、革新的なスマートフォンベースの食事評価アプリケーション Traqqの開発のためのプロトコルについて説明します。
迅速かつ信頼性の高い方法で食事摂取データを収集するために、Traqqと呼ばれる柔軟で革新的なスマートフォンアプリケーション(アプリ)が開発されました(iOS / Android)。このアプリは、食品記録と24時間のリコール(または短いリコール期間)として使用することができます。異なるサンプリングスキームは、両方の方法の所定の期間内に事前に指定されたまたはランダムな日数/時間に作成することができ、プッシュ通知は参加者に食物摂取量を登録するよう促す。応答が返されない場合、通知は自動的に再スケジュールされ、データ収集が完了します。食品記録として使用するために、回答者はアプリにアクセスし、一日中食物摂取量を記録することができます。食品記録は一日の終わりに自動的に閉じます。消費されたアイテムの送信後に、リコールが終了します。リコールと食品記録モジュールは、オランダの食品組成データベース(FCDB)に基づく広範な食品リストへのアクセスを提供し、異なる研究目的に慣れることができます。食品を選択する際、回答者は同時に、一部のサイズ、すなわち、家庭用措置(例えば、カップ、スプーン、グラス)、標準部分サイズ(例えば、小、中、大)、またはグラムの重量、および消費の食べ方/時間を挿入するように促されます。部分サイズオプションは、例えば、摂食機会の代わりに、計量食品記録または消費時間の場合にのみグラムでエントリ)、調整することができます。アプリはまた、回答者が独自のレシピや製品の組み合わせを作成することができます(例えば、毎日の朝食)、消費された合計量のみを報告することを可能にするマイディッシュ機能が含まれています。その後、アプリは歩留まりと保持の要因を考慮します。データは、セキュリティで保護されたサーバーに格納されます。必要に応じて、追加の質問、すなわち、一般的に、または特定の食品または食事の機会に関連するものを組み込むことができます。このペーパーでは、エキスパート評価やユーザビリティテストなど、システムの開発 (アプリとバックエンド) について説明します。
健康と疾病予防における栄養の役割に関する研究の質を確保するためには、正確な食事評価が不可欠です。現在、このような研究は、一般的に確立された自己申告の食事評価方法、すなわち、食品頻度アンケート、24時間のリコール(24hR)、および/または食品記録1を使用する。これらの方法は栄養研究にとって重要であるという事実にもかかわらず、それらはまた、メモリ関連バイアス、社会的望ましさバイアス、および研究者1、2と同様に回答者にとって負担となる様々な欠点を有する。最近の技術発明は、これらの欠点を克服する機会を提供しています。過去数年間、様々な研究グループがこの機会をつかみ、これらの既知の欠点のいくつかに対処する栄養研究のためのウェブベースおよびスマートフォンベースの食事評価ツールを開発しました(Webおよびスマートフォンベースのツールの広範な概要についてはEldridge et3を参照してください)。
それにもかかわらず、栄養研究に適した完全に自動化され、検証されたスマートフォンアプリケーション(アプリ)の数はまだ限られています。利用可能な食事評価アプリ(すなわち、商業的または研究のために開発された)のほとんどは、完全に自動化されていない(すなわち、食品の手動コーディングを必要とする)か、または(よく)検証されていない3.さらに、利用可能な検証済みのアプリのほとんどは、特定の国で1つの特定の研究目的と使用のために開発されています。むしろ固定されたデザインのために、他の研究目的や他の国でこのようなアプリを再利用することは、3、4、5、6、7、8に挑戦しているようです。最後に、食品記録に基づくアプリが利用可能であるにもかかわらず、現在までに、リコールベースのアプリはまだ存在していないようです。食品記録は反応性バイアスを起こしやすいが、すなわち、回答者は、彼らが観察されているという意識のために食物摂取量を変えるかもしれないが、これはリコールには当てはまらず、検証されたリコールベースのアプリ10の開発の必要性を強調する。Traqqと呼ばれる革新的な食事評価アプリは、研究の質問1に応じて、食品記録だけでなく、リコールとして使用することができるオランダで使用するために開発されました。
食品記録オプションとリコールオプションを交互にする可能性に加えて、このアプリはまた、その柔軟な性質のために、他の食事評価ツールとは異なります。具体的には、食品リスト、部分サイズ推定値、サンプリングスキーム、および追加の質問を組み込む可能性について。システムの柔軟性のレベルは食事行動の正確な評価を必要とする複数の研究目的に合わせて調整することを可能にする。現在、アプリは検証中であり、栄養関連の研究の様々なタイプで使用する準備ができています。アプリはまた、食事行動を測定し、影響を与えるために栄養介入プログラムで、使用するために、おそらくさらに改善することができます。信頼できる食事評価ツールの開発は難しく、特にユーザーと専門家の関与に関してこれらのプロセスに関する報告が少ないため、この論文では、スマートフォンベースの食事評価アプリの体系的かつ反復的な開発において、さまざまな情報源がどのように統合されたかについて詳細な概要を示します。このプロセスには、理論、専門家の相談、ユーザーエンゲージメントが組み込まれています。
