Le système SAIN, LIM AQR répartit les aliments en 4 classes ordonnées en fonction de leur aptitude à s’intégrer à une alimentation nutritionnellement adéquate – une analyse par optimisation de rations individuelles

Poster 337 présenté aux 13e Journées Francophones de Nutrition (JFN) à Marseille (France) - (2015-12-09 - 2015-12-11)Introduction et but de l’étudeLe système SAIN, LIM proposé par l’Afssa en 2008, répartit les aliments en quatre classes sur la base de leurs caractéristiques nutritionnelles, et permet leur positionnement sur une cartographie SAIN comparée à LIM. Le SAIN, LIM AQR est une adaptation du système initial. Outre l’introduction des apports quotidiens de référence (règlement Inco) dans les scores SAIN et LIM, l’adaptation a consisté en un redécoupage du mapping afin de mieux ordonner les classes. L’objectif de la présente étude était de vérifier que le système SAIN, LIM AQR permet bien d’aboutir à un classement hiérarchique des aliments au regard de leur capacité à favoriser le respect de l’ensemble des recommandations nutritionnelles, et de tester la pertinence de conseils d’augmentation ou de diminution des consommation en fonction de la classe d’appartenance des aliments.Matériel et méthodesLe système SAIN, LIM AQR a été calculé pour 997 aliments de la table Ciqual 2013. Ces aliments ont été matchés aux consommations alimentaires de 1 719 adultes (20–75 ans) normodéclarants de l’enquête Inca2. Un modèle d’optimisation de rations individuelles a permis d’obtenir pour chacune des 1 719 diètes observées une diète optimisée isoénergétique nutritionnellement adéquate qui s’éloignait le moins possible des choix alimentaires initiaux. Toutes les diètes optimisées respectaient les recommandations de l’OMS en macronutriments (protéines, glucides dont les sucres libres et les lipides dont les AGS, le cholestérol et les acides gras essentiels), la Nordic Recommendation pour le sodium, et les recommandations françaises pour les fibres, 10 vitamines et 9 minéraux. La contribution énergétique moyenne des 4 classes d’aliments à l’énergie totale a été estimée dans les diètes observées et optimisées. La hiérarchie entre les 4 classes a été testée en moyenne et au niveau individuel. L’hypothèse était que la classe 1 devait augmenter, la classe 2 augmenter ou stagner, et les classes 3 et 4 devaient diminuer (la 4 plus fortement).Résultats et analyse statistiqueLe système SAIN, LIM AQR classait 38 % des aliments dans la classe 1, et 10 %, 22 % et 30 % dans les classes 2, 3 et 4 respectivement. Dans les diètes optimisées par rapport aux diètes observées, la contribution énergétique des aliments de la classe 1 a augmenté de 13 points (25 % à 38 %), celle de la classe 2 a stagné (de 24 % à 25 %), la classe 3 a diminué de 3 points (22 % à 19 %) et la classe 4 de 10 points (29 % à 19 %). L’optimisation augmentait la contribution énergétique des classes 1 et 2 pour 96 % et 31 % des diètes respectivement. Dans les classes 3 et 4, la diminution était constatée pour 85 % et 97 % des diètes.ConclusionPour atteindre l’équilibre nutritionnel, la majorité des individus devraient augmenter les aliments de classe 1 et diminuer (modérément pour la classe 3 et plus fortement pour la classe 4) sans les exclure les aliments des classes 3 et 4. La classe 2, globalement neutre, ne requiert ni augmentation ni diminution systématique. Le système SAIN, LIM AQR classe les aliments de façon hiérarchique en fonction de leur aptitude à s’intégrer à une alimentation nutritionnellement adéquate, suggérant son intérêt dans le cadre d’un étiquetage nutritionnel simplifié

Relation entre qualité nutritionnelle et coût de l'alimentation

National audienc

Relation entre qualité nutritionnelle et coût de l'alimentation

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Should nutrient profiles be based on 100 g, 100 kcal or serving size

International audienceBackground/Objectives: Nutrient profiling of foods is defined as the science of ranking or classifying foods based on their nutrient content. Nutrient profiles can be calculated based on 100 g or 100 kcal of food or on standard serving sizes. The objective of this study was to compare the performance of nutrient profiles based on 100 g, 100 kcal and government-mandated serving sizes, and to identify the optimal base of calculation. Subjects/Methods: Nutrient profiles tested were composed of positive subscores based on nutrients to encourage and negative subscores based on nutrients to limit. Alternative profiles, computed using different bases of calculation, were used to rank order 378 commonly consumed foods from a food frequency instrument. Profile performance was tested with respect to the foods’ energy density. Results: Serving sizes, defined by the US Food and Drug Administration as reference amounts customarily consumed (RACC), were inversely linked to energy density of foods. Positive subscores based on 100 kcal were equivalent to those calculated using RACC values. Negative subscores performed better when based on 100 g as opposed to 100 kcal. Conclusions: Models based on serving sizes and on 100 kcal were preferable for positive subscores and models based on 100 g of food were preferable for negative subscores. RACC-based profiles may represent an attractive option for the US consume

