Method Article
Cet article décrit le protocole pour le développement d’une application innovante d’évaluation diététique basée sur smartphone Traqq, y compris des évaluations d’experts et des tests d’utilisabilité.
Pour collecter des données sur l’apport alimentaire de manière rapide et fiable, une application pour smartphone (app) flexible et innovante appelée Traqq a été développée (iOS / Android). Cette application peut être utilisée comme dossier alimentaire et rappel de 24 heures (ou des périodes de rappel plus courtes). Différents schémas d’échantillonnage peuvent être créés sur des jours/heures prédéfinis ou aléatoires au cours d’une période prédéterminée pour les deux méthodes, avec des notifications push pour inciter les participants à enregistrer leur consommation alimentaire. En cas de non-réponse, les notifications sont automatiquement reprogrammées pour assurer une collecte complète des données. Pour une utilisation comme dossier alimentaire, les répondants peuvent accéder à l’application et enregistrer leur consommation de nourriture tout au long de la journée. Les dossiers alimentaires se ferment automatiquement à la fin de la journée; les rappels se terminent après la soumission des articles consommés. Le rappel ainsi que le module d’enregistrement des aliments donnent accès à une longue liste d’aliments basée sur la base de données néerlandaise sur la composition des aliments (FCDB), qui peut être habituée à répondre à différents objectifs de recherche. Lorsqu’ils choisissent un aliment, les répondants sont simultanément invités à insérer la taille des portions, c’est-à-diredans les mesures du ménage(p. ex.,tasses, cuillères, verres), la taille des portions standard(p. ex.,petite, moyenne, grande) ou le poids en grammes, et l’occasion de manger ou le moment de la consommation. Les options de taille des portions peuvent être ajustées, par exemple,seulement l’entrée en grammes dans le cas d’un enregistrement d’aliments pesés ou d’une heure de consommation au lieu de manger). L’application comprend également une fonction Mes plats, qui permet au répondant de créer ses propres recettes ou combinaisons de produits(par exemple,un petit-déjeuner quotidien) et de ne déclarer que la quantité totale consommée. Par la suite, l’application tient compte des facteurs de rendement et de rétention. Les données sont stockées sur un serveur sécurisé. Si vous le souhaitez, des questions supplémentaires, c’est-à-dire, en général ou celles liées à des aliments spécifiques ou à des occasions de manger peuvent être incorporées. Ce document décrit le développement du système (application et backend), y compris les évaluations d’experts et les tests d’utilisabilité.
Une évaluation diététique précise est cruciale pour assurer la qualité des études sur le rôle de la nutrition dans la santé et la prévention des maladies. À l’heure actuelle, ces études utilisent généralement des méthodes d’évaluation de l’alimentation établies, c’est-à-diredes questionnaires sur la fréquence des aliments, des rappels de 24 heures (24 heures sur 24) et/ou des dossiers alimentaires1. Malgré le fait que ces méthodes sont d’une importance majeure pour la recherche en nutrition, elles présentent également divers inconvénients, par exemple un biais lié à la mémoire, un biais de désirabilité sociale, et sont lourdes pour le répondant ainsi que pour le chercheur1,2. Les inventions technologiques récentes offrent maintenant la possibilité de surmonter ces inconvénients. Au cours des dernières années, divers groupes de recherche ont saisi cette occasion et ont mis au point des outils d’évaluation diététique sur le Web et sur les téléphones intelligents pour la recherche en nutrition qui abordent certains de ces inconvénients connus (voir Eldridge et coll.3 pour un aperçu détaillé des outils web et sur smartphone), c’est-à-direréduire les causes d’erreur, améliorer la convivialité et réduire le fardeau du participant et du chercheur1.
