Hintergrund: Die Ernährung beeinflusst neben der körperlichen Entwicklung, dem Wachstum und dem allgemeinen Wohlergehen bei heranwachsenden Leistungssportlern auch die sportliche und geistige Leistungsfähigkeit, die Regeneration sowie die sportliche Entwicklung. In Deutschland müssen Nachwuchsathleten mit Kaderstatus regelmäßig eine sportmedizinische Tauglichkeitsuntersuchung bestehen, um in ihrer Sportart antreten zu dürfen. Im Rahmen dieser Untersuchung wurden vermehrt leichte Wissensdefizite bis hin zu potentiell gesundheitsschädlichen Einstellungen im Ernährungsbereich festgestellt. Auch die aktuelle Studienlage legt nahe, dass sowohl Trainer als auch Nachwuchsathleten über ein mangelhaftes Ernährungswissen und Essverhalten verfügen. Aktuell gibt es im deutschsprachigen Raum noch wenige Untersuchungen zum Ernährungswissen von Nachwuchsathleten. Die Ergebnisse einer Erhebung aus dem Jahr 2011 zeigten, dass sich deutsche Nachwuchsathleten gesünder ernähren als gleichaltrige Nicht-Athleten, jedoch nur selten bedarfsorientiert und sportartspezifisch. Fragestellung / Hypothese: Im Rahmen dieser Arbeit sollte das Wissen von Sportschülern des Dresdner Sportschulzentrums bezüglich gesunder und sportgerechter Ernährung sowie das individuelle Essverhalten erfasst werden. Die gewonnen Erkenntnisse sollen eine Grundlage bilden, - um strukturelle Gegebenheiten zu überprüfen und ggf. anzupassen (z.B. Mensa, Verpflegung an Wettkampftagen), - um individuelle Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen und so krankhaftem Verhalten vorzubeugen, - um kritische Tendenzen im Essverhalten innerhalb verschiedener Personenkreise zu erfassen (z.B. Sportart, Klassenstufe) und gegebenenfalls deren Ursprung zu erkennen und beheben, - um passende Inhalte für Bildungsmaßnahmen zusammenstellen zu können und diese somit möglichst interessant für die Zielgruppe zu gestalten. Material und Methode: Zur Erfassung des Ernährungswissens und des Essverhaltens von Sportschülern wurde ein Fragebogen entwickelt. Für die Gestaltung und Validierung des Fragebogens wurden eine Literaturrecherche, mehrere Expertengespräche, eine Relevanzabfrage sowie zwei Pilotphasen durchgeführt. Der finale Fragebogen besteht aus einigen allgemeinen Fragen u.a. nach Alter, Geschlecht, Sportart und Trainingsstunden, gefolgt von 20 Fragen zum Essverhalten mit einem abschließenden Abschnitt zum Ernährungswissen. Dieser besteht aus 20 Single Choice Fragen. Ausgefüllt wurde der Bogen von Schülern des Dresdner Sportgymnasiums (n=301) und der Dresdner Sportoberschule (n=65). Darunter 160 Mädchen und 206 Jungen im Alter zwischen 10 und 19 Jahren (14 ± 2,3 Jahre) aus verschiedenen Sportarten. Das Ausfüllen der Bögen erfolgte im Unterricht unter Aufsicht der jeweiligen Lehrperson. Die Auswertung erfolgte unter Verwendung von Microsoft® Excel® für Mac 2011 in der Version 14.7.0. sowie dem Statistik-Programm IBM® SPSS ® Statistics in der Version 25. Ergebnisse: Die Befragung bezüglich des Essverhaltens ergab, dass Nachwuchsathleten sich zum Thema Ernährung hauptsächlich bei Eltern und Trainer informieren. Ebenso gab der Großteil der Schüler an, von Montag bis Freitag in der Mensa zu essen. Bezogen auf die Makronährstoffe und das Gewicht wollten die Mädchen eher Gewicht verlieren und mieden dazu Kohlenhydrate. Jungen