Food pattern modeling shows that the 2010 Dietary Guidelines for sodium and potassium cannot be met simultaneously

International audienceThe 2010 US Dietary Guidelines recommended limiting intake of sodium to 1500 mg/d for people older than 50 years, African Americans, and those suffering from chronic disease. The guidelines recommended that all other people consume less than 2300 mg sodium and 4700 mg of potassium per day. The theoretical feasibility of meeting the sodium and potassium guidelines while simultaneously maintaining nutritional adequacy of the diet was tested using food pattern modeling based on linear programming. Dietary data from the National Health and Nutrition Examination Survey 2001-2002 were used to create optimized food patterns for 6 age-sex groups. Linear programming models determined the boundary conditions for the potassium and sodium content of the modeled food patterns that would also be compatible with other nutrient goals. Linear programming models also sought to determine the amounts of sodium and potassium that both would be consistent with the ratio of Na to K of 0.49 and would cause the least deviation from the existing food habits. The 6 sets of food patterns were created before and after an across-the-board 10% reduction in sodium content of all foods in the Food and Nutrition Database for Dietary Studies. Modeling analyses showed that the 2010 Dietary Guidelines for sodium were incompatible with potassium guidelines and with nutritionally adequate diets, even after reducing the sodium content of all US foods by 10%. Feasibility studies should precede or accompany the issuing of dietary guidelines to the public. (C) 2013 Elsevier Inc. All rights reserved

Testing nutrient profile models in relation to energy density and energy cost

International audienceBackground: Nutrient profiling of foods is defined as the science of classifying foods based on their nutrient content. Food rankings generated by nutrient profile models need to be tested against objective reality as opposed to public opinion. Objective: To test the performance of selected nutrient profile models in relation to the foods' energy density (kcal g-1) and energy cost (Dollar per 1000 kcal). Subjects/Methods: Analyses were based on 378 component foods of a food frequency instrument. The models tested were the French nutrient adequacy models NAS23 and NAS16 and nutrient density models NDS23 and NDS16; and a family of nutrient-rich models (NRn, where n=5–7; 10–12, and 15). Also tested were LIM scores and a modified British Food Standards Agency model WXYfm. Profiles were calculated based on 100 g, 100 kcal and on Reference Amounts Customarily Consumed. Food rankings generated by different models were correlated with each other and with the foods' energy density and energy cost. Results: Nutrient profile models based on protein, fiber, vitamins and minerals showed an inverse correlation with energy density that diminished as more micronutrients were introduced into the model. Models based on fat, sugar and sodium were highly correlated with energy density. Foods classified as healthier were generally associated with higher energy costs. Conclusions: Not all models accurately reflected the foods' content of nutrients known to be beneficial to health. High correlations with energy density meant that some models classified foods based on their energy density as opposed to nutrient conten

Adaptation du système SAIN, LIM pour ordonner les aliments en quatre classes sur la base de leurs caractéristiques nutritionnelles et des apports quotidiens de référence européens

