Optifood，一种改善营养的方法 (Optifood)

目的和目标

该研究旨在探索 Optifood 的开发方式，以创建相关的基于食物的建议 (FBR) 并用于宣传目的。 具体目标力求：

1. 开发一种工具，用于制定/测试 FBR 并创建有效的宣传材料。
2. 评估其在秘鲁、泰国和印度的政府/非政府组织手中的表现，以确定所需的结构变化，并就将其纳入其项目规划和宣传活动提供指导。
3. 使用该工具在秘鲁、泰国和印度开发适合当地的 FBR。

学习环境

该研究将在瑞士、印度、泰国和秘鲁进行。 合作伙伴及具体地点如下：

• 世界卫生组织 - 日内瓦
• 应用研究学会 - 新德里
• 玛希隆大学 - 曼谷
• Instituto de Investigación Nutricional - 秘鲁。

FBR 将在印度哈里亚纳邦的 Kheri Kalan PHC 进行测试。

整体研究设计

该研究旨在与相关组织一起对 Optifood 工具进行试点测试，然后使用该工具为目标人群测试和改进现有的 FBR。 建议使用混合方法研究来探索复杂的干预措施。 因此，将使用定量和定性方法来解决研究目标。 该研究将使用广泛的受访者来更广泛地了解当前的行为，确定关键影响因素并从不同角度了解行为改变的促进因素和障碍。 样本量将通过饱和抽样确定，即继续调查，直到没有发现新的信息。

设计

来自相关营养专家以及政府和非政府组织的主要工作人员将接受使用 Optifood 的培训，并被要求就如何调整它以支持营养计划规划活动提供反馈。 接下来，Optifood 将用于评估和改进目标人群的当前 FBR，然后将在研究区域对 9-11 个月大儿童的母亲进行测试。 选择这个年龄组是因为与年龄较大的儿童相比，9-11 个月大的婴儿可能会表现出更大的营养益处，并且他们比年龄较小的年龄组（例如， 6-8 个月）更有可能过渡到吃辅食。

抽样策略

组织工作人员将有目的地从秘鲁、泰国和印度的相关非政府组织和研究机构中挑选。 相关的全球营养专家也将被有目的地抽样用于日内瓦的初步试点测试。 抽样将是有目的的，因为研究团队的目标是包容性，而不是代表性。 FGD 参与者的特征将反映潜在 Optifood 用户的多样性和广度。 将根据组织是否参与营养规划以及是否会使用 Optifood 来选择组织。

将从研究环境中的六个集水区招募 9-11 个月大儿童 (n=60) 的母亲，以收集运行 Optifood 所需的食物模式信息。

9-11 个月大儿童的母亲 (n=36) 也将从 Kheri Kalan PHC 的六个分中心随机选择（即从每个分中心随机选择 6 名母亲），一旦他们使用 Optifood 完成 FBR 测试。 该数字基于改进实践试验 (TIP) 协议指南中推荐的样本量，以及基于在印度尼西亚类似 TIP 研究中观察到的 10% 的损耗率因素。

卫生工作者（每个 FGD n = 3-6）将从每个研究区域有目的地选择，以表达他们对 FGD 中新 FBR 的印象。 抽样将是有目的的，因为研究团队的目标是包容性，而不是代表性。 FGD 的数量将取决于达到数据饱和所需的数量，即不会出现重复的和新的材料或主题。 FGD 中卫生工作者的特征将反映参与营养信息推广的潜在卫生工作者的多样性和广度。

数据分析

定量数据分析

本研究中的定量数据收集方法包括 QQs、FFQs 和 24-HRs。 所有定量数据都将重复输入，并使用范围和一致性检查来识别数据输入错误。 数据清洗后，会转入Stata 11软件进行分析。 饮食数据将在使用 Microsoft Excel 开发的特定饮食程序中进行分析。 将根据需要为连续变量生成类别。 将使用数字、图形和表格方法分析和表示数据。 为了估计在对母亲进行 FBR 测试时婴儿饮食的任何变化，将使用配对 t 检验来识别所有 24-HR 的均值差异和 95% CI。 在 P<0.05 时，差异将被认为是显着的。 统计数据将用于描述目的，即研究人群将以比例、均值等表示，膳食数据将以均值和标准差表示。

定性数据分析

该研究将在很大程度上依赖于不同阶段的 FGD、IDI 和结构化观察，以深入了解如何改进 Optifood 工具。 定性分析将是迭代的，因此与数据收集一起发展。 翻译成英文后，NVivo 8 软件将用于存储和编码所有 FGD 和 IDI 转录本。 FGD 和 IDI 记录的内容将分别确定卫生人员和母亲对 Optifood 和 FBR 的反应范围。 主题方法将用于编码 FDG 和 IDI，从最初的自由编码开始，最终目标是将主题分类。 此过程不会使用扎根理论方法，在该方法中，编码完全是归纳的。 8 然而，所有定性数据都将被编码，以允许出现新的意想不到的主题。

数据的三角测量对于建立数据的可靠性很重要。 因此，来自所有 FGD 和 IDI 的数据将相互比较和检查是否不一致和完整性。 这样做将帮助学生确定最“正确”的数据解释。 所有结论都将提交给主要研究人员以确保准确性，以进一步提高可靠性。

方法

目标 1- 开发 Optifood 工具

全球营养专家将在日内瓦接受使用 Optifood 工具的培训。 将在培训期间和培训后 1 天进行两次 FGD，以评估 Optifood 的性能和潜在应用。 将收集一个自我管理的 QQ，以获取有关计算机知识、专业经验和社会人口统计的信息。