hingegen versuchten eher Gewicht zuzulegen und deshalb möglichst viel Eiweiß zu sich zu nehmen. Erkennbar war, dass die Einnahme von Nahrungsergänzungsmitteln tendenziell mit zunehmendem Alter anstieg. Die Verzehrhäufigkeit von Gemüse lag bei den meisten Schülern bei 1-2 Portionen pro Tag und damit unter den allgemeinen Empfehlungen. Die empfohlenen zwei Portionen Obst täglich schafften dagegen die meisten der befragten Nachwuchsathleten. Der Abschnitt zur Erfassung des Ernährungswissens ergab, dass das Wissen mit zunehmendem Alter zunimmt. In Bezug auf das Gesamt-Ernährungswissen gab es keine Unterschiede zwischen den Geschlechtern. Allerdings wussten die Mädchen signifikant mehr in den Bereichen „allgemeine Grundlagen“ und „Kohlenhydrate“, die Jungen mehr im Bereich „Eiweiß“. Das Wissen der befragten Sportler aus den verschiedenen Sportarten unterschied sich signifikant. Der paarweise Mittelwertvergleich zeigte signifikante Unterschiede zwischen den Kanurennsportlern und den Eishockeyspielern sowie den Ruderern und den Eishockeyspielern. Ein tendenziell höheres Ernährungswissen hatten Schüler, die sich nach bestimmten Vorgaben ernährten und Schüler, die angaben, täglich mehrere Portionen Gemüse zu verzehren. Die Schüler, die Nahrungsergänzungsmittel konsumierten, verfügten über ein höheres Ernährungswissen als die Schüler, die angaben, keine Nahrungsergänzungsmittel zu konsumieren Des Weiteren stieg das Ernährungswissen mit zunehmendem Trainingsumfang. Aus den Ergebnissen wurden drei Regressionsmodelle abgeleitet, mit deren Hilfe das Ernährungswissen von Dresdner Sportschülern im Alter zwischen 10 und 19 Jahren abgeschätzt werden kann. Darüber können bei zukünftigen Befragungen die individuellen Ergebnisse der Schüler beurteilt bzw. eingeschätzt werden. Um aussagekräftige Referenzwerte in den einzelnen Altersgruppen zu bekommen, sind weitere Befragungen wünschenswert. Schlussfolgerung: Trotz der besonderen Bedeutung der Ernährung für Nachwuchsathleten weist das Wissen und Verhalten bezüglich gesunder und sportgerechter Ernährung in vielen Bereichen deutliche Defizite auf. Ebenso scheinen gesellschaftlich und medial gängige Körperideale und Verhaltensweisen, wie der Wunsch dünner zu sein, Kohlenhydrate zu meiden (low-carb-Tendenzen) oder eine negative Assoziation mit dem Makronährstoff Fett auch bei jungen Sportlern weit verbreitet zu sein. Dazu kommt ein mangelhaftes Wissen bezüglich einer adäquaten Versorgung mit Nährstoffen und Flüssigkeit, die auf Training und Wettkampf abgestimmt sind. Die entwicklungs- und trainingsbedingten sehr unterschiedlichen Anforderungen an die Ernährung der heranwachsenden Athleten erschweren es jedoch, einheitliche Empfehlungen zu formulieren. Mit Hilfe des in der vorliegenden Arbeit entwickelten Fragebogens können individuelle Auffälligkeiten erkannt und möglichen krankhaften Entwicklungen vorgebeugt werden. Die erfassten Defizite können als Grundlage für die Erstellung von Bildungsmaßnahmen, abgestimmt auf die jeweilige Zielgruppe (Alter und Sportart) genutzt werden. Ziel sollte es sein, den Athleten praxisnahes und handlungsorientiertes Wissen zu vermitteln.:INHALTSVERZEICHNIS I. ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS 7 II. ABBILDUNGSVERZEICHNIS 7 III. TABELLENVERZEICHNIS 8 1. EINLEITUNG 10 1.1. MOTIVATION 10 1.2. BEDEUTUNG DER ERNÄHRUNG 10 KINDER UND JUGENDLICHE 10 SPORTLER 11 NACHWUCHSATHLETEN 11 ERNÄHRUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR NACHWUCHSATHLETEN 12 1.3. ERNÄHRUNGSBILDUNG 14 1.4. AKTUELLE SITUATION ERNÄHRUNGSWISSEN UND ESSVERHALTEN 15 1.5. STAND DER WISSENSCHAFT – FRAGEBÖGEN 18 2. ZIEL UND ZIELGRUPPE 21 3. METHODIK 22 3.1 FRAGEBOGENENTWICKLUNG 23 WAS SOLL DER FRAGEBOGEN MESSEN? 24 ERSTELLUNG DES ITEM-POOLS 24 ANTWORTEN-FORMAT UND BEWERTUNGSSKALA 24 EXPERTENBEFRAGUNG - RELEVANZABFRAGE 25 PILOTGRUPPE 1 31 PILOTGRUPPE 2 31 3.2 AUFBAU UND INHALT DES FINALEN FRAGEBOGENS 32 ITEM - POOL – ESSVERHALTEN 32 ITEM-POOL – ERNÄHRUNGSWISSEN 32 RELIABILITÄT 33 3.3 STICHPROBE 34 3.4 ERHEBUNG 34 3.5 RÜCKLAUF 34 3.6 STATISTISCHE AUSWERTUNG 35 DATENÜBERTRAGUNG 35 DATENANALYSE 35 4. ERGEBNISSE 37 4.1 ERGEBNISSE PILOTGRUPPE 1 – Fußball 37 ALLGEMEINE FRAGEN 37 ESSVERHALTEN 37 ERNÄHRUNGSWISSEN 39 4.2 ERGEBNISSE PILOTGRUPPE 2 – HANDBALL 40 ERNÄHRUNGSWISSEN 40 4.3 ERGEBNISSE – ALLGEMEINE FRAGEN 43 ALTER UND GESCHLECHT 43 SCHULART 44 WOHNSITUATION 44 SPORTART 45 TRAININGSSTUNDEN PRO WOCHE / SEIT WANN ÜBST DU DIESE SPORTART AUS? 46 BETREUUNG DURCH EINEN ERNÄHRUNGSBERATER 46 4.4 ERGEBNISSE – ESSVERHALTEN 48 4.5 ERGEBNISSE – ERNÄHRUNGSWISSEN 57 ANTWORTENVERTEILUNG BEI DEN EINZELNEN FRAGEN 57 ERNÄHRUNGSWISSEN – GESAMTE STICHPROBE 58 BEWERTUNG DER ERGEBNISSE 59 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES ALTERS 60 ALTERSEFFEKT 62 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES GESCHLECHTS 63 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER SPORTART 64 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER TRAININGSSTUNDEN PRO WOCHE 67 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT VON NAHRUNGSMITTEL-UNVERTRÄGLICHKEITEN; ERNÄHRUNGSBERATUNG; WOHNSITUATION 69 ERNÄHRUNGSWISSEN – ERNÄHRUNG NACH BESTIMMTEN VORGABEN 70 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER EINNAHME VON NAHRUNGSERGÄNZUNGSMITTELN 71 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES GEMÜSE- UND OBSTKONSUMS 72 ERNÄHRUNGSWISSEN NACH THEMENGEBIETEN 74 ERNÄHRUNGSWISSEN IN DEN THEMENGEBIETEN NACH GESCHLECHT 76 HÄUFIGKEIT DER GEWÄHLTEN „ICH WEIß ES NICHT“-OPTION IN ABHÄNGIGKEIT DES ALTERS 77 HÄUFIGKEIT DER GEWÄHLTEN „IWEN“-OPTION IN ABHÄNGIGKEIT DES GESCHLECHTS 79 REGRESSIONSMODELL 80 5. DISKUSSION 82 5.1 ERNÄHRUNG VON NACHWUCHSATHLETEN 82 5.2 ESSVERHALTEN 83 UNTERSCHIEDE NACH GESCHLECHT, ALTER UND SPORTART 84 UMGANG MIT NAHRUNGSERGÄNZUNGSMITTELN 85 OBST UND GEMÜSEKONSUM 86 FRAGE 17 – 19 87 FRAGE 20 87 5.3 ERNÄHRUNGSWISSEN 88 ANTWORTENVERTEILUNG / GESCHÄTZTER SCHWIERIGKEITSGRAD 88 BEWERTUNGSSKALA 89 ERNÄHRUNGSWISSEN DER GESAMTEN STICHPROBE 89 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES ALTERS 90 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES GESCHLECHTS 91 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER SPORTART 92 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES TRAININGSUMFANGS 93 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT VON NAHRUNGSMITTEL-UNVERTRÄGLICHKEITEN; ERNÄHRUNGSBERATUNG; WOHNSITUATION 93 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER ERNÄHRUNG NACH BESTIMMTEN VORGABEN 93 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DER EINNAHME VON NAHRUNGSERGÄNZUNGSMITTELN 94 ERNÄHRUNGSWISSEN