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Este artículo describe el protocolo para el desarrollo de una innovadora aplicación de evaluación dietética basada en teléfonos inteligentes Traqq,que incluye evaluaciones de expertos y pruebas de usabilidad.
Para recopilar datos de ingesta dietética de una manera rápida y confiable, se desarrolló una aplicación de teléfono inteligente flexible e innovadora (aplicación) llamada Traqq (iOS / Android). Esta aplicación se puede utilizar como un registro de alimentos y un retiro de 24 horas (o períodos de retiro más cortos). Se pueden crear diferentes esquemas de muestreo en días / horas preespecificados o aleatorios dentro de un período predeterminado para ambos métodos, con notificaciones push para instar a los participantes a registrar su ingesta de alimentos. En caso de falta de respuesta, las notificaciones se reprograman automáticamente para garantizar la recopilación completa de datos. Para su uso como registro de alimentos, los encuestados pueden acceder a la aplicación y registrar su ingesta de alimentos a lo largo del día. Los registros de alimentos se cierran automáticamente al final del día; recuerda cerrar después de la presentación de los artículos consumidos. El retiro, así como el módulo de registro de alimentos, proporcionan acceso a una extensa lista de alimentos basada en la base de datos holandesa de composición de alimentos (FCDB), que puede estar acostumbrada a adaptarse a diferentes propósitos de investigación. Al seleccionar un alimento, se solicita simultáneamente a los encuestados que inserten el tamaño de la porción, es decir,en las medidas del hogar(por ejemplo,tazas, cucharas, vasos), los tamaños de porción estándar(por ejemplo,pequeño, mediano, grande) o el peso en gramos, y la ocasión de comer / tiempo de consumo. Las opciones de tamaño de la porción se pueden ajustar, por ejemplo,solo la entrada en gramos en caso de un registro de alimentos pesados o el tiempo de consumo en lugar de la ocasión de comer). La aplicación también incluye una función My Dishes, que permite al encuestado crear sus propias recetas o combinaciones de productos(por ejemplo,un desayuno diario) y solo informar la cantidad total consumida. Posteriormente, la aplicación tiene en cuenta los factores de rendimiento y retención. Los datos se almacenan en un servidor seguro. Si se desea, se pueden incorporar preguntas adicionales, es decir,en general o relacionadas con alimentos específicos u ocasiones de alimentación. Este documento describe el desarrollo del sistema (aplicación y backend), incluidas las evaluaciones de expertos y las pruebas de usabilidad.
La evaluación dietética precisa es crucial para garantizar la calidad de los estudios sobre el papel de la nutrición en la salud y la prevención de enfermedades. Actualmente, tales estudios generalmente utilizan métodos establecidos de evaluación dietética de autoinforme, es decir,cuestionarios de frecuencia de alimentos, retiros de 24 horas (24 horas) y / o registros de alimentos1. A pesar del hecho de que estos métodos son de gran importancia para la investigación nutricional, también poseen varios inconvenientes, por ejemplo, sesgo relacionado con la memoria, sesgo de deseabilidad social, y son onerosos para el encuestado, así como para el investigador1,2. Las invenciones tecnológicas recientes ofrecen ahora la oportunidad de superar estos inconvenientes. Durante los últimos años, varios grupos de investigación aprovecharon esta oportunidad y desarrollaron herramientas de evaluación dietética basadas en la web y en teléfonos inteligentes para la investigación nutricional que abordan algunos de estos inconvenientes conocidos (ver Eldridge et al.3 para una amplia visión general de las herramientas basadas en la web y en teléfonos inteligentes), es decir,reducir las causas de error, mejorar la facilidad de uso y disminuir la carga del participante y del investigador1.
