Capitol: Anexa E: Analiza erorii în estimarea aportului de nutrienți utilizând trei seturi de date eșantion

Din păcate, această carte nu poate fi tipărită din OpenBook. Dacă trebuie să imprimați pagini din această carte, vă recomandăm să o descărcați în format PDF.

erorii

Accesați NAP.edu/10766 pentru a obține mai multe informații despre această carte, pentru a o cumpăra în format tipărit sau pentru a o descărca ca PDF gratuit.

Mai jos este textul necorectat citit automat al acestui capitol, destinat să furnizeze propriilor noastre motoare de căutare și motoare externe un text extrem de bogat, reprezentativ pentru capitol, care poate fi căutat din fiecare carte. Deoarece este un material NECORECTAT, vă rugăm să considerați următorul text ca un proxy util dar insuficient pentru paginile de carte autorizate.

ANEXA E Analiza erorii în estimarea aportului de nutrienți utilizând trei seturi de date eșantion. Impactul a două tipuri diferite de erori asupra estimării prevalenței este descris în capitolul 7. Acolo, subcomitetul a examinat în detaliu două surse potențiale de eroare care pot afectează estimarea aportului de nutrienți: erori în estimarea compoziției produsului alimentar consumat și erori în estimarea sau înregistrarea cantității fiecărui produs alimentar consumat. În această anexă, comitetul ex

nu are în vedere impactul potențial al unor astfel de erori nemăsurate asupra abordării probabilității. Se va face distincția între erorile aleatorii (abaterile care se deplasează în ambele direcții în jurul unei medii adevărate) și erorile sistemice sau părtinirile (sub-sau supra-estimat consecvent

pe adevărata valoare). De asemenea, se va face o distincție între impactul erorii în evaluarea unei singure porții a unui singur aliment și în calcularea aportului dintr-o serie de porții de alimente într-o singură zi. Accentul este pus pe eforturile acestor erori asupra distribuției estimate a aporturilor obișnuite între oameni, mai degrabă decât asupra aporturilor reale ale anumitor indivizi. Aceste constructe sunt mai întâi ilustrate folosind date reale, apoi sunt dezvoltate implicațiile lor teoretice. Presupunerea inițială a acestor analize este că analizele compoziției alimentelor sunt corecte (de exemplu, nu există o prejudecată sistematică), dar că există variații în compoziția raportată. 129

131 TABEL E-1. Variabilitate presupusă în datele privind compoziția alimentelor utilizate în estimarea clasei Errora a gamei vectoriale de CV-uri (%) Proteine ​​energetice Alți nutrienți - aData de la G. H. Beaton, Universitatea din Toronto, ca personal

unication, 1985. 10-30 10-20 10-45 estimări ale varianței raportate și completate de variații imputate, sunt prezentate într-o secțiune ulterioară a acestui apendice. Aceste estimări ale varianței au fost aplicate cu o procedură de simulare la înregistrarea aportului alimentar al unui subiect vegetarian studiat la Toronto. Datele privind compoziția alimentelor raportate de USDA (1976-1984) au fost utilizate pentru a estima compoziția medie a fiecăruia dintre cele 21 de alimente incluse în înregistrare. O variabilitate a fost atribuită fiecărui produs alimentar prin selecție aleatorie în intervalele prezentate în Tabelul E-1 utilizând algoritmul CV (produs alimentar X) = 10 + RNDt 1) x Y. unde Y = 20 pentru energie, 10 pentru proteine, iar 35 pentru alți - nutrienți. Astfel, pentru fiecare produs alimentar și fiecare nutrient, a existat o compoziție medie și CV. procedura sa a fost utilizată pentru a atribui aleatoriu o compoziție specifică pentru fiecare produs alimentar sau combinație de nutrienți. O valoare aleatorie din distr normal

- s-a ales butonul, reprezentat de media și CV-ul pentru acel produs alimentar. Tabelul E-2 prezintă rezultatele acumulate de la 1.000 de repetări ale acestui exercițiu și calculele SD și CV pentru aportul de nutrienți calculat. Rezultatele arată că eroarea relativă este redusă pentru înregistrarea totală a consumului de alimente în comparație cu produsele alimentare individuale. Exercițiul meu ar putea fi repetat prin selectarea unor noi valori aleatorii pentru CV-urile produselor alimentare și apoi obținerea unor estimări de eroare compuse, care nu ar fi de așteptat să difere semnificativ de cele prezentate în Tabelul E-2. Tabelul prezintă, de asemenea, calculul direct al varianțelor și SD și CV al aportului total ca suma variațiilor articolului individual prin abordări statistice convenționale. Având în vedere ipotezele de normalitate pentru distribuțiile individuale ale compoziției, aceasta este o abordare mult mai rapidă decât

