पोषक तत्व डेटाबेस और खाद्य संरचना सारणियाँ

पोषक तत्व डेटाबेस और खाद्य संरचना सारणियों में खाद्य पदार्थों की विश्लेषित पोषक तत्व सामग्री होती है, और वे रिपोर्ट किए गए खाद्य पदार्थों को अनुमानित पोषक तत्व सेवन में परिवर्तित करने का सेतु हैं। हर आहार मूल्यांकन विधि उन पर निर्भर करती है: एक स्मरण, रिकॉर्ड, या प्रश्नावली खाद्य पदार्थों की एक सूची प्रदान करती है, लेकिन केवल एक संरचना डेटाबेस ही उस सूची को ऊर्जा, प्रोटीन, विटामिन और खनिजों में बदलता है।

Definition

एक खाद्य संरचना डेटाबेस (या खाद्य संरचना सारणी) खाद्य पदार्थों के पोषक तत्व और घटक मूल्यों का एक व्यवस्थित रूप से संकलित संग्रह है, जिसका उपयोग उपभोग किए गए खाद्य पदार्थों की मात्रा को पोषक तत्व और ऊर्जा सेवन के अनुमानों में बदलने के लिए किया जाता है।

Scope

यह विषय बताता है कि खाद्य संरचना डेटा में क्या होता है, उन्हें कैसे संकलित किया जाता है (प्रत्यक्ष रासायनिक विश्लेषण, उधार लिए गए और अनुमानित मान, नुस्खा गणना), वे जो त्रुटि और परिवर्तनशीलता लाते हैं, और हर आहार मूल्यांकन विधि के पोषक तत्व-अनुमान चरण में उनकी अपरिहार्य भूमिका। यह संरचना डेटा को एक कार्यप्रणाली संसाधन के रूप में मानता है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन के रूप में।

Core questions

• खाद्य संरचना मान कैसे उत्पन्न होते हैं और अद्यतन रखे जाते हैं?
• संरचना डेटा सेवन अनुमानों में क्या त्रुटियाँ और परिवर्तनशीलता लाते हैं?
• पोषक तत्व गणना में मिश्रित व्यंजनों और गुम मानों को कैसे संभाला जाता है?

Key concepts

• विश्लेषित बनाम अनुमानित और उधार लिए गए मान
• नुस्खा और मिश्रित-व्यंजन गणना
• किस्म, मौसम और प्रसंस्करण में पोषक तत्व परिवर्तनशीलता
• खाद्य मिलान और गुम-मान प्रबंधन
• डेटाबेस रखरखाव और अद्यतन
• रिपोर्ट किए गए खाद्य पदार्थों को पोषक तत्व अनुमानों में परिवर्तित करना

Mechanisms

खाद्य संरचना मान मुख्य रूप से प्रतिनिधि नमूनों के प्रत्यक्ष रासायनिक विश्लेषण से आते हैं, जो अन्य डेटाबेस से उधार लिए गए, समान खाद्य पदार्थों से अनुमानित, या मिश्रित व्यंजनों के लिए व्यंजनों से गणना किए गए मानों द्वारा पूरक होते हैं। पोषक तत्व सामग्री किस्म, मिट्टी, मौसम, भंडारण और खाना पकाने के साथ भिन्न होती है, इसलिए एक एकल सारणीबद्ध मान वास्तविक परिवर्तनशीलता पर एक केंद्रीय अनुमान का प्रतिनिधित्व करता है। आहार मूल्यांकन में, प्रत्येक रिपोर्ट किए गए भोजन को एक डेटाबेस प्रविष्टि से मिलाया जाता है और पोषक तत्वों का अनुमान लगाने के लिए उपभोग की गई मात्रा से गुणा किया जाता है; बेमेल, गुम मान, और पुराने प्रविष्टियाँ इसलिए सेवन अनुमानों में फैल जाती हैं, जो मूल्यांकन उपकरण की रिपोर्टिंग त्रुटि के ऊपर त्रुटि जोड़ती हैं।