Sin embargo, el número de aplicaciones para teléfonos inteligentes (aplicaciones) totalmente automatizadas y validadas que son apropiadas para la investigación nutricional sigue siendo limitado. La mayoría de las aplicaciones de evaluación dietética disponibles(es decir,comercialmente o desarrolladas para la investigación) no están totalmente automatizadas(es decir,requieren codificación manual de alimentos) o no están (bien) validadas3. Además, la mayoría de las aplicaciones validadas disponibles se han desarrollado para un propósito de investigación específico y su uso en un país específico; debido a diseños bastante fijos, reutilizar tales aplicaciones para otros fines de investigación o en otros países parece un desafío3,4,5,6,7,8. Finalmente, a pesar de la disponibilidad de aplicaciones basadas en registros de alimentos, hasta la fecha, aún no parecen existir aplicaciones basadas en retiros. Aunque los registros de alimentos son propensos al sesgo de reactividad, es decir,los encuestados pueden alterar su ingesta de alimentos debido a la conciencia de que estánsiendoobservados 2,9, este no es el caso de los retiros, lo que enfatiza la necesidad del desarrollo de una aplicación validada basada en el recuerdo10. Se desarrolló una innovadora aplicación de evaluación dietética llamada Traqq para su uso en los Países Bajos, que se puede utilizar como un registro de alimentos, así como un retiro, dependiendo de la pregunta de investigación1.
Además de la posibilidad de alternar entre la opción de registro de alimentos y la opción de recuperación, esta aplicación también difiere de otras herramientas de evaluación dietética debido a su naturaleza flexible. Específicamente, con respecto a la lista de alimentos, las estimaciones del tamaño de las porciones, los esquemas de muestreo y la posibilidad de incorporar preguntas adicionales. El nivel de flexibilidad en el sistema permite adaptarse a múltiples propósitos de investigación que requieren una evaluación precisa de los comportamientos dietéticos. Actualmente, la aplicación está en proceso de validación y estará lista para ser utilizada en varios tipos de investigación relacionada con la nutrición. La aplicación también se puede usar, y tal vez mejorar aún más para su uso, en programas de intervención nutricional para medir e influir en los comportamientos dietéticos. Como el desarrollo de herramientas confiables de evaluación dietética es un desafío, y los informes sobre estos procesos son escasos, especialmente con respecto a la participación de usuarios y expertos3,11,12, este documento proporciona una visión general detallada sobre cómo se integraron las diferentes fuentes de información en el desarrollo sistemático e iterativo de esta aplicación de evaluación dietética basada en teléfonos inteligentes. El proceso incorpora teoría, consulta de expertos y participación del usuario.
NOTA: Todos los procedimientos, incluidos los participantes humanos, se realizaron de manera no invasiva mediante métodos de investigación en su mayoría cualitativos. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes antes del inicio de las evaluaciones. Este protocolo describe el proceso de desarrollo iterativo que se puede dividir aproximadamente en cuatro etapas en las que las etapas 1-3 están entrelazadas(Figura 1).
Figura 1: Descripción general de las etapas del proceso de desarrollo iterativo de la aplicación. El proceso de desarrollo constó de cinco etapas en total. Sin embargo, el proceso fue iterativo, lo que significa que las etapas 1 a 3 estaban entrelazadas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
1. Llevar a cabo una extensa investigación formativa en preparación del proceso de desarrollo real.
2. Diseña la aplicación de evaluación dietética
3. Evaluaciones de los investigadores
NOTA: Después de cada actualización, la aplicación fue probada por científicos de nutrición y dietistas de investigación con experiencia en evaluación dietética (pruebas internas) para verificar si las funcionalidades mejoraron según lo previsto. Las siguientes instrucciones deben ser ejecutadas por los investigadores.
4. Uso del sistema backend para la gestión de aplicaciones y estudios
NOTA: El sistema tiene tres niveles de autorización: (1) administrador: este nivel de autorización proporciona acceso a todas las secciones del backend(es decir,crear nuevos usuarios, determinar la autorización del usuario y otorgar a los usuarios acceso a uno o más proyectos); (2) gerentes de proyecto: este nivel de autorización permite el acceso a proyectos específicos y la posibilidad de crear nuevos proyectos; y (3) investigadores: este nivel de autorización solo proporciona acceso a los proyectos específicos en los que participan los investigadores.
5. Uso de la aplicación por parte de los participantes durante el estudio
El sistema (app y backend) se desarrolló utilizando los pasos descritos en el protocolo descrito anteriormente; los resultados clave de este proceso se describen a continuación, concluyendo con el diseño final de la aplicación.
