NOVA Através de dois Lentes: De Nutrientes à Classificação de Processamento de Alimentos na Base de Dados Nacional de Alimentos da Finlândia

O que aconteceu

A ingestão de alimentos ultraprocessados (UPF) tem sido associada a desfechos adversos à saúde. No entanto, os grupos de processamento NOVA são difíceis de atribuir de forma consistente, e muitas bases de dados nacionais de composição de alimentos não os incluem. Modelos de classificação baseados em nutrientes poderiam preencher essa lacuna, mas seu desempenho entre países e bases de dados é incerto. FoodProX é um classificador de aprendizado de máquina que prevê grupos NOVA e uma pontuação contínua de processamento de alimentos (FPro) a partir da composição de nutrientes. Para testar se tais modelos transferem através de bases de dados, nós retreinámo-lo em 182.344 principalmente produtos europeus Open Food Facts. Foi avaliado em 45.526 produtos de Open Food Facts e, sem reciclagem, em 2.971 alimentos marcados com NOVA de uma base de dados dos EUA (FNDDS). Em seguida, aplicou-se à base de dados de composição alimentar nacional finlandesa (Fineli), que não tem rótulos NOVA. A precisão de quatro classes foi de 0,855 em produtos mantidos fora e 0,763 em FNDDS, com erros concentrados na fronteira NOVA 3/4. As UPFs foram bem identificadas, com desempenho de precisão de 0,940 e 0,964, respectivamente (na escala 0-1), bem acima dos níveis de chance de 0,463 e 0,711. Nos mesmos itens, nossos escores FPro classificaram os alimentos de forma semelhante aos dos originalmente liberados FoodProX (Spearman {rho} = 0,81 no FNDDS e 0,79 no Fineli), embora nossos escores foram menores em média. O sódio e os açúcares foram os preditores mais fortes. Fibra baixa e ferro também empurraram previsões para NOVA 4. Em Fineli, o modelo atribuiu 55,9% dos 4.092 itens pontuados à NOVA 4. Não encontramos anotações anteriores de NOVA ou FPro para este banco de dados. Os modelos baseados em nutrientes são mais confiáveis para detectar a intensidade de processamento ultraprocessamento e ranking, e menos confiáveis para atribuir todos os quatro grupos NOVA. Especialistas também concordam mal ao atribuir grupos NOVA, então parte dessa dificuldade pode estar nas próprias definições NOVA.