Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình mua sắm thực phẩm: xác định thực nghiệm và phân tích mối liên hệ với chất lượng chế độ ăn, yếu tố kinh tế - xã hội và thái độ
Tóm tắt
Các mô hình mua sắm thực phẩm được xác định thực nghiệm cung cấp thông tin về những sự kết hợp nào của thực phẩm đã được mua từ các hộ gia đình. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định các loại mô hình nào tồn tại, mức độ chất lượng chế độ ăn mà chúng thể hiện và các yếu tố nào liên quan đến các mô hình này. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu tiêu thụ đại diện của Đức, trong đó khoảng 12 triệu giao dịch mua thực phẩm từ 13,125 hộ gia đình đã được ghi lại. Theo các tiêu chí chế độ ăn uống lành mạnh, các giao dịch mua thực phẩm đã được phân vào 18 nhóm thực phẩm trong Kim tự tháp thực phẩm của Đức. Dựa trên các nhóm này, một phân tích nhân tố với kỹ thuật thành phần chính đã được áp dụng để xác định các mô hình thực phẩm. Đối với các mô hình này, mật độ dinh dưỡng và năng lượng đã được xem xét. Sử dụng phân tích hồi quy, mối liên hệ giữa điểm số mô hình và các biến kinh tế - xã hội cũng như thái độ, phản ánh những phát biểu cá nhân về việc ăn uống lành mạnh, đã được phân tích. Tổng cộng, ba mô hình mua sắm thực phẩm đã được xác định: một mô hình tự nhiên, một mô hình chế biến và một mô hình truyền thống. Mô hình đầu tiên được đặc trưng bởi việc mua sắm thực phẩm tự nhiên nhiều hơn, mô hình thứ hai bởi việc mua sắm thực phẩm chế biến nhiều hơn và mô hình thứ ba bởi chế độ ăn uống tập trung vào thịt. Mỗi mô hình đều có các tiêu chí chất lượng chế độ ăn cụ thể có thể được cải thiện trong khi những tiêu chí khác phù hợp với hướng dẫn chế độ ăn hiện tại. Ngoài các yếu tố xã hội - nhân khẩu học, thái độ cũng có liên quan đáng kể đến các mô hình mua sắm. Những phát hiện của nghiên cứu này có ý nghĩa thú vị từ góc độ sức khỏe cộng động, vì có thể giả định rằng các biện pháp tập trung vào những khía cạnh cụ thể của chất lượng chế độ ăn sẽ hứa hẹn hơn so với các biện pháp chung. Tuy nhiên, đây là một thách thức lớn để xác định các nhóm dân cư với những nhu cầu cải thiện cụ thể của họ. Vì các mô hình có liên quan đến cả các biến kinh tế - xã hội và biến thái độ, những tiêu chí phân nhóm này có thể được sử dụng để xác định các nhóm đối tượng mục tiêu.
Từ khóa
#Mô hình mua sắm thực phẩm #chất lượng chế độ ăn #yếu tố kinh tế - xã hội #thái độ #phân tích dữ liệu tiêu dùng.Tài liệu tham khảo
The German Nutrition Society. 13. DGE-Ernährungsbericht [13th DGE Nutrition Report]. Bonn; 2016.
Heidemann C, Du Y, Paprott R, Haftenberger M, Rathmann W, Scheidt-Nave C. Temporal changes in the prevalence of diagnosed diabetes, undiagnosed diabetes and prediabetes: findings from the German health interview and examination surveys in 1997-1999 and 2008-2011. Diabet Med. 2016;33:1406–14.
World Health Organization. Diet, nutrition and the prevention of chronic diseases, Joint WHO/FAO expert consultation. WHO technical report series no. 916. Geneva: WHO; 2003.
World Cancer Research Fund. Food, nutrition, physical activity, and the prevention of cancer: a global perspective. Washington DC: AICR; 2007.
Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol. 2002;13:3–9.
Michels KB, Schulze MB. Can dietary patterns help us detect diet-disease associations? Nut Res Rev. 2005;18:241–8.
Kant AK. Dietary patterns and health outcomes. J Am Diet Assoc. 2004;104:615–35.
Newby PK, Tucker KL. Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: a review. Nut Rev. 2004;62:77–203.
Richter A, Heidemann C, Schulze MB, Roosen J, Thiele S, Mensink GB. Dietary patterns of adolescents in Germany - associations with nutrient intake and other health related lifestyle characteristics. BMC Pediatr. 2002; doi:10.1186/1471-2431-12-35. Accessed 26 Sept 2017.