IN ABHÄNGIGKEIT DES GEMÜSE-BZW. OBSTKONSUMS 94 ZUSAMMENHANG ESSVERHALTEN UND ERNÄHRUNGSWISSEN 95 ERNÄHRUNGSWISSEN IN DEN EINZELNEN THEMENGEBIETEN 95 HÄUFIGKEIT DER GEWÄHLTEN „ICH WEIß ES NICHT“-OPTION ABHÄNGIG VON ALTER UND GESCHLECHT 96 REGRESSIONSMODELLE 97 5.4 EINFLUSS VON ERNÄHRUNGSBILDUNG AUF DAS ESSVERHALTEN 99 5.5 INDIVIDUELLE ANWENDUNG UND BETRACHTUNG DES FRAGEBOGENS 100 5.6 ABLEITUNG FÜR DIE PRAXIS 101 5.7 METHODENKRITIK 102 5.8 SCHLUSSFOLGERUNG UND AUSBLICK 103 6. ZUSAMMENFASSUNG 104 8. SUMMARY 107 9. LITERATURVERZEICHNIS 110 10. ANHANG 120 10.1 FINALER FRAGEBOGEN 120 10.2 DANKSAGUNG 127 10.3 ERKLÄRUNG ZUR ERÖFFNUNG DES PROMOTIONSVERFAHRENS 129 10.4 ERKLÄRUNG ÜBER DIE EINHALTUNG GESETZLICHER BESTIMMUNGEN 130

To help combat the growing obesity problem in the United States, the Menu Labeling Act was passed in 2010 as part of the Patient Protection and Affordable Care Act. However, little research has been conducted to determine the optimal format and content of the imminent label. A between-subjects experiment was conducted with a non-probability sample that was provided with three nutrition label treatments and surveyed to determine the labels’ effect on accuracy in dietary judgments and nutrition evaluations, level of certainty and confusion while completing those tasks, and perceived label comprehension and utility. The presence of a label had a positive relationship with all the dependent measures, while the addition of percent daily values to the label had a nonsignificant increase in accuracy but a negative effect on confusion and comprehension.

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Objective: To evaluate factors influencing excessive weight gain during pregnancy and changes in eating patterns from the pre-pregnancy period among low-income women (<185% poverty level). Design, Setting, & Participants: Low-income women who were at least 7-months pregnant and gained excess weight (n= 14) or normal weight (n=15) were interviewed. Questions pertained to previous nutritional knowledge, eating patterns, and sources for obtaining nutrition information. Outcome Measures and Analysis: Transcripts were coded independently by two researchers, with any differences reconciled. Common themes were discussed and tallied to determine the most commonly re-occurring topics reported in the interviews. Results: Most of the excess weight gainers (EWG) and recommended weight gainers (RWG) had a heightened awareness of their eating patterns and became more concerned about the impact their diet had on their fetus' health during (vs. before) pregnancy. EWG and RWG received limited nutrition- and weight-related advice from their doctors, and relied on alternate sources of information, such as pregnancy books and online websites. The most noted difference between the groups was that RWG reported more accurate nutrition knowledge than EWG.Conclusions and Implications: Nutrition knowledge indirectly affects the amount of weight women gain during pregnancy. EWG and RWG received minimal nutritional and weight-related advice from doctors during or after pregnancy. This suggests the need for increased counseling efforts by doctors in providing appropriate nutrition and weight-related advice to their patients or providing outside referrals to registered dietitians.