Investigación formativa
Además de una extensa revisión de la literatura, se inspeccionaron varias herramientas basadas en la web(por ejemplo,Compl-eat13,ASA2414,Foodbook2415,MyFood2416)con respecto a la metodología de evaluación dietética y las características implementadas. Además, se comparó el rendimiento de varias aplicaciones de seguimiento de alimentos utilizadas con frecuencia en los Países Bajos(por ejemplo,MijnEetmeter17,MyFitnessPal18,Virtuagym Food19),centrándose en aspectos como la metodología de evaluación dietética, la provisión de información, la confiabilidad, el motor de búsqueda y el uso de características adicionales(por ejemplo,imágenes, escáner de código de barras, funciones de recetas). Los resultados de esta inspección llevaron a la decisión de desarrollar la aplicación de tal manera que pueda usarse como un registro de alimentos y un retiro. Además, condujo a la implementación de la función Mis platos, que se puede utilizar para crear recetas originales o combinaciones de productos consumidos con frecuencia(por ejemplo,un desayuno diario). Dentro de esta función, los factores de rendimiento y retención se tienen en cuenta automáticamente.
Para cuantificar con precisión la ingesta de alimentos y nutrientes, una lista completa, aunque práctica, de alimentos es crucial. La compilación de una lista de alimentos de este tipo requiere una compensación entre la extensión de la lista de alimentos y la capacidad de búsqueda de los alimentos(es decir,las descripciones de los alimentos deben ser claras, comprensibles y fáciles de localizar)41,42. Dado que los datos de composición de los alimentos constituyen la base fundamental para la evaluación de la dieta21,22, es importante garantizar que la lista de alimentos desarrollada pueda vincularse a datos precisos de la composición de los alimentos. La lista de alimentos incluida en la aplicación se basa en el FCDB holandés (NEVO)14,que fue seleccionado por su fiabilidad y ricos datos de composición de alimentos. Originalmente, el NEVO consta de 2.389 alimentos (versión 2016/5.0), que se redujo a una lista de alimentos de 1.449 artículos al eliminar "artículos confusos"(por ejemplo,alimentos que no se pueden consumir crudos, alimentos que no se pueden consumir sin adiciones) o artículos que no son tan esenciales para incluir(por ejemplo,debido a las bajas tasas de consumo basadas en la Encuesta Holandesa de Consumo de Alimentos (DNFCS)43).
Además, el NEVO contiene alimentos similares con diferentes marcas; en tal caso, solo se incluyó en la lista de alimentos la opción genérica. Para facilitar aún más la usabilidad, algunos alimentos fueron renombrados para eliminar terminología innecesaria como "preparado", "congelado", "promedio" y "natural". Este "protocolo de limpieza" fue desarrollado por tres dietistas de investigación bien entrenados y ejecutado por medio de una sintaxis, que se puede volver a ejecutar una vez que nevo se actualiza. Además, para optimizar la capacidad de búsqueda de los alimentos, se agregaron a la lista de alimentos 1.019 sinónimos bien conocidos de los alimentos incluidos. Por lo tanto, la lista de alimentos incluida en la aplicación finalmente comprendió 2.468 artículos. En la Figura 2se muestra una descripción general del desarrollo de la lista de alimentos. A tener en cuenta, aunque esta extensa lista de alimentos se ha desarrollado para uso general, el backend de la aplicación permite la importación de listas de alimentos alternativos si es necesario.
