Influência da suposição sobre a frequência do consumo, diário ou episódico, e do uso de covariáveis na distribuição do consumo alimentar usual nos métodos MSM, NCI e SPADE

Este trabalho foi realizado com o intuito de preencher lacunas da literatura de epidemiologia nutricional no que se refere a avaliação do impacto sobre a utilização das suposições de frequência do consumo alimentar, diário ou episódico, e o uso de covariáveis (Questionário de Frequência Alimentar (QFA), sexo e idade) na estimação da distribuição do consumo alimentar usual para populações dnos métodos National Cancer Institute (NCI), Multiple Source Method (MSM) e o Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE). Para tanto, foi elaborado um artigo que comparou o impacto da escolha da suposição de consumo diário ou episódico, assim como a influência da utilização do QFA na acurácia dos métodos. Ainda, no segundo artigo, foi verificado se o uso das covariáveis sexo e idade influenciaram a acurácia dos métodos. Em ambos artigos o vício relativo foi a medida de acurácia empregada e os dados de consumo usados foram os de uma pesquisa que coletou 20 Recordatórios Alimentares de 24 horas (R24h) de 302 pessoas residentes na cidade do Rio de Janeiro – Brasil. Os resultados mostraram que: Para componentes alimentares de frequência de consumo diária (até 0,1% de R24h iguais a zero) as estimativas mais acuradas foram as com uso da suposição de consumo diário em todos os métodos. Em componentes alimentares com frequência de consumo episódica de nível intermediário (entre 20% e 75% de R24h iguais a zero) as estimativas mais acuradas ocorreram com o MSM fazendo o uso da suposição de consumo episódico. Já em componentes alimentares com frequência de consumo episódica de nível baixo (no mínimo 76% de consumos iguais a zero nos R24h), as estimativas mais acuradas utilizando a suposição de consumo episódico foram: o No método MSM na estimação dos percentis menores ou iguais a 25 e nos métodos SPADE e NCI na estimação da média e os percentis maiores ou iguais a 50. Em relação ao uso do QFA no ajuste dos métodos: o Discreto aumento de acurácia dos métodos MSM (principalmente para a média e percentis acima de 75) e SPADE (sobretudo para percentis abaixo de 25). Quanto a utilização das covariáveis sexo e idade no ajuste dos métodos: o Os métodos não foram impactados para componentes alimentares de frequência de consumo diário; o Para as frequências de consumo episódica de nível intermediário: O NCI teve resultados, em geral, piores quando comparado aos sem ajuste; Os métodos MSM e o SPADE não foram impactados. o Para as frequências de consumo episódica de nível baixo: O NCI foi impactado, em geral, com piora nos resultados; O MSM sofreu impacto, em geral, com melhora nos resultados; O SPADE não foi impactado. Com esses achados, aconselha-se: Utilizar em todos os métodos a suposição de frequência de consumo diário para componentes alimentares de frequência de consumo diária. Utilizar a suposição de frequência de consumo episódico em componentes de frequência de consumo episódico de nível intermediário: o Emprego do método MSM na estimação dos percentis 5 e 10; o Uso do NCI, MSM ou SPADE na estimação dos demais parâmetros da distribuição. Utilizar da suposição de frequência de consumo episódico em componentes de frequência de consumo episódico de nível baixo: o Emprego do método MSM na estimação dos percentis menores ou iguais a 25; o Uso dos métodos SPADE e NCI para estimativa da média e dos percentis acima de 25. Utilizar o QFA no SPADE e MSM quando se desejar o máximo de acurácia nas estimações e não houver restrições orçamentárias. Fazer o uso de sexo e idade como covariável no método MSM quando se tratarem de componentes alimentares com frequência de consumo episódico de nível baixo.This work was carried out to fill gaps in nutritional epidemiology literature regarding the evaluation of the impact on the use of food frequency assumptions, daily or episodic, and the use of covariates (Food Frequency Questionnaire (FFQ), sex and age) in the estimation of the usual food intake distribution for the methods National Cancer Institute (NCI), Multiple Source Method (MSM) and the Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE). To do so, we developed one article with the impact comparison of the choice of the daily or episodic intake assumption, as well as the influence of the QFA use on the accuracy of the methods. On the other hand, in the second article, was verified if the sex and age used as covariable has influenced in the accuracy of the methods. In both articles, the relative bias was the measure of accuracy used and the intake data used data from a survey that collected 20 24-hour dietary recall (24HR) from 302 people living in the city of Rio de Janeiro - Brazil. The results showed that: For daily intake (up to 0.1% 24HR equal to zero) the most accurate estimates was using the daily intake assumption in all methods. In food components with intermediate level of episodical intake (between 20% and 75% of 24HR equal to zero), the most accurate estimates occurred with the MSM using the of episodic intake supposition. In food components with low level of episodical intake(at least 76% of intakes equal to zero in 24HR) the most accurate estimates using the episodic intake assumption was: o MSM method in the estimation of percentiles smaller or equal to 25 and in the SPADE and NCI methods in the estimation of average and percentiles greater or equal to 50. About the usage of FFQ: o Slight increase in accuracy of MSM (mainly for the average and percentiles above 75) and SPADE (especially for percentiles below 25). About the usage of sex and age as covariates: o The methods were not impacted for food components of high intake frequency; o For intermediate level of episodical intake: The NCI had, in general, worse results when compared to those without adjustment; Both MSM and SPADE were not impacted. For low level of episodical intake: The NCI was generally impacted by worsening results; The MSM had an impact by improving results; SPADE was not impacted. With these findings, we advised that: Use daily assumption in the estimation for food components of high intake frequency, regardless of method; 12 Use episodic assumption in intermediate intake frequency components: o MSM method in the estimation of the 5th and 10th percentiles; o NCI, MSM or SPADE in the estimation of the other parameters of the distribution. Use episodic intake frequency assumption in low intake frequency components: o MSM in the estimation of percentiles less than or equal to 25; o SPADE and NCI to estimate average and percentiles above 25. Use the FFQ in SPADE and MSM when you want maximum accuracy in estimates and there are no budget constraints. Make use of sex and age as covariate in the MSM method when dealing with food components with low intake frequency

