Navegando el Futuro de las Guías Dietéticas

Las guías dietéticas basadas en alimentos (FBDGs) ayudan a la gente a entender cómo comer de manera saludable. Ofrecen consejos sobre elecciones de alimentos para cumplir con los valores de referencia dietéticos (DRVs) y reducir el riesgo de enfermedades relacionadas con dietas malas. Recientemente, estas guías han empezado a incluir aspectos ambientales, lo que hace más difícil definir cuál debería ser la ingesta ideal de alimentos para diferentes grupos alimenticios.

#Optimización de la dieta: una tarea compleja

Crear un buen plan de dieta que tenga en cuenta muchos factores requiere optimización de la dieta. Este proceso busca la mejor mezcla de grupos de alimentos que pueda satisfacer tanto las necesidades de salud como las personales. Trata de equilibrar grupos de alimentos, que pueden tener roles conflictivos o de apoyo, mientras sigue ciertas reglas para minimizar o maximizar algunos objetivos. Las herramientas de optimización de la dieta se han utilizado eficazmente en países como Australia, Francia y los Países Bajos para desarrollar sus FBDGs.

#El papel de FoodEx2 en las guías dietéticas

El éxito de la optimización de la dieta a menudo depende de los grupos de alimentos elegidos para el análisis. La Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA) ha creado un sistema detallado llamado FoodEx2 para clasificar alimentos. FoodEx2 ofrece una jerarquía que facilita el análisis de la ingesta de alimentos en países europeos. Sin embargo, todavía hay preguntas sobre qué tan bien funcionan estas clasificaciones alimentarias en los modelos de optimización de la dieta.

La herramienta utilizada para la optimización a menudo observa qué tan bien la dieta observada se ajusta a la dieta estándar esperada según las guías. El objetivo es hacer que la dieta optimizada sea aceptable para los hábitos alimenticios actuales de la población. También hay restricciones para asegurar que las recomendaciones se mantengan realistas, basadas en lo que la gente suele consumir.

#Variables de decisión en las FBDGs

En la optimización de la dieta, las variables de decisión son los grupos de alimentos dirigidos a la mejora según los patrones de consumo. Para las guías alemanas, FoodEx2 proporcionó datos de ingesta de alimentos que se podían comparar internacionalmente. El sistema contiene una jerarquía con varios niveles, comenzando con categorías generales y avanzando hacia las más específicas. El nivel más detallado proporciona los datos más precisos, que a menudo provienen de encuestas nacionales.

Sin embargo, FoodEx2 no siempre distingue claramente entre productos de granos enteros y granos refinados, lo que puede causar confusión al identificar estos tipos de alimentos. Para enfocar la atención en los granos enteros, algunas categorías se modificaron por claridad. Esto también sucedió con las carnes procesadas, donde se creó un nuevo grupo alimenticio para separar las carnes procesadas de las no procesadas.

#Reportando dietas usando grupos de alimentos

Cuando se trata de muchos grupos de alimentos, presentar los resultados de la optimización de la dieta puede volverse complicado. Por lo tanto, se acordó una lista simplificada de grupos de alimentos para reportar, facilitando la comunicación de las recomendaciones. Los principales grupos de alimentos incluían agua, café, té, verduras, frutas, legumbres, nueces, lácteos y varios tipos de carne.

Algunas guías buscan limitar los llamados "alimentos discrecionales", que son aquellos altos en azúcares, grasas y calorías vacías. Estos a menudo contribuyen significativamente a la ingesta energética diaria pero ofrecen poco valor nutricional. Para manejarlos, el informe también resumirá la parte de energía proveniente de estos alimentos discrecionales.

#Elegir el nivel correcto en el sistema FoodEx2

Al decidir qué nivel del sistema FoodEx2 usar para el modelo de optimización, es importante tener suficiente detalle para los grupos de alimentos que se reportarán. Por ejemplo, si se discuten aceites vegetales en las guías, deben distinguirse claramente de otras formas de grasas. El análisis mostró que usar el nivel 3 de FoodEx2 proporcionó suficiente detalle para un reporte efectivo.