Néanmoins, le nombre d’applications pour smartphones entièrement automatisées et validées (applications) adaptées à la recherche en nutrition est encore limité. La plupart des applications d’évaluation diététique disponibles(c.-à-d.commerciales ou développées pour la recherche) ne sont pas entièrement automatisées(c.-à-d.nécessitent un codage manuel des aliments) ou ne sont pas (bien) validées3. En outre, la plupart des applications validées disponibles ont été développées pour un objectif de recherche spécifique et une utilisation dans un pays spécifique; en raison de conceptions plutôt fixes, la réutilisation de ces applications à d’autres fins de recherche ou dans d’autres pays semble difficile3,4,5,6,7,8. Enfin, malgré la disponibilité d’applications basées sur les dossiers alimentaires, à ce jour, aucune application basée sur les rappels ne semble encore exister. Bien que les dossiers alimentaires soient sujets à un biais de réactivité, c’est-à-direque les répondants peuvent modifier leur consommation alimentaire en raison de la conscience qu’ils sont observés2,9, ce n’est pas le cas pour les rappels, ce qui souligne la nécessité de développer une application validée basée sur les rappels10. Une application innovante d’évaluation diététique appelée Traqq a été développée pour une utilisation aux Pays-Bas qui peut être utilisée comme enregistrement alimentaire ainsi que comme rappel, selon la question de recherche1.
Outre la possibilité d’alterner entre l’option d’enregistrement alimentaire et l’option de rappel, cette application diffère également des autres outils d’évaluation diététique en raison de sa nature flexible. Plus précisément, en ce qui concerne la liste des aliments, les estimations de la taille des portions, les plans d’échantillonnage et la possibilité d’incorporer des questions supplémentaires. Le niveau de flexibilité du système permet de s’adapter à de multiples objectifs de recherche qui nécessitent une évaluation précise des comportements alimentaires. Actuellement, l’application est en cours de validation et sera prête à être utilisée dans divers types de recherche liée à la nutrition. L’application peut également être utilisée, et peut-être encore améliorée pour une utilisation, dans des programmes d’intervention nutritionnelle pour mesurer et influencer les comportements alimentaires. Comme le développement d’outils fiables d’évaluation diététique est difficile et que les rapports sur ces processus sont rares, en particulier en ce qui concerne la participation des utilisateurs et des experts3,11,12, ce document fournit un aperçu détaillé de la façon dont différentes sources d’information ont été intégrées dans le développement systématique et itératif de cette application d’évaluation diététique basée sur smartphone. Le processus intègre la théorie, la consultation d’experts et l’engagement des utilisateurs.
NOTE: Toutes les procédures, y compris les participants humains, ont été menées de manière non invasive au moyen de méthodes de recherche principalement qualitatives. Le consentement éclairé a été obtenu de tous les participants avant le début des évaluations. Ce protocole décrit le processus de développement itératif qui peut être grossièrement divisé en quatre étapes dans lesquelles les étapes 1 à 3 sont entrelacées (Figure 1).
Figure 1: Vue d’ensemble des étapes du processus de développement itératif de l’application. Le processus de développement comprenait cinq étapes au total. Cependant, le processus était itératif, ce qui signifie que les étapes 1 à 3 étaient étroitement liées. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
1. Mener des recherches formatives approfondies en préparation du processus de développement réel.
2. Concevoir l’application d’évaluation diététique
3. Évaluations par les chercheurs
REMARQUE: Après chaque mise à niveau, l’application a été testée par des scientifiques en nutrition et des diététistes de recherche ayant une expertise dans l’évaluation diététique (tests internes) pour vérifier si les fonctionnalités se sont améliorées comme prévu. Les instructions suivantes doivent être exécutées par les chercheurs.
4. Utilisation du système backend pour la gestion des applications et des études
REMARQUE : Le système dispose de trois niveaux d’autorisation : (1) administrateur - ce niveau d’autorisation permet d’accéder à toutes les sections du backend(c’est-à-direla création de nouveaux utilisateurs, la détermination de l’autorisation utilisateur et l’octroi aux utilisateurs de l’accès à un ou plusieurs projets) ; (2) gestionnaires de projet - ce niveau d’autorisation permet l’accès à des projets spécifiques et la possibilité de créer de nouveaux projets; et (3) les chercheurs - ce niveau d’autorisation ne donne accès qu’aux projets spécifiques auxquels les chercheurs participent.
5. Utilisation de l’application par les participants pendant l’étude
Le système (application et backend) a été développé en utilisant les étapes décrites dans le protocole décrit ci-dessus; les principaux résultats de ce processus sont décrits ci-dessous, se terminant par la conception finale de l’application.
