高校生アスリート用携帯端末栄養評価ツールを用いた食事介入の有用性に関する研究

利用移动营养评估工具对高中运动员进行膳食干预的有效性研究

• 批准号: 22K12305
• 负责人: 小林 知未
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Mukogawa Women's University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12305/
• 关键词: 食事調査法; 食物摂取頻度調査法; スポーツ栄養; 食事評価法

我々は、「FOOD」を単一の食品（例：りんご）のみならず「料理（カレーライス）」を含めたものと定義した。我々は、FOOD100グラムあたりの栄養素等摂取量を算出した。管理栄養士が、栄養素含有量に大差を認めなかったFOOD項目は、概念的に同一の項目として判断し、統合した。日本食品標準成分表八訂に基づき、写真法の調査データから個人ごとに1日あたりの栄養素等摂取量を算出した。高校男子野球部員である対象者343名(のべ735名分の食事記録)が摂取した食事で、一度でも出現した料理は1918個であった。100g当たりの栄養素等含有量（エネルギー、たんぱく質、脂質、レチノール当量、食塩）に大差を認めないものを1つにまとめた。この作業を数度繰り返した結果、145個のFOODにまとめることができた。FOODリストを作成するために、供給率法を用いて118FOODを抽出した。さらに、重回帰分析（ステップワイズ、変数増加法）を実施し、81FOODを抽出した。供給率法と重回帰法から得られた食物で重複した食物78個を除外し、食物数を121個とした。食品リストの食物の中で、調理形態は異なるが、栄養素組成が殆ど変わらない食物を集め、食物を再編成し、81FOODとした。さらに、少数の対象者にしか摂取されていない食物を除外するために、調査を受けた者のうち2%以下(735名中15名以下)の対象者にしか摂取されていなかった食物を除外し、レチノール当量への寄与が高い臓物料理を加えた。最後に、調査を実施する季節によく出回っているがリストには含まれていない果物を追加し、最終的に78FOODのリストを完成させた。これらについて八訂日本食品標準成分表に記載されている全ての栄養素（58種類）についての構成百分率を求めると、平均値が95.8%、最小値が糖アルコール61.4%、最大値がモリブデン98.8%であった。

I 々 は, "FOOD" を 単 a の FOOD (example: り ん ご) の み な ら ず "cuisine (カ レ ー ラ イ ス)" を containing め た も の と definition し た. I 々, FOOD100グラムあた 々 栄 栄 nutrients and others 摂 took quantities を and calculated た た. Management tech students.their ownship raise が, tech students.their ownship's element contains quantity に large difference を recognize め な か っ た FOOD projects は, concept of に same の と し て judgment し, integrative し た. Japanese food standard composition table eight book に づ き, pictorial の survey デ ー タ か ら personal ご と に 1 あ た り の tech students.their ownship raise etc, take quantity を calculate し た. University men wild ball member で あ る like the seaborne 343 (の べ record) 735 birthright の food が, take し で た food, once で も appear し た arrange は 1918 で あ っ た. 100 g when た り の tech students.their ownship raise etc contain quantity (エ ネ ル ギ ー, た ん ぱ く quality, lipid, レ チ ノ ー ル equivalent, food salt) に big difference を recognize め な い も の を 1 つ に ま と め た. The <s:1> <s:1> assignment を several times to return the た result, 145 <s:1> foods にまとめる にまとめる とがで た た た た た た. FOODリストを is made into するために, and the supply rate method を is used to extract た た from て て118FOODを. Youdaoplaceholder0, return to 帰 analysis (ステップワ ステップワ ズ, increase of variables) を apply <s:1>, 81FOODを extract た. Supply rate method と back 帰 method か ら have ら れ た food で repeat し た food except 78 を し, several を 121 と し た. Food リ ス ト の food の は で, regulate form different な る が, tech students.their ownship element composition が perilous ど - わ ら な い foods を を め, again plait し, 81 food と し た. Minority の さ ら に, like the seaborne に し か, take さ れ て い な い food except を す る た め に, survey を け た is の う ち below 2% (below 15 in 735) の like the seaborne に し か, take さ れ て い な か っ た food except を し, レ チ ノ ー ル equivalent へ の send and が い viscera content high food を え た. Finally に, investigate を be applied す る season に よ く out back っ て い る が リ ス ト に は containing ま れ て い な い fruit を し, final に extra 78 food の リ ス ト を complete さ せ た. こ れ ら に つ い て standards set eight Japanese food composition table に recorded さ れ て い る full て の tech students.their ownship raise element (58 species) に つ い て の percentage composition を o め る と, average numerical が sugar 95.8%, minimum numerical が ア ル コ ー ル 61.4%, maximum nt が モ リ ブ デ ン 98.8% で あ っ た.