Cómo medir la dieta en una población

Acaba de cumplirse un año de la defensa de mi tesis doctoral, y un tweet de Alex Oncina me hizo reflexionar un poco, y pese a que mi tesis podría catalogarse como “metodológica” y quizás por ello menos atractiva que otras tesis o temáticas, voy a interna contaros muy brevemente en que consistió y que labor realicé a lo largo de casi 10 años.
Muy a menudo escuchamos en la tele, revistas, radio …. Tal nutriente o tal alimento o tal grupo de alimentos mejora/empeora tal faceta de la salud, es decir, relaciona el consumo de algo de nuestra dieta con una mejora o empeoramiento de la salud. Resulta que para hacer este tipo de declaraciones o afirmaciones debe estudiarse dicho efecto en una gran cantidad de individuos (cuantos mas mejor, varios miles, cientos de miles, millones .. ), debe de estudiarse mediante un estudio epidemiológico. No voy a entrar en detalles acerca de los estudio epidemiológicos ni hablar en profundidad de lo que es la epidemiología de la nutrición (tenéis el video del Catedrático Jesus Vioque, IP del grupo de investigación donde realicé mi tesis).

Pero por un momento pensad si queremos evaluar como algo de la dieta mejora o empeora la salud, de alguna manera debemos medir ese nutriente, ese alimento o ese grupo de alimentos en la población donde queremos investigarlo (por ejemplo consumo de ácidos grasos trans en niños, o consumo de acido fólico en mujeres embarazadas, consumo de frutos secos en personas mayores), ¿como pensáis que podemos hacerlo? ¿preguntando diariamente a miles de mujeres embarazadas que han comido durante el embarazo? Pensad por un momento el despliegue de personas/tiempo que serían necesarias para realizar esto (no quiero ni contaros la cantidad de euros), evidentemente esto no es viable. Por ello se necesitan herramientas o instrumentos que en muy poco tiempo y con un coste mínimo mida la dieta (nutrientes, alimentos, grupos de alimentos) de un montón de individuos, a largo plazo y en el pasado, y que además mida la dieta de forma valida (real) y reproducible (consistente en el tiempo).

A día de hoy la herramienta mas potente que existe en investigación en epidemiología de la nutrición es el cuestionario de frecuencia de consumo de alimentos (CFA), que no es ni mas ni menos que un cuestionario con alimentos y frecuencias de consumo donde el individuo entrevistado debe indicar con que frecuencia suele tomar cada uno de los alimentos descritos en el cuestionario. Su objetivo en epidemiología de la nutrición: clasificar a los individuos según su nivel de ingesta dietética, esto es ordenar a todos los individuos de mi población desde el que menos consume de tal nutriente/alimento/grupos de alimentos hasta el que mas consume, y esta es la característica que se utiliza para relacionar la ingesta nutricional o dietética con un resultado de salud (outcome). 
Hasta aquí todo bien, pero, ¿cómo diseño un CFA?¿como se que el CFA esta bien diseñado, como se que el cuestionario esta midiendo bien, como se que realmente esta midiendo dieta?, ¿como se que el cuestionario es consistente en el tiempo y que si mido la dieta de una persona en las mismas condiciones pero en 2 puntos de tiempo dicho CFA me mostrara resultados similares?.

fragmento de CFA para evaluar dita en mujeres embarazadas fuente: http://bibliodieta.umh.es/cfa-101-inma-embarazadas/

El primer paso es diseñar el CFA, con aquellos alimentos que están dentro del patrón de consumo de alimentos de mi población, y que además dichos alimentos contengan cantidad importante de un nutriente, vale, ¿y por que? Pues porque para que quiero tener un cuestionario donde hay alimentos que mi población no come, esto haría el cuestionario interminable, en cuanto a las cantidades importante de nutrientes dentro de los alimentos del cuestionario, pensad en el tomate que es un alto aportador de licopeno, si en mi población hay un individuos que come tomates y otro que no come no come tomates cuando los compare tendremos un alto consumidor de licopeno y un bajo consumidor de licopeno, con lo que ya podré diferenciar/clasificar a esos individuos dentro de la población según su consumo de licopeno, pues lo mismo para todos lo nutrientes.
Para comprobar que el CFA esta midiendo bien tengo que validarlo en la población donde quiero medir dieta, para ello en una sub-muestra de mi población (por ejemplo en una población de 1200 estudiantes universitarios, valido el cuestionario en una submuestra de unos 150 individuos) tengo que medir su reproducibilidad y su validez: 

