Estudio de residuos de placas de OSU

El objetivo de este proyecto es realizar una prueba piloto del Método de fotografía remota de alimentos (RFPM) y la aplicación para teléfonos inteligentes SmartIntake como enfoque para medir el desperdicio de alimentos en entornos controlados y de vida libre. La aplicación RFPM y SmartIntakeTM constituye una clara mejora con respecto a los métodos de FI de autoinforme, como las encuestas con lápiz y papel y los métodos de recuerdo dietético que se basan en la capacidad de los sujetos para recordar con precisión los tipos y tamaños de las porciones de los alimentos consumidos. Después del entrenamiento, las personas usan la aplicación SmartIntakeTM para capturar imágenes de sus alimentos antes y después de cada ocasión de comer. Las fotos se cargan automáticamente desde el teléfono inteligente del usuario a un servidor seguro en Pennington Biomedical. Las imágenes se analizan para cuantificar la selección de alimentos, el desperdicio de alimentos y la ingesta de alimentos utilizando métodos validados y un programa informático (Food Photography Application©) creado por Pennington Biomedical. Se ha descubierto que el método cuantifica con precisión la selección de alimentos, el desperdicio de alimentos y la ingesta de alimentos.

Es importante destacar que la aplicación RFPM y SmartIntakeTM eliminan una de las mayores fuentes de error asociadas con los métodos de autoinforme: la incapacidad de los sujetos para estimar con precisión el tamaño de las porciones, que representa aproximadamente el 50 % del error en los métodos de autoinforme11, 13-15. Los estudios de estimación de IF han observado que los sujetos con sobrepeso reaccionan al seguimiento subestimando las cantidades de IF autoinformadas o comiendo menos cuando se les supervisa16, 17. De manera similar, los estudios de comportamiento de FW han observado que los sujetos comienzan a autoinformar cantidades más pequeñas de FW, sin embargo, no está claro si esto es el resultado de una mayor conciencia y menor generación, o si se debe a que no aparecen como individuos derrochadores18. Sin embargo, las personas responden menos a la aplicación RFPM/SmartIntake y los resultados del experimento muestran que la subestimación de RFPM no varía con el nivel de ingesta de energía12.

Muchas deficiencias que afectan a la medición de FI probablemente obstaculicen la medición de FW. Es probable que surjan sesgos en la dirección opuesta (por ejemplo, limpiar el plato para mostrar menos FW) al medir el FW y pueden mitigarse de manera similar con la aplicación propuesta. Creemos que el uso de RFPM y la aplicación SmartIntakeTM como base para una aplicación de estimación de FW es muy prometedor para transformar la medición de FW. Primero, observamos que el RFPM estima directamente el FW asociado con situaciones de comedor (es decir, desperdicio de platos), por lo que solo se requiere una transformación simple de las salidas actuales. Para adaptar completamente RFPM para la medición de FW, los procedimientos se modificarán para estimar el FW creado durante la preparación de alimentos y durante las purgas de alimentos almacenados (por ejemplo, limpieza del refrigerador). El método RFPM ya funciona en entornos para cenar fuera, que actualmente se omiten en algunos métodos de medición de FW existentes. También se explorarán funcionalidades adicionales, como la estimación de FW comestibles versus no comestibles (y, por lo tanto, las calorías desperdiciadas), la estimación de la tasa de desperdicio entre categorías de alimentos y la estimación de tasas de desvío de los vertederos, para que se puedan calcular y almacenar instantáneamente múltiples métricas relevantes para las políticas.