식품의 일상섭취량 추정을 위한 식품섭취빈도의 활용가능성 및 타당도 연구

이자윤; 김동우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이자윤 (한국방송통신대학교) 김동우 (한국방송통신대학교)

저널정보: 한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.23 No.2(Wn.85)

발행연도: 2017.2

수록면: 64 - 73 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

식품의 일상섭취량 추정을 위한 식품섭취빈도의 활용가능성 및 타당도 연구

이자윤 , 김동우 Culinary Science & Hospitality Research 2017.02 학술저널

식품의 일상섭취량 추정을 위한 식품섭취빈도의 활용가능성 및 타당도 연구

이자윤 생활과학과 2017.01 학위논문

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본 연구에서는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후 이를 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지 타진해 보기 위해 수행되었다. 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하였으며, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 대상으로 하였다. 분석을 위해 식품섭취빈도 조사지에 수록된 112개 항목별로 24시간 회상법에서 산출된 식품별 섭취량을 재산출하였으며, 이 결과와 각 개인이 식품섭취빈도 조사법에서 응답한 섭취빈도 및 섭취분량 간의 스피어만 상관계수를 산출하였다. 상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취빈도간에 는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서도 섭취빈도의 13개 군(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, 생선류, 해조류, 기타류는 음의 상관을 보였고, 나머지 10개 항목은 양의 상관을 보였다. 본 연구를 통해 식품섭취 빈도조사로부터 산출한 식품섭취빈도와 24시간 회상법 섭취량간의 일관된 상관관계를 확인할 수 있었으며, 이는 식품(군) 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 중요한 공변수로 활용할 수 있는 근거가 된다고 하겠다.

Although 24-hour recalls (24HR) capture detailed information on a person’s food intake, this method suffers from difficulties in adequately measuring the usual intake of foods that are not consumed daily by most. Therefore, the purpose of this study is to investigate whether frequency of Food Frequency Questionnaire (FFQ) can be utilized in form of covariate when calculating usual intake of episodically-consumed foods and their distributions. Data used in this study was from the Korean National Healthy and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2012∼2014 (3 years) and 10,945 subjects participated in this survey who performed both of 24HR and FFQ. In order to analyze the data, amount of intake in each food, which was reported in 24HR was recalculated according to 112 items in FFQ. We first assessed the relationship between FFQ frequency and the amount reported on 24HR. Second, we assessed the relationship between usual portion size of FFQ and the amount reported on 24HR. Our hypothesis was that people who reported high FFQ-reported frequency or FFQ-reported usual portion size would consume larger amounts of that food on 24HR than those with lower frequency or portion size of consumption of a food on the FFQ. For 59 of 112 individual foods (52.2%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. Also, 102 of 112 individual foods (90.3%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake. For 10 of 13 food groups (grains, fruits, eggs, pulses, root and tuber crops, milk products, meat, beverage, alcoholic drink, vegetable, seaweeds and others), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. And there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake for all food groups. This study confirmed consistent correlation between reported FFQ frequency or usual portion size of food (group) consumption and consumption-day intake on 24HR. Therefore the frequency data may be utilized as important covariate when estimating usual intake of food or food groups.

#24-hour recalls #food frequency questionnaire #probability of consumption #식품섭취빈도조사 #24시간회상법 #섭취빈도

참고문헌 (28)

참고문헌 신청

Bak, H., & Kim, H. (2015). A study of association diningout, nutritional intakes and health risk factors among Korean women using the data of Korean National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES Ⅵ). The Korea Academic Society of Culinary, 21(5), 139-146. Beaton, G. H., Milner, J., McGuire, V., & Little, J. A. (1983). Sources of variance in a 24-hour dietary recall data : Implications for nutrition study design and interpretation carbohydrate sources, vitamins and mineral. The American Journal of Clinical Nutrition, 37, 986-995. Bingham, S. A., Luben, R., Welch, A., Wareham, N., Khaw, K. T., & Day, N. (2003). Are imprecise methods obscuring a relation between fat and breast cancer. Lancet, 362, 212- 214. Buckman, D. W., Tooze, J. A., Freedman, L., & Carroll, R. J. (2011). A new multivariate measurement error model with zero inflated dietary data, and its application to dietary assessment. Annals of Applied Statistics, 5(2B), 1456- 1487. Dodd, K. W., Guenther, P. M., Freedman, L. S., Subar, A. F., Kipnis, V., Midthune, D., Tooze, J. A., & Krebs-Smith, S. M. (2006). Statistical methods for estimating usual intake of nutrients and foods: A review of the theory. Journal of the American Dietetic Association, 106(10), 1640- 1650.

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