Tabelle di composizione

degli alimenti

Simonetta SalviniDietista free lance, Assegnista Universita’ degli Studi di Udine

simonetta.salvini58@gmail.com

STRUMENTI DI SORVEGLIANZA NUTRIZIONALE: LUCI E OMBRE – 28 novembre 2014 - BOLOGNA

Tabelle bromatologiche

Tabelle di composizione degli alimenti

Banche dati di composizione degli alimentiBanche dati di composizione degli alimenti

Database nutrizionali (DN)

Sono raccolte di informazioni sulla composizione

degli alimenti disponibili per il consumo umano

• Macronutrienti

• Vitamine

• Minerali e microlementi

Database nutrizionali: cosa sono

• Minerali e microlementi

• Composti bioattivi

• Altro....

La composizione e generalmente indicata per 100 g d i parte

edibile dell’alimento o per 100 mL di bevanda

“La conoscenza della composizione chimica

degli alimenti e’ essenziale nel trattamento

delle malattie ed in ogni studio quantitativo

di nutrizione umana”di nutrizione umana”

Robert McCance & Elsie Widdowson, 1940

http://www.centenary.mrc.ac.uk/news/tales-from-the-century-elsie-widdowson-and-her-eclectic-research/

In clinica:

• anamnesi nutrizionali

• diete – counseling nutrizionale

Salute pubblica:

• sorveglianza nutrizionale di popolazione

• linee guida - sicurezza alimentare

• ristorazione collettiva

Database nutrizionali: uso

In epidemiologia:

• studi retrospettivi e studi prospettici

• studi di intervento

Nel mercato:

• per produrre etichette nutrizionali

• Formulazione nuovi prodotti

Devono essere rappresentativi e attuali

• degli alimenti consumati nel paese o nella regione

• degli alimenti consumati dalla specifica popolazione

studiata: anziani, bambini, atleti, ecc.

Non devono avere dati mancanti/missing

Database nutrizionali: come devono essere

Per generare dati di composizione e’ indispensabile

conoscere:• consumi alimentari del paese, per fasce di età: indagini di

mercato, dati di vendita, indagini sui consumi

• legislazione vigente (es. fortificazione, prodotti speciali, ecc.)

Devono anche ben rappresentare la naturale variabilita’ di

composizione degli alimenti

Database nutrizionali: come devono essere

Non e’ pensabile che ciascuna di queste carote in Italia contenga

esattamente 6888 µg/100g di beta-carotene

e negli USA 8285 µg/100g

• DN analitici – costi elevati (campionamento e analisi)

• DN compilativi

• prestito da altri database - rappresentativita’?

• ricerca su riviste del settore – tempo

• stime (es. alimenti simili)

Database nutrizionali: diverse tipologie

• stime (es. alimenti simili)

• calcoli (es. cottura)

• DN misti – miglior rapporto costo/beneficio

FONDAMENTALE:

documentazione e completezza delle informazioni

nut.entecra.it

FOOD COMPOSITION DATABASES (FCDBs) IN ITALY - TODAY

CRA-NUT (ex INRAN) maintains the “official” national food

composition database:

• mainly based on in house analyses (70%)

• 790 food items (~1000 with upcoming and documented data)

Drawbacks: - limited number of food items

- missing data for vitamins and minerals

- info about data origin not provided

nut.entecra.itFOOD COMPOSITION DATABASES (FCDBs) IN ITALY - TODAY

ora: CRA-NUT

nut.entecra.it

CRA-NUT (ex INRAN) maintains the “official” national food

composition database:

• mainly based on in house analyses (70%)

• 790 food items (~1000 with upcoming and documented data)

Drawbacks: - limited number of food items

- missing data for vitamins and minerals

- info about data origin not provided

FOOD COMPOSITION DATABASES (FCDBs) IN ITALY - TODAY

www.bda-ieo.it

European Institute of Oncology (IEO) developed a FCDB for

Epidemiological studies:

• mainly based on the CRA-NUT database, completed using

foreign data (almost zero “missing” datapoints)

• 935 food items (979 with upcoming “fruit group” update)

Drawbacks: - limited number of food items

- foreign data could be inappropriate

- costly to maintain, no ad hoc funding available

CRA-NUT,

other italian USDA (USA)

Estimates/

calculations

7%

Other

sources

2%

BDA- IEO 2008 SOURCES OF DATA

other italian

sources (IT)

41%

McCance

(UK)

35%

USDA (USA)

15%

USDA DATABASE - http://ndb.nal.usda.gov/

USDA DATABASE - http://ndb.nal.usda.gov/

USDA DATABASE - http://ndb.nal.usda.gov/

e in Europa?