132 TABEL E-2. Eroare potențială în aportul estimat de nutrienți al unei persoane, atribuibil variației în datele componente Ford pe eșantionul D4eta vegetarian

b Date despre compoziția alimentelor adăugate la compozițiile alimentare Nutrient Fără variație, prin abordare randomizată Prin formulă statistică Vector medie medie SD CV (I) medie SO CV (I) energie (chila/zi) 2.610,4 2.619,6 146,37 5,60 26,10,4 146,02 5,59 Proteine (g/zi) 68,8 68,7 3,96 5,76 68,8 4,04 5,87 Calciu (mg/zi) 814,1 812,7 86,49 10,64 814,1 87,29 10,72 Fier (mg/zi) 29,1 29,4 3,48 11,85 29,1 3,43 11,76 Vitamina A (It // zi) 13,085,5 13,070,0 1,912,67 14,63 13.085,5 1.880,3 14,37 Se îngroașă (mg/zi) 2,3 2,3 0,3 12,69 2,3 0,29 12,73 Vitamina C (mg/zi) 303,6 302,8 29,52 9,75 303,6 30,91 10,18 a Abaterea medie și standard. bazat pe 1.000 de iterații cu variabile normal randomizate în abordarea randomizării. Formula statistică reprezintă adăugarea variațiilor sub reluarea faptului că fiecare varianță este distribuită în mod normal cu medie și CV așa cum este descris. Pentru CV-ul compoziției ford alocate aleatoriu fiecărui nutrient, vezi Tabelul E-

. Există CV-uri până la 45% pentru alimentele individuale. bDate de la G. H. Beaton, Universitatea din Toronto, comunicare personală, 1985. calcule repetate bazate pe selecții aleatorii. Comparația celor două metode din tabelul E-2 arată că rezultatele sunt practic identice. Un membru al subcomitetului (H. Cmiciklas-Wright, Universitatea de Stat din Pennsylvania, comunicare personală, 1985) a furnizat două înregistrări ale consumului de alimente pentru a fi utilizate într-un al doilea set de analize. Noile date privind compoziția alimentelor USDA și estimările varianței (erorile standard raportate și numărul de analize) au fost disponibile pentru majoritatea alimentelor din aceste înregistrări (USDA, 1976-1984). Datele furnizate de Smiciklas-Wright au fost utilizate ca exemple mai realiste pentru modelarea variației aportului estimativ atribuită variabilității datelor compoziției alimentelor. Primul pas a fost imputarea variabilităților pentru compoziția alimentară atunci când acestea nu puteau fi derivate direct din tabelele USDA. S-a folosit un exercițiu empiric internalizat: CV-urile au fost calculate pentru toți f zeii, când datele au fost permise, și au fost reprezentate grafic în raport cu nivelul de nutrienți raportat

134 TABEL E-4. Comparația erorii potențiale datorate variabilității compoziției alimentelor asociată cu aportul estimat de 1 zi, dietă non-vegetariană, b Espy mated 1-day ingest _ _- Diet HW1 Diet HW2 Nutrient Mean SD CV (

) Proteine ​​104,6 6,20 5,93 97. 5 2,21 2,27 Calciu 1,540,2 80,77 5,24 1,135,2 61,31 5,40 Fier 8,03 1,19 14,85 10,4 1,66 16,00 Magneziu 250,1 15,70 6,28 222,4 13 .04 5,86 Sodiu 4,129,5 157,36 3,81 2,589,8 121,73 4,70 Zinc 11,6 0,90 17,92 0,715 0. 076 10. 59 Ribof avalanșă 2. 60 0 .2 05 7. 90 2 .13 0. 154 7. 22 Niacina 15.9 0.908 5.72 13.5 0.879 6.53 Vitamina Be 1.45 0.136 9. 37 1.43 0. 210 14.62 Vitamina; n C 153.1 11. 91 7. 77 11. 8 1. 54 13. 00 Folacin 184.3 19.80 10.74 97.1

2. 02 12. 38 Vitale n A 3.798,4 281,24 7,40 5.142,0 603,61 11,74 = Universitatea de Stat din sylvania, comunicare personală, 1985. b Vezi tabelele E-11 și E-12 pentru compoziția dietei. Aici varianța aportului de 1 zi a fost calculată mai degrabă prin algoritm statistic decât prin simulare. Pentru majoritatea alimentelor raportate în prima dietă (HW1), au existat erori standard din care s-ar putea obține estimări ale varianței (a se vedea tabelele E-9 până la E-12 la sfârșitul acestei anexe). Rezultatele sunt estimări realiste ale erorii potențiale a aportului estimat de 1 zi. Pentru a doua dietă (HW2), o proporție mai mare a variabilității pentru alimente individuale a trebuit să fie imputată (vezi Tabelul E-12). Diferențele în CV-ul estimării aportului pentru cele două diete pot fi atribuite diferențelor de variabilitate asociată cu alimentele individuale. CV-ul dietei este, de asemenea, afectat de contribuțiile relative la aportul de alimente individuale cu variabilități deosebit de mari sau mici.