Rabenberg M, Richter A, Mensink GB. Zusammenhang von Ernährungsmustern und asugewählten Biomarkern bei Jugendlichen [Association between dietary patterns and selected biomarkers in adolescents]. UMID: Mensch und Umwelt – Informationsdienst. 2010;4:25–30.
Schulze MB, Hoffmann K, Kroke A, Boeing H. Dietary patterns and their association with food and nutrient intake in the European prospective investigation into cancer and nutrition (EPIC)-Potsdam study. Br J Nutr. 2001;85:363–73.
Hoffmann K, Schulze MB, Schienkiewitz A, Nöthlings U, Boeing H. Application of a new statistical method to derive dietary patterns in nutritional epidemiology. Am J Epidemiol. 2004;159:935–44.
Schulze MB, Hoffmann K, Kroke A, Boeing H. Risk of hypertension among women in the EPIC-Potsdam study: comparison of relative risk estimates for exploratory and hypothesis-oriented dietary patterns. Am J Epidemiol. 2003;158:365–73.
Schulz M, Nöthlings U, Hoffmann K, Bergmann MM, Boeing H. Identification of a food pattern characterized by high-fiber and low-fat food choices associated with low prospective weight change in the EPIC-Potsdam cohort. J Nutr. 2005;135:1183–9.
Heidemann C, Scheidt-Nave C, Richter A, Mensink GB. Dietary patterns are associated with cardiometabolic risk factors in a representative study population of German adults. Br J Nutr. 2011;106:1253–62.
Weber KS, Knebel B, Strassburger K, Kotzka J, Stehle P, Szendroedi J, Müssig K, Buyken A, Roden M. Associations between explorative dietary patterns and serum lipid levels and their interactions with ApoA5 und ApoE haplotype in patients with recently diagnosed tpye 2 diabetes. Cardiovasc Diabetol; 2016. doi:10.1186/s12933-016-0455-9. Accessed 26 Sept 2017.
Meyer J, Döring A, Herder C, Roden M, Koenig W, Thorand B. Dietary patterns, subclinical inflammation, incident coronary heart disease and mortality in middle-aged men from the MONICA/KORA Augsburg cohort study. Eur J Clin Nutr. 2011;65:800–7.
Hoffmann K, Zyriax BC, Boeing G, Windler E. A dietary pattern derived to explain biomarker variation is strongly associated with the risk of coronary artery disease. Am J Clin Nutr. 2004;80:633–40.
Barbaresko J, Siegert S, Koch M, Aits I, Lieb W, Nikolaus S, Laudes M, Jacobs G, Nöthlings U. Comparison of two exploratory dietray patterns in association with the metabolic syndrome in a northern German population. Br J Nutr. 2014;112:1364–72.
Grossbard S. Household economics. In: Wright JD, editor. International encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2nd ed. Oxford: Elsevier; 2015. p. 224–7.
Oberritter H, Schäbethal K, von Ruesten A, Boeing H. The DGE-nutrition circle – presentation and basis of the food-related recommendations from the German nutrition society. Ernährungsumschau International. 2013;60:24–9.
Drescher LS, Thiele S, Mensink GB. A new index to measure healthy food diversity better reflects a healthy diet than traditional measures. J Nutr. 2007;3:647–51.
Rademacher C. Die Dreidimensionale Lebensmittelpyramide [the three-dimensional food pyramid]. Ernährungsumschau. 2008;1:44–50.
MacCallum RC, Widaman KF, Zhang S, Hong S. Sample size in factor analysis. Psychol Methods. 1999;4:84–99.
Thurstone LL. The vectors of mind. Psychol Rev. 1934;41:1–32.
Thiele S, Mensink GB, Beitz R. Determinants of die quality. Public Health Nutr. 2004;7:29–37.
Beatty TK, Lin BH, Smith TA. Is diet quality improving? Distributional changes in the united states, 1989-2008. Am J Agr Econ. 2014;96:769–89.
Thiele S, Weiss C. Consumer demand for food diversity: evidence for Germany. Food Policy. 2003;28:99–115.
Deaton A, Paxson C. Economies of scale, household size, and the demand for food. J Polit Econ. 1998;106:897–930.
Mishra G, Ball K, Arbuckle J, Crawford D. Dietary patterns of Australian adults and their association with socioeconomic status: results from the 1995 National Nutrition Survey. Eur J Clin Nutr. 2002;56:687–93.
Bonnet C, Dubois P, Orozeo V. Household food consumption, individual caloric intake and obesity in France. Empir Econ. 2014;46:1143–66.
