Barbara Burlingame
El desarrollo de la base de datos de composición de alimentos de Nueva Zelandia evolucionó como una extensión lógica de su trabajo en el área de las bases de datos de composición de alimentos para animales y que comenzó en la década del setenta en conjunto con INFIC (Centros Internacionales de Información de Alimentos para Animales). La demanda por datos de composición de alimentos de alta calidad estaba excediendo la demanda por datos sobre alimentos de uso animal, de tal modo que en 1986, se estableció la base de datos de composición de alimentos de Nueva Zelandia como un sistema separado de la base de datos de alimentos animales 1). Esto coincidió con la participación en INFOODS (Red Internacional de Sistemas de Datos de Alimentos), la cual había sido establecida pocos años después que el INFIC, con el patrocinio de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU).
El equipo multidisciplinario inserto en el programa de nutrición fue el ente fundamental para que Nueva Zelandia tuviera la capacidad de mantener su actual base de datos de alimentos y de explotar los recursos tecnológicos de la información a medida que éstos se desarrollaban. Desde su inicio el equipo de datos de alimentos incluyó a químicos y bioquímicos analistas para la generación de información, personal con manejo computacional como programadores y analistas de sistemas para la generación y difusión y, científicos en nutrición los cuales estaban involucrados en las tres actividades. También fue fundamental la percepción de que un grupo como éste adquiriera ventajas al trabajar con otros investigadores del área. Relacionarse con INFOODS a medida que éste se desarrollaba fue importante en Nueva Zelandia debido a que INFOODS estaba abordando problemas críticos en la compilación de datos que no habían sido tratados previamente.
Aunque los generadores de datos tenían sistemas establecidos para colaboraciones a nivel mundial, como pruebas de aptitud interlaboratorios y muchas revistas de referencia, los compiladores de datos no tenían un foro internacional para su investigación. En 1987, la UNU/INFOODS establecieron el Journal of Food Composition and Analysis, publicado por Academic Press y editado por el Dr. Kent Stewart. Esta publicación, en su décimo año, abarca todos los aspectos científicos de la información en la composición química de los alimentos humanos con un énfasis particular en los métodos analíticos de obtención de los datos; datos reales sobre composición de alimentos; y estudios sobre manipulación, identificación, estadística, almacenamiento, distribución y uso de los datos de composición de alimentos. Esta publicación que cuenta con arbitros ha contribuido a una mayor conciencia de las actividades de composición de alimentos como legitimar la investigación, permitiendo a los científicos dedicarse a esta área con más entusiasmo
Un problema fundamental que ha abordado INFOODS es la identificación ambigua de nutrientes y otros componentes alimentarios. El libro, Identification of Food Components for INFOODS Data Interchange (2) y su contraparte actualizada en World Wide Web1, enumera los identificadores de nutrientes internacionales, también cono-cidos como tagnames. El uso de tagna-mes permite una correcta interpretación de lo que se quiere decir con los nutrientes comunes como por ejemplo carbohidratos (totales por diferencia vs disponibles por diferencia vs disponibles por suma vs disponibles por suma en equivalentes de monosacáridos) y proteínas (total calculado del nitrógeno amino vs total por análisis directo vs total calculado del nitrógeno total). Los identificadores abarcan el componente, una unidad por defecto de la medición, los métodos de análisis donde los diferentes métodos producen diferentes resultados, y en algunos casos se requieren palabras claves para factores que se utilizan en algunos cálculos de componentes (por ejemplo factores de conversión de nitrógeno con el identificador de proteína).
Nueva Zelandia fue el primer país en el mundo en incorporar identificadores dentro de su base de datos de composición de alimentos en 1991 (3), (4). Actualmente, muchas bases de datos usan identificador , incluyendo la Base de Datos de Composición de Alimentos de las Islas del Pacífico, y bases de datos en ASEANFOODS y LATINFOODS. Los identificadores serán incorporados en la próxima revisión de las bases de datos de Australia y EE.UU. (5, 6).
El uso de identificadores es una etapa primera y esencial al comprometerse en un intercambio internacional de datos de composición de alimentos.
Otro libro, INFOODS Food Composition Data Interchange Handbook (7), presenta los detalles teóricos de la estructura de los datos de composición de alimentos y las reglas para mover archivos entre países y organizaciones regionales de una forma que se conserve toda la información disponible. El intercambio de archivos de datos de composición de alimentos se ha realizado entre organizaciones que cooperan en OCEANIAFOODS e interregio-nalmente.
Los problemas actuales que están siendo analizados por los comités de INFOODS con la esperanza de alcanzar alguna estandarización incluyen indicaciones sobre la calidad de los datos, nomenclatura y terminología de los alimentos y la próxima generación de formatos de intercambio.