Recherche formative
En plus d’une analyse approfondie de la littérature, plusieurs outils Web ont été inspectés(par exemple,Compl-eat13, ASA24 14 , Foodbook2415, MyFood2416) en ce qui concerne la méthodologie d’évaluation diététique et les fonctionnalités mises en œuvre. En outre, les performances de plusieurs applications de suivi des aliments fréquemment utilisées aux Pays-Bas ont été comparées(par exemple,MijnEetmeter17, MyFitnessPal18, Virtuagym Food19), en se concentrant sur des aspects tels que la méthodologie d’évaluation diététique, la fourniture d’informations, la fiabilité, le moteur de recherche et l’utilisation de fonctionnalités supplémentaires(par exemple,images, lecteur de codes-barres, fonctions de recette). Les résultats de cette inspection ont mené à la décision de développer l’application de manière à ce qu’elle puisse être utilisée comme dossier alimentaire et rappel. De plus, cela a conduit à la mise en œuvre de la fonction Mes plats, qui peut être utilisée pour créer des recettes originales ou des combinaisons de produits fréquemment consommées(par exemple,un petit-déjeuner quotidien). Dans cette fonction, les facteurs de rendement et de rétention sont automatiquement pris en compte.
Pour quantifier avec précision l’apport alimentaire et nutritionnel, une liste complète, bien que pratique, des aliments est cruciale. La compilation d’une telle liste d’aliments nécessite un compromis entre l’étendue de la liste d’aliments et la possibilité de recherche des aliments(c.-à-d. queles descriptions des aliments doivent être claires, compréhensibles et faciles à localiser)41,42. Étant donnée sur la composition des aliments constituant la base fondamentale de l’évaluation diététique21,22, il est important de s’assurer que la liste des aliments élaborée peut être liée à des données précises sur la composition des aliments. La liste des aliments incluse dans l’application est basée sur le FCDB néerlandais (NEVO)14, qui a été sélectionné pour sa fiabilité et ses données riches en composition des aliments. À l’origine, le NEVO se compose de 2 389 produits alimentaires (version 2016/5.0), qui ont été réduits à une liste d’aliments de 1 449 articles en éliminant les « articles déroutants » (parexemple,les aliments qui ne peuvent pas être consommés crus, les aliments qui ne peuvent pas être consommés sans ajouts) ou les articles qui ne sont pas aussi essentiels à inclure(par exemple,en raison des faibles taux de consommation basés sur l’enquête néerlandaise sur la consommation alimentaire (DNFCS)43).
De plus, le NEVO contient des aliments similaires avec des noms de marque différents; dans un tel cas, seule l’option générique était incluse dans la liste des aliments. Pour faciliter davantage la convivialité, certains aliments ont été renommés pour éliminer les termes inutiles tels que « préparé », « congelé », « moyen » et « naturel ». Ce « protocole de nettoyage » a été développé par trois diététistes de recherche bien formés et exécuté au moyen d’une syntaxe, qui peut être réexécutée une fois que NEVO est mis à jour. De plus, afin d’optimiser la possibilité de recherche des aliments, 1 019 synonymes bien connus des aliments inclus ont été ajoutés à la liste des aliments. Ainsi, la liste des aliments inclus dans l’application comprenait finalement 2 468 articles. Une vue d’ensemble de l’élaboration de la liste des aliments est présentée à la figure 2. À noter, bien que cette longue liste d’aliments ait été développée pour un usage général, le backend de l’application permet l’importation de listes d’aliments alternatifs si nécessaire.