Ogni paese EU ha la sua banca dati (un tempo tabella)

• problemi di scambio dati perche’ le metodologie di

analisi, il livello di completezza, non sono spesso

comparabili

Dagli anni 1980-1990 sono stati condotti progetti per Dagli anni 1980-1990 sono stati condotti progetti per

cercare di arrivare ad un unico database europeo

EUROFOODS – EPIC - EUROFIR

Inoltre:

FAO/INFOODS gestisce e coordina database a livello

mondiale

Un progetto Europeo (ora AISBL) per dotare anche l’Europa

di dati di composizione affidabili e confrontabili

Progetto EU 2005-2013, onlus dal 2009 www.eurofir.org

Per favorire standardizzazione e documentazione dei dati

• Dizionari comuni (EuroFIR Thesauri)

una rete di compilatori di dati di composizione

• Dizionari comuni (EuroFIR Thesauri)

• Procedure comuni (flow chart della compilazione dei dati)

Questo permette il confronto e lo scambio dei dati, la comprensione e l’uso corretto dei dati di composizio ne

(S. Westenbrink, IMEKOFOODS 2014)

• Descrizione del campione: facets e descrittori (Langual)

• Identificazione del componente

• Identificazione della metodica analitica

• Descrizione del dato analitico (valuetype=media, mediana,

standardizzazione dei dati

etc)

• Classificazione della fonte del dato (libro, rivista, personal

communication)

PEER-REVIEW DELLE ORGANIZZAZIONI ADERENTI (2011-13)

• CRA-NUT e BDA-IEO sono stati «sottoposti» alla review

• Gli standard EuroFIR sono stati applicati a 28 database

europei

• Consultazione attraverso il sito web (per i soci EuroFIR)

• FoodExplorer: i dati possono essere

• visti

standardizzazione dei dati

• visti

• usati

• confrontati

• Dal gennaio 2013 CEN* standard (EN: 16104)

http://engineers.ihs.com/document/abstract/BILJRCAAAAAAAAAA

*European Committee for Standardization

Puo’ portare a:

• Metodiche analitiche non compatibili tra loro

• Dati espressi in modo diverso (es carboidrati MSE)

• Sottostima o sovrastima dell’intake (se un valore dato

Compilazione non appropriata dei dati

come medio e’ invece un minimo o un massimo)

• MISSING. Dati mancanti sono molto problematici per

la gestione ed analisi degli studi epidemiologici

IL PROBLEMA DEI MISSING

http://www.nutriretelab.it/

Nell’ambito del progetto QUALIFU/SIAGRO - MIPAAF – UO4/WP4

Rete italiana per la raccolta di dati di composizione analitici e bibliografici

EXAMPLE OF DOCUMENTED DATA - MONTASIO CHEESE

EXAMPLE OF DOCUMENTED DATA - MONTASIO CHEESE

Data are documented according to

EuroFIR standards

EXAMPLES OF DOCUMENTED DATA

Macronutrients and conjugated linol ac. in cheese. Ref Cicognini et al. 2011

Macronutrients and metals in mussels, sampled in different months. Ref. Prato et al. 2012

NUTRIRETE.lab – per chi?

Possible Clients:

• Food database compilers in Italy, EU, etc.

• Universities, public and private public institutions for research purposes

• Food industry, for food development and for labeling purposes

• Software developers: nutrition software and APPs

• Nutritionists and students: research, study, business

• General population: nutrition education

• Other?• Other?

Products

• Complete database (electronic files)

• Ad hoc extractions of selected data (electronic files)

• Reports on selected food items/ food groups/ food components

• Education leaflets (printed and electronic material)

• Food labels

• Other?

Utilizzare DN standardizzati – rete EuroFIR

Attingere ai DN solo dopo aver letto attentamente le avvertenze e

le metodologie di compliazione adottate

Mirare ad avere dati rappresentativi per la popolazione da studiare

Non fermarsi alle apparenze e ai vantaggi offerti da internet:

consigli

Non fermarsi alle apparenze e ai vantaggi offerti da internet:

• software nutrizionali spesso hanno alle spalle DN non adeguati,

con dati mancanti

• software nutrizionali online - principalmente basati su dati USDA:

non tutti questi dati sono rappresentativi per la nostra

popolazione

FLOW CHART – COMPILAZIONE DATI DI COMPOSIZIONE - BDA