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It is well established that improved nutritional strategies can enhance both health and exercise performance. Scientific developments in recent years have furthered our understanding of cellular metabolism, which in turn, has provided an additional platform to investigate the impact of diet on health and adaptation. The overall aim of this research programme was to build on the current understanding of dietary intake in athletes and the impact dietary manipulation has on cellular and metabolic adaptation at rest and in combination with endurance training. It is postulated that nutrition is the most controllable risk factor impacting long-term health and chronic disease (World-Health-Organization, 2003), and enhanced knowledge of nutrition has been associated with improved dietary choices. A number of nutrition knowledge questionnaires have been developed to assess this; however the validity of each tool is reduced if implemented outside the target population. A valid and reliable general and sport nutrition knowledge questionnaire had not yet been developed. Using a parallel groups repeated measures study design (N = 101) the aim of the first experimental Chapter (Chapter 4) was to develop a new tool to measure general and sport nutrition knowledge in UK track and field athletes. Following the questionnaire design 53 nutrition educated and 48 non-nutrition educated participants completed the questionnaire on two occasions separated by three weeks. The results of the process demonstrated face and construct validity from the development of the question pool, content validity (the nutrition educated group scored > 30% higher that the non-nutrition educated group), reliability (test - retest correlation of 0.98, p < 0.05) and internal consistency (Chronbach's alpha value > 0.7) as such establishing a new tool (Nutrition knowledge Questionnaire for Athletes (NKQA)) for the assessment of general and sport nutrition knowledge in track and field athletes. Athletes' diets are commonly reported as inadequate and previous work has demonstrated a weak positive relationship between diet quality and nutrition knowledge. Additionally a commercially available tool, the metabolic typing questionnaire, claims to identify individual metabolic function and subsequently prescribe a personalised diet to optimise health. Thus the aim of the second experimental Chapter (Chapter 5) was to quantify nutrition knowledge (using the questionnaire developed in Chapter 4), measure diet intake and quality and investigate the efficacy of the metabolic typing questionnaire in UK track and field athletes. Using a parallel groups repeated measures design participants (UK track and field athletes n = 59, and non-athletic control group n = 29) completed a food diary, the NKQA and the metabolic typing questionnaire at two time points through the year (October and April) to investigate seasonal change. The results of the metabolic typing questionnaire concluded that 94.3% of the participants were the same dietary type and would subsequently have been prescribed the same diet. Athletes possess greater general and sport nutrition knowledge the non-athletes (60.4 ± 2.0 % vs. 48.6 ± 1.5 %) and also had better diet quality (76.8 ± 10.5 % vs. 67.6 ± 2.6 %). However no relationship was observed between individual nutrition knowledge score and diet quality (r2 = 0.003, p = 0.63). No difference in dietary intake was observed between power and endurance athletes; average diet intake consisted of 57.0% carbohydrate, 17.1% protein and 25.9% fat. The metabolic typing diet is based around three different diets: high carbohydrate, high protein and mixed diet. The results from Chapter 5 identified that the metabolic typing questionnaire was not able to differentiate between metabolic function in healthy individuals. Additionally all athletes, independent of event (power vs. endurance), consumed similar diets. With such similarities a clearer understanding of the impact such diets have at a cellular level is required. Therefore for the remainder of the thesis it was decided to investigate the impact of dietary manipulation utilising more robust measures. Mitochondria are responsible for energy production; their quantity and density have been associated with improved health and endurance performance. External stressors such as energy reduction, carbohydrate restriction and exercise are potent stimulators of transcription markers of mitochondrial biogenesis. Thus manipulating carbohydrate and energy availability in vivo may enhance cellular adaptation and limited literature exists on the impact increased protein intake has on this. The aim of Chapter 6 was to investigate the impact of acute (7-day) continuous dietary manipulation on metabolic markers, body composition and resting metabolic rate (RMR). Using a repeated measures parallel group (N = 45) design, participants were randomly assigned one of four diets: high protein hypocaloric, high carbohydrate hypocaloric, high protein eucaloric or high carbohydrate eucaloric. The macronutrient ratio of the high protein diets was 40% protein, 30 % carbohydrate and 30% fat, the high carbohydrate diets were 10% protein, 60% carbohydrate and 30% fat. Energy intake in the hypocaloric diets was matched to resting metabolic rate (RMR). Participants consumed habitual diet for 7-days then baseline measures were collected (skeletal muscle biopsy, dual energy X-ray absorptiometry scan (DXA) and RMR, habitual diet was consumed for a further 7-days and repeat testing was completed (these time points were used as a control), the intervention diet was then consumed for 7-days and post measures were collected. The results of the skeletal muscle biopsy demonstrated no group x time