1. Evaluar la reproducibilidad del cuestionario es comprobar que las estimaciones del CFA son consistentes en el tiempo, es decir si yo evaluo la dieta de un individuo ahora y vuelvo a medir la dieta de ese individuo dentro de un año en las mismas condiciones, en teoría dichas estimaciones debenen de ser muy similares, es decir tengo que comprobar si el cuestionario es capaz de producir los mismos resultados a lo largo del tiempo . Pese a que las dietas de los individuos son bastante constantes en el tiempo (sobre todo en adultos, mas complejo en niños) algunos suelen cambiar sus hábitos para lo cual suele introducirse una pregunta de screening “ ha cambiado su dieta en el ultimo año?”. 
2. Ahora tengo que medir su validez y para ello tengo que compara las estimaciones del cuestionario (alimentos, grupos de alimentos, nutrienes..) con otro método que también mida dieta pero que sea mas real, que tenga un nivel de certeza superior. Con el CFA estamos preguntando a los individuos “cual ha sido su consumo de tal alimento a lo largo del último año o periodo de tiempo” necesitamos otra herramienta que también mida dieta pero lo haga de forma mas reciente mas real, por ejemplo podemos preguntarle “que comió usted ayer” (a esto se le llama recordatorio de 24 horas, “nutris” ¿os suena?)” o decirle que apunte lo que va comiendo (a esto se le llama registro dietético) y tener una representación reciente y mas real de lo que ha comido, pero que pasa si el individuo en el día de ayer comió solo naranjas, que no estaré obteniendo un representación real de la dieta de ese individuo, por ello tengo que preguntarle en diferentes días de la semana, en diferentes estaciones del año para tener una representación real de lo que ha comido. También puedo extraer una muestra de sangre del individuo y medir ciertos parámetros que se relacionen con la ingesta dietética a largo plazo. ien pues a estos métodos que utilizo para comparar con las estimaciones del CFA se les llama método de referencia o Gold Estandar.

Reproducibility and Validity of a Food Frequency Questionnaire Designed to Assess Diet in Children Aged 4-5 Years. Vioque J, Gimenez-Monzo D, Navarrete-Muñoz EM, Garcia-de-la-Hera M, Gonzalez-Palacios S, Rebagliato M, Ballester F, Murcia M, Iñiguez C, Granado F; INMA-Valencia Cohort Study. PLoS One. 2016 Nov 29;11(11).

Bueno pues ya esta todo, fácil ¿no?. Ahora YA pudo aplicar mi cuestionario a toda la población, medir lo que quiera de la dieta y clasificar a todos los individuos según su ingesta. 
Ahora necesito es analizar dichos cuestionarios, muy bien, dentro del cuestionario tenemos un alimento con unos gramos definidos, y una frecuencia de consumo, con esto puedo obtener la cantidad de gramos al día y con ello la cantidad de calorías y nutrientes al día, de forma que si analizo todo el cuestionario puedo tener la estimación diaria del consumo de alimentos y nutrientes para un individuo, y de la misma manera para todos los individuos de la población. Si calculo la media para todos los individuos de la población puede obtener el valor medio poblacional del consumo de calorías, gramos de grupos de alimentos o alimentos y nutrientes, al día (tabla). Parece sencillo pero imaginad la complejidad de la composición nutricional de los alimentos, las tablas de composición que utilizamos etc… Esto es un trabajo titánico (Alex Oncina lo sabe con polifenoles), por suerte en el grupo EPINUT cuentan con un aplicación de desarrollo propio que realiza esta estimaciones en minutos (macrodieta).

