Orientador: José Eduardo Corrente / Banca: Dirce Maria Lobo Marchioni / Banca: Lídia Raquel de Carvalho / Banca: Liciana Vaz de Arruda Silveira / Banca: Regina Mara Fisberg / Resumo: A avaliação do consumo alimentar de um indivíduo ou de uma população tem sido um desafio tanto para profissionais da área de nutrição como para os da área de estatística. Isso porque a característica central do consumo alimentar é a variabilidade da dieta, que pode gerar uma grande variabilidade inter e intrapessoal. Para contornar esse problema, métodos estatísticos apropriados foram desenvolvidos baseados no modelo de regressão com erro de medida de modo a se obter a distribuição estimada do consumo habitual. Dentre os métodos de avaliação de consumo, têm-se o método da Iowa State University (ISU), o método da Iowa State University for Foods (I8UF) e o método do National Cancer Institute (NCI). Todos esses métodos são baseados no modelo com erro de medida incorporando a questão do consumo esporádico (método I8UF) e a possibilidade de incluir covariáveis que podem interferir na distribuição estimada do consumo (método NCI). Para o uso do método ISU, foi desenvolvido um programa chamado PC-SIDE (Software for Intake Distribution Estimate), que fornece a distribuição do consumo habitual bem como a probabilidade de inadequação de determinados nutrientes de acordo com as recomendações nutricionais. Com esse mesmo programa, é possível obter a distribuição do consumo habitual esporádico, dado pelo método ISUF. Para o método NCI, foram desenvolvidas macros no programa SAS (Statistical Analysis System) que permitem incluir covariáveis e estimar a distribuição do consumo habitual baseado no modelo com erros de medidas. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi avaliar essas metodologias estatísticas na análise de dados de consumo alimentar e aplicá-los a um conjunto de dados de um levantamento nutricional de idosos. Foram estudadas as metodologias de ajuste dos modelos propostos para a obtenção da distribuição estimada de consumo baseado... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Evaluating an individual's or a population's food intake has been a challenge for both nutrition professionals and statisticians. This is so because the main characteristic of food intake is diet variety, which may generate large betweenand within-person variability. In order to overcome this problem, appropriate statistical methods have been developed based on the measurement-error regression model so as to obtain the estimated distribution of usual intake. Among the intake evaluation methods are the Iowa State University (lSU), the lowa State University for Foods (ISUF) and the National Cancer lnstitute (NCI) methods. All of them are based on the measurement- error model incorporating the issue concerning episodic intake (ISUF method) and the possibility of including covariates that can interfere in the intake estimated distribution (NCl method). ln order to use the lSU method, a software referred to as PC-SlDE (Software for Intake Distribution Estimate) was designed. It provides the usual intake distribution as well as the probability of inadequacy for certain nutrients according to nutritional recommendations. By using the same software, it is possible to obtain the distribution of episodic usual intake given by the ISUF method. For the NCI method, macros were developed in the SAS (Statistical Analysis System) software which enable the inclusion of covariates and the estimation of the usual intake distribution based on the measurement-error IDodel. Hence, this study aimed at evaluating these statistical methodologies in the analysis of food intake data and at applying them to a data set for a nutritional assessment of elderly individuaIs. The fitting methodologies for the models proposed to obtain the estimated intake distribution based on the ISU, ISUF and NCI methods were studied. The ISU and NCI methods were applied to data from three 24-hours recalls obtained fram a study... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000610812 |
| Date | January 2009 |
| Creators | Paschoalinotte, Eloisa Elena. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências (Campus de Botucatu). |
| Publisher | Botucatu : [s.n.], |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 54 f. |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
Page generated in 0.0019 seconds