Sistemas de avaliação de qualidade de dados

Apresentação em tema: "Sistemas de avaliação de qualidade de dados"— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas de avaliação de qualidade de dados
Universidade de São Paulo Faculdade de Ciências Farmacêuticas Bromatologia Básica São Paulo Sistemas de avaliação de qualidade de dados Amanda Fontes André Vessoni Letícia Maximiano Marcela Menah Rui Teixeira

2 Agenda Introdução - Criação do Programa Nacional de Análise de Alimentos e Nutrientes Avaliação da qualidade dos dados de composição de alimentos Evolução da avaliação dos dados de composição de alimentos Desenvolvimento de dados dos compostos bioativos Flavonóides Conclusão e considerações finais Referências bibliográficas

3 Introdução “Programa Nacional de Análise de Alimentos e Nutrientes”
Administração de Drogas e Alimentos (FDA) Institutos Nacionais de Saúde (NHI) Centros de Controle de Doenças (CDC) Lab. de Dados de Nutrientes (NDL) do Depto. Norte-Americano de Agricultura (USDA) 1997 “Programa Nacional de Análise de Alimentos e Nutrientes” (NFNAP) - National Food and Nutrient Analysis Program 5 Principais Objetivos: Identificação de Alimentos e Nutrientes para Amostragem e Análise Promover Análise de Amostras de Alimentos Via Laboratórios Credenciados Formular e Implementar Estratégias de Amostragem de Alimentos Consumidos nos EUA a partir de Modelos Probabilísticos Atualizar as Bases de Dados da USDA a partir de Dados Recentes Avaliar a “Qualidade”Científica” de Dados Existentes de Composição de Alimentos

4 Avaliação da Qualidade de Dados de Composição de Alimentos
“Programa Nacional de Análise de Alimentos e Nutrientes” (NFNAP) - National Food and Nutrient Analysis Program Avaliação da Qualidade Sistema Banco de Dados Nacional de Nutrientes (SR) Dados de Análises Químicas de Alimentos Indústria Alimentícia Agências do Governo Literatura Científica Laboratórios Conveniados Dados de “Alta Qualidade” Selecionados, Compilados e Adicionados ao

5 Avaliação da Qualidade de Dados de Composição de Alimentos
Por Que Avaliar a Qualidade dos Dados de Análises Químicas de Alimentos? Direcionar Pesquisas em Nutrição Orientar Políticas de Alimentação e Nutrição Servir como Referência para Outros Bancos de Dados Informações da SR Devem Fornecer as Estimativas Fiéis Quanto a Composição Nutricional dos Diferentes Alimentos utilizadas para Para isso

6 Evolução dos Processos de Avaliação de Dados de Composição Química dos Alimentos pela USDA
1983 Processo Manual Objetivo: Avaliação da Qualidade dos Dados Quanto ao Teor de Ferro nos Alimentos Avaliação dos Dados em 3 Categorias Documentação dos Métodos de Análise Adequação do Método Analítico e Manipulação das Amostras Controle de Qualidade das Análises 0-3 Pontos

7 Evolução dos Processos de Avaliação de Dados de Composição Química dos Alimentos pela USDA
1987 Ampliação do Processo Anterior Objetivo: Avaliação da Qualidade dos Dados Quanto ao Teor de Selênio, Cobre e Carotenoides nos Alimentos Realizado Através de Softwares Avaliação dos Dados em 5 Categorias Manipulação das Amostras Método Analítico Controle de Qualidade das Análises Plano de Amostragem Número de Amostras 0-20 Pontos Questionário Específico para cada Categoria (Relacionado à Documentação que Acompanha os Dados) “Árvore de Decisões” – Questões Interligadas. Direcionamento da Avaliação determinado pelas respostas obtidas a cada questão (sim/não) 0-100 Pontos Índice de Qualidade (QI) do Dado A (75-100)- Excepcional B (50-75) – Acima da Média C (25-49) - Média D (<25) – Abaixo da Média Código de Confiança (CC) do Dado Valor Único de Teor de um Composto em um Alimento a Ser Incorporado ao Banco de Dados Mediana ou Média dos Diversos Dados “Aceitáveis”

8 Metabólitos Secundários
EuroFIR-BASIS (Europeans Food Information Resource) Desenvolvimento, gestão, publicação e exploração de dados de composição de alimentos. Banco de dados de atividade biológica de compostos bioativos em alimentos de origem vegetal. Compostos Bioativos Compostos não-nutrientes de plantas Efeitos benéficos ou tóxicos quando ingeridos Metabólitos Secundários Produtos do metabolismo secundário Influenciam a saúde e o bem-estar Menor risco de desenvolvimento de DCNT e câncer