Figura 2: Estructura de la lista de alimentos desarrollada para la aplicación. La lista de alimentos se basa en la base de datos holandesa de composición de alimentos (FCDB) y se agregaron las sugerencias y sinónimos correspondientes del tamaño de la porción para cada elemento en la lista final de alimentos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Otro aspecto crucial de la evaluación dietética es la cuantificación del tamaño de las porciones. Aunque las ayudas de estimación del tamaño de las porciones (PSEA), por ejemplo, imágenes, objetos de referencia y tamaños de porciones estándar, respaldan el informe de las cantidades de alimentos consumidos24,26,44,el informe erróneo de los tamaños de las porciones sigue siendo una fuente sustancial de sesgo24,25,45,46,y la literatura sobre la efectividad de los diferentes PSEA es inconsistente26. Las imágenes de alimentos, las sugerencias de tamaño de porciones(es decir,tamaños estándar y medidas domésticas) y la libre entrada de peso en gramos son los PSEA más utilizados en las herramientas de evaluación dietética basadas en la web y en teléfonos inteligentes34. Por ejemplo, mientras que las sugerencias de tamaño de porción(por ejemplo,tazas, cucharas, pequeñas, grandes) se utilizan en herramientas como Compl-eat13 y Oxford WebQ47,las imágenes ayudan a estimar el tamaño de las porciones en herramientas como ASA2414 y Myfood2416. Para investigar el PSEA más apropiado para la aplicación, se realizó un estudio piloto para comparar la precisión de las sugerencias de tamaño de porción(por ejemplo,pequeña, mediana, grande o taza, cuchara), entrada gratuita en gramos e imágenes de tamaño de porción. Los resultados de este estudio condujeron a la implementación de sugerencias de tamaño de porción como el PSEA en la aplicación junto con la opción de ingresar cantidades en gramos27.
Revisión de expertos
El objetivo de las evaluaciones de expertos fue evaluar cualitativamente la aplicación en términos de funcionalidad y facilidad de aprendizaje. Como muchos usuarios prefieren aprender software mediante la exploración29,el nivel de capacidad de aprendizaje de un sistema es importante. Un total de 10 expertos, es decir,4 dietistas (investigadores) y 6 expertos en nutrición y comportamiento de salud (científicos) participaron en los tutoriales cognitivos en los que el 60% utilizó un teléfono inteligente Android. Lo más importante es que las evaluaciones de expertos indicaron que la primera versión de la aplicación no era lo suficientemente intuitiva, por ejemplo,la estructura del menú se consideró poco clara debido a botones / iconos vagos, y el motor de búsqueda generó un orden ilógico de resultados. Otro punto crítico derivado de los exámenes de expertos se refería al hecho de que no se podían modificar determinados temas. Sobre la base de estos resultados, el diseño de la aplicación se actualizó considerablemente a partir de la etapa 2 en adelante (Figura 1).
Evaluación de usabilidad
Un total de 22 participantes participaron en las entrevistas de pensar en voz alta, que formaron la base de la evaluación de usabilidad. El tamaño inicial de la muestra se estableció en 20 participantes36, después de lo cual se evaluó la saturación de los datos. Como la saturación de datos no se alcanzó después de 20 entrevistas, la inclusión continuó mientras se evaluaba la saturación de datos después de cada entrevista sucesiva. Los participantes tenían una edad media ± desviación estándar de 48 ± 17 años (rango 22-70 años); El 36% eran hombres, y la mayoría de la población era altamente educada (55%). Además, la mayoría de los participantes utilizaron un dispositivo Android (n = 14, 64%), y casi todos los participantes tenían más de 1 año de experiencia con el uso de teléfonos inteligentes (n = 21, 96%)(Tabla 1). Todos los participantes completaron las tareas sin o con una instrucción mínima.
Total (n= 22) | |
Género | |
Hombres (%) | 36.4 |
Mujeres (%) | 63.6 |
Edad media (media, DE) | 48.1 (17.2) |
Nivel educativo | |
Bajo (%) | 0 |
Medio (%) | 45.5 |
Alto (%) | 54.5 |
Tipo de smartphone | |
Android (%) | 63.6 |
iOS (%) | 36.4 |
Experiencia con smartphone | |
Menos de 6 meses (%) | 4.5 |
Entre 6 meses y 1 año (%) | 0 |
Más de 1 año (%) | 95.5 |
SUS (media, DE) | 79.4 (15.1) |
Tabla 1. Características de la población de estudio y resultados de la evaluación de usabilidad. En esta tabla solo se muestran los resultados de la escala de usabilidad del sistema (SUS) junto con las características de los participantes.
