Die Zukunft der Ernährungsrichtlinien erkunden
Lebensmittelspezifische Ernährungsempfehlungen entwickeln sich weiter, um gesundheitliche und umweltbezogene Auswirkungen einzubeziehen.
Anne Carolin Schäfer, A. C. Schäfer, H. Boeing, R. Gazan, J. Conrad, K. Gedrich, C. Breidenassel, H. Hauner, A. Kroke, J. Linseisen, S. Lorkowski, U. Nöthlings, M. Richter, L. Schwingshackl, F. Vieux, B. Watzl
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Inhaltsverzeichnis
- Diätoptimierung: Eine komplexe Aufgabe
- Die Rolle von FoodEx2 in den Ernährungsempfehlungen
- Entscheidungsvariablen in FBDGs
- Berichterstattung über Diäten unter Verwendung von Lebensmittelgruppen
- Auswahl der richtigen Ebene im FoodEx2-System
- Verknüpfung von Lebensmittelwahl und Nährstoffdaten
- Akzeptabilitätsbeschränkungen in der Diätoptimierung
- Zielsetzungen und Nährstoffziele
- Auswirkungen der Lebensmittelwahl auf die Diätoptimierung
- Fazit: Effektive Ernährungsempfehlungen aufbauen
- Zukünftige Richtungen
- Originalquelle
Lebensmittelbasierte Ernährungsempfehlungen (FBDGs) helfen den Leuten zu verstehen, wie man gesund isst. Sie geben Tipps zu Nahrungsmitteln, um die diätetischen Referenzwerte (DRV) zu erreichen und das Risiko von Krankheiten, die mit einer schlechten Ernährung verbunden sind, zu senken. Kürzlich haben diese Richtlinien angefangen, auch Umweltaspekte zu berücksichtigen, was es schwieriger macht, festzulegen, was die ideale Nahrungsaufnahme für verschiedene Lebensmittelgruppen sein sollte.
Diätoptimierung: Eine komplexe Aufgabe
Einen guten Ernährungsplan zu erstellen, der viele Faktoren berücksichtigt, erfordert Diätoptimierung. Dieser Prozess sucht nach der besten Mischung aus Lebensmittelgruppen, die sowohl gesundheitlichen als auch persönlichen Bedürfnissen gerecht wird. Es versucht, Lebensmittelgruppen in Einklang zu bringen, die widersprüchliche oder unterstützende Rollen haben können, während bestimmte Regeln befolgt werden, um einige Ziele zu minimieren oder zu maximieren. Diätoptimierungswerkzeuge wurden in Ländern wie Australien, Frankreich und den Niederlanden effektiv eingesetzt, um ihre FBDGs zu entwickeln.
Die Rolle von FoodEx2 in den Ernährungsempfehlungen
Der Erfolg der Diätoptimierung hängt oft von den für die Analyse gewählten Lebensmittelgruppen ab. Die Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit (EFSA) hat ein detailliertes System namens FoodEx2 erstellt, um Lebensmittel zu klassifizieren. FoodEx2 bietet eine Hierarchie, die es einfach macht, die Nahrungsaufnahme in europäischen Ländern zu analysieren. Wie gut diese Lebensmittelklassifikationen in Diätoptimierungsmodellen funktionieren, ist jedoch noch eine offene Frage.
Das Werkzeug, das für die Optimierung verwendet wird, schaut oft darauf, wie gut die beobachtete Diät mit der Standarddiät übereinstimmt, die aus den Richtlinien erwartet wird. Das Ziel ist es, die optimierte Diät für die aktuellen Essgewohnheiten der Bevölkerung akzeptabel zu machen. Es gibt auch Einschränkungen, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen realistisch bleiben, basierend darauf, was die Leute normalerweise konsumieren.
Entscheidungsvariablen in FBDGs
Bei der Diätoptimierung sind die Entscheidungsvariablen die Lebensmittelgruppen, die auf Grundlage von Konsumgewohnheiten verbessert werden sollen. Für die deutschen Richtlinien stellte FoodEx2 Daten zur Nahrungsaufnahme bereit, die international verglichen werden konnten. Das System enthält eine Hierarchie mit verschiedenen Ebenen, beginnend mit allgemeinen Kategorien und hin zu spezifischeren. Die detaillierteste Ebene bietet die genauesten Daten, die oft aus nationalen Umfragen stammen.
Allerdings unterscheidet FoodEx2 nicht immer klar zwischen Vollkorn- und raffinierten Getreideprodukten, was zu Verwirrung bei der Identifizierung dieser Lebensmittel führen kann. Um den Fokus auf Vollkornprodukte zu schärfen, wurden einige Kategorien zur Klarheit geändert. Das geschah auch bei verarbeitetem Fleisch, wo eine neue Lebensmittelgruppe geschaffen wurde, um verarbeitetes von unverarbeitetem Fleisch zu trennen.