#Vinculando elecciones alimenticias con datos de nutrientes

El contenido de nutrientes de diferentes grupos de alimentos está disponible a través de la Base de Datos de Consumo de Alimentos Europeos de la EFSA. Estos datos ayudan a establecer qué están comiendo las personas en Alemania según encuestas. Considera factores demográficos y socioeconómicos para reflejar con precisión los hábitos alimenticios de la población alemana.

La información nutricional se recopila de bases de datos nacionales, que también clasifican los alimentos de manera diferente a FoodEx2. Para alinear estas dos fuentes, se realizó un proceso de coincidencia. Esto también incluyó ajustes por cualquier dato faltante sobre nutrientes específicos.

#Restricciones de aceptabilidad en la optimización de la dieta

Para asegurar que la dieta optimizada sea realista, se establecen ciertos límites basados en los hábitos alimenticios observados. Estos límites, conocidos como restricciones de aceptabilidad, ayudan a definir un espacio donde el modelo puede proponer cambios. Cualquier dieta optimizada debe mantenerse dentro de los límites establecidos por los percentiles 5 y 95 de la ingesta de alimentos, manteniendo las recomendaciones basadas en lo que la gente realmente consume.

Se hicieron excepciones especiales para las categorías de alimentos discrecionales, reconociendo sus perfiles de nutrientes complejos, que pueden ofrecer beneficios nutricionales variados.

#Funciones objetivo y metas de nutrientes

En la optimización de la dieta, se pueden emplear diferentes enfoques matemáticos para minimizar la diferencia entre la dieta observada y la optimizada. Se examinaron cuatro métodos que cambian cómo el modelo observa estas diferencias, ya sea en relación a la dieta observada o en cantidades absolutas.

Diferentes metas de nutrientes también se evaluaron, basadas en los valores diarios recomendados para adultos en Alemania. Estas metas de nutrientes pueden variar en términos de lo que se considera aceptable. Por ejemplo, algunos componentes pueden tener límites superiores, mientras que otros tienen límites inferiores para asegurar una ingesta de nutrientes equilibrada.

#Impactos de las elecciones alimenticias en la optimización de la dieta

Al optimizar dietas, el enfoque matemático y las metas de nutrientes tienen un efecto directo en los resultados. Por ejemplo, cambiar a un conjunto más restrictivo de metas de nutrientes generalmente lleva a menos desviación de la dieta esperada, pero también puede introducir desafíos.

Los modelos que aplicaron todas las metas de nutrientes a menudo mostraron una mayor discrepancia con la dieta observada, mientras que aquellos que modificaron las metas de nutrientes tendían a producir resultados que coincidían mejor con los patrones de consumo típicos. Mantener flexibilidad en el modelo al excluir ciertas metas de nutrientes podría llevar a recomendaciones más prácticas.

#Conclusión: Construyendo guías dietéticas efectivas

El estudio de la optimización de la dieta ha revelado varias estrategias para construir guías dietéticas exitosas basadas en alimentos. Se enfatiza la importancia de usar clasificaciones alimentarias claras y parámetros bien definidos, al mismo tiempo que se consideran los patrones de consumo típicos de la población.

El sistema de clasificación alimentaria jerárquica como FoodEx2 es útil para asegurar consistencia y transparencia en las recomendaciones dietéticas. Entender cómo implementar mejor estos sistemas puede apoyar elecciones dietéticas más saludables mientras se abordan las necesidades de sostenibilidad y salud pública.

#Direcciones futuras

Se enfocará más investigación en expandir el modelo de optimización para incluir dimensiones adicionales, como impactos en la salud y consideraciones ambientales. Esto ayudaría a crear FBDGs que reflejen no solo necesidades dietéticas, sino también metas sociales más amplias.

En general, los hallazgos proporcionan información valiosa para responsables de políticas y nutricionistas. Muestran que considerar cuidadosamente clasificaciones alimentarias, modelos matemáticos y metas de nutrientes puede mejorar significativamente la efectividad de las guías dietéticas.