Clinical relevance

खाद्य संरचना डेटा अनुसंधान, निगरानी और पोषण मूल्यांकन में सभी मात्रात्मक पोषक तत्व सेवन का आधार है; उनकी सीमाओं को पहचानना किसी भी रिपोर्ट किए गए पोषक तत्व सेवन की व्याख्या का हिस्सा है। यह प्रविष्टि बताती है कि पोषक तत्व अनुमान कैसे उत्पन्न होते हैं और व्यक्तिगत आहार निर्धारण का आधार नहीं है।

Epidemiology

राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय खाद्य संरचना डेटाबेस दुनिया भर में आहार निगरानी और सहकर्मी विश्लेषण का समर्थन करते हैं, और देशों में संरचना डेटा का सामंजस्य बहु-जनसंख्या अध्ययनों में एक मान्यता प्राप्त चुनौती है। खाद्य मिलान, विश्लेषणात्मक विधियों और डेटाबेस की मुद्रा में अंतर अनुमानित पोषक तत्व सेवन में अध्ययन-के-बीच परिवर्तनशीलता में योगदान करते हैं।

Evidence & guidelines

संकलन मानक और कार्यप्रणाली मार्गदर्शन, उपचार दिशानिर्देशों के बजाय, इस विषय को नियंत्रित करते हैं। खाद्य संरचना डेटा उत्पादन और प्रबंधन पर संदर्भ कार्य बताते हैं कि आहार मूल्यांकन में विश्वसनीय उपयोग के लिए मान कैसे उत्पन्न, प्रलेखित और बनाए रखे जाते हैं।

History

खाद्य संरचना सारणियाँ उन्नीसवीं सदी के अंत और बीसवीं सदी की शुरुआत में विश्लेषित खाद्य पदार्थों की मुद्रित सारणियों के रूप में थीं, और आहार मूल्यांकन और पोषण महामारी विज्ञान के विस्तार के साथ बड़े कम्प्यूटरीकृत डेटाबेस में विकसित हुईं। संकलन विधियों का मानकीकरण और अंतर्राष्ट्रीय सामंजस्य प्रयासों ने संरचना डेटा को देशों में तुलनीय बनाने और बदलते खाद्य आपूर्ति के साथ अद्यतन करने के लिए विकसित किया।

Debates

संरचना डेटा सेवन अनुमानों में कितनी त्रुटि जोड़ते हैं?

सारणीबद्ध मान वास्तविक जैविक और प्रसंस्करण परिवर्तनशीलता पर केंद्रीय अनुमान हैं, और उधार लिए गए या अनुमानित मानों और अपूर्ण खाद्य मिलान पर निर्भरता रिपोर्टिंग उपकरण से स्वतंत्र पोषक तत्व अनुमानों में त्रुटि जोड़ती है; परिमाण पोषक तत्व और डेटाबेस की मुद्रा के अनुसार भिन्न होता है।

Key figures

• Heather Greenfield
• David Southgate
• Frances Thompson
• Amy Subar

Seminal works

• greenfield-southgate-2003

Frequently asked questions

आहार मूल्यांकन के लिए खाद्य संरचना डेटाबेस की आवश्यकता क्यों है?

आहार मूल्यांकन उपकरण एक व्यक्ति द्वारा उपभोग किए गए खाद्य पदार्थों और मात्राओं को रिकॉर्ड करते हैं, लेकिन उनकी पोषक तत्व सामग्री को नहीं। एक खाद्य संरचना डेटाबेस प्रत्येक भोजन के लिए विश्लेषित पोषक तत्व मान प्रदान करता है, ताकि रिपोर्ट की गई मात्रा को ऊर्जा, प्रोटीन, विटामिन, खनिज और अन्य घटकों के अनुमानों में परिवर्तित किया जा सके।

एक ही भोजन के विभिन्न सारणियों में अलग-अलग पोषक तत्व मान क्यों हो सकते हैं?

पोषक तत्व सामग्री किस्म, बढ़ती परिस्थितियों, मौसम, भंडारण और खाना पकाने के साथ भिन्न होती है, और डेटाबेस अपनी विश्लेषणात्मक विधियों, नमूनाकरण और गुम या अनुमानित मानों को कैसे संभालते हैं, इसमें भिन्न होते हैं। परिणामस्वरूप सारणीबद्ध मान केंद्रीय अनुमान होते हैं जो डेटाबेस और देशों के बीच भिन्न हो सकते हैं।