本論文は、スマートフォンベースの食事評価アプリTraqqの反復的な発達プロセスを提示する。必要なレベルの精度とユーザーの親しみやすさのバランスをとると、1)データ入力(すなわち、食品の識別と部分サイズの定量化のための最も正確な方法を選択する)、2)食品構成データ(正確なデータベースを選択して本格的な食品リストを作成する)、3)カスタマイズオプション(すなわち、. 食品リスト、部分サイズ定量、レシピ、および4)検証(従来の方法および/または独立した措置に対する)3,50.文献レビューの間に、研究のために開発された5つの検証済み、完全に自動化された、スマートフォンベースの食事評価ツールが3、すなわち私の食事メイト4、電子食事摂取評価(eDIA)7、イージーダイエット日記8、電子カルネットアリメンテール(e-CA)5、食べ物とトラック(EaT)6が同定されました。
このアプリと同様に、これらの5つの食事評価アプリの自動化のレベルのために、研究者の負担とコストは、データの完全性が従来の食事評価方法と比較して増加しながら、大幅に減少します。さらに、このアプリは、順番に、柔軟性の点で5つの既存の食事評価ツールとは異なります。具体的には、既存のアプリはすべて食品記録方法に基づいているのに対し、このアプリはリコールだけでなく、食品記録として使用することができます。さらに、これらのアプリの設計が固定されているのに対し、Traqqは、異なる研究目的(例えば、食事評価方法、食品リスト、サンプリングスキーム、追加の質問)3、50に合わせて変更することができるという大きな利点を有する。逆に、他の既存の食事評価アプリには、アプリに実装されていない(まだ)貴重な機能が含まれています。この点を説明するために、いくつかのアプリは、半自動化された、技術支援食事評価(TADA)システム51、52などの食品認識および部分サイズ推定のために、ユーザーが自分の食品の写真を撮ることを可能にする。
また、ユーザビリティ調査の参加者は、写真の使用が援助部分のサイズ推定に有益な追加である可能性も示した。しかし、この段階でこのような機能を実装するには、例えば、写真の角度に関して指定および指導する(すなわち、深さを評価する)、参照メーカーの必要性(すなわち、サイズと色を修正する)、写真の前後に不可欠な(すなわち、消費量を評価する)、この段階でそのような機能を実装するには、まだ多くの課題がありました。 レシピ料理の処理方法について。これらの技術的な課題のために、既存の画像ベースの食事評価アプリはまだ半自動化されているため、ユーザー、研究者、または両方の51、52によって手動画像レビューを行う必要があります。クラウドソーシングや機械学習などの技術の進歩は、食事評価53、54のための食品画像の使用を改善する可能性を秘めています。将来的には、これらのオプションは、アプリをさらに改善するために検討されます。アプリの開発プロセスは、様々な重要なステップによって特徴付けられていた。まず、アプリ作成の根拠を支える科学的概念が、アプリの一般的な概要を設定する際の意思決定を促進するという形成的な研究ステップが完了しました。
この段階では、FCDBの選択と、両方とも直接データ精度21に影響を与えるPSEAアスペクトの選択に特別な注意が払われました。FCDBに関しては、アプリはもともとオランダで使用するために開発されたので、その食品リストはオランダのFCDB、NEVO14に基づいています。将来的には、多くの食品が国に固有であるため、より広範な食品組成データを必要とする、国際的な使用のためのアプリをさらに開発することを目的としています。現在、国際FCDBはまだ存在せず、存在する場合は使用が制限されている可能性があります。具体的には、オランダの食品リストにはすでに2,389の食品が含まれているため、5カ国の国際的な食品組成テーブルの実装 は、おそらくこの食品の数を約5倍にし、食品の検索性に悪影響を及ぼし、その結果、アプリの使いやすさ。したがって、国固有の食品リストはおそらく最も価値があり、多くの場合、専門家55によって好まれます。
これは、代替食品リストのインポートを可能にし、したがって、異なる(国際的な)食品組成物テーブルへのリンクとして、アプリによって容易にされます。部分サイズに関しては、推定値の精度をサポートするために利用可能な複数のオプションがあり、例えば、画像小冊子の使用、参照オブジェクト、および/またはテキスト部分サイズの提案26。ユーザーの親しみやすさの観点から、アプリ内のPSEAの直接実装は、アプリと一緒にPSEAを使用する方が好ましいです(例えば、画像小冊子、参照オブジェクト)。アプリの開発中に、グラムで部分サイズの提案とエントリを使用して部分サイズを入力する機会を提供することにより、部分サイズの定量化を容易にするために決定されました。部分サイズの提案は、利用可能な唯一のオランダ部分サイズデータベース56に基づいている。Compl-eatやEetmeterなどのオランダの食事評価ツールもこのデータベース13、17に依存していますが、この部分サイズのデータベースは2003年から日付が付き、食器のサイズは57に増加しています。したがって、このデータベースを使用すると、食物摂取量を過小評価する可能性があります。
