食べ物の再考:ノヴァ分類システム
加工レベルに基づいた食べ物の新しい見方。
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目次
ノバの食品分類システムは、過去20年間にわたって開発され、私たちの食べ物や栄養に対する見方を変えたんだ。従来は、食事は栄養素の含有量に基づいて評価されていたけど、今は研究者たちが食べ物や飲み物の加工度やその理由を考えるようになった。このシステムは食品を4つの主要グループに分けてる。
- 未加工および最小限に加工された食品:自然の状態にあるか、最小限に変えられた食品。例えば、新鮮な果物や野菜。
- 加工された料理用原料:料理を準備するために使われる油や砂糖などのアイテム。
- 加工食品:未加工食品に材料を加えて作られた商品で、例えば塩が加えられた缶詰の野菜。
- 超加工食品(UPF):工業的に生産されたもので、全食品がほとんど含まれていない。ほとんどが加工食品の成分と、味や色、保存期間を増すための添加物から成ってる。例には砂糖入りの飲み物やパッケージスナック、すぐに食べられる食事が含まれる。
超加工食品は便利で安価なことが多く、味が良くなるように設計されているから人気が出てる。だから、手間をほとんどかけずにすぐに食べたり、温めたりできる。
超加工食品の台頭
研究によると、UPFの消費は年々増加していて、世界中の多くの人々に影響を与えている。研究者たちは、これらの食品を食べることが健康問題にどのように関連しているかを調べてきた。現在の証拠は、UPFの摂取が多いと体重増加、2型糖尿病、心臓病、脳卒中、癌、さらには死亡リスクの増加につながる可能性があることを示唆している。
これらの健康問題に対応するため、世界中の政府はUPFの流通とマーケティングを管理するための政策を導入している。戦略には、包装の栄養表示、広告制限、特定の不健康な食品への税金などが含まれている。しかし、UPFを効果的に規制するには、何が超加工食品に該当するかを明確にすることが重要だ。
UPFを成分やラベルに基づいて分類する提案もあるけど、これらの食品を特定するためには、より標準化された方法が必要だ。
超加工食品の特定
最新のノバ分類法の更新では、UPFを特定するための実用的なアプローチを提案している。一つの方法は、通常の家庭料理では使われない成分が含まれているかを確認すること。これには、高フルクトースコーンシロップや水素添加油、食品の味や見た目を良くする特定の添加物が含まれる。最近の研究では、一部の添加物が食品を魅力的に見せる役割と、高いレベルの有害栄養素(砂糖や塩など)の存在が調査されている。
この研究は、UPFをより正確に特定する方法を開発することに焦点を当てている。ブラジルからの多くのパッケージ食品を調べることで、超加工食品の分類に関する混乱を減らすことを目指している。
ブラジルの食品ラベルからのデータ収集
この研究では、ブラジルで収集された食品ラベルの包括的なデータベースを利用した。このデータベースには、大手小売業者が販売するさまざまなパッケージ食品が含まれている。目標は、これらの製品をノバ分類システムを使用して分類すること。
レビューされた食品の中で、成分リストが欠落しているものは分析から除外された。これは、果物や野菜、砂糖や塩のような基本的な調理必需品など、単一の成分で作られたものが特に関連している。
ノバシステムに基づいてパッケージ食品を分類するために、UPFを特定するための5つの基準が設定された。これらの基準は、超加工を示す特定の食品成分や添加物に焦点を当てている。
超加工食品を特定するための5つの基準
- 食品副産物の存在:通常の家庭のキッチンにはないような、高フルクトースコーンシロップや加工油などの成分を含む。
- 見た目のための食品添加物:色や味など、感覚的な側面を高めるために使われる添加物。
- 食品副産物または見た目の添加物:前の2つのポイントを組み合わせたより幅広い基準。
- 見た目を良くする添加物:食品の見た目や味を良くする添加物のみに焦点を当てている。
- 見た目のために使える食品副産物または添加物:UPFを特定するための最も包括的な基準。
さらに、従来の「クラシック法」では、食品名やカテゴリに重きを置いてUPFを特定している。
食品カテゴリの分析
これらの基準を適用した結果、さまざまな食品タイプにおけるUPFの有病率が異なることがわかった。ベーカリー製品や甘い乳製品のような一部のカテゴリは常に超加工食品として現れたが、他のカテゴリは使用される分類方法によって結果が変わった。
例えば、便利食品や無糖乳製品のようなカテゴリでは、特定の食品の誤分類のリスクが高いことがわかった。これは、これらのアイテムを正確に分類するためには、より微妙なアプローチが必要であることを示している。
特定における感度と特異度
診断テストが行われ、5つのシナリオがクラシック法に対してUPFを特定するパフォーマンスを比較した。テストは、感度(UPFを正しく特定する能力)と特異度(UPFでない食品を正しく特定する能力)を測定した。その結果、より詳細な成分分析に依存するシナリオでは感度が向上したものの、特異度はわずかに低下した。
食品副産物と見た目の添加物を組み合わせた理想的なシナリオは、かなりの数の超加工食品を特定しつつ、合理的な精度を維持することに成功した。
ビタミンとミネラルの役割
ビタミンやミネラルはUPFの特定を複雑にする場合がある。これらの栄養素は強化のために添加されることもあるけど、見た目の目的でも使われることがある。この研究では、これらの栄養素がUPFと分類される食品に影響を与えるか調査された。
興味深いことに、ビタミンやミネラルの存在はUPFの特定に大きな変化をもたらさなかったため、核心的な特徴に焦点を当てる方が分類においてより効果的かもしれない。
公衆衛生と政策への影響
この研究の結果は、公衆衛生の専門家や政策立案者、研究者にとって重要だ。UPFの特定方法が流行にどのように影響するかを理解することで、関係者は食品規制に関するより良い決定を下せる。
これらの結果は、特定の食品カテゴリに合わせた基準の必要性を強調している。一部の食品は正確な分類を確保するために特別な配慮が必要かもしれないけど、他の食品は標準的な手法で簡単に特定できるかもしれない。
