Adolescent food intake: Validation and calibration of a food frequency questionnaire in a complex sampling study

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i6.16075

Keywords:

Adolescents; Food frequency questionnaire (FFQ); Validation; Calibration; Complex sampling.

Abstract

Studies on dietary patterns depend on the validity of methods, such as the food frequency questionnaire (FFQ), to estimate long-term food intake, which can be overestimated, and the method needs to be validated. It is questioned whether validation studies nested in studies with complex sample design (CSD) should ignore data dependence. This study aims to validate the FFQ applied to school adolescents and estimate the calibration factors in a study with complex sampling. The validity of the FFQ is tested against dietary records (DR) applied to 85 adolescents in a study with CSD, with estimation of calibration factors (λ) for energy, nutrients, and dietary groups (DG). Intraclass correlation coefficient was calculated; mean differences were compared by modeling, and agreement analyzes were performed. The means between the methods differed for energy and nutrients (p <0.05), but four DG were similar. Limits of agreement were not acceptable for nutrients. Correlation coefficients of fiber, zinc, and fatty acids, adjusted for energy, ranged from 0.,16 to 0,.22 and for DG ranged from 0.07 to 0.36. The attenuation factors corroborated the differences (λ <0,40). The FFQ presented relative validity, especially for DG, and λ, which brought the FFQ estimates to FR, being relevant when nutrients are used in epidemiological analyzes. The adjustment of the analyzes by the CSD confirmed that the structure of data dependence must be considered, even in validation studies, and it should be avoided to treat such data as if they came from a simple random sample.

Author Biographies

Rosemary da Rocha Fonseca Barroso, Universidade Federal da Bahia

 

 de traduçãNutritionist (UFPA, 1991), Specialist in Food Technology (UFPA - 1998), Master in Food, Nutrition and Health (UFBA, 2007) and PhD in Public Health (Instituto de Saúde Coletiva / UFBA, 2017). She served as coordinator of the Collegiate of the Nutrition Course at UFBa, member of the Academic Teaching Council / UFBA, member of CONSEPE / UFBA and, effective advisor to the Federal and Regional Councils of Nutritionists (CRN-5). She worked as a nutritionist in the Collective Food area and as a consultant in the agroindustry of minimally processed vegetables. She has experience in the area of Nutrition, especially in the area of teaching, with an emphasis on Administration in Collective Food Services, Food Hygiene and Inspection, Food Technology and Development of new products. She works in research in the field of Epidemiology of population groups and participates in two Research Groups: GEPAC and WORKS.

Rosana Aquino, Universidade Federal da Bahia

Médica (UFBA), Mestre em Saúde Comunitária (UFBA) e Doutora em Saúde Pública (UFBA). Médica epidemiologista do quadro permanente do Instituto de Saúde Coletiva da Universidade Federal da Bahia (ISC-UFBA) e membro da Coordenação do Programa Integrado de Pesquisa e Cooperação Técnica em Formação e Avaliação da Atenção Básica desta instituição. Orienta alunos de iniciação científica, aperfeiçoamento, mestrado e doutorado. A sua principal linha de pesquisa é a avaliação da efetividade de intervenções e políticas públicas de saúde. Sua tese de doutorado intitulada "Programa Saúde da Família: determinantes e efeitos de sua implantação no Brasil", em 2008, obteve o primeiro lugar no