Comparação de métodos para estimação da distribuição do consumo alimentar usual

Já há inúmeros métodos de estimação da distribuição do consumo alimentar usual. De uma forma geral, eles são de difícil entendimento e implementados em softwares pagos. Em vista disso, este trabalho propõe um novo método de estimação da distribuição do consumo alimentar usual que foi intitulado como MEID (Method for Estimate Intake Distribution). Neste trabalho esse método foi comparado com os métodos SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) e MSM (Multiple Source Method), por meio de um estudo de simulação. Para cada método foram estimados a média e os percentis da distribuição do consumo usual e foram utilizadas como medidas de acurácia o vício e o vício relativo, já para medir a precisão foi utilizado o Erro Quadrático Médio (EQM). Salienta-se que o método proposto neste trabalho utilizou o software livre R em todo seu escopo. Os resultados mostraram que os métodos NCI, SPADE e MSM realizaram estimações parecidas e obtiveram EQM e vícios superiores ao MEID, principalmente quando se tratava do percentil 95. Em suma, verificou-se que o estimador MEID foi mais acurado e preciso na estimação da distribuição do consumo alimentar usual quando comparado aos demais, como também se mostrou mais simples e de interface implementável em qualquer software com linguagem similar ao do software R.There are already numerous methods for estimating the distribution of usual dietary intake. In general, they are difficult to understand and implemented in paid software. In this light, this paper proposes a new method for estimating the distribution of usual dietary intake: MEID (Method for Intake Distribution Estimate). In this work this method was compared with the SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) and MSM (Multiple Source Method) methods, by means of a simulation study. For each method, the mean and the percentiles of usual intake were estimated, and for accuracy measurements, the bias and relative bias were used. The precision was measured using the Mean Squared Error (MSE). The proposed method in this paper uses the free software R. The results have shown that the NCI, MSM and SPADE methods performed similar estimations, and obtained MSE and bias higher than MEID, especially in the 95th percentile. In short, it was found that the MEID estimator was more accurate and precise in estimating the distribution of usual dietary intake, when compared to other estimators, while also being simpler than those. It was also shown that it’s implementable in any language similar to the R software

Coeficiente de correlação intraclasse : comparação entre métodos de estimação clássico e bayesianos

O coeficiente de correlação intraclasse (Intraclass correlation coefficient - ICC) é uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas para a mensuração da confiabilidade de medidas. Ele pode ser utilizado na mensuração da homogeneidade de duas ou mais medidas e é interpretado como a medida da proporção da variabilidade total atribuída ao objeto medido. O ICC é calculado com base em uma razão de variâncias e nem sempre os métodos clássicos são capazes de estimar estes componentes, uma vez que se podem obter estimativas negativas dos componentes de variância. Portanto se torna interessante comparálos com os métodos bayesianos, nos quais se a priori for corretamente estabelecida e as posteriores corretamente avaliadas, é impossível de se obter estimativas negativas de variância. Com o objetivo de identificar qual a melhor forma de estimarmos o ICC foram comparados os métodos inferenciais clássico e bayesianos em quatro cenários distintos através de simulação. Utilizaram-se dois métodos para aproximar as posteriores de interesse: aproximação de Laplace (INLA) e simulação Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Concluiu-se que os métodos clássico e bayesianos INLA e MCMC são precisos nas estimativas dos ICC’s, destacando-se o método INLA