Considerando que algunos participantes (n=13,59%) indicaron dificultades al utilizar la funcionalidad Mis platos; otros (n = 5, 23%) encontraron problemas menores de funcionalidad, como la respuesta lenta del botón de menú y las dificultades para usar botones relacionados con el tamaño insuficiente de la pantalla de los teléfonos inteligentes más pequeños). Además, 15 (68%) participantes indicaron su preferencia por una opción para ingresar los tamaños de porciones consumidas en gramos. Finalmente, la evaluación del puntaje SUS indicó una calificación de 79/100 (rango 40-100), en la que solo 3 de los 22 participantes calificaron la aplicación por debajo de 68/100 y 13 calificaron >80/100, lo que sugiere que la aplicación puede considerarse fácil de usar. Por lo tanto, en general, las mejoras sugeridas fueron menores y las evaluaciones de usabilidad fueron prometedoras. Posteriormente, se discutieron sugerencias de mejora dentro del equipo de investigación y, si se consideraron relevantes, se incorporaron en la actualización de la etapa 4 para optimizar aún más la simpatía y usabilidad de la aplicación(Figura 1).
Diseño final
Los pasos descritos en el protocolo y los resultados del estudio de evaluación finalmente dieron como resultado un diseño final para la aplicación y el backend, que apuntaba a un diseño visual simple. Esta aplicación se puede utilizar como un registro de alimentos y un retiro. Como se describió anteriormente, la lista de alimentos es una versión modificada del NEVO. La estimación del tamaño de la porción está respaldada por sugerencias de tamaño de porción específicas de los alimentos; las porciones consumidas también se pueden introducir en gramos. En el caso de la versión de recuperación de la aplicación, el investigador tiene la posibilidad de seleccionar diferentes franjas horarias(por ejemplo,2hR, 8hR o 24hR). Para recopilar datos de ingesta de alimentos en diferentes días y horas, se pueden crear varios esquemas de muestreo dentro de un período predeterminado. Las notificaciones push invitan a los encuestados a registrar su ingesta de alimentos. Para garantizar la recopilación completa de datos, las invitaciones se reprograman automáticamente en caso de falta de respuesta. Dentro del módulo de retiro, los encuestados solo pueden informar su ingesta de alimentos después de recibir una invitación. En el caso del registro de alimentos, los encuestados pueden acceder a la aplicación y registrar su ingesta de alimentos a lo largo del día.
A diferencia de la mayoría de las herramientas 24hR, el módulo de recuperación de la aplicación no se basa en el Método Automatizado de Paso Múltiple, un método de cinco pasos para recopilar datos de ingesta de alimentos para las 24 horas48anteriores, ya que este método es demasiado elaborado y requiere mucho tiempo para su uso en una aplicación. Más específicamente, para aumentar la usabilidad y mejorar el cumplimiento de los registros de ingesta de alimentos11,38,49, la navegación se redujo al mínimo al limitar el número de pantallas a las que se debe acceder a 4(Figura 3):1) una pantalla de visión general que muestra la ventana de informes; 2) los alimentos consumidos se informan a través de la pantalla de búsqueda, y una vez que se selecciona el artículo deseado 3) aparece un cuadro de diálogo que sondea la ocasión de comer y la cantidad consumida, después de lo cual 4) el usuario regresa a la pantalla Descripción general que ahora muestra los alimentos grabados. Además, el usuario también puede utilizar la función Mis platos para crear recetas o combinaciones de productos, que se pueden introducir a través del botón Menú.
Figura 3: Descripción general esquemática del enrutamiento en la aplicación. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Los datos se almacenan en un servidor seguro. Si se desea, se pueden incorporar preguntas adicionales, generales o relacionadas con ocasiones específicas de alimentación o alimentos. La aplicación puede conectarse con herramientas de encuestas en línea. Por lo tanto, es posible realizar una encuesta no relacionada con la ingesta de alimentos a través de la aplicación en momentos preespecificados(por ejemplo,preguntas de contexto, comportamiento, estado de ánimo). También es posible hacer preguntas específicas relacionadas con los alimentos reportados o las ocasiones de comer(por ejemplo,cuando se informan las manzanas, cuando se informa del almuerzo). El uso de herramientas de encuestas en línea brinda la oportunidad de hacer muchas preguntas diferentes a través de la aplicación. Los datos de ingesta de alimentos recopilados se pueden exportar desde el servidor e importarse al software de cálculo de nutrición para su posterior análisis. En caso de uso de preguntas adicionales, estos datos estarán disponibles en la herramienta de encuesta como de costumbre. El objetivo era desarrollar una aplicación bien estructurada y fácil de usar. Algunas capturas de pantalla del diseño se pueden ver en la Figura 4A-E.