Figure 2: Structure de la liste des aliments développée pour l’application. La liste des aliments est basée sur la base de données néerlandaise sur la composition des aliments (FCDB) et des suggestions de taille de portion et des synonymes correspondants ont été ajoutés pour chaque élément de la liste finale des aliments. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Un autre aspect crucial de l’évaluation diététique est la quantification de la taille des portions. Bien que les aides à l’estimation de la taille des portions (PSEA), par exemple les images, les objets référents et les tailles de portions standard, appuient la déclaration des quantitésd’alimentsconsommées24,26,44, la déclaration erronée de la taille des portions est toujours une source substantielle de biais24,25,45,46, et la littérature sur l’efficacité des différentes AES est incohérente26. Les images d’aliments, les suggestions de taille de portion(c.-à-d.les tailles standard et les mesures du ménage) et la libre entrée du poids en grammes sont les AES les plus utilisées dans les outils d’évaluation diététique sur le Web et sur les téléphones intelligents34. Par exemple, alors que les suggestions de taille de portion(par exemple,tasses, cuillères, petites, grandes) sont utilisées dans des outils tels que Compl-eat13 et Oxford WebQ47,les images aident à estimation de la taille des portions dans des outils tels que ASA2414 et Myfood2416. Pour étudier la PSEA la plus appropriée pour l’application, une étude pilote a été menée pour comparer la précision des suggestions de taille de portion(par exemple,petite, moyenne, grande ou tasse, cuillère), l’entrée libre en grammes et les images de taille de portion. Les résultats de cette étude ont conduit à la mise en œuvre de suggestions de taille de portion comme la PSEA dans l’application ainsi que la possibilité d’entrer des quantités en grammes27.
Avis d’experts
L’objectif des évaluations d’experts était d’évaluer qualitativement l’application en termes de fonctionnalité et de facilité d’apprentissage. Comme de nombreux utilisateurs préfèrent apprendre le logiciel par exploration29,le niveau d’apprentissage d’un système est important. Au total, 10 experts, soit4 diététistes (de recherche) et 6 experts en nutrition et comportements de santé (scientifiques) ont participé aux procédures cognitives dans lesquelles 60% ont utilisé un smartphone Android. Plus important encore, les évaluations d’experts ont indiqué que la première version de l’application n’était pas suffisamment intuitive, par exemple,la structure du menu a été jugée peu claire en raison de boutons / icônes vagues, et le moteur de recherche a généré un ordre illogique des résultats. Un autre point critique découlant des examens d’experts concernait le fait que certains éléments n’ont pas pu être modifiés. Sur la base de ces résultats, la conception de l’application a été considérablement améliorée à partir de l’étape 2(Figure 1).
Évaluation de l’utilisabilité
Au total, 22 participants ont participé aux entrevues de réflexion à haute voix, qui ont constitué la base de l’évaluation de la convivialité. La taille initiale de l’échantillon a été fixée à 20 participants36, après quoi la saturation des données a été évaluée. Comme la saturation des données n’a pas été atteinte après 20 entrevues, l’inclusion s’est poursuivie tout en évaluant la saturation des données après chaque entrevue successive. Les participants avaient un âge moyen ±'écart-type de 48 ± 17 ans (intervalle de 22 à 70 ans); 36 % étaient des hommes et la majorité de la population était très scolarisé (55 %). De plus, la plupart des participants utilisaient un appareil Android (n = 14, 64 %), et presque tous les participants avaient plus de 1 an d’expérience avec l’utilisation d’un téléphone intelligent (n = 21, 96 %)(tableau 1). Tous les participants ont terminé les tâches sans ou avec un minimum d’instructions.
Total (n= 22) | |
Genre | |
Hommes (%) | 36.4 |
Femmes (%) | 63.6 |
Âge moyen (moyenne, ET) | 48.1 (17.2) |
Niveau d’éducation | |
Faible (%) | 0 |
Moyen (%) | 45.5 |
Élevé (%) | 54.5 |
Type de smartphone | |
Android (%) | 63.6 |
iOS (%) | 36.4 |
Expérience smartphone | |
Moins de 6 mois (%) | 4.5 |
Entre 6 mois et 1 an (%) | 0 |
Plus de 1 an (%) | 95.5 |
SUS (moyenne, SD) | 79.4 (15.1) |
Tableau 1. Caractéristiques de la population étudiée et résultats de l’évaluation de l’utilisabilité. Seuls les résultats de l’échelle d’utilisabilité du système (SUS) sont présentés dans ce tableau avec les caractéristiques des participants.