Coeficiente de correlação intraclasse : comparação entre métodos de estimação clássico e bayesianos

O coeficiente de correlação intraclasse (Intraclass correlation coefficient - ICC) é uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas para a mensuração da confiabilidade de medidas. Ele pode ser utilizado na mensuração da homogeneidade de duas ou mais medidas e é interpretado como a medida da proporção da variabilidade total atribuída ao objeto medido. O ICC é calculado com base em uma razão de variâncias e nem sempre os métodos clássicos são capazes de estimar estes componentes, uma vez que se podem obter estimativas negativas dos componentes de variância. Portanto se torna interessante comparálos com os métodos bayesianos, nos quais se a priori for corretamente estabelecida e as posteriores corretamente avaliadas, é impossível de se obter estimativas negativas de variância. Com o objetivo de identificar qual a melhor forma de estimarmos o ICC foram comparados os métodos inferenciais clássico e bayesianos em quatro cenários distintos através de simulação. Utilizaram-se dois métodos para aproximar as posteriores de interesse: aproximação de Laplace (INLA) e simulação Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Concluiu-se que os métodos clássico e bayesianos INLA e MCMC são precisos nas estimativas dos ICC’s, destacando-se o método INLA

Influência da suposição sobre a frequência do consumo, diário ou episódico, e do uso de covariáveis na distribuição do consumo alimentar usual nos métodos MSM, NCI e SPADE

Este trabalho foi realizado com o intuito de preencher lacunas da literatura de epidemiologia nutricional no que se refere a avaliação do impacto sobre a utilização das suposições de frequência do consumo alimentar, diário ou episódico, e o uso de covariáveis (Questionário de Frequência Alimentar (QFA), sexo e idade) na estimação da distribuição do consumo alimentar usual para populações dnos métodos National Cancer Institute (NCI), Multiple Source Method (MSM) e o Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE). Para tanto, foi elaborado um artigo que comparou o impacto da escolha da suposição de consumo diário ou episódico, assim como a influência da utilização do QFA na acurácia dos métodos. Ainda, no segundo artigo, foi verificado se o uso das covariáveis sexo e idade influenciaram a acurácia dos métodos. Em ambos artigos o vício relativo foi a medida de acurácia empregada e os dados de consumo usados foram os de uma pesquisa que coletou 20 Recordatórios Alimentares de 24 horas (R24h) de 302 pessoas residentes na cidade do Rio de Janeiro – Brasil. Os resultados mostraram que: Para componentes alimentares de frequência de consumo diária (até 0,1% de R24h iguais a zero) as estimativas mais acuradas foram as com uso da suposição de consumo diário em todos os métodos. Em componentes alimentares com frequência de consumo episódica de nível intermediário (entre 20% e 75% de R24h iguais a zero) as estimativas mais acuradas ocorreram com o MSM fazendo o uso da suposição de consumo episódico. Já em componentes alimentares com frequência de consumo episódica de nível baixo (no mínimo 76% de consumos iguais a zero nos R24h), as estimativas mais acuradas utilizando a suposição de consumo episódico foram: o No método MSM na estimação dos percentis menores ou iguais a 25 e nos métodos SPADE e NCI na estimação da média e os percentis maiores ou iguais a 50. Em relação ao uso do QFA no ajuste dos métodos: o Discreto aumento de acurácia dos métodos MSM (principalmente para a média e percentis acima de 75) e SPADE (sobretudo para percentis abaixo de 25). Quanto a utilização das covariáveis sexo e idade no ajuste dos métodos: o Os métodos não foram impactados para componentes alimentares de frequência de consumo diário; o Para as frequências de consumo episódica de nível intermediário: O NCI teve resultados, em geral, piores quando comparado aos sem ajuste; Os métodos MSM e o SPADE não foram impactados. o Para as frequências de consumo episódica de nível baixo: O NCI foi impactado, em geral, com piora nos resultados; O MSM sofreu impacto, em geral, com melhora nos resultados; O SPADE não foi impactado. Com esses achados, aconselha-se: Utilizar em todos os métodos a suposição de frequência de consumo diário para componentes alimentares de frequência de consumo diária. Utilizar a suposição de frequência de consumo episódico em componentes de frequência de consumo episódico de nível intermediário: o Emprego do método MSM na estimação dos percentis 5 e 10; o Uso do NCI, MSM ou SPADE na estimação dos demais parâmetros da distribuição. Utilizar da suposição de frequência de consumo episódico em componentes de frequência de consumo episódico de nível baixo: o Emprego do método MSM na estimação dos percentis menores ou iguais a 25; o Uso dos métodos SPADE e NCI para estimativa da média e dos percentis acima de 25. Utilizar o QFA no SPADE e MSM quando se desejar o máximo de acurácia nas estimações e não houver restrições orçamentárias. Fazer o uso de sexo e idade como covariável no método MSM quando se tratarem de componentes alimentares com frequência de consumo episódico de nível baixo.This work was carried out to fill gaps in nutritional epidemiology literature regarding the evaluation of the impact on the use of food frequency assumptions, daily or episodic, and the use of covariates (Food Frequency Questionnaire (FFQ), sex and age) in the estimation of the usual food intake distribution for the methods National Cancer Institute (NCI), Multiple Source Method (MSM) and the Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE). To do so, we developed one article with the impact comparison of the choice of the daily or episodic intake assumption, as well as the influence of the QFA use on the accuracy of the methods. On the other hand, in the second article, was verified if the sex and age used as covariable has influenced in the accuracy of the methods. In both articles, the relative bias was the measure of accuracy used and the intake data used data from a survey that collected 20 24-hour dietary recall (24HR) from 302 people living in the city of Rio de Janeiro - Brazil. The results showed that: For daily intake (up to 0.1% 24HR equal to zero) the most accurate estimates was using the daily intake assumption in all methods. In food components with intermediate level of episodical intake (between 20% and 75% of 24HR equal to zero), the most accurate estimates occurred with the MSM using the of episodic intake supposition. In food components with low level of episodical intake(at least 76% of intakes equal to zero in 24HR) the most accurate estimates using the episodic intake assumption was: o MSM method in the estimation of percentiles smaller or equal to 25 and in the SPADE and NCI methods in the estimation of average and percentiles greater or equal to 50. About the usage of FFQ: o Slight increase in accuracy of MSM (mainly for the average and percentiles above 75) and SPADE (especially for percentiles below 25). About the usage of sex and age as covariates: o The methods were not impacted for food components of high intake frequency; o For intermediate level of episodical intake: The NCI had, in general, worse results when compared to those without adjustment; Both MSM and SPADE were not impacted. For low level of episodical intake: The NCI was generally impacted by worsening results; The MSM had an impact by improving results; SPADE was not impacted. With these findings, we advised that: Use daily assumption in the estimation for food components of high intake frequency, regardless of method; 12 Use episodic assumption in intermediate intake frequency components: o MSM method in the estimation of the 5th and 10th percentiles; o NCI, MSM or SPADE in the estimation of the other parameters of the distribution. Use episodic intake frequency assumption in low intake frequency components: o MSM in the estimation of percentiles less than or equal to 25; o SPADE and NCI to estimate average and percentiles above 25. Use the FFQ in SPADE and MSM when you want maximum accuracy in estimates and there are no budget constraints. Make use of sex and age as covariate in the MSM method when dealing with food components with low intake frequency