Cornelsen L, Green R, Turner R, Dangour AD, Shankar B, Mazzocchi M, Smith RD. What happens to patterns of food consumption when food prices change? Evidence from a systematic review and meta-analysis of food price elasticities globally. Health Econ. 2014;24:1548–59.
Cranfield J, Henson S, Maasakure O. Factors affecting the extent to which consumers incorporate functional ingredients into their diet. Am J Agr Econ. 2011;62:375–92.
Aggrawal A, Monsivais P, Cook AJ, Drewnowski A. Positive attitude toward healthy eating predicts higher diet quality at all cost levels of supermarkets. J Acad Nutr Diet. 2014;114:266–72.
Bland JM, Altman DG. Cronbach’s alpha. BMJ. 1997;314:572.
Bentler PM, Bonnett DG. Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychol Bull. 1980;88:588–606.
Tucker LR, Lewis C. A reliability coefficient for maximum likelihood factor analysis. Psychometrika. 1973;38:1–10.
Hu L, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling. 1999;6:1–55.
Breivik E, Olsson UH. Adding variables to improve fit: the effect of model size on fit assessment in LISREL. In: Cudeck R, Du Toit S, Sorbom D, editors. Structural equation modeling: present and future: a festschrift in honor of Karl Joreskog. Lincolnwood, Ill: Scientific Software International; 2001. p. 169–95.
Newby PK, Muller D, Tucker KL. Food patterns measured by factor analysis and anthropometric changes in adults. Am J Clin Nutr. 2004;80:504–13.
Van Dam RM, Grievink L, Feskens EJ. Patterns of food consumption and risk factors for cardiovascular disease in the general Dutch population. Am J Clin Nutr. 2003;77:1156–63.
Ax E, Warensjö Lemming E, Becker W, Andersson A. Dietary patterns in Swedish adults; results from a national dietary survey. Br J Nutr. 2016;115:95–104.
Kerver JM, Yiang IJ, Bianchi L, Song WO. Dietary patterns associated with risk factors for cardiovascular disease in healthy US adults. Am J Clin Nutr. 2003;78:1103–10.
The German Nutrition Society (Deutsche Gesellschaft für Ernährung e. V.). 10 guidelines of the German nutrition society (DGE) for a wholesome diet. 9th ed. Bonn: DGE; 2013.
U.S. Department of Health and Human Services and U.S. Department of Agriculture. 2015-2020 dietary guidelines for Americans. 8th ed; 2015. http://health.gov/dietaryguidelines/2015/guidelines. Accessed 26 Sept 2017.
Pryer JA, Nichols R, Elliott P, Thakrar B, Brunner E, Marmot M. Dietary patterns among a national random sample of British adults. J Epidemiol Commu H. 2001;55:29–37.
Tseng M, DeVellis RF. Fundamental dietary patterns and their correlates among US whites. J Am Diet Assoc. 2001;101:929–32.
Kelder SH, Perry CL, Klepp KI, Lytle LL. Longitudinal tracking of adolescent smoking, physical activity, and food choice behaviors. Am J Public Health. 1994;84:1121–6.
McCann SE, Marshall JR, Brasure JR, Graham S, Freudenheim JL. Analysis of patterns of food intake in nutritional epidemiology: food classification in principal components analysis and the subsequent impact on estimates for endometrial cancer. Public Health Nutr. 2001;4:989–97.
Slattery ML, Boucher KM, Caan BJ, Potter JD, Ma KN. Eating patterns and risk of colon cancer. Am J Epidemiol. 1998;148:4–16.
Naske A, Fouskakis D, Oikonomou E, Almeida MD, Berg MA, Gedrich K, Moreiras O, Nelson M, Trygg K, Turrini A, et al. Dietary patterns and their socio-demographic determinants in 10 European countries: data from the DAFNE databank. Eur J Clin Nutr. 2006;60:181–90.
Federal Statistical Office, Germany. Einkommens- und Verbrauchsstichprobe: Aufwendungen privater Haushalte für Nahrungsmittel, Getränke und Tabakwaren [Sample Survey of Income and Expenditure: Household expenditure on food, beverages and tobacco]. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt; 2011.
Waste & Resources Action Programme. Household food and drink waste in the UK. http://www.wrap.org.uk/sites/files/wrap/Household_food_and_drink_waste_in_the_UK_-_report.pdf. Accessed 26 Sept 2017.
The German Nutrition Society. 12. Ernährungsbericht 2012 [The Nutrition Report 2012]: Bonn; 2012.