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Food & You: A digital cohort on personalized nutrition

Artigo de periódico
Publication sheet SummaryRelated Tags
Food & You: A digital cohort on personalized nutrition
2023
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Publication sheet

Nome da publicação: Food & You: A digital cohort on personalized nutrition

Authors: Harris Héritier, Chloé Allémann, Oleksandr Balakiriev, Victor Boulanger, Sean F. Carroll, Noé Froidevaux, Germain Hugon, Yannis Jaquet, Djilani Kebaili, Sandra Riccardi, Geneviève Rousseau-Leupin, Rahel M. Salathé, Talia Salzmann, Rohan Singh, Laura Symul, Elif Ugurlu-Baud, Peter De Verteuil, Marcel Salathé,Editor: Lais Duarte Batista

Source: PLOS Digital Health

Published in: 2023

File type: Artigo de periódico

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Summary

Nutrition is a key contributor to health. Recently, several studies have identified associations between factors such as microbiota composition and health-related responses to dietary intake, raising the potential of personalized nutritional recommendations. To further our understanding of personalized nutrition, detailed individual data must be collected from participants in their day-to-day lives. However, this is challenging in conventional studies that require clinical measurements and site visits. So-called digital or remote cohorts allow in situ data collection on a daily basis through mobile applications, online services, and wearable sensors, but they raise questions about study retention and data quality. “Food & You” is a personalized nutrition study implemented as a digital cohort in which participants track food intake, physical activity, gut microbiota, glycemia, and other data for two to four weeks. Here, we describe the study protocol, report on study completion rates, and describe the collected data, focusing on assessing their quality and reliability. Overall, the study collected data from over 1000 participants, including high-resolution data of nutritional intake of more than 46 million kcal collected from 315,126 dishes over 23,335 participant days, 1,470,030 blood glucose measurements, 49,110 survey responses, and 1,024 stool samples for gut microbiota analysis. Retention was high, with over 60% of the enrolled participants completing the study. Various data quality assessment efforts suggest the captured high-resolution nutritional data accurately reflect individual diet patterns, paving the way for digital cohorts as a typical study design for personalized nutrition.

Summary translated by

A nutrição é um contribuidor fundamental para a saúde. Recentemente, vários estudos identificaram associações entre fatores como a composição da microbiota e respostas relacionadas à saúde à ingestão alimentar, aumentando o potencial de recomendações nutricionais personalizadas. Para aprofundar a nossa compreensão da nutrição personalizada, devem ser recolhidos dados individuais detalhados dos participantes no seu dia-a-dia. No entanto, isto é um desafio em estudos convencionais que requerem medições clínicas e visitas ao local. As chamadas coortes digitais ou remotas permitem a recolha diária de dados in situ através de aplicações móveis, serviços online e sensores vestíveis, mas levantam questões sobre a retenção de estudos e a qualidade dos dados. “Food & You” é um estudo nutricional personalizado implementado como uma coorte digital em que os participantes monitoram a ingestão de alimentos, atividade física, microbiota intestinal, glicemia e outros dados durante duas a quatro semanas. Aqui, descrevemos o protocolo do estudo, relatamos as taxas de conclusão do estudo e descrevemos os dados coletados, com foco na avaliação de sua qualidade e confiabilidade. No geral, o estudo coletou dados de mais de 1.000 participantes, incluindo dados de alta resolução de ingestão nutricional de mais de 46 milhões de kcal coletados de 315.126 pratos em 23.335 dias de participantes, 1.470.030 medições de glicose no sangue, 49.110 respostas de pesquisas e 1.024 amostras de fezes para microbiota intestinal. análise. A retenção foi alta, com mais de 60% dos participantes inscritos concluindo o estudo. Vários esforços de avaliação da qualidade dos dados sugerem que os dados nutricionais de alta resolução capturados refletem com precisão os padrões de dieta individuais, abrindo caminho para coortes digitais como um desenho de estudo típico para nutrição personalizada.

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Atividade físicaConsumo alimentarDiabetes mellitusObesidade