Alors que certains participants (n = 13, 59 %) ont indiqué des difficultés lors de l’utilisation de la fonctionnalité Mes plats; d’autres (n = 5, 23 %) ont rencontré des problèmes de fonctionnalité mineurs tels que la lenteur de la réponse du bouton de menu et des difficultés à utiliser les boutons liés à la taille insuffisante de l’écran des petits smartphones). De plus, 15 (68 %) participants ont indiqué qu’ils préféraient une option permettant d’entrer la taille des portions consommées en grammes. Enfin, l’évaluation du score SUS a indiqué une note de 79/100 (plage 40-100), dans laquelle seulement 3 des 22 participants ont évalué l’application en dessous de 68/100 et 13 >80/100, ce qui suggère que l’application peut être considérée comme conviviale. Ainsi, dans l’ensemble, les améliorations suggérées étaient mineures et les évaluations de l’utilisabilité étaient prometteuses. Par la suite, des suggestions d’amélioration ont été discutées au sein de l’équipe de recherche et, si elles le jugeaient pertinent, incorporées à la mise à niveau de l’étape 4 afin d’optimiser davantage la convivialité et la convivialité de l’application (Figure 1).
Conception finale
Les étapes décrites dans le protocole et les résultats de l’étude d’évaluation ont finalement abouti à une conception finale de l’application et du backend, qui visait une conception visuelle simple. Cette application peut être utilisée comme un enregistrement alimentaire et un rappel. Comme décrit précédemment, la liste des aliments est une version modifiée du NEVO. L’estimation de la taille des portions est appuyée par des suggestions de taille de portion propres à l’aliment; les portions consommées peuvent également être saisies en grammes. Dans le cas de la version de rappel de l’application, le chercheur a la possibilité de sélectionner différentes plages horaires(par exemple,2hR, 8hR ou 24hR). Pour recueillir des données sur l’apport alimentaire à différents jours et heures, divers schémas d’échantillonnage peuvent être créés dans une période prédéterminée. Les notifications push invitent les répondants à enregistrer leur consommation alimentaire. Pour garantir une collecte complète des données, les invitations sont automatiquement reprogrammées en cas de non-réponse. Dans le module de rappel, les répondants ne peuvent déclarer leur consommation alimentaire qu’après avoir reçu une invitation. Dans le cas de l’enregistrement alimentaire, les répondants peuvent accéder à l’application et enregistrer leur consommation de nourriture tout au long de la journée.
Contrairement à la plupart des outils 24hR, le module de rappel de l’application n’est pas basé sur la méthode automatisée à passages multiples - une méthode en cinq étapes pour collecter des données sur l’apport alimentaire pour les 24 h48précédentes - car cette méthode est trop élaborée et prend trop de temps pour être utilisée dans une application. Plus précisément, pour accroître la facilité d’utilisation et améliorer la conformité des enregistrements de la consommation alimentaire11,38,49, la navigation a été réduite au minimum en limitant le nombre d’écrans auxquels il faut accéder à 4(Figure 3): 1) un écran Aperçu montrant la fenêtre de rapport; 2) les aliments consommés sont signalés via l’écran de recherche, et une fois que l’élément souhaité est sélectionné 3) une boîte de dialogue apparaît sondant l’occasion de manger et la quantité consommée, après quoi 4) l’utilisateur revient à l’écran Aperçu montrant maintenant les aliments enregistrés. En outre, l’utilisateur peut également utiliser la fonction Mes plats pour créer des recettes ou des combinaisons de produits, qui peuvent être saisies via le bouton Menu.
Figure 3: Vue d’ensemble schématique du routage dans l’application. Veuillez cliquer ici pour afficher une version agrandie de cette figure.
Les données sont stockées sur un serveur sécurisé. Si vous le souhaitez, des questions supplémentaires - générales ou liées à des occasions de restauration ou à des aliments spécifiques - peuvent être incorporées. L’application peut se connecter à des outils de sondage en ligne. Par conséquent, il est possible de mener une enquête sans rapport avec la consommation alimentaire via l’application à des moments prédéfinis(par exemple,le contexte, le comportement, les questions d’humeur). Il est également possible de poser des questions précises sur les aliments ou les occasions de manger signalés(p. ex.,lorsque des pommes sont signalées, lorsque le déjeuner est signalé). L’utilisation d’outils de sondage en ligne offre la possibilité de poser de nombreuses questions différentes via l’application. Les données d’apport alimentaire collectées peuvent être exportées à partir du serveur et importées dans un logiciel de calcul de la nutrition pour des analyses plus approfondies. En cas d’utilisation de questions supplémentaires, ces données seront disponibles dans l’outil d’enquête comme d’habitude. L’objectif était de développer une application bien structurée et facile à utiliser. Certaines captures d’écran de la conception peuvent être vues dans la Figure 4A-E.