La Base de Datos de los Sistemas de Información Nutricional fue desarrollada originalmente para que corriera en una Red Novell en un ambiente MS-DOS, utilizando Advanced Revelation (3.1) como la plataforma de desarrollo. Este sistema ha sido descrito en muchas publicaciones (8), (9), (10). Una nueva versión en un ambiente Windows utilizando Paradox, ha sido desarrollada y se está trabajando en un sistema nuevo de plataforma cliente/servidor. El programa es la herramienta que se utiliza desde la etapa de planificación de la muestra hasta la etapa de difusión de los datos.
El nuevo sistema ha sido diseñado para interacruar con muchos otros productos computacionales como módulos, y para ejecutar otras aplicaciones y recursos de información, en vez de recrear los productos existentes. Algunos módulos incluyen manuales de métodos, manuales de aditivos e ingredientes de alimentos, directorios comerciales (para el sector de alimentos), diccionarios de alimentos e imágenes de alimentos. Todo esto se encuentra en dkquettes o CD-ROM. También con una programación de interacción, se encuentran un "software" de manejo de proyectos, un "software" de publicación y el estándar de interfaz desarrollado por el United States Food & Drug Administration (11).
En la actualidad, esta Base de Datos de Sistemas de Información contiene nueve bases de datos separadas de diversos tamaños y para diversos propósitos (Cuadro 1).
Los alimentos son descritos o nombrados en múltiples facetas (12). En las investigaciones del sistema óptimo de "nombre" de los alimentos, estaba claro que existía una superposición entre lo que típicamente se considera documentación de muestras, nombre del alimento y descriptores de alimentos. Se creó un archivo para documentación de muestras a fin de incluir información sobre recolección y manejo de muestras (13).
Cuadro
1
Bases de datos contenidas dentro de los Sistemas de
Información Nutricional de Nueva Zelandia
|
Base de datos |
Tamaño |
Propósito |
| NZ Food Composition1 | 38,9 | Mantenimiento; desarrollo; investigación; salidas |
| NZ Recipes1 | 10,9 | Desarrollo; investigación |
| SPC 2 | 6,0 | Asesoría en el desarrollo; intercambio |
| INCAP 3 | 1,7 | Asesoría en el desarrollo; intercambio |
| USDA4 | 37,2 | Captura de FTP; intercambio |
| UK5 | 0,07 | Copia de demostración |
| Thai: MOPH 6 | 0,2 | Intercambio |
| Thai: INMU7 | 0,3 | Asesoría en el desarrollo; intercambio |
| Australia8 | 6,0 | Intercambio |
| 1 New
Zealand Institute for Crop and Food Research, Palmerston North 2 South Pacific Commission, Noumea, New Caledonia 3 Institute of Nutrition for Central America and Panama, Guatemala City, Guatemala 4 US Departament of Agriculture 5 Royal Society of Chemistry, United Kingdom 6 Ministry of Public Health, Bangkok, Thailand 7 Institute of Nutrition Mahidol University, Salaya, Nakhon Pathom, Thailand 8 National Food Authoríty, Canberra, Australia. |
||
Los descriptores de alimentos en facetas y el nombre del alimento se consideraron como uno solo. El Cuadro 2 muestra las facetas del "nombre" o "descriptor".
Cuadro 2
Sistema
multifacético de asignación de nombres
| 1. Genérico | (Generic) |
| 2. Tipo | (Kind) |
| 3. Cepa | (Strain) |
| 4. Parte | (Part) |
| 5. Proceso | (Process) |
| 6. Grado | (Grade) |
| 7. Madurez | (Maturity) |
| 8. Género | (Genus) |
| 9. Especie | (Species) |
| 10.Variedad | (Variety) |
| 11.Mensaje | (Message) |
| 12.Abreviación | (Shortname) |
| 13.Nombre (s) alternativos | (Alternative name (s)) |
| 14.Códigos idiomáticos | (Langual codes) |
En la actualidad, existen 11 facetas que constituyen un Fullname en que sólo Generic, requiere una entrada (2-11 son optativas). La faceta 12, Shortname, es una combinación de otras facetas, con un límite de 32 caracteres, la que algunas veces contiene abreviaciones y selecciones de sólo la información necesaria para que el Shortname sea único. Este campo fue creado para acomodar aquellos productos con datos tales como paquetes de aplicación computacionales y tablas concisas impresas donde el espacio es importante. Shortname es la única faceta aparte de Generic que requiere una entrada. Las facetas de nombre del INCAP están en español y los nombres MOPH e INMU implementan un juego de caracteres en tailandés en una faceta alternativa de nombres. Un comité de expertos está desarrollando estándares para la nomenclatura y terminología de alimentos, convenido por IUNS (International Union of Nutritional Scientists) e INFOODS. Nueva Zelandia participará en el proceso e implementará las recomendaciones una vez que se llegue a un acuerdo.
