Une approche consiste à utiliser des équivalents adultes de sexe masculin (TEA). L'AME est la condition d'âge et de l'énergie de genre spécifique divisé par le besoin en énergie pour un adulte de sexe masculin âgés de 18-30 ans.

Les tableaux de données pour le calcul de TEA pour les différents niveaux d'activité peuvent être trouvés dans "les besoins en énergie de l'homme (Rapport d'un Comité mixte FAO / OMS / UNU Consultation d'experts), Rome, 17-24 Octobre 2001» qui était, je crois, publié en 2004.

Voici un tableau de la TEA basée sur l'activité modérée:
Age (faible) Age (haute) Hommes AME AME Femme --------- ---------- --------- ---------- 6 mois <1 0,22 0,22 1 2 0,31 0,28 3 2 0,37 0,34 3 0,41 4 0,38 4 5 0,44 0,41 5 6 0,48 0,43 6 7 0,52 0,47 7 8 0,56 0,51 8 9 0,60 0,56 9 10 0,65 0,61 10 0,70 11 0,66 11 0,77 12 0,70 12 0,84 13 0,75 13 0,91 14 0,78 14 0,98 15 0,80 15 1,04 16 0,82 16 1,09 17 0,82 17 1,11 18 0,82 18 1,00 30 0,79 30 60 0,97 0,77 60> 60 0,80 0,69 --------- ---------- --------- ----------
Chaque personne dans le ménage est attribué une exigence de l'énergie basée sur une table de TEA (comme ci-dessus). Cette TEA individuel est construit en prenant le rapport de leur exigence à celle de l'âge adulte, mâle, 18-30 ans. Ceci est fait pour tous les membres du ménage. L'individu TEA sont additionnés pour donner le TEA total du ménage.

La part de chaque personne est calculé comme le rapport de leur AME individu à l'AME total du ménage. Par exemple, si vous avez 200 g de farine de blé répartis sur tous les membres du ménage et le total de votre somme HH TEA (par exemple) à 6,5 puis un mâle adulte âgée de 18-30 ans obtiendrait (1.0 / 6.5) * 200 ou 30,8 g tandis qu'un garçon âgé de quatre ans obtiendraient (0,44 / 6,5) * 200 ou 13,5 g.

Vous pouvez ensuite utiliser les tables alimentaires pour estimer l'apport d'énergie individuelle d'un aliment donné. L'idée peut être étendue à d'autres éléments nutritifs / micronutriments.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Ceci est une difficulté commune et il n'y a pas de solution facile pour la consommation réelle par opposition à des exigences. Je suis également aux prises avec le même problème pour une étude en RDCongo et je ne l'ai pas trouvé quoi que ce soit dans la littérature qui aide beaucoup.

Chaque ménage peut être un peu différente dans la façon dont ils se divisent sur la nourriture dans le plat commun. La mère peut aider les enfants les plus jeunes, en sélectionnant les piqûres pour eux et les nourrir. Alors, comment chaque mère choisit ces piqûres peuvent varier par ménage. Dans certains ménages les hommes et les garçons plus âgés peuvent manger séparément des femmes et d'autres enfants. Savoir comment les femmes se partagent la nourriture et de prioriser certains aliments favorisés pourrait être un début.

Qu'est-ce que je prévois de faire, mais il peut y avoir des méthodes plus robustes là-bas que je ne l'ai pas trouvé, est de commencer par des discussions avec les mères, mais plus important encore, de tenter d'observer les heures de repas et les collations (), peut-être par le personnel féminin qui pourraient avoir un statut similaire aux femmes de la maison afin que nous puissions voir ce qui est normal. De cette façon, je peux au moins avoir une idée de combien de différence il ya entre les ménages et quelles sont les tendances habituelles sont. De cela, je vais essayer d'extrapoler à partir d'un ménage mesure 7 jours alimentaire combien l'enfant a reçu, ainsi que d'une tentative d'un rappel alimentaire de 24 heures en fonction des montants que la mère pense que l'enfant a mangé. Ce ne sont pas optimales, mais je ne suis pas sûr qu'il y est un moyen optimal qui ne change pas les habitudes alimentaires.

Cher Tigabu,
Pour diverses raisons, il est difficile de mesurer la quantité de l'apport alimentaire par personne. Voilà pourquoi, comme une variable, elle ne figure pas dans les indicateurs de l'OMS 15 ANJE. oui, tu ferais mieux de recueillir des informations pour mesurer, la diversité alimentaire, la fréquence des repas et l'alimentation minimum acceptable car ils sont un proxy pour des résultats positifs. La recherche a montré que la diversité alimentaire est un indicateur de micronutriments densité suffisante d'aliments.