Figure 4: Captures d’écran de la version finale de l’application. (A) L’écran Démarrer/Vue d’ensemble, montrant l’invitation avec la période de rappel (dans ce cas) de 2 h. L’utilisateur peut appuyer sur Produit toevoegen (c’est-à-direAjouter un article) pour signaler un aliment ou Niets gegeten de gedronken (c’est-à-direque je n’ai rien mangé ou bu) au cas où rien n’aurait été consommé pendant cette fenêtre de temps. (B) L’écran de recherche, affichant des résultats correspondant au terme de recherche « Jus » de la liste des aliments. L’élément souhaité peut être sélectionné dans les résultats de la recherche. (C) Un écran contextuel nécessite la saisie de détails sur l’élément sélectionné « Jus d’orange ». Dans ce cas, l’application demande la quantité consommée et l’occasion de manger. L’utilisateur peut revenir au résultat de la recherche en appuyant sur Annuleren (c’est-à-direannuler) ou Opslaan (c’est-à-direenregistrer) pour aller plus loin. (D) La vue d’ensemble à nouveau, cette fois en montrant tous les éléments signalés. Un autre élément peut être ajouté (Product toevoegen) ou l’entrée peut être envoyée (Lijst versturen). (E) Après avoir sélectionné Lijst versturen, une fenêtre contextuelle apparaît demandant à l’utilisateur s’il est sûr de vouloir envoyer, et rappelle à l’utilisateur qu’il n’est plus possible d’apporter d’autres modifications après l’envoi de la liste. L’utilisateur a la possibilité d’annuler (Annuleren) ou d’envoyer (Versturen). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Cet article présente le processus de développement itératif de l’application d’évaluation diététique basée sur smartphone Traqq. L’équilibre entre le niveau requis de précision et de convivialité a posé les principaux défis suivants dans le développement de l’application liés aux décisions sur 1) la saisie de données(c.-à-d.la sélection de la méthode la plus précise pour l’identification des aliments et la quantification de la taille des portions), 2) les données sur la composition des aliments(c.-à-d.la sélection d’une base de données précise et la création d’une liste complète des aliments), 3) les options de personnalisation(c.-à-d., flexibilité dans la liste des aliments, la quantification de la taille des portions et les recettes), et 4) validation(c.-à-d.par rapport aux méthodes traditionnelles et/ou aux mesures indépendantes)3,50. Au cours de la revue de la littérature, cinq outils d’évaluation diététique validés et entièrement automatisés, basés sur des smartphones, développés pour la recherche ont étéidentifiés3, à savoir My Meal Mate 4 , Electronic Dietary Intake Assessment (eDIA)7, Easy Diet Diary8, Electronic Carnet Alimentaire (e-CA)5et Eat and Track (EaT)6.
En raison du niveau d’automatisation de ces cinq applications d’évaluation diététique ainsi que de cette application, le fardeau et les coûts des chercheurs diminuent considérablement tandis que l’exhaustivité des données augmente par rapport aux méthodes d’évaluation diététiques traditionnelles. De plus, cette application, à son tour, diffère des cinq outils d’évaluation diététique existants en termes de flexibilité. Plus précisément, alors que les applications existantes sont toutes basées sur la méthode de l’enregistrement alimentaire, cette application peut être utilisée comme enregistrement alimentaire ainsi que comme rappel. De plus, alors que la conception de ces applications est fixe, Traqq a l’avantage majeur de pouvoir être modifié pour s’adapter à différents objectifs de recherche(par exemple,méthode d’évaluation diététique, liste d’aliments, schémas d’échantillonnage, questions supplémentaires)3,50. Inversement, d’autres applications d’évaluation diététique existantes contiennent des fonctionnalités précieuses, qui ne sont pas (encore) implémentées dans l’application. Pour illustrer ce point, certaines applications permettent à l’utilisateur de prendre des photos de ses aliments pour la reconnaissance des aliments et l’estimation de la taille des portions, comme le système semi-automatisé d’évaluation diététique assistée par la technologie (TADA)51,52.
