OSU-Plattenabfallstudie

Ziel dieses Projekts ist es, die Remote Food Photography Method (RFPM) und die Smartphone-App SmartIntake als Ansatz zur Messung von Lebensmittelverschwendung in kontrollierten und frei lebenden Umgebungen zu testen. Die RFPM- und SmartIntakeTM-App stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber FI-Methoden zur Selbstauskunft dar, wie z. B. Pen-and-Paper-Umfragen und Ernährungsrückrufmethoden, die auf der Fähigkeit der Probanden basieren, sich genau an die Arten und Portionsgrößen der verzehrten Lebensmittel zu erinnern. Nach dem Training verwenden die Teilnehmer die SmartIntakeTM-App, um vor und nach jedem Essen Bilder ihrer Lebensmittel aufzunehmen. Fotos werden automatisch vom Smartphone des Benutzers auf einen sicheren Server bei Pennington Biomedical hochgeladen. Die Bilder werden analysiert, um die Lebensmittelauswahl, Lebensmittelverschwendung und Lebensmittelaufnahme mithilfe validierter Methoden und eines von Pennington Biomedical entwickelten Computerprogramms (der Food Photography Application©) zu quantifizieren. Es wurde festgestellt, dass die Methode die Lebensmittelauswahl, Lebensmittelverschwendung und Lebensmittelaufnahme genau quantifiziert.

Wichtig ist, dass die RFPM- und SmartIntakeTM-App eine der größten Fehlerquellen im Zusammenhang mit Selbstberichtsmethoden beseitigt – die Unfähigkeit der Probanden, die Portionsgröße genau einzuschätzen, was etwa 50 % des Fehlers bei Selbstberichtsmethoden ausmacht11, 13–15. Studien zur FI-Schätzung haben gezeigt, dass übergewichtige Personen auf die Überwachung reagieren, indem sie die selbst gemeldeten FI-Mengen unterschätzen oder bei Überwachung weniger essen16, 17. In ähnlicher Weise wurde in FW-Verhaltensstudien beobachtet, dass Probanden beginnen, selbst über geringere Mengen an FW zu berichten. Es ist jedoch nicht klar, ob dies auf ein erhöhtes Bewusstsein und eine geringere Generierung zurückzuführen ist oder darauf, dass sie nicht als verschwenderische Individuen erscheinen18. Allerdings reagieren Menschen weniger auf die RFPM/SmartIntake-App und Versuchsergebnisse zeigen, dass die Unterschätzung durch RFPM nicht mit der Höhe der Energieaufnahme variiert12.

Viele Mängel, die die FI-Messung beeinträchtigen, behindern wahrscheinlich die FW-Messung. Tendenzen in die entgegengesetzte Richtung (z. B. das Reinigen Ihres Tellers, um weniger FW anzuzeigen) treten wahrscheinlich bei der FW-Messung auf und können mit der vorgeschlagenen App auf ähnliche Weise gemildert werden. Wir glauben, dass die Verwendung von RFPM und der SmartIntakeTM-App als Basis für eine FW-Schätzungs-App große Aussichten auf eine Transformation der FW-Messung bietet. Zunächst stellen wir fest, dass FW im Zusammenhang mit Essenssituationen (d. h. Tellerverschwendung) direkt vom RFPM geschätzt wird, sodass nur eine einfache Transformation der aktuellen Ausgaben erforderlich ist. Um RFPM vollständig für die FW-Messung anzupassen, werden die Verfahren geändert, um FW zu schätzen, das während der Lebensmittelzubereitung und während der Reinigung gelagerter Lebensmittel (z. B. Reinigen des Kühlschranks) entsteht. Die RFPM-Methode funktioniert bereits in Restaurants, die derzeit von einigen bestehenden FW-Messmethoden nicht berücksichtigt werden. Zusätzliche Funktionen wie die Schätzung von essbaren und ungenießbaren FW (und damit verschwendeten Kalorien), die Schätzung der Abfallrate zwischen Lebensmittelkategorien und die Schätzung der Umleitungsraten aus Mülldeponien werden ebenfalls untersucht, sodass mehrere richtlinienrelevante Kennzahlen sofort berechnet und gespeichert werden können.