Merci Mark.

Cher Tigabu
Je suis également d'accord que les indicateurs de substitution de l'état nutritionnel en particulier des plus vulnérables que sont les femmes et les enfants serait un bon démarrage pour vous dans les ménages où le partage est pratiquée afin de déterminer si le partage est positivement ou négativement affecter l'état nutritionnel et d'avoir ainsi comme un point de parler à la communauté

Juste pour dire que je suis d'accord avec tous ceux de poster ici que vous envie de recueillir des indicateurs de ANJE et à utiliser la fréquence des repas et la diversité alimentaire.

Merci bcp

Pourrais-je avoir avec vous les macros d'estimation des macronutriments et des microtriments, ou le logiciel optifood ?

Macros pour estimer les macronutriments et les micronutriments

Les macros suivantes peuvent être utilisées pour estimer les macronutriments et les micronutriments à partir des données sur la composition des aliments :

Python

import numpy as np def estimate_macronutrients(food_composition_data): """Estimates macronutrients from food composition data. Args: food_composition_data: A NumPy array containing the food composition data, with the following columns: * food: Name of the food. * calories: Calories per 100 grams. * protein: Protein per 100 grams (grams). * fat: Fat per 100 grams (grams). * carbohydrates: Carbohydrates per 100 grams (grams). Returns: A NumPy array containing the estimated macronutrient intake, with the following columns: * food: Name of the food. * protein_intake: Protein intake (grams). * fat_intake: Fat intake (grams). * carbohydrate_intake: Carbohydrate intake (grams). """ protein_intake = food_composition_data['protein'] * food_composition_data['serving_size'] / 100 fat_intake = food_composition_data['fat'] * food_composition_data['serving_size'] / 100 carbohydrate_intake = food_composition_data['carbohydrates'] * food_composition_data['serving_size'] / 100 estimated_macronutrients = np.c_[food_composition_data['food'], protein_intake, fat_intake, carbohydrate_intake] return estimated_macronutrients def estimate_micronutrients(food_composition_data): """Estimates micronutrients from food composition data. Args: food_composition_data: A NumPy array containing the food composition data, with the following columns: * food: Name of the food. * micronutrients: A dictionary of micronutrient values, with the following keys: * vitamin_a: Vitamin A (IU). * vitamin_c: Vitamin C (mg). * vitamin_d: Vitamin D (IU). * vitamin_e: Vitamin E (mg). * calcium: Calcium (mg). * iron: Iron (mg). * potassium: Potassium (mg). * sodium: Sodium (mg). Returns: A NumPy array containing the estimated micronutrient intake, with the following columns: * food: Name of the food. * micronutrient_intake: A dictionary of micronutrient intake values, with the following keys: * vitamin_a: Vitamin A intake (IU). * vitamin_c: Vitamin C intake (mg). * vitamin_d: Vitamin D intake (IU). * vitamin_e: Vitamin E intake (mg). * calcium: Calcium intake (mg). * iron: Iron intake (mg). * potassium: Potassium intake (mg). * sodium: Sodium intake (mg). """ micronutrient_intake = {} for micronutrient in food_composition_data['micronutrients']: micronutrient_intake[micronutrient] = food_composition_data['micronutrients'][micronutrient] * food_composition_data['serving_size'] / 100 estimated_micronutrients = np.c_[food_composition_data['food'], micronutrient_intake] return estimated_micronutrients

Utilisez le code avec prudence. Pour en savoir davantage

contenu_copie

Pour utiliser ces macros, vous devez d'abord créer un tableau NumPy contenant les données de composition des aliments. Les données sur la composition des aliments peuvent être obtenues à partir de diverses sources, telles que la base de données sur la composition des aliments de l'USDA. Une fois que vous avez créé le tableau de données sur la composition des aliments, vous pouvez appeler la estimate_macronutrients() estimate_micronutrients() pour estimer respectivement l'apport en macronutriments ou en micronutriments.

Par exemple, le code suivant montre comment utiliser la estimate_macronutrients() pour estimer l'apport en macronutriments à partir d'un simple tableau de données sur la composition des aliments :

Python

food_composition_data = np.array([ ['Apple', 52, 0.3, 0.25, 13.8], ['Banana', 89, 1.1, 0.3, 22.8], ['Orange', 47, 1, 0.2, 11.4] ]) estimated_macronutrients = estimate_macronutrients(food_composition_data) print(

Utilisez le code avec prudence. Pour en savoir davantage

J'espère que cela va pouvoir vous aider.

J'aime vraiment votre article, cet article m'est très utile car il m'aide beaucoup dans mon travail