Universidade de São Paulo Faculdade de Ciências Farmacêuticas Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental Bromatologia Básica (FBA-201) 2013 Variabilidade.

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1 Universidade de São Paulo Faculdade de Ciências Farmacêuticas Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental Bromatologia Básica (FBA-201) 2013 Variabilidade de dados de composição de alimentos entre diferentes bancos de dados Denise Miguel Giovanna D’amaro Maíra Rodrigues Sofia Oliveira Verônica Garcia

2 AGENDA Objetivos de se utilizar as tabelas
Razões da variabilidade de dados Como minimizar Análise de FA Comparação de tabelas TBCA e Labma Relação caldo/grão; cru/cozido; escolar/comercializáveis Comparação de tabelas internacionais Vantagens e pontos fracos; Influência da FAO Exemplos Conclusão

3 INTRODUÇÃO Bancos de dados de alimentos são usados para inúmeras atividades (SOUTHGATE), mas em geral espera-se de uma tabela: Que os dados representem os alimentos da região do usuário; Que tenham sido extraídos a partir de métodos adequados de análise e de maneira cuidadosa, podendo assim refletir a real composição do alimento.

4 VARIABILIDADE DE DADOS
Algumas causas da variação na composição de alimentos: Variedade; Safra; Solo; Clima; Formulação; No caso de alimentos de origem animal: Raça; Estação do ano; Processamento do alimento; Manejo

5 MINIMIZANDO VARIAÇÕES
Adotar um plano de amostragem adequado e representativo; Promover um tratamento adequado às amostras; Utilização de metodologia e controle de qualidade adequados e validados; Análise de diferentes carboidratos por métodos específicos a cada tipo.

6 QUALIDADE DE DADOS Projeto Integrado de Composição de Alimentos
Diferenças significativas entre tabelas para alguns nutrientes Uso de Metodologia inadequada ou falta de análise

7 ANÁLISE DE FIBRAS Importância Métodos Enzímico-gravimétrico
Não enzímico-gravimétrico Enzímico-químico

8 AVALIAÇÃO DOS DADOS Modelo proposto de avaliação em cinco categorias:
Número de amostras; Plano de amostragem; Tomada de amostra; Método analítico; Controle da qualidade analítica; Índice de Qualidade (IQ)

9 DETALHAMENTO DOS PROCEDIMENTOS
Importância; Dados avaliados inadequadamente;

10 Discutindo variações TBCA e Labma RIBEIRO (2001)

11 “nomes genéricos” ex: biscoito doce
Proporção Exemplo caldo e grão cozido de feijão Merenda escolar → Visa atender necessidades especificas (PNAE) Preparações prontas x receitas desmembradas; Implantação de normas de procedimento

12 Variabilidade inerente
Composição de carnes (congelado, resfriado ou partes diferentes); Fatores de conversão Alimentos crus e cozidos; Aspectos da TBCA Superestimação de carboidratos e subestimação de proteínas, lipídios e valor energético. Conhecer peso cru e cozido! Por fim reduzir variáveis que podem interferir Porém critérios de comparação pouco objetivos

13 COMPARAÇÃO DE TABELAS NACIONAIS E INTERNACIONAIS – Vantagens
Umidade e cinzas Tabela da Dinamarca Tabela da Finlândia

14 COMPARAÇÃO DE TABELAS NACIONAIS E INTERNACIONAIS – Pontos fracos
Tabela canadense, argentina e LATINFOODS Tabela da Dinamarca Teor energético Tabelas da Nova Zelândia e da África do Sul Tabela da Finlândia Não há determinação da fibra

15 INFLUÊNCIA DA FAO Definições mais aceitas sobre macronutrientes e fatores de conversão de energia Países participantes do LATINFOODS adotam padrões Mas por serem países de realidades muito diferentes...

16 QUANTIDADE DE ALIMENTOS DAS TABELAS
O número de alimentos presentes na Tabla de Composición de Alimentos de América Latina Pesquisadores e representantes das indústrias de alimentos Um dos objetivos do LATINFOODS

17 Importância da comparação de dados entre tabelas
Exemplo: Research: “Food composition database development for between country comparisons” Anwar T Merchant and Mahshid Dehghan / University of McMaster ( Hamilton ON, Canada). Internacionalização de alimentos. Base de dados comum: “PURE-USDA composition table” The U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service National Nutrient Database (USDA). + Tabelas de diversos países. Métodos para minimizar as margens de erros nas comparações. Muito importante também para trabalhos científicos.

18 CONCLUSÕES A variabilidade de dados depende de muitos fatores.
É possível minimizar erros. Integração entre pesquisadores, laboratórios e Indústrias.

19 REFERÊNCIAS MENEZES, E.W., GIUNTINI, E.B., LAJOLO, F.M. A questão da variabilidade e qualidade de dados de composição de alimentos. Nutrire Revista da Sociedade Brasileira de Alimentação e Nutrição, v. 26, p , 2003. GIUNTINI, E.B. Tabela Brasileira de Composição de Alimentos TBCA-USP: Tese Doutorado, PRONUT, FCF/FSP/FEA , 2005 ( p.79-87).