fuente: http://bibliodieta.umh.es/servicios/

Diseño cuestionarios, pasmos los cuestionarios, recordatorios y tomamos muestras de sangre, metemos datos y generamos basas de datos, aplico los estadísticos convenientes, hago las estimaciones y analizamos, escribo el artículo, lo envío a la revista y me lo publican (ja!), así con las 3 poblaciones con los 3 cuestionarios, escribo la tesis y … ya está. El problema: es imposible citar a todos los individuos participante en validación o en el estudio el mismo día, problema que los recordatorios de 24 horas se recogen para un mismo individuo a lo largo de 1 año … problema 2 años para recoger datos, generar bases de datos de alimentos, 2 años para introducir datos y analizar, casi un año para escribir los artículos, casi otro para publicarlo (o intentarlo), 3 cuestionarios, 3 artículos … escribir y defender la tesis = casi 10 años.
Todo el mundo quiere hablar de dieta y salud, todo el mundo quiere medir o evaluar la dieta, pero nadie se atreve o sabe como desarrollar y validar herramientas que lo hagan de forma valida y fiable.
Y una vez tenemos los cuestionarios validados ya podemos evaluar la dieta en la población objetivo y hacer un uso epidemiológico de esta evaluación poblacional de la dieta. 
En este enlace http://bibliodieta.umh.es/bibliodieta/ podéis ver los CFA y sus validaciones y  parte de los artículos en los cuales se utilizan las estimaciones poblacionales de dieta para aplicar a estudios epidemiológicos.
No olvidéis visitar http://bibliodieta.umh.es

• Reproducibility and Validity of a Food Frequency Questionnaire Designed to Assess Diet in Children Aged 4-5 Years. Vioque J, Gimenez-Monzo D, Navarrete-Muñoz EM, Garcia-de-la-Hera M, Gonzalez-Palacios S, Rebagliato M, Ballester F, Murcia M, Iñiguez C, Granado F; INMA-Valencia Cohort Study. PLoS One. 2016 Nov 29;11(11).
• Dietary Intake of Trans Fatty Acids in Children Aged 4-5 in Spain: The INMA Cohort Study. Scholz A, Gimenez-Monzo D, Navarrete-Muñoz EM, Garcia-de-la-Hera M, Fernandez-Somoano A, Tardon A, Santa Marina L, Irazabal A, Romaguera D, Guxens M, Julvez J, Llop S, Lopez-Espinosa MJ, Vioque J. Nutrients. 2016 Oct 10;8(10).
• El Estudio DiSA-UMH: Estudio de cohorte prospectivo en estudiantes de ciencias de la salud de la Universidad Miguel Hernández. Eva María Navarrete-Muñoz, Desirée Valera-Gran, Sandra Gonzalez-Palacios, Manoli García de la Hera, Daniel Gimenez-Monzo, Laura Torres-Collado, Jesus Vioque. Rev Esp Nutr Hum Diet. 2016; 20(1): 69 - 76.
• Alcohol consumption and Mediterranean Diet adherence among health science students in Spain: the DiSA-UMH Study. Alexander Scholz, Eva Maria Navarrete-Muñoza, Manuela Garcia de la Hera, Daniel Gimenez-Monzo, Sandra Gonzalez-Palaciosa, Desirée Valera-Grana, Laura Torres-Colladoa, Jesus Vioque. Gaceta Sanitaria.
• Use of high doses of folic acid supplements in pregnant women in Spain: an INMA cohort study. Eva María Navarrete-Muñoz, Desirée Valera-Gran, Manoli García de la Hera, Daniel Gimenez-Monzo. BMJ Open 2015;5:e009202.
• Una menor adherencia a la dieta Mediterránea se asocia a una peor salud auto-percibida en población universitaria. Ricardo Barrios-Vicedo, Eva Maria Navarrete-Muñoz, Manuela García de la Hera, Sandra González-Palacios, Desirée Valera-Gran, José Francisco Checa-Sevilla, Daniel Gimenez-Monzo, Jesús Vioque. Nutr Hosp. 2014.
• Mediterranean and western dietary patterns in adult population of a mediterranean area: a cluster analysis. Ciprián D, Navarrete-muñoz EM, García De La Hera M, Gimenez-Monzo D, González-Palacios S, Quiles J, Vioque J. Nutr Hosp. 2013 Septiembre-Octubre;28(5):1741-1749.
• Reproducibility and validity of a food frequency questionnaire among pregnant women in a Mediterranean area.Vioque J, Navarrete-Muñoz EM, Gimenez-Monzó D, Hera MG, Granado F, Young IS, Ramón R, Ballester F, Murcia M, Rebagliato M, Iñiguez C. Nutr J. 2013 Feb 19;12(1):26.
• Folic acid intake from diet and supplements in a population of pregnant women in Valencia, Spain. Navarrete-Muñoz EM, Giménez Monzó D, García de La Hera M, Climent MD, Rebagliato M, Murcia M, Iñiguez C, Ballester F, Ramón R, Vioque J. Med Clin (Barc). 2010 Nov. 13;135(14):637-43.
• Y un mogollón mas que no voy a poner