Berichterstattung über Diäten unter Verwendung von Lebensmittelgruppen
Wenn man es mit vielen Lebensmittelgruppen zu tun hat, kann es kompliziert werden, die Ergebnisse der Diätoptimierung darzustellen. Daher wurde eine vereinfachte Liste von Lebensmittelgruppen für die Berichterstattung vereinbart, um die Empfehlungen leichter zu kommunizieren. Die Hauptlebensmittelgruppen umfassten Wasser, Kaffee, Tee, Gemüse, Obst, Hülsenfrüchte, Nüsse, Milchprodukte und verschiedene Fleischarten.
Einige Richtlinien zielen darauf ab, sogenannte "diskretionäre Lebensmittel" zu beschränken, also Lebensmittel, die reich an Zucker, Fetten und leeren Kalorien sind. Diese tragen oft signifikant zur täglichen Energiezufuhr bei, bieten aber wenig Nährwert. Um damit umzugehen, wird der Bericht auch den Energieanteil dieser diskretionären Lebensmittel zusammenfassen.
Auswahl der richtigen Ebene im FoodEx2-System
Bei der Entscheidung, welche Ebene des FoodEx2-Systems für das Optimierungsmodell verwendet werden soll, ist es wichtig, genügend Details für die Lebensmittelgruppen zu haben, die berichtet werden sollen. Wenn zum Beispiel pflanzliche Öle in den Richtlinien behandelt werden, müssen sie klar von anderen Fettarten unterschieden werden. Die Analyse zeigte, dass die Verwendung von Ebene 3 von FoodEx2 genügend Details für eine effektive Berichterstattung lieferte.
Verknüpfung von Lebensmittelwahl und Nährstoffdaten
Die Nährstoffinhalte verschiedener Lebensmittelgruppen sind über die umfassende europäische Datenbank für Lebensmittelverbrauch der EFSA verfügbar. Diese Daten helfen festzustellen, was die Menschen in Deutschland essen, basierend auf Umfragen. Dabei werden demografische und sozioökonomische Faktoren berücksichtigt, um die Essgewohnheiten der deutschen Bevölkerung genau widerzuspiegeln.
Nährstoffinformationen werden aus nationalen Datenbanken gesammelt, die Lebensmittel anders klassifizieren als FoodEx2. Um diese beiden Quellen in Einklang zu bringen, wurde ein Abgleichungsprozess durchgeführt. Dabei wurde auch auf fehlende Daten zu bestimmten Nährstoffen Rücksicht genommen.
Akzeptabilitätsbeschränkungen in der Diätoptimierung
Um sicherzustellen, dass die optimierte Diät realistisch ist, werden bestimmte Grenzen basierend auf den beobachteten Essgewohnheiten gesetzt. Diese Grenzen, bekannt als Akzeptabilitätsbeschränkungen, helfen, einen Raum zu definieren, in dem das Modell Änderungen vorschlagen kann. Jede optimierte Diät muss innerhalb der Grenzen bleiben, die durch das 5. und 95. Perzentil der Nahrungsaufnahme festgelegt sind, um die Empfehlungen in dem, was die Menschen tatsächlich konsumieren, zu verankern.
Für diskretionäre Lebensmittelkategorien wurden spezielle Ausnahmen gemacht, die ihre komplexen Nährstoffprofile anerkennen, die unterschiedliche ernährungsphysiologische Vorteile bieten können.
Zielsetzungen und Nährstoffziele
Bei der Diätoptimierung können verschiedene mathematische Ansätze verwendet werden, um die Abweichung zwischen der beobachteten Diät und der optimierten zu minimieren. Vier Methoden wurden untersucht, die ändern, wie das Modell diese Unterschiede betrachtet, entweder relativ zur beobachteten Diät oder in absoluten Mengen.
Verschiedene Nährstoffziele wurden ebenfalls evaluiert, basierend auf empfohlenen Tageswerten für Erwachsene in Deutschland. Diese Nährstoffziele können variieren, was als akzeptabel angesehen wird. Zum Beispiel können einige Komponenten Obergrenzen haben, während andere Untergrenzen haben, um eine ausgewogene Nährstoffzufuhr sicherzustellen.