9 Atualização/ Melhorias do Software de Avaliação de Dados
Evolução dos Processos de Avaliação de Dados de Composição Química dos Alimentos pela USDA Facilitação dos Processos de Aquisição, Compilação e Divulgação dos Dados de Composição Química dos Alimentos 2002 Atualização/ Melhorias do Software de Avaliação de Dados Criação de um Modelo de Avaliação de Dados de Composição Química para Vários Compostos (Mais de 80) Avaliação dos Dados em 5 Categorias Manipulação das Amostras Método Analítico Controle de Qualidade das Análises Plano de Amostragem Número de Amostras 0-20 Pontos Questionário Específico para cada Categoria “Árvore de Decisões” – Questões Interligadas. Direcionamento da Avaliação determinado pelas respostas obtidas a cada questão (sim/não) 0-100 Pontos Índice de Qualidade (QI) do Dado A (75-100)- Excepcional B (50-75) – Acima da Média C (25-49) - Média D (<25) – Abaixo da Média Código de Confiança (CC) do Dado Mediana ou Média dos Diversos Dados “Aceitáveis”, com Maior Peso para Dados de Alta Qualidade Valor Único de Teor de um Composto em um Alimento a Ser Incorporado ao Banco de Dados

10 Possíveis Efeitos Cardioprotetores e Anti-Carcinogênicos
Flavonóides Flavonas Flavononas Flavonóis Flavan-3-óis Antocianidinas Principais Compostos Fenólicos em Alimentos Possíveis Prop. Antioxidantes, Antimicrobianas e Anti-Inflamatórias Metabólitos Secundários de Espécies Vegetais Possíveis Efeitos Cardioprotetores e Anti-Carcinogênicos no entanto... Doses de Ingestão de Flavonóides ↓ Riscos de Eventos CV/ Câncer Relação

11 Banco de Dados CRITICAMENTE AVALIADOS Teor De Flavonóides Em Alimentos
Objetivo do Trabalho Banco de Dados CRITICAMENTE AVALIADOS Teor De Flavonóides Em Alimentos Avaliação da Qualidade 97 Artigos “Aceitáveis” Critérios USDA 475 Artigos Métodos Analíticos: Cromatografia de Coluna ou HPLC Dados na base seca e na base integral

12 Resultados e Discussão Grande Variabilidade de Valores Observados
3% - A (Excepcional) 61% - B (Acima da Média) 31%– C (Média) 5% – D (Abaixo da Média) 1469 Análises 97 Artigos “Aceitáveis” Maioria Europeus 225 Alimentos (Vegetais, Frutos, Ervas e Bebidas) Grande Variabilidade de Valores Observados Diversos Fatores Capazes de Determinar/Alterar Teor de Flavonóides nos Alimentos Representatividade com Relação aos Alimentos Consumidos nos EUA/ Outros Países

13 Conclusão Conclusão A atual evolução na produção de dados com relação à composição dos alimentos é resultado do aumento da demanda de profissionais da saúde, a fim de: Estabelecer recomendações quanto a alimentação; Implementação de políticas públicas relacionadas a alimentação e nutrição; Estudar a relação entre alimento e processo saúde-doença; Informar aos consumidores a composição dos alimentos que consomem; Melhorar a qualidade dos alimentos produzidos por industrias. Os teores de alguns compostos (ex: compostos bioativos e flavonóides) encontrados em diferentes estudos podem variar muito – em função dos diversos fatores externos capazes de influenciar esta variável, apesar da evolução dos métodos de análises dos dados de composição dos alimentos.

14 Referências bibliográficas Referências Bibliográficas
[1] HOLDEN, J.m.; BHAGWAT, S.A; PATTERSON K.Y.; Developmente of a Multi-nutrient Data Quality Evaluation System. J. Food Compos. Anal., 15: , 2002. [2] HAYTOWITZ, DB; PERHRSSON, PQ; HOLDEN, J.M. The national food and nutrient analysis program: a decade of progress. J. Food Compos. Anal., 21: , 2008. [3] HOLDEN, J.M.; BHAGWAT, S.A.; HAYTOWITZ, D.B.; GEBHARDT, S.E.; DWYER, J.T.; PETERSON, J.; BEECHER, G.R; ELDRIDGE, A.L.; BALENTINE, D. Development of a database of critically evaluated flavonoids data: application of USDA’a data quality evaluation system. J. Food Compos. Anal., 18: , 2005. [4] GRY, J.; BLACH, L; ERIKSEN, FD; PILEGAARD, K; PUMB, J; RHODES, M; SHEEHAN, D; KIELY, M; KROON, PA. EuroFIR-BASIS – A combined composition and biological activitive compounds in plant-based foods. Trends in Food Science and Technology, 18: , 2007.