137 TA = E E-6. Termen de eroare la consumul de o zi asociat cu variabilitatea compoziției alimentelor și eroarea în estimarea consumului în non

diete regetare a - Dietă - 1 Dietă BW2

Proteine ​​nutritive 109,6 7,56 7,23 97,5 5,81 5,96 Calciu 1,540,2 103,7 6,74 1,135,2 82,52 7,26 Fier 8,03 1,23 15,35 10,40 1,73 16,62 Magneziu 250. 0 17. 72 7 08 222 .4 15 51 6 97 Sodiu 4,129,5 239,3 5,80 2,589,8 180,3 6,95 Zinc 11,58 1,00 8,67 13,32 1,76 13,22 miamină 2,10 0,395 18,85 0,716 0 080 11,13 Riboflavină 2,60 0,226 8,71 2,13 0,175 8,21 Niacină 15,89 1,18 7,43 13,46 1,29 9,49 Vitamina Be 1,45 0,149 10,26 1,43 0,227 15,83 Vitamina C 153,1 13,88 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,68 13,88 13,68 13,68 11,68 11,68 9,65 13,65 07 12. 72 13,10 Vitamina A 3.198,4 313,2 8,25 5.142,0 683,0 13,28

. . aData de la H. & iciklas-Wright, Pennsylvania State University, comunicare personală, 1985. Pentru compoziția dietelor și estimările variabilității compoziției alimentelor, a se vedea tabelele E-ll și E-12. (CV-ul se bazează pe fund

mptlon acea eroare de măsurare în 10. distribuită în mod normal.) bilitate. Estimările aportului de proteine ​​din datele HW1 conduc la un CV de 5,9% din estimarea aportului total de proteine ​​atunci când se ia în considerare doar variabilitatea compoziției alimentelor (vezi Tabelul E-7). Cu toate acestea, când se adaugă eroare de măsurare, CV-ul crește la 7,2% (vezi Tabelul E-6). sunt 14,9% și 15,4%. Pentru fier, cele două CV-uri. Magnitudinea efectului depinde de mulți factori, inclusiv de contribuția relativă a diferitelor produse alimentare la aportul final (ponderarea diferențelor relative); partea inferioară a produselor alimentare, așa cum sa discutat în secțiunea precedentă pentru variația compoziției alimentelor; și, important, magnitudinea celor două varianțe. Tabelul E-8 ilustrează efectul variabilității estimate (eroare) pentru un produs alimentar individual atunci când există variabilitate atât în ​​compoziția alimentelor, cât și în estimarea cantității de alimente. Așa cum se arată în Tabelul E-5, varianța relativă a aportului total pentru multe alimente individuale ar scădea odată cu creșterea numărului de alimente.

138 TAME E-7. Eroare la consumul de 1 zi atribuibil variabilității în compoziția alimentelor și în consumul de probe Estetice Dietele HW1 HW2

. Nutrient Media SD CV (96) Media SD Cal (9e). Proteine ​​109,6 7,56 7,23 97,5 5,81 5,96 Calciu 1,540,2 103,7 6,74 1,135,2 82,52 7,26 Fier 8,03 1,23 15,35 10,40 1,73 16,62 Magneziu 2SO.0 17,72 7,08 222,4 15,51 6,97 Sodiu 4,129,5 239,3 5,80 2,589,8 10,3 6,95 TABELUL E-8. Impactul

Eroare aleatorie în datele de admisie și compoziție a alimentelor de pe CV calculate pentru conținutul de nutrienți al unei porții individuale de alimente

b CV 2 0 10 20 30 40 0 ​​0 10 20 30 40 10 10 14,2 22,4 31,8 41,4 20 20 22,4 28,6 36,6 45,4 30 30 31,8 36,6 43,4 51,4 40 40 41,4 45,4 51,4 58,8 l aDate de la NFCS. Valorile sunt relative. valorile bilelor exprimate ca CV = 100 x SD/medie. nu este important să știți care variabilă este 1 sau 2. Termenul de eroare pentru o dietă care cuprinde mai multe porții individuale de alimente ar necesita o însumare a variațiilor (vezi Tabelul E-5).

140 O abordare similară pentru obținerea SE a unui aport de o zi a fost utilizată pentru a estima SD și CV, dar SE, mai degrabă decât SD ale compoziției alimentelor individuale, au fost utilizate ca punct de plecare. Rezultatele demonstrează că variația aleatorie, așa cum este discutată în acest apendice, influențează încrederea 1