Figura 4: Capturas de pantalla de la versión final de la aplicación. (A) La pantalla Inicio/Visión general, que muestra la invitación con el (en este caso) período de recuperación de 2 h. El usuario puede presionar Product toevoegen (es decir,Agregar artículo) para informar un alimento o Niets gegeten de gedronken (es decir,no comí ni bebí nada) en caso de que no se consumiera nada durante esta ventana de tiempo. (B) La pantalla de búsqueda, que muestra los resultados que coinciden con el término de búsqueda "Jus" de la lista de alimentos. El elemento deseado se puede seleccionar de los resultados de búsqueda. (C) Una pantalla emergente requiere la entrada de detalles en el elemento seleccionado "Jus d 'orange". En este caso, la app pregunta por la cantidad consumida y la ocasión de comer. El usuario puede volver al resultado de la búsqueda presionando Annuleren (es decir,cancelar) u Opslaan (es decir,guardar) para ir más allá. (D) El Resumen de nuevo, esta vez mostrando todos los elementos reportados. Se puede agregar otro elemento (Product toevoegen) o se puede enviar la entrada (Lijst versturen). (E) Después de seleccionar Lijst versturen, aparece una ventana emergente que pregunta al usuario si está seguro de que desea enviar, y le recuerda que no es posible realizar más cambios después de que se haya enviado la lista. El usuario tiene la opción de cancelar (Annuleren) o enviar (Versturen). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Este documento presenta el proceso de desarrollo iterativo de la aplicación de evaluación dietética basada en teléfonos inteligentes Traqq. Equilibrar el nivel requerido de precisión y facilidad de uso planteó los siguientes desafíos principales en el desarrollo de la aplicación relacionados con las decisiones sobre 1) la entrada de datos(es decir,la selección del método más preciso para la identificación de alimentos y la cuantificación del tamaño de las porciones), 2) los datos de composición de los alimentos(es decir,seleccionar una base de datos precisa y crear una lista completa de alimentos), 3) las opciones de personalización(es decir, flexibilidad en la lista de alimentos, cuantificación del tamaño de las porciones y recetas), y 4) validación(es decir,contra métodos tradicionales y / o medidas independientes)3,50. Durante la revisión de la literatura, se identificaron cinco herramientas de evaluación dietética validadas y totalmente automatizadas, basadas en teléfonos inteligentes, desarrolladas para la investigación3,a saber, My Meal Mate4, Electronic Dietary Intake Assessment (eDIA)7, Easy Diet Diary8, Electronic Carnet Alimentaire (e-CA)5y Eat and Track (EaT)6.
Debido al nivel de automatización de estas cinco aplicaciones de evaluación dietética, así como de esta aplicación, la carga y los costos de los investigadores disminuyen sustancialmente, mientras que la integridad de los datos aumenta en comparación con los métodos tradicionales de evaluación dietética. Además, esta aplicación, a su vez, difiere de las cinco herramientas de evaluación dietética existentes en términos de flexibilidad. Específicamente, mientras que las aplicaciones existentes se basan en el método de registro de alimentos, esta aplicación se puede usar como un registro de alimentos, así como un retiro. Además, mientras que el diseño de estas aplicaciones es fijo, Traqq tiene la gran ventaja de que se puede modificar para adaptarse a diferentes propósitos de investigación(por ejemplo,método de evaluación dietética, lista de alimentos, esquemas de muestreo, preguntas adicionales)3,50. Por el contrario, otras aplicaciones de evaluación dietética existentes contienen características valiosas, que no se implementan en la aplicación (todavía). Para ilustrar este punto, algunas aplicaciones permiten al usuario tomar fotografías de sus alimentos para el reconocimiento de alimentos y la estimación del tamaño de las porciones, como el sistema semiautomatizado de evaluación dietética asistida por tecnología (TADA)51,52.