結論
この研究は、超加工食品を特定するための徹底したプロセスの重要性を示している。高い感度と特異度を提供する再現可能な方法を提示することで、UPFの分類の正確性を向上させることを目指している。
UPFを特定する方法はいくつかあるけど、このアプローチは既存の枠組みを強化し、より明確な規制や公衆衛生戦略に役立つ。健康的な食品と不健康な食品を明確に区別することは、超加工食品に関連する食事の問題に対処するために重要だ。
全体として、UPFを他の食品タイプと区別する効果的な政策を発展させることは、コミュニティの健康的な食習慣と健康成果を促進するために不可欠だ。
タイトル: Applying the Nova food classification to food product databases using discriminative ingredients: a methodological proposal
概要: BackgroundGrowing interest in the Nova food classification system surged among various stakeholders, driven primarily by compelling evidence linking the consumption of ultra-processed foods (UPF) to negative health outcomes. However, the conventional classification process often leaves room for uncertainty and operational challenges. ObjectiveThis study aimed to develop and test a replicable method to identify UPF based on discriminative food composition ingredients using the 2017 Brazilian Food Labels Database and evaluate the sensitivity of this method in comparison with the identification of UPF by food name and food category. MethodsWe created six scenarios to identify UPF using food additives and food substances used in the definition of UPF and compare them with the classic methodology of Nova classification based on product name and food categories. We estimated the proportion of foods and beverages identified as UPF according to the different scenarios based on the presence of these discriminative ingredients, total and per food category. Using a diagnostic test and a receiver operating characteristic (ROC) curve, we compared the UPF identified through each of the six scenarios with the ones identified through the classic method. ResultsWe found variations in UPF prevalence from 55% to 72% across scenarios, compared to 70% using the classic method in Brazilian packaged foods. Despite its cautious approach, the scenario using food additives with exclusively cosmetic functions and food substances effectively identified a significant portion of UPF, while maintaining satisfactory sensitivity and specificity, and a better performance on the ROC curve. ConclusionThis methodological study emphasizes the importance of detailed criteria to identify UPF, offering researchers alternative and standardized methods for safe decision-making.
著者: Mariana Fagundes Grilo, B. Silva Nunes, A. C. Duran, C. Zancheta Ricardo, L. Galastri Baraldi, E. Martinez Steele, C. A. Borges
最終更新: 2024-06-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.12.24305721
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.12.24305721.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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