interaction in any marker, however a pre-post time difference subsequent to the high protein hypocaloric diet (the diet which induced the greatest metabolic stress) was observed in four transcriptional markers of mitochondrial biogenesis (pre-post intervention fold increase: PCG1-α 1.27, AMPK 2.09, SIRT1 1.5, SIRT3 1.19, p < 0.05). The results of the DXA scan demonstrated that the high protein hypocaloric group lost significantly more fat mass than the high carbohydrate eucaloric group (-0.99 kg vs. -0.50 kg, p < 0.015). Irrespective of macronutrient ratio, no energy-matched between group difference was observed in lean mass (LM) loss. However when matched for macronutrient ratio the high protein diet attenuated LM loss to a greater extent that the high carbohydrate diet, suggesting an important role of increased protein intake in the maintenance of lean mass. No time point or group difference in RMR was observed. This data suggests that a high protein low carbohydrate hypocaloric diet may provide a stimulus to promote skeletal muscle metabolic adaptation. The aim of the final experimental Chapter (Chapter 7) in this thesis was to explore the impact exercise in combination with a high protein diet on metabolic adaptation, substrate utilisation and exercise performance in well trained runners. Using a parallel groups repeated measures study design the participants (well-trained endurance runners, N = 16) consumed normal habitual diet for 7-days, then 7-days intervention diet (high protein eucaloric or high carbohydrate eucaloric, same dietary ratios as Chapter 6) and finally returned to habitual diet for 7-days, training was consistent throughout. A pre exercise muscle biopsy was taken subsequent to each diet and immediately followed by a 10 km sub-maximal run and a time to exhaustion run (TTE) at 95% of velocity at maximal aerobic capacity (vV̇O2max). Post intervention the high protein group presented significant changes in sub-maximal substrate utilisation with 101% increase in fat oxidation (0.59 g·min-1, p = 0.0001). No changes were observed in substrate utilisation in the high carbohydrate group. A trend towards a reduction in average weekly running speed was observed in the PRO group (-0.9 km·h-1), the high carbohydrate group maintained the same training speed. TTE was decreased (-23.3%, p = 0.0003) in the high protein group subsequent to the intervention, no change was observed in subsequent to the high carbohydrate diet. / The high carbohydrate group demonstrated preferential increases in markers of metabolic adaptations (fold increase: AMPK = 1.44 and PPAR = 1.32, p < 0.05) suggesting that training intensity, rather than carbohydrate restriction, may be a more profound driver of metabolic adaptation. All performance measures, in both groups, returned to pre intervention levels once habitual diet was returned; however the increased gene expression observed in the high carbohydrate group remained elevated 7-days post intervention. The increased metabolic stress imposed by reducing carbohydrate intake did not increase transcriptional markers of mitochondrial biogenesis. For continuous endurance training and high intensity endurance performance a high carbohydrate diet is preferential to a high protein diet.

This study was conducted to assess the effect of nutrition education utilizing computerized dietary analysis on nutrition knowledge, dietary compliance, nutrition status, and quality of life in hemodialysis patients. Twenty patients of the Bonneville Dialysis Center in Ogden, Utah voluntarily agreed to participate in this six-month study. All participants completed quality of life assessments, the Beck Depression Inventory© (BDI), and a nutrition knowledge assessment pre- and post-study. Patients in the treatment group (n=12) completed monthly 3-day food records which were analyzed by Computrition® nutrient analysis software. Results were discussed with the patients during one-on-one education sessions. Control patients (n=8) completed 3-day food records pre- and poststudy. Monitoring parameters included: nutrition-related laboratory data, kinetic modeling data, weights, and percent body fat, using Futrex® near infrared interactance. Dietary components followed were: protein, calories, sodium, potassium, calcium, and phosphorus. Multivariant analysis of variance was used for statistical comparisons. Weight and percent body fat were relatively stable throughout the study period for both groups. The treatment group's nutrition knowledge improved as measured by pre- and post-study test scores. Nutrient intakes showed no significant changes except for calorie intake, which decreased in the treatment group. The treatment group's intake of other analyzed nutrients showed declining trends, which were not statistically significant. Serum albumin and total protein increased in both groups. Average serum cholesterol levels decreased in the treatment group. Serum potassium levels did not change significantly. Serum phosphorus increased in the treatment group. However, this did not appear to be caused by increased dietary phosphorus intake. Kinetic modeling data showed a significant increase in protein catabolic rate of experimental subjects. Protein catabolic rates (PCR) are an indicator of dietary protein intakes in maintenance hemodialysis patients. The treatment group showed improvement in the alertness behavior area of the Sickness Impact Profile© (SIP). The control group declined in the recreation and pastimes area of the SIP. No significant changes were observed in the BDI. These results indicate that computerized dietary analysis is an effective instruction tool, is helpful in improving dietary protein intake as measured by PCR, and may contribute to improved quality of life of hemodialysis patients.