Poster 343 présenté aux 13e Journées Francophones de Nutrition (JFN) à Marseille (France) - (2015-12-09 - 2015-12-11)Introduction et but de l’étudeLe système SAIN, LIM classe les aliments selon leurs qualités (score SAIN) et leurs défauts (score LIM) nutritionnels. Un seuil appliqué sur chaque score définit 4 classes. Son intérêt réside dans (i) le recours à des valeurs nutritionnelles de référence (i.e. les recommandations), (ii) l’expression des scores dans des unités signifiantes : % d’adéquation et % d’excès par rapport aux recommandations, (iii) la non-compensation des scores, rendant possible l’évaluation séparée des qualités et des défauts, et le positionnement des aliments sur un plan selon les axes SAIN et LIM (mapping). L’objectif était d’adapter le système existant afin de : (i) ordonner les 4 classes, (ii) intégrer les apports quotidiens de référence (AQR) présents dans le règlement Inco (CE 1169/2011), (iii) tenir compte des spécificités de certaines catégories d’aliments, (iv) limiter le recours à des nutriments non obligatoirement étiquetés.Matériel et méthodesLe travail a été réalisé pour 997 aliments, dont la composition dans la table Ciqual 2013 a été complétée du % de fruits et légumes (FL), et des sucres ajoutés. Dans la version initiale (rapport Afssa, 2008), le SAIN est la moyenne, en %/100 kcal, des apports nutritionnels conseillés (ANC) en cinq nutriments positifs (protéines, fibres, calcium, vitamine C, fer) et le LIM la moyenne, en taux pour 100 g, des valeurs maximales en trois nutriments à limiter (acides gras saturés, sodium, sucres ajoutés). L’adaptation a consisté à remplacer les ANC par les AQR pour : acides gras saturés (20 g), sodium (2 400 mg), calcium (800 mg) et protéines (50 g). Pour les sucres ajoutés (pas d’AQR), la référence initiale (50 g) a été conservée dans le LIM. La vitamine C a été remplacée par le % FL. Pour les fibres (pas d’AQR), la référence a été fixée à 20 g; le cinquième terme du SAIN a été réservé pour un nutriment optionnel, activé selon la catégorie d’aliments. Les corrélations non paramétriques entre les deux SAINS et les deux LIMS ont été estimées. Les aliments ont été projetés sur un plan (SAIN-AQR vs LIM-AQR). Un redécoupage du mapping a été réalisé afin de répartir les aliments dans quatre classes ordonnées.Résultats et analyse statistiqueLes corrélations étaient de 84,4 % et de 99,2 % entre les 2 SAINs et entre les 2 LIMs, respectivement. Le SAIN-AQR et le LIM-AQR étaient négativement corrélés (−64 %). Un redécoupage du mapping en marches d’escalier a pris en compte cette relation afin notamment de valoriser des aliments de très fort SAIN dépassant légèrement le seuil initial de 7,5 en LIM. Les six grandes catégories d’aliments ont accès aux quatre classes (telles que redéfinies) avec 90 % des FL, 38 % des féculents, 43 % des viandes/poissons/œufs, 20 % des plats préparés, 25 % des PL et 2 % des produits sucrés en classe 1.ConclusionLe système SAIN, LIM est basé sur l’idée que l’absence de défauts n’est pas suffisante pour qu’un aliment ait un bon profil nutritionnel. Il a montré dans d’autres travaux son aptitude à classer les aliments selon leur capacité à s’intégrer dans une alimentation nutritionnellement adéquate. Son adaptation a permis de conserver les forces du système initial tout en rendant l’algorithme plus opérationnel et en accord avec le règlement Inco

Dietary changes needed to reach nutritional adequacy and reduce greenhouse gas emissions by 30% without increasing contaminant exposure: an analysis based on individual diet modeling

International audienc

Peut-on généraliser à l’ensemble de la population les changements alimentaires identifiés pour chaque individu comme nécessaires à l’atteinte des recommandations nutritionnelles ?

Poster 339 présenté aux 13e Journées Francophones de Nutrition (JFN) à Marseille (France) - (2015-12-09 - 2015-12-11)Identifier les changements alimentaires requis au niveau individuel pour respecter les recommandations nutritionnelles et déterminer si ces changements individuels pourraient être généralisés à l’ensemble de la population

MS-Diet, a tailored nutrition counselling web-application based on mathematical diet optimization

Background:By definition, messages in tailored approaches are built to reach a given person, based on her/his specific characteristics and needs. Tailored dietary behavior change interventions have a small but significant effect on dietary behavior change. The majority of these interventions target a few food groups or nutrients, without evaluating the overall diet. Diet optimization is a powerful mathematical method to translate nutrient recommendations into individual-specific food choices. This method is increasingly used in nutrition research, in the fields of public health and diet sustainability. Objective: The aim was to combine tailored approaches and diet optimization in a web application of tailored nutrition counselling.Method and results:The web application, called MS-Diet, was developed based on behavior changes techniques, such as: self-monitoring, self-regulatory, tailored feedback and engaging communication techniques. In a first feature, based on user’s data collected online (including answers to a food frequency questionnaire), the user can obtain a picture of the nutritional quality of her/his diet, the diet cost and the level of physical activity. In a second feature, MS-Diet suggests to the user a list of tailored dietary advices to get a healthier diet (i.e., a nutritionally adequate diet), adapted to her/his specific needs and food preferences. With the application, the user is actor in her/his own dietary changes: she/he specifies her/his food preferences and; chooses dietary suggestions that she/he considers achievable.Conclusions:This prototype could be a future online health promotion tool which could help individuals to improve their diet or serve as a decision-support tool for health professionals. The evaluation of the tool (e.g. whether the use of the tool results in changes of dietary habits) is warranted before use on health promotion