Los participantes en el estudio de usabilidad también indicaron que el uso de fotografías podría ser una valiosa adición para ayudar a la estimación del tamaño de las porciones. Sin embargo, todavía había demasiados desafíos que abordar para implementar tal característica en esta etapa, por ejemplo,especificando y guiando con respecto al ángulo fotográfico(es decir,para evaluar la profundidad), la necesidad de un creador de referencia(es decir,para corregir tamaños y colores), el antes y el después de la foto esencial(es decir,para evaluar las cantidades consumidas), y sobre cómo procesar los platos de recetas. Debido a estos desafíos técnicos, las aplicaciones de evaluación dietética basadas en imágenes existentes siguen siendo semiautomatizadas, lo que significa que la revisión manual de imágenes debe ser realizada por el usuario, el investigador o ambos51,52. Los avances tecnológicos, como el crowdsourcing y el aprendizaje automático, tienen el potencial de mejorar el uso de imágenes de alimentos para la evaluación dietética53,54. En el futuro, estas opciones se explorarán para mejorar aún más la aplicación. El proceso de desarrollo de la aplicación se caracterizó por varios pasos críticos. En primer lugar, se completó un paso de investigación formativa en el que los conceptos científicos que sustentan la justificación de la creación de la aplicación facilitaron la toma de decisiones en la configuración del esquema general de la aplicación.
Durante esta etapa, se prestó especial atención a la selección de la FCDB y a la selección de los aspectos PSEA que influyen directamente en la precisión de los datos21. Con respecto al FCDB, como la aplicación ha sido desarrollada originalmente para su uso en los Países Bajos, su lista de alimentos se basa en el FCDB holandés, NEVO14. En el futuro, el objetivo es desarrollar aún más la aplicación para uso internacional, que requiere datos de composición de alimentos más extensos, ya que muchos alimentos son específicos de cada país. Actualmente, aún no existe un FCDB internacional y, de existir, su uso podría haber sido limitado. Más específicamente, como la lista de alimentos holandesa ya contiene 2.389 alimentos, la implementación de una tabla internacional de composición de alimentos, por ejemplo,para 5 países probablemente multiplicaría este número de alimentos por aproximadamente 5 y afectaría negativamente la capacidad de búsqueda de alimentos y, en consecuencia, la usabilidad de la aplicación. Por lo tanto, las listas de alimentos específicas de cada país probablemente serán las más valiosas y, a menudo, también preferidas por los profesionales55.
Esto es facilitado por la aplicación, ya que permite la importación de listas de alimentos alternativos y, por lo tanto, la vinculación a diferentes tablas de composición de alimentos (internacionales). Con respecto a los tamaños de las porciones, hay múltiples opciones disponibles para apoyar la precisión de las estimaciones, por ejemplo,el uso de folletos de imágenes, objetos de referencia y / o sugerencias textuales de tamaño de porción26. En vista de la facilidad de uso, se prefiere la implementación directa de un PSEA en la aplicación en lugar de usar un PSEA junto con la aplicación(por ejemplo,folleto de imágenes, objetos referentes). Durante el desarrollo de la aplicación, se tomó la decisión de facilitar la cuantificación del tamaño de las porciones al ofrecer la oportunidad de ingresar los tamaños de las porciones utilizando sugerencias de tamaño de las porciones y la entrada en gramos. La sugerencia de tamaño de porción se basa en la única base de datos holandesa disponible sobre el tamaño de la porción56. Aunque las herramientas holandesas de evaluación dietética como Compl-eat y Eetmeter también se basan en esta base de datos13,17, debe tenerse en cuenta que esta base de datos de tamaño de porción data de 2003, y los tamaños de vajilla han aumentado desde entonces57. Por lo tanto, el uso de esta base de datos puede subestimar la ingesta de alimentos.