Les participants à l’étude sur l’utilisabilité ont également indiqué que l’utilisation de photographies pourrait être un ajout précieux pour faciliter l’estimation de la taille des portions. Cependant, il y avait encore trop de défis à relever pour mettre en œuvre une telle fonctionnalité à ce stade, par exemple,spécifier et guider en ce qui concerne l’angle photographique(c’est-à-direévaluer la profondeur), la nécessité d’un fabricant de référence(c’est-à-direde corriger les tailles et les couleurs), l’essentiel avant et après la photo(c’est-à-direpour évaluer les quantités consommées), et sur la façon de traiter les plats de recette. En raison de ces défis techniques, les applications existantes d’évaluation diététique basées sur l’image sont encore semi-automatisées, ce qui signifie que l’examen manuel de l’image doit être effectué par l’utilisateur, le chercheur ou les deux51,52. Les avancées technologiques, telles que le crowdsourcing et l’apprentissage automatique, ont le potentiel d’améliorer l’utilisation des images des aliments pour l’évaluation diététique53,54. À l’avenir, ces options seront explorées pour améliorer davantage l’application. Le processus de développement de l’application a été caractérisé par diverses étapes critiques. Tout d’abord, une étape de recherche formative a été complétée dans laquelle les concepts scientifiques qui sous-tendent la raison d’être de la création d’applications ont facilité la prise de décision dans la mise en place des grandes lignes de l’application.
Au cours de cette étape, une attention particulière a été accordée à la sélection de la FCDB et à la sélection des aspects de la PSEA qui influencent tous deux directement l’exactitude des données21. En ce qui concerne la FCDB, comme l’application a été développée à l’origine pour une utilisation aux Pays-Bas, sa liste d’aliments est basée sur la FCDB néerlandaise, NEVO14. À l’avenir, l’objectif est de développer davantage l’application pour une utilisation internationale, ce qui nécessite des données plus complètes sur la composition des aliments, car de nombreux aliments sont spécifiques à cette pays. À l’heure actuelle, il n’existe pas encore de FCDB international et, s’il existait, son utilisation aurait pu être limitée. Plus précisément, comme la liste néerlandaise des aliments contient déjà 2 389 produits alimentaires, la mise en œuvre d’un tableau international de composition des aliments, par exemplepour 5 pays, multiplierait probablement ce nombre d’aliments par environ 5 et affecterait négativement la possibilité de recherche des aliments et, par conséquent, la facilité d’utilisation de l’application. Par conséquent, les listes d’aliments spécifiques à cette pays seront probablement les plus précieuses et souvent préférées par les professionnels55.
Ceci est facilité par l’application car elle permet l’importation de listes d’aliments alternatifs et donc le lien avec différentes tables de composition des aliments (internationales). En ce qui concerne la taille des portions, il existe plusieurs options disponibles pour soutenir l’exactitude des estimations, par exemple,l’utilisation de livrets d’images, d’objets référents et / ou de suggestions textuelles de taille de portion26. Par égard à la convivialité, la mise en œuvre directe d’un PSEA dans l’application est préférable à l’utilisation d’un PSEA à côté de l’application(par exemple,livret d’image, objets référents). Au cours du développement de l’application, la décision a été prise de faciliter la quantification de la taille des portions en offrant la possibilité d’entrer des tailles de portions en utilisant des suggestions de taille de portion et la saisie en grammes. Les suggestions de taille de portion sont basées sur la seule base de données néerlandaise disponible sur la taille desportions 56. Bien que les outils d’évaluation diététique néerlandais tels que Compl-eat et Eetmeter s’appuient également sur cette base de données13,17, il convient de noter que cette base de données sur la taille des portions date de 2003 et que les tailles de vaisselle ont depuis augmentéde 57. L’utilisation de cette base de données peut donc sous-estimer l’apport alimentaire.