将由一名训练有素、能流利使用当地语言的协调员和一名转录员进行。 营养专家将回答有关建议更改以及 Optifood 的可行性和可接受性的问题。 将提出开放式问题，然后是与研究问题相关的具体提示。 FGD 将使用数字记录器进行记录。

卫生人员将回答有关计算机知识、专业经验和社会人口统计信息的自我管理 QQ。

目标 2- 使 Optifood 适合当地使用

来自利马、曼谷和新德里的非政府组织和/或研究机构的主要工作人员将接受使用 Optifood 工具的培训。 对于每个组织，将在培训期间和培训后 7 天进行两次 FGD，以评估 Optifood 的性能和潜在应用。 将收集一个自我管理的 QQ，以获取有关计算机知识、专业经验和社会人口统计的信息。

FGD 将由一名训练有素、能流利使用当地语言的协调员和一名转录员进行。 卫生人员将回答有关建议更改以及 Optifood 的可行性和可接受性的问题。 将提出开放式问题，然后是与研究问题相关的具体提示。 FGD 将使用数字记录器进行记录。

QQ将根据需要翻译成当地语言。 卫生人员将回答有关计算机知识、专业经验和社会人口统计信息的自我管理 QQ。

目标 3 - 使用 Optifood 开发、测试和改进 FBR

开发 FBR

Optifood 将用于为目标人群开发特定人群的 FBR。 为了运行模型，Optifood 需要以下参数的数据：

1. 目标人群食用的食物清单
2. 平均份量
3. 每周可以食用多少次食物
4. 食物是否为主食（是/否）
5. 食物是否是零食（是/否）
6. 每种食物每 100 克可食用部分的成本

7. 食物类别的食物模式信息（例如 豆类、水果、蔬菜、牛奶等）以每周食用份数来衡量。

   A。 此信息还应包括较低水平（第 5 个百分位）、较高水平（第 95 个百分位）和平均水平（第 50 个百分位）

8. 食物成分表
9. 人口的平均体重 - 这可以是一个估计值。

这些数据中的大部分都可以通过合作伙伴获得。 然而，为了运行 Optifood，需要收集有关食物成本和食物频率的数据。

将使用食物亚组频率问卷收集 9-11 个月大的儿童通常食用的每个食物亚组的每周食用频率的膳食数据。 印度将根据 SAS 饮食调查数据中报告的食物最终确定要包含在 FFQ 中的食物组和子组。 该 FFQ 基于哥伦比亚全国营养调查中使用的 FFQ。 将从 9-11 个月大的婴儿的 30 名母亲那里收集数据。 对于每个食物子组，一位训练有素的精通当地语言的研究助理将询问母亲是否有食物子组中的任何食物（即。 煮熟的蔬菜、沙拉或生蔬菜）由孩子食用。 如果答案是肯定的，妈妈们将被要求估计她的孩子在过去一周内食用该子组食物的次数。

还将进行市场调查以获得每 100 克可食用部分消耗的食物成本。 研究助理将前往每个研究环境中的 3 个当地市场和 3 个食品销售商，为每种经常食用的食物（无论是熟食还是生食）收集一个样本。 可食用部分将根据购买的食物克数确定。 对于熟食，将购买原料并煮熟以提供每 100 克可食用部分的成本。 该方法基于在印度尼西亚进行的一项类似研究中使用的方法。

收集完这些数据后，Optifood 将用于为每个研究环境中的每个目标人群生成 FBR。

与母亲一起测试 FBR

将收集采访者管理的社会人口统计 QQ，以获得测试 FBR 的参与者的描述性数据。 QQ将根据需要翻译成当地语言。

开发完成后，FBR 将对 36 名 9-11 个月大婴儿的母亲进行测试。 评估方法基于 ProPAN 策略，其中一项修改是使用改进实践试验 (TIP) 方法测试多个而不是每个母亲的单个 FBR。 样本量基于 TIPS 指南和印度尼西亚的类似研究。

研究助理将在各自家中向母亲介绍 FBR。 将进行 IDI 以评估他们对 FBR 的印象以及采用它们的可行性。 母亲们将有 7 天的时间来实施 FBR。 IDI 将在 7 天测试期（第 8 天）的开始、中间和结束时进行，以强化信息并评估长期实践的可行性。 IDI 将由训练有素且能流利使用当地语言的面试官进行。 母亲们将回答有关 FBR 的可行性和可接受性、使用障碍以及在将 FBR 付诸实践后改变它们的潜在方法的问题。 7 天测试期结束时最后一次访视的 IDI 将用数字记录器记录下来。 根据 IDI 结果，将改进 FBR 以用于该人群。

儿童的饮食摄入量也将使用改进的交互式多次 24 小时回忆 7 前后 FBR 介绍进行评估。 训练有素且能流利使用当地语言的研究助理会要求母亲回忆孩子在过去 24 小时内食用的所有食物和饮料，并估计每种食物的食用量。 将对原来的交互式多次通过 24 小时回忆做出的修改是，在采访结束时，妈妈们还将被要求估计过去一周内每种食物的消费频率。 还将在 7 天测试期结束时测量婴儿体重。

卫生工作者还将提供有关营养咨询障碍的更多数据，以及与目前使用的相比，推广 Optifood 生成的 FBR 的可行性和可接受性。 卫生工作者将参与 FGD 以收集有关这些 FBR 的数据。 一位训练有素且能流利使用当地语言的协调员和一位转录员将向卫生工作者提出开放式问题，内容涉及他们对 FBR 的印象、推广它们的可行性以及目标地区营养咨询的障碍。 FGD 将使用数字记录器进行记录。 还将向卫生工作者提供一个简短的社会人口统计 QQ，以收集描述性数据。