現在、部分サイズデータベースは、オランダ国立公衆衛生環境研究所(RIVM)、オランダ栄養センター、ワゲニンゲン大学と研究58によって更新されており、最終的にはアプリ内の部分サイズの提案を更新するために使用されます。古い部分と新しい部分の間の不一致は、必要に応じてマッピングされ、調整されます。部分サイズ画像(すなわち、選択した食品の異なる量を描写する一連の画像)の使用は、テキストベースの部分サイズの提案59に適しているが、一連の部分サイズ画像を一度に提示すると、部分サイズ推定の精度が最も高い、一度に1つの画像ではなく、 60、61。一般的に、現在利用可能なスマートフォンは比較的小さな画面を持ち、一連の画像の表示を制限します。新しい技術は、仮想プレートまたはカップ上の食品の量をスライダー61を使用して増減することができるインタラクティブな部分サイズのグラフィックスの使用を容易にするが、これらの技術は比較的新しいものであり、それでもその精度を評価するために徹底的に評価する必要がある。
アプリの開発におけるもう一つの重要なステップには、専門家と意図されたエンドユーザーの関与が含まれていました。ツールの開発プロセスに組み込まれることは多くないが(または記述されていない)11、12、専門家からのフィードバックだけでなく、意図されたエンドユーザー-は重要な61であり、ユーザビリティの最大化を可能にし、必要なレベルの精度を維持する。意図したエンドユーザーのフィードバックは、私の料理機能の最終的な設計に特に役立ちました。全体的に、ユーザーは自分の料理を作成する可能性に満足していました。しかし、たとえば、関数が自動的にデータを保存するが、これはユーザーには見えなかったプロシージャの一部に苦労しました。したがって、多くのユーザーは[保存]ボタンを検索し続け、戻って入力を失うことを恐れて立ち往生しました。この種のフィードバックに基づいて、ユーザーの期待に合わせて機能が改善されました。
結論として 、Traqq は既存のアプリやウェブベースのツールよりも多くの利点を持つ革新的なアプリです。しかし、まだ様々な制限があります。アプリはまだ自己申告に依存しているので、自己申告関連の測定誤差は依然として存在する(例えば、記憶バイアス(例えば、リコールの場合)、社会的望ましさバイアス、食品摂取の変更(すなわち、食品記録の場合)、不正確な部分サイズ推定(すなわち、両方)1。今後、最近立ち上げた新しい技術を探求 し、バーコードスキャナ、音声録音、チャットボット、画像などの機能を実装することの価値を探求し、食品の識別と部分サイズの推定を改善する可能性があります。他のアプリ(例えば、アクティビティトラッカー、睡眠トラッカー)やデバイス(例えば、加速度計、心拍数モニター、噛み付きセンサー)と接続する可能性も検討されています。最後に、バックエンドはサンプリングオプションの拡張を通じて、さらに発展を遂げていきます。
The authors have nothing to disclose.
著者らは、Traqqの開発における重要な役割を果たしたアヌーク・ギーレンとアービンド・ダテディエンに感謝したいと考えています。さらに、ロミー・ウィレムセンのデータ収集支援とユーザビリティ調査におけるデータ分析に感謝したいと考えています。最後に、専門家や参加者がプロセス全体を通して自分の経験や意見を共有してくれたことに感謝したいと考えています。開発はワーゲニンゲン大学と研究によって実行され、一部は農林食品省が資金を提供しました。
ASA24 Portion size picture book | American National Cancer Institute | na | The portion size image database as used in the ASA24-tool |
Atlas.ti v8 | ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH | na | Qualitative data analysis software for research |
Compl-eat | Wageningen University | na | The portion size suggestions database as used in the Compl-eat 24hR module |
iOS screen record function | Apple Inc. | na | Build-in iOS feature to make screen recordings |
NEVO (version 2016/5.0) | RIVM | na | Dutch Food Composition Database |
Qualtrics | Qualtrics XM | na | Online survey tool that can be used to implement additional questions in Traqq |
Recordable | Invisibility ltd. | na | Android app to make screen recordings |
SPSS version 24.0 | IBM Corporation | na | Statistical software |
System Usability Scale (SUS) | na | na | Validated questionnaire to assess a system's usability |