Actuellement, la base de données sur la taille des portions est mise à jour par l’Institut national néerlandais pour la santé publique et l’environnement (RIVM), le Centre néerlandais de nutrition et l’Université et la recherche de Wageningen58,qui seront éventuellement utilisées pour mettre à jour les suggestions de taille des portions dans l’application. Les écarts entre l’ancienne et la nouvelle portion seront cartographiés et ajustés au besoin. Bien que l’utilisation d’images de taille de portion(c.-à-d.une série d’images représentant différentes quantités d’un aliment sélectionné) puisse être une bonne alternative pour les suggestions de taille de portion basées sur le texte59, la recherche a montré que la précision de l’estimation de la taille des portions est la plus élevée lorsqu’une série d’images de taille de portion est présentée à la fois, au lieu d’une image à la fois45, 60,61. Généralement, les smartphones actuellement disponibles ont des écrans relativement petits, ce qui limite la présentation d’une série d’images. Bien que les nouvelles technologies facilitent l’utilisation de graphiques interactifs de la taille des portions dans lesquels les quantités de nourriture sur une assiette ou une tasse virtuelle peuvent être augmentées ou diminuées à l’aide d’un curseur61,ces techniques sont relativement nouvelles et doivent encore être soigneusement évaluées pour évaluer leur précision.
Une autre étape critique dans le développement de l’application a été la participation d’experts et d’utilisateurs finaux prévus. Bien qu’il ne soit pas souvent intégré dans le processus de développement des outils (ou non décrit)11,12, les commentaires des experts - ainsi que des utilisateurs finaux prévus - sont cruciaux61, permettent de maximiser la convivialité et maintiennent le niveau de précision requis. Les commentaires des utilisateurs finaux visés ont été particulièrement utiles dans la conception finale de la fonction Mes plats. Dans l’ensemble, les utilisateurs étaient satisfaits de la possibilité de créer leurs propres plats. Cependant, ils ont eu du mal avec certaines des procédures, par exemple, bien que la fonction enregistre automatiquement les données, cela n’était pas visible pour l’utilisateur. Par conséquent, de nombreux utilisateurs ont continué à rechercher le bouton Enregistrer et sont restés bloqués, craignant de revenir en arrière et de perdre leur entrée. Sur la base de ces types de commentaires, la fonction a été améliorée pour mieux répondre aux attentes de l’utilisateur.
Pour conclure, Traqq est une application innovante avec de nombreux avantages par rapport aux applications existantes et aux outils Web. Cependant, il existe encore diverses limitations. Comme l’application repose toujours sur l’auto-déclaration, des erreurs de mesure liées à l’auto-déclaration existent toujours(p. ex.,biais de mémoire(c.-à-d.en cas de rappel), biais de désirabilité sociale et modifications de l’apport alimentaire(c.-à-d.dans le cas des enregistrements d’aliments), estimations inexactes de la taille des portions(c.-à-d.dans les deux))1. Au cours des prochaines années, de nouvelles technologies récemment lancées seront explorées pour faire progresser l’application, par exempleen explorant la valeur de la mise en œuvre de fonctionnalités telles que les lecteurs de codes-barres, l’enregistrement vocal, les chatbots et les images, ce qui pourrait améliorer l’identification des aliments et l’estimation de la taille des portions. Les possibilités de connexion avec d’autres applications(par exemple,trackers d’activité, trackers de sommeil) et des appareils(par exemple,accéléromètres, moniteurs de fréquence cardiaque, capteurs de mastication) sont également à l’étude. Enfin, le backend fait également l’objet d’un développement ultérieur, par exemple par l’expansion des options d’échantillonnage.
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Les auteurs tiennent à remercier Anouk Geelen et Arvind Datadien pour leur rôle clé dans le développement de Traqq. En outre, les auteurs tiennent à remercier Romy Willemsen pour son aide dans la collecte et l’analyse des données dans l’étude d’utilisabilité. Enfin, les auteurs tiennent à remercier les experts et les participants d’avoir partagé leurs expériences et leurs opinions tout au long du processus. Le développement a été exécuté par l’Université et la Recherche de Wageningen et en partie financé par le ministère de l’Agriculture, de la Nature et de la Qualité des aliments et de l’industrie, dans le cadre du projet TKI Agri&Food PPS - 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 |
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Recordable | Invisibility ltd. | na | Android app to make screen recordings |
SPSS version 24.0 | IBM Corporation | na | Statistical software |
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