Trabajo Original
Evaluación de la precisión y exactitud de una encuesta alimentaria de registro con apoyo de imagen digital en tiempo real
Anna Christina Pinheiro Fernandes, Jacqueline Alejandra Araneda Flores, Kiyomi Illanes Yamada, Catherine Pedraza Valencia
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Introducción: las encuestas alimentarias son utilizadas para la determinación del consumo de alimentos y nutrientes a nivel poblacional y/o individual, aunque subestiman la ingesta en un 37% o más. La introducción de nuevas tecnologías como la imagen digital de la porción de consumo, podría contribuir a disminuir el error de estimación para calorías y determinados macronutrientes. Objetivo: evaluar la precisión y exactitud del método de registro apoyado con imagen digital en tiempo real en la estimación de ingesta de calorías y macronutrientes en adultos jóvenes, considerándose como método de referencia el registro por pesada (RPP). Método: se evaluó la ingesta del almuerzo sometido previamente a un RPP de 58 sujetos. Antes y después de la ingesta, cada participante capturó una imagen de sus porciones de consumo y completaron un registro de ingesta. Se determinó el estado nutricional de los sujetos. El análisis estadístico se realizó con medianas, Kruskal-Wallis y concordancia con Bland-Altman (p < 0,05). Resultados: la mayor proporción de los sujetos presentó estado nutricional normal (72%) y el 80% presentó riesgo cardiovascular promedio. Se encontraron diferencias significativas entre los tres métodos al estimar la ingesta en calorías, proteínas y lípidos. La subestimación de calorías y lípidos disminuye del 32% al 25,8% al utilizar una imagen digital como apoyo a la estimación de ingesta y lípidos de 47% al 24,4%. Conclusiones: el registro complementado con imagen digital de las porciones consumidas presenta mejor concordancia con el método de referencia (RPP) en estimación de calorías, proteínas y lípidos, mejorando la precisión y exactitud del método.
Palabras Clave: Ingestión de alimentos. Registro. Fotografía. Encuesta nutricional. Precisión. Exactitud de los datos.
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