Comparação de métodos para estimação da distribuição do consumo alimentar usual

Já há inúmeros métodos de estimação da distribuição do consumo alimentar usual. De uma forma geral, eles são de difícil entendimento e implementados em softwares pagos. Em vista disso, este trabalho propõe um novo método de estimação da distribuição do consumo alimentar usual que foi intitulado como MEID (Method for Estimate Intake Distribution). Neste trabalho esse método foi comparado com os métodos SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) e MSM (Multiple Source Method), por meio de um estudo de simulação. Para cada método foram estimados a média e os percentis da distribuição do consumo usual e foram utilizadas como medidas de acurácia o vício e o vício relativo, já para medir a precisão foi utilizado o Erro Quadrático Médio (EQM). Salienta-se que o método proposto neste trabalho utilizou o software livre R em todo seu escopo. Os resultados mostraram que os métodos NCI, SPADE e MSM realizaram estimações parecidas e obtiveram EQM e vícios superiores ao MEID, principalmente quando se tratava do percentil 95. Em suma, verificou-se que o estimador MEID foi mais acurado e preciso na estimação da distribuição do consumo alimentar usual quando comparado aos demais, como também se mostrou mais simples e de interface implementável em qualquer software com linguagem similar ao do software R.There are already numerous methods for estimating the distribution of usual dietary intake. In general, they are difficult to understand and implemented in paid software. In this light, this paper proposes a new method for estimating the distribution of usual dietary intake: MEID (Method for Intake Distribution Estimate). In this work this method was compared with the SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) and MSM (Multiple Source Method) methods, by means of a simulation study. For each method, the mean and the percentiles of usual intake were estimated, and for accuracy measurements, the bias and relative bias were used. The precision was measured using the Mean Squared Error (MSE). The proposed method in this paper uses the free software R. The results have shown that the NCI, MSM and SPADE methods performed similar estimations, and obtained MSE and bias higher than MEID, especially in the 95th percentile. In short, it was found that the MEID estimator was more accurate and precise in estimating the distribution of usual dietary intake, when compared to other estimators, while also being simpler than those. It was also shown that it’s implementable in any language similar to the R software