En Nueva Zelandia, se enfrentaron los problemas a medida que éstos surgieron, y se trataron situaciones complejas de compilación de datos en una forma sistemática y sobre una base ad-hoc. Algunas de las características del sistema de Nueva Zelandia implementadas desde el inicio incluyen la provisión de entradas de valores de materia seca y recálculos sobre una base de peso húmedo con un valor apropiado para humedad; cálculos de error estándar que acomodan la desviación estándar del valor de humedad y el nutriente en cuestión; códigos de fuente/calidad para identificar el origen y la calidad de los datos; características de autocálculo con omisiones, como por ejemplo los se requerirían para la energía de un valor de grasa que incluya ésteres de la cera; y una serie de pruebas de integridad que monitorean e informan las relaciones entre los diferentes nutrientes en el mismo alimento y los mismos nutrientes en alimentos similares.
A partir de comienzos de la década del noventa, se han introducido otras características. Una característica importante es el programa de cálculo de receta. Existen dos usos importantes para este programa. Uno obvio es para el cálculo de los componentes de recetas con factores de retención de nutrientes para diferentes métodos de preparación, y también para la preparación de registros que requieren la ponderación de las proporciones, como por ejemplo proporciones de grasa separable y carne magra para carnes o combinaciones de diferentes cultivos de frutas basados en datos de distribución en el mercado para calcular un registro "combinado del cultivo". Este programa se basa en ecuaciones estándares (14), factores de retención de nutrientes (USA, 1984 y posteriores) que se muestran desplegadas así como también ecuaciones personalizadas y factores de retención y rendimientos seleccionados por el usuario.
El programa de datos crudos permite la captura de resultados de muestras individuales cuando se han recolectado muestras múltiples y determinaciones de replicados individuales en una muestra única. Todos los valores pueden ser capturados y algunos valores individuales como por ejemplo aquellos sospechosos, pueden excluirse del proceso posterior. Los datos analíticos pueden introducirse sobre una base de peso húmedo, sobre una base de materia seca o sobre una base de liofílizado, dependiendo de cómo se prepararon y analizaron las muestras. El programa calcula el promedio de la muestra a partir de los replicados y luego calcula el promedio de las muestras y procesa la información estadística para presentar modos, medianas, promedios, rangos, desviaciones estándares y errores estándares. Se construyeron tres subrutinas diferentes dentro del sistema, para el tratamiento de valores alejados ("outliers"), para ser utilizadas cuando se justifique de acuerdo el número de mediciones individuales. Los datos trazas, capturados como el límite de detección o límite de cuantificación, pueden ser procesados en cualquiera de las cuatro formas siguientes que están incorporadas al sistema a medida que el compilador lo considere apropiado: como cero, como la mitad del valor, comp el valor en sí o simplemente como trazas (Trace). Este programa llama a una base de datos de métodos analíticos mostrándose un despliegue (popup) para la selección del método de análisis utilizado para cada nutriente. Esta característica ha sido implementada en el segmento de replicados de los datos debido a que la misma muestra puede ser analizada por más de un método, por ejemplo, selenio por espectrometría ICP (inductively coupled plasma) en primer lugar y luego por fluorometría.
El programa Changes verifica los datos a través del tiempo. Un campo reason en este programa requiere un código explicatorio cuando se modifica un valor individual o un valor promedio. Esto permitirá distinguir en la base de datos entre un error corregido; un valor actualizado, el cual es más representativo que el antiguo; y un cambio real en un valor que en su naturaleza puede ser dependiente del tiempo (por ejemplo un cambio en la legislación de alimentos que especifica un contenido de grasa diferente para la leche baja en grasas y que comienza a regir en una fecha específica).
Además de un código de fuente para cada valor, el cual identifica el origen de los datos, se han agregado indicadores de calidad de los datos.
En la actualidad, estos son códigos de caracteres alfabéticos que identifican el tipo de dato (analíticos y diferentes tipos de atribuidos) y expresan algunos niveles de confianza en la información presentada. Estos continuarán utilizándose hasta que el Comité de Expertos de Calidad de Datos de IUNS/INFOODS desarrolle las respectivas guías. Una vez que se dispongan de estándares internacionales, la conversión será fácil.