Auswirkungen der Lebensmittelwahl auf die Diätoptimierung
Bei der Optimierung von Diäten haben der mathematische Ansatz und die Nährstoffziele direkte Auswirkungen auf die Ergebnisse. Beispielsweise führt eine Umstellung auf eine restriktivere Gruppe von Nährstoffzielen in der Regel zu geringeren Abweichungen von der erwarteten Diät, kann jedoch auch Herausforderungen mit sich bringen.
Modelle, die alle Nährstoffziele anwendeten, zeigten oft eine grössere Diskrepanz zur beobachteten Diät, während diejenigen, die die Nährstoffziele modifizierten, dazu tendierten, Ergebnisse zu liefern, die besser zu typischen Konsummustern passten. Durch Flexibilität im Modell, indem bestimmte Nährstoffziele ausgeschlossen werden, könnten praktischere Empfehlungen erzielt werden.
Fazit: Effektive Ernährungsempfehlungen aufbauen
Die Untersuchung der Diätoptimierung hat verschiedene Strategien aufgezeigt, um erfolgreiche lebensmittelbasierte Ernährungsempfehlungen zu erstellen. Sie betont die Wichtigkeit klarer Lebensmittelklassifikationen und gut definierter Parameter, während auch die typischen Konsummuster der Bevölkerung berücksichtigt werden.
Das hierarchische Lebensmittelklassifikationssystem wie FoodEx2 ist nützlich, um Konsistenz und Transparenz in den Ernährungsempfehlungen sicherzustellen. Zu verstehen, wie man diese Systeme am besten umsetzt, kann helfen, gesündere Ernährungsentscheidungen zu unterstützen und gleichzeitig Nachhaltigkeits- und Gesundheitsbedarf zu berücksichtigen.
Zukünftige Richtungen
Zukünftige Forschungen werden sich darauf konzentrieren, das Optimierungsmodell um zusätzliche Dimensionen zu erweitern, wie gesundheitliche Auswirkungen und Umweltüberlegungen. Dies würde helfen, FBDGs zu erstellen, die nicht nur diätetische Bedürfnisse, sondern auch breitere gesellschaftliche Ziele widerspiegeln.
Insgesamt bieten die Erkenntnisse wertvolle Einblicke für politische Entscheidungsträger und Ernährungsberater. Sie zeigen, dass eine sorgfältige Berücksichtigung von Lebensmittelklassifikationen, mathematischen Modellen und Nährstoffzielen die Effektivität von Ernährungsempfehlungen erheblich verbessern kann.
Titel: A methodological framework for deriving the German food-based dietary guidelines 2024: food groups, nutrient goals, and objective functions
Zusammenfassung: BackgroundFor a growing number of food-based dietary guidelines (FBDGs), diet optimization is the tool of choice to account for the complex demands of healthy and sustainable diets. However, decisions about such optimization models parameters are rarely reported nor systematically studied. ObjectivesThe objectives were to develop a framework for (i) the formulation of decision variables based on a hierarchical food classification system; (ii) the mathematical form of the objective function; and (iii) approaches to incorporate nutrient goals. MethodsTo answer objective (i), food groups from FoodEx2 levels 3-7 were applied as decision variables in a model using acceptability constraints (5th and 95th percentile for food intakes of German adults (n=10,419)) and minimizing the deviation from the average observed dietary intakes. Building upon, to answer objectives (ii) and (iii), twelve models were run using decision variables from FoodEx2 level 3 (n=255), applying either a linear or squared and a relative or absolute way to deviate from observed dietary intakes, and three different lists of nutrient goals (allNUT-DRV, incorporating all nutrient goals; modNUT-DRV excluding nutrients with limited data quality; modNUT-AR using average requirements where applicable instead of recommended intakes). ResultsFoodEx2 food groups proved suitable as diet optimization decision variables. Regarding deviation, the largest differences were between the four different objective function types, e.g. in the linear-relative modNUT-DRV model, 46 food groups of the observed diet were changed to reach the models goal, in linear-absolute 78 food groups, squared-relative 167, and squared-absolute 248. The nutrient goals were fulfilled in all models, but the number of binding nutrient constraints was highest in the linear-relative models (e.g. allNUT-DRV: 11 vs. 7 in linear-absolute). ConclusionConsidering the various possibilities to operationalize dietary aspects in an optimization model, this study offers valuable contributions to a framework for developing FBDGs via diet optimization.
Autoren: Anne Carolin Schäfer, A. C. Schäfer, H. Boeing, R. Gazan, J. Conrad, K. Gedrich, C. Breidenassel, H. Hauner, A. Kroke, J. Linseisen, S. Lorkowski, U. Nöthlings, M. Richter, L. Schwingshackl, F. Vieux, B. Watzl
Letzte Aktualisierung: 2024-10-25 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.24316069
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.24316069.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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