Структура и наполнение национальных баз данных химического состава продуктов и блюд для эпидемиологических исследований фактического питания населения

Введение. Национальные базы данных состава пищевых продуктов приобретают все большее значение, играя, с одной стороны, ключевую роль при проведении исследований в области эпидемиологии питания, с другой – позволяют потребителям сделать осознанный выбор продуктов и блюд, предоставляя важную информацию об их энергетической и пищевой ценности.

Цель исследования: анализ национальных баз данных химического состава продуктов и блюд, оценка полноты информации о содержании макрои микронутриентов, витаминов, минеральных и биологически активных веществ, наличия различных встроенных инструментов анализа и удобства их использования.

Материалы и методы. Рассмотрено 7 крупнейших национальных баз данных баз данных: США, Австралии, Швейцарии, Франции, Португалии, Дании и Великобритании. Для анализа использовали открытые официальные источники информации. Критерии включения баз данных в обзор: принадлежность государственным органам, наличие web-интерфейса и применение в эпидемиологических исследованиях фактического питания. Критерии оценки: количество продуктов и блюд, широта и полнота перечня нутриентов, возможность скачивания и наличие различных дополнительных инструментов. Базы данных актуальны на сентябрь 2025 года.

Результаты. Анализ баз данных показал, что наиболее важным ограничением для большинства является неполный нутриентный состав по всем заявленным продуктам и блюдам, что не позволяет объективно оценить поступление с рационами того пищевого вещества, для которого нет значения по всем продуктам и блюдам.

Заключение. Обоснован набор критериев, выбранных для формирования архитектуры, наполнения и инструментария разрабатываемого Программного комплекса с web-интерфейсом для обработки, хранения, анализа и верификации данных химического состава пищевой продукции, предназначенного для создания и ведения российской национальной базы.

1. Lordan R, Grant WB. Dietary patterns, physical activity, and lifestyle in the onset, prevention, and management of noncommunicable diseases. Nutrients. 2023;15(11):2540. doi: 10.3390/nu15112540

2. Di Cesare M, Sorić M, Bovet P, et al. The epidemiological burden of obesity in childhood: A worldwide epidemic requiring urgent action. BMC Med. 2019;17(1):212. doi: 10.1186/s12916-019-1449-8

3. Toebes B, Hesselman M, van Dijk JP, Herman J. Curbing the lifestyle disease pandemic: Making progress on an interdisciplinary research agenda for law and policy interventions. BMC Int Health Hum Rights. 2017;17(1):25. doi: 10.1186/s12914-017-0131-5

4. Delgado A, Issaoui M, Vieira MC, Saraiva de Carvalho I, Fardet A. Food composition databases: Does it matter to human health? Nutrients. 2021;13(8):2816. doi: 10.3390/nu13082816

5. Williams G, Hamilton A, Cade JE. Comparison of online food composition databases including those in nutritional assessment tools. Proc Nutr Soc. 2024;83(OCE4):E339. doi: 10.1017/S0029665124005779

6. Naaman RK, Almasaudi A, Albajri E, Naseeb M. Current use of food composition database and dietary analysis software in Saudi Arabia: A review study. J Food Compos Anal. 2023;(123(5)):105598. doi: 10.1016/j.jfca.2023.105598

7. Jansen L, Roodenburg AJ. The use of food composition data in the Choices International Programme. Food Chem. 2016;193:196-202. doi: 10.1016/j.foodchem.2015.06.082

8. Murphy SP, Charrondiere UR, Burlingame B. Thirty years of progress in harmonizing and compiling food data as a result of the establishment of INFOODS. Food Chem. 2016;193:2-5. doi: 10.1016/j.foodchem.2014.11.097

9. Scrimshaw NS. INFOODS: The international network of food data systems. Am J Clin Nutr. 1997;65(4 Suppl):1190S-1193S. doi: 10.1093/ajcn/65.4.1190S

10. Garcia V, Rona RJ, Chinn S. Effect of the choice of food composition table on nutrient estimates: A comparison between the British and American (Chilean) tables. Public Health Nutr. 2004;7(4):577-583. doi: 10.1079/phn2003555

11. Stanford J, McMahon S, Lambert K, Charlton KE, Stefoska-Needham A. Expansion of an Australian food composition database to estimate plant and animal intakes. Br J Nutr. 2023;130(11):1950-1960. doi: 10.1017/s0007114523001101

12. Zhong L, Blekkenhorst LC, Bondonno NP, et al. A food composition database for assessing nitrate intake from plant-based foods. Food Chem. 2022;394:133411. doi: 10.1016/j.foodchem.2022.133411

13. Vahid F, Hoge A, Hébert JR, Bohn T; ORISCAV working group. Association of diet quality indices with serum and metabolic biomarkers in participants of the ORIS-CAV-LUX-2 study. Eur J Nutr. 2023;62(5):2063-2085. doi: 10.1007/s00394-023-03095-y

14. Oliveira LM, Castanheira IP, Dantas MA, Porto AA, Calhau MA. Portuguese food composition database quality management system. Eur J Clin Nutr. 2010;64(Suppl 3): S53-S57. doi: 10.1038/ejcn.2010.211

15. Pakkala H, Christensen T, de Victoria IM, Presser K, Kadvan A. Harmonised information exchange between decentralised food composition database systems. Eur J Clin Nutr. 2010;64(Suppl 3):S58-S63. doi: 10.1038/ejcn.2010.212

16. Foroni F, Pergola G, Argiris G, Rumiati RI. The FoodCast research image database (FRIDa). Front Hum Neurosci. 2013;7:51. doi: 10.3389/fnhum.2013.00051

17. Shi Z, Zhu W, Lei Z, et al. Intake of added sugar from different sources and risk of all-cause mortality and cardiovascular diseases: The role of body mass index. J Nutr. 2024;154(11):3457-3464. doi: 10.1016/j.tjnut.2024.09.017

18. Lin AW, Morgan N, Ward D, et al. Comparative validity of mostly unprocessed and minimally processed food items differs among popular commercial nutrition apps compared with a research food database. J Acad Nutr Diet. 2022;122(4):825-832.e1. doi: 10.1016/j.jand.2021.10.015

19. Hinojosa-Nogueira D, Pérez-Burillo S, Navajas-Porras B, et al. Development of an unified food composition database for the European project “Stance4Health”. Nutrients. 2021;13(12):4206. doi: 10.3390/nu13124206

20. Khatibzadeh S, Saheb Kashaf M, Micha R, et al.; Global Burden of Diseases Nutrition; Chronic Diseases Expert Group (NutriCode). A global database of food and nutrient consumption. Bull World Health Organ. 2016;94(12):931-934. doi: 10.2471/BLT.15.156323

21. Durazzo A, Astley S, Kapsokefalou M, et al. Food composition data and tools online and their use in research and policy: EuroFIR AISBL contribution in 2022. Nutrients. 2022;14(22):4788. doi: 10.3390/nu14224788

22. Marconi S, Durazzo A, Camilli E, et al. Food Composition Databases: Considerations about Complex Food Matrices. Foods. 2018;7(1):2. doi: 10.3390/foods7010002

23. Бессонов В.В., Богачук М.Н., Боков Д.О. и др. Базы данных химического состава пищевых продуктов в эпоху цифровой нутрициологии // Вопросы питания. 2020. Т. 89. № 4. С. 211-219. doi: 10.24411/0042-8833-2020-10058