Actualmente, la base de datos del tamaño de la porción está siendo actualizada por el Instituto Nacional Holandés de Salud Pública y Medio Ambiente (RIVM), el Centro Holandés de Nutrición y la Universidad de Wageningen e Investigación58,que eventualmente se utilizarán para actualizar las sugerencias de tamaño de la porción en la aplicación. Las discrepancias entre las porciones antiguas y nuevas se mapearán y ajustarán cuando sea necesario. Aunque el uso de imágenes de tamaño de porción(es decir,una serie de imágenes que retratan diferentes cantidades de un alimento seleccionado) puede ser una buena alternativa para las sugerencias de tamaño de porción basadas en texto59, la investigación ha demostrado que la precisión de la estimación del tamaño de la porción es mayor cuando se presenta una serie de imágenes de tamaño de porción a la vez, en lugar de una imagen a la vez45, 60,61. En general, los teléfonos inteligentes disponibles actualmente tienen pantallas relativamente pequeñas, lo que limita la presentación de una serie de imágenes. Aunque las nuevas tecnologías facilitan el uso de gráficos interactivos del tamaño de las porciones en los que las cantidades de alimentos en un plato o taza virtual se pueden aumentar o disminuir mediante el uso de un control deslizante61,estas técnicas son relativamente nuevas y aún deben evaluarse a fondo para evaluar su precisión.
Otro paso crítico en el desarrollo de la aplicación incluyó la participación de expertos y usuarios finales previstos. Aunque no se incorpora a menudo en el proceso de desarrollo de las herramientas (o no se describe)11,12, la retroalimentación de los expertos, así como de los usuarios finales previstos, es crucial61, permite la maximización de la usabilidad y mantiene el nivel requerido de precisión. La retroalimentación de los usuarios finales previstos fue particularmente útil en el diseño final de la función My Dishes. En general, los usuarios quedaron satisfechos con la posibilidad de crear sus propios platos. Sin embargo, tuvieron problemas con algunos de los procedimientos, por ejemplo, aunque la función guardaría datos automáticamente, esto no era visible para el usuario. Por lo tanto, muchos usuarios siguieron buscando el botón Guardar y se atascaron, temerosos de volver atrás y perder su entrada. Sobre la base de este tipo de comentarios, la función se mejoró para adaptarse mejor a las expectativas del usuario.
Para concluir, Traqq es una aplicación innovadora con muchas ventajas sobre las aplicaciones existentes y las herramientas basadas en la web. Sin embargo, todavía hay varias limitaciones. Como la aplicación todavía se basa en el autoinforme, todavía existen errores de medición relacionados con el autoinforme(por ejemplo,sesgo de memoria(es decir,en caso de recuerdo), sesgo de deseabilidad social y modificaciones en la ingesta de alimentos(es decir,en el caso de registros de alimentos), estimaciones inexactas del tamaño de las porciones(es decir,en ambos))1. En los próximos años, se explorarán nuevas tecnologías recientemente lanzadas para avanzar aún más en la aplicación, por ejemplo,explorando el valor de implementar características como escáneres de códigos de barras, grabación de voz, chatbots e imágenes, que podrían mejorar la identificación de alimentos y la estimación del tamaño de las porciones. También se están explorando posibilidades para conectarse con otras aplicaciones(por ejemplo,rastreadores de actividad, rastreadores de sueño) y dispositivos(por ejemplo,acelerómetros, monitores de frecuencia cardíaca, sensores de masticación). Finalmente, el backend también está siendo sometido a un mayor desarrollo, por ejemplo, a través de la expansión de las opciones de muestreo.
Los autores no tienen nada que revelar.
Los autores quieren agradecer a Anouk Geelen y Arvind Datadien por su papel clave en el desarrollo de Traqq. Además, los autores desean agradecer a Romy Willemsen por su asistencia en la recopilación de datos y el análisis de datos en el estudio de usabilidad. Por último, los autores quieren agradecer a los expertos y participantes por compartir sus experiencias y opiniones durante todo el proceso. El desarrollo fue ejecutado por la Universidad e Investigación de Wageningen y financiado en parte por el Ministerio de Agricultura, Naturaleza y Calidad de los Alimentos y la industria, en el contexto de TKI Agri&Food PPS - proyecto Smart Food Intake (AF16096).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
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 |
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