En algunos países, existen bases de datos separadas para "referencia" y para "encuesta" (15). En Nueva Zelandia existe una base de datos con varios niveles bien definidos de agregación de datos y con códigos de fuente/confianza para diferenciar los valores analizados de los valores atribuidos.
Los discos compactos se han convertido en una parte importante de los sistemas de información. Por ejemplo, los registros para el programa Changes, tanto los nuevos ingresos así como también los cambios en los registros ya existentes son tan grandes que han sido traspasados a CD-ROM. La biblioteca de imágenes vale decir, muestras reales de alimentos que son fotografiados y digitalizados, también está almacenada y se utiliza desde un CD (16), (17). El dispositivo CD interactúa fácilmente con los sistemas de información contenidos en un servidor de archivos.
Hacer que los datos de composición de alimentos estén ampliamente disponibles es el aspecto de "servicio" más importante de este trabajo, pero también es esencial como "transferencia de información/ tecnología" de las actividades de investigación. La difusión de los datos a partir de esta base de datos tiene varias formas diferentes vale decir, está diseñada para satisfacer las necesidades de una gran variedad de usuarios. Debido a la versatilidad de la base de datos y a las subrutinas del programa, cada formato estándar puede adaptarse para alimentos, nutrientes y detalles de documentación, pueden escribirse fácilmente los códigos para formatos completamente nuevos (tanto electrónicos como imprimibles). El Cuadro 3 muestra las cinco salidas estándares, cada una de las cuales puede ser ejecutada con pocos golpes de teclas.
FOODfiles (18) es el más adquirido bajo licencia y es utilizado aproximadamente por 25 organizaciones incluyendo universidades e importantes hospitales y por fabricantes de "software" computacionales. Los siete archivos relacionados que conforman FOODfiles se integran generalmente dentro de un sistema de manejo de base de datos o se utilizan para desarrollar sistemas específicos para usuarios.
Cuadro
3
Información proporcionada en diferentes formas de
salida a partir de la base de datos de composición de alimentos de Nueva
Zelandia
|
Forma de Salida |
Alimentos |
Componentes |
Base |
Datos Numéricos |
Códigos de Fuente/Calidad |
| FOODfíles | Todos (˜1650) | 52 a 423, según las necesidades del usuario | Por l00g p.c.*; Aminoácidos en mg/gN. Acidos grasos en g/l00g Acidos grasos totales | Promedio, Desviación estándar, Error estándar, Número de muestras | Completa para cada nutriente en cada registro |
| Dietl/NZ | Todos | Subconjunto de 52 | Por l00g o cualquier tamaño de porción como lo seleccione el usuario | Promedio | No se proporciona |
| Tablas no abreviadas | Todos | Todos | PorlOOgp.c.*; Aminoácidos en mg/gN. Acidos grasos en g/l00g Acidos grasos totales | Promedio, Desviación estándar, Error estándar, Número de muestras | Completa para cada nutriente en cada registro |
| Tablas abreviadas | Todos | Subconjunto de 52 | Por l00g y una porción común | Promedio | Completa para cada nutriente en cada registro |
| Tablas, concisas | Subconjunto de-800 | Subconjunto de 28 | Por l00g y hasta dos porciones comunes | Promedio | Fuente principal más importante enumerada en el índice |
| * p.c: porción comestible | |||||
Diversas empresas han suscrito acuerdos de licencia con Crop & Food Research para utilizar FOODfiles en sus productos. Dietl/NZ es utilizado en diversos departamentos de universidades, en las unidades de dietética de más de la mitad de los hospitales de Nueva Zelandia y por personas de la industria de alimentos, sector de atención de salud y empresas de relaciones públicas.
De los tres formatos impresos, las Tablas Concisas (19) es el de mayor popularidad. Prácticamente cada dietista, nutricionista, científico en alimentos y estudiante universitario en Nueva Zelandia posee una copia.
Las bases de datos de composición de alimentos son necesarias para una variedad de propósitos que incluyen el comercio de alimentos, el desarrollo de políticas agropecuarias, el cuidado clínico y la investigación, la investigación epidemiológica y experimental, la investigación en salud pública y el desarrollo de políticas, el desarrollo de productos alimentarios, el manejo de servicios de alimentación y muchos más. Con el fin de maximizar la utilidad de una base de datos de alimentos más allá del uso limitado para evaluación dietaria, se requiere de un enfoque de un equipo multidisciplinario para ir a la par con los avances en todas las áreas que tienen impacto en este tipo de trabajo. Además, la internacionalización de la investigación, el desarrollo de políticas, el comercio de alimentos etc., exigen una cierto nivel de estandarización, y por lo tanto, es fundamental el rol de INFOODS.
1 URL: http://www.crop.cri.nz/crop/infoods/ infoods.html
