Hispanopedia WikiLa modelización predictiva de la ingesta utiliza estrategias de modelización matemática para estimar la ingesta de alimentos, productos de cuidado personal y sus formulaciones .
Definición
La modelización predictiva de la ingesta busca estimar la ingesta de productos y/o sus componentes que pueden entrar en el cuerpo a través de diversas vías, como la ingestión, la inhalación y la absorción .
Los modelos predictivos de ingesta pueden aplicarse para determinar tendencias en el consumo de alimentos y el uso de productos con fines de extrapolación .
Aplicaciones
Se utiliza un enfoque de modelado de ingesta predictiva para estimar la ingesta voluntaria de alimentos (IVA) en animales cuyos hábitos alimenticios no se pueden medir con exactitud. [ 1 ] [ 2 ] En humanos, el modelado de ingesta predictiva se utiliza para estimar la ingesta de alimentos, [ 3 ] pesticidas, [ 4 ] cosméticos [ 5 ] e inhalantes [ 6 ] así como sustancias que pueden contener, como nutrientes, ingredientes funcionales, productos químicos y contaminantes.
La modelización predictiva de la ingesta tiene aplicaciones en la salud pública , la evaluación de riesgos y la evaluación de la exposición , donde la estimación de la ingesta o la exposición a diferentes sustancias puede influir en el proceso de toma de decisiones.
Estrategias de modelado predictivo de la ingesta
Enfoque de regresión
El enfoque de análisis de regresión se basa en estimaciones mediante extrapolación o interpolación, donde se encuentra una relación de causa y efecto mediante el ajuste de datos. Estas tendencias tienden a ser fenomenológicas .
Enfoque de modelado mecanicista
Un enfoque de modelado mecanicista es aquel en el que un modelo se deriva de una teoría básica. Ejemplos de estos incluyen modelos compartimentales que pueden usarse para describir la circulación y concentración de partículas en suspensión en el aire de una habitación o vivienda para estimar la ingesta de inhalantes. [ 7 ]
Enfoque basado en la población
Un enfoque poblacional realiza un seguimiento del consumo de los miembros individuales de una muestra poblacional a lo largo del tiempo. Se utilizan modelos matemáticos para combinar estas bases de datos de hábitos y prácticas con bases de datos independientes sobre la formulación de productos o alimentos, con el fin de estimar el consumo o la exposición de la muestra poblacional. Además, se pueden aplicar ponderaciones a cada participante del estudio en función de su edad, datos demográficos y ubicación, lo que permite que la muestra represente correctamente a toda la población y, por lo tanto, estime el consumo para dicha población.
Enfoque de modelado probabilístico
Los modelos probabilísticos se basan en el método de Monte Carlo , donde se muestrean aleatoriamente distribuciones de datos de diversas fuentes para calcular estadísticas percentiles. Estas técnicas probabilísticas suelen utilizar datos de encuestas de productos o consumo de una población de muestra, combinados con distribuciones de sustancias que pueden encontrarse en esos alimentos o productos. Por ejemplo, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) sugiere que la estimación de la ingesta de sustancias en los alimentos puede realizarse probabilísticamente a través de encuestas de consumo de alimentos ( NHANES / CSFII ) de poblaciones de muestra, combinadas con distribuciones de datos de concentración de sustancias para calcular la ingesta diaria estimada. [ 8 ] La Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA) financió la herramienta de Evaluación de Riesgos de Monte Carlo (MCRA) para estimar las distribuciones de exposición de ingesta habitual basadas en modelos estadísticos que utilizan la Base de Datos Integral de la EFSA, que contiene datos detallados de encuestas de consumo de alimentos. [ 9 ] La EFSA también financió a Creme Global para desarrollar un modelo y bases de datos de consumo de alimentos europeos sobre los que se pueden ejecutar modelos estadísticos para evaluar la ingesta y la exposición a nivel paneuropeo. [ 10 ] [ 11 ]
Véase también
Referencias
- ↑ Hackmann TJ; Spain JN (2010). "Un modelo mecanicista para predecir la ingesta de dietas forrajeras por rumiantes". Journal of Animal Science . 88 (3): 1108– 24. doi : 10.2527/jas.2008-1378 .
- ↑ Yoosuk S.; Ong HB; Roan SW; Whittemore CT (2011). "Un modelo de simulación para predecir la ingesta voluntaria de alimento de un cerdo en crecimiento". Acta Agriculturae Scandinavica, Sección A. 61 ( 4): 168– 186. doi : 10.1080/09064702.2011.642000 .
- ↑ HG Schutz, 1982 "Predicción del estado nutricional a partir del consumo de alimentos y los datos de actitud del consumidor.", The American Journal of Clinical Nutrition vol. 35, n.º 5 Supl., págs. 1310-1318
- ↑ P. Shade y P. Georgopoulos, «Uso de modelos de dosimetría por inhalación para predecir la deposición de partículas ultrafinas», Taller científico del Centro de Investigación Ozobe, 26 de enero de 2007, 2007. [En línea]. Disponible en: http://ccl.rutgers.edu/ccl-files/presentations/2007-01-26_ORC-Workshop-at-DEP/ShadePamela_ORC-NJDEP_poster_2007.01.26.pdf . [Consultado el 27 de noviembre de 2013].
- ↑ Grégoire S.; Ribaud C.; Benech F.; Meunier JR; Guy RH (2009). "Predicción de la absorción química en y a través de la piel a partir de formulaciones cosméticas y dermatológicas". The British Journal of Dermatology . 160 (1): 80– 91. doi : 10.1111/j.1365-2133.2008.08866.x .
- ↑ Hemmen JJ Van (1993). "Modelado predictivo de la exposición para fines de registro de plaguicidas". Annals of Occupational Hygiene . 37 (5): 541– 564.
- ↑ M. Singal, "El modelo de dispersión en aire interior de 2 cajas RIFM es un método alternativo para calcular la exposición por inhalación a fragancias", Instituto de Investigación de Materiales Aromáticos, 2012. [En línea]. Disponible en: http://www.rifm.org/press-detail.php?id=68 . [Consultado el 28 de noviembre de 2013].
- ↑ FDA, "Guía para la industria: Estimación de la ingesta dietética de sustancias en los alimentos", 2006. [En línea]. Disponible en:[Consultado el 24 de febrero de 2014].
- ^ JD van Klaverena, PW Goedhartb, D. Wapperoma y H. van der Voet, "Una herramienta europea para la estimación de la distribución de la ingesta habitual en relación con la recopilación de datos por parte de la EFSA", Bilthoven, 2012.
- ↑ Vilone G.; Comiskey D; Heraud F; O'Mahony C (2014). "Método estadístico para evaluar la ingesta dietética habitual en la población europea". Food Addit Contam Part A Chem Anal Control Expo Risk Assess . 31 (10): 1639– 51. doi : 10.1080/19440049.2014.955886 .
- ↑ C. O'Mahony y G. Vilone, «Base de datos europea sobre el consumo de alimentos», Publicaciones de apoyo 2013:EN-415. [31 págs.]. Disponible en línea: www.efsa.europa.eu/publications [Consultado el 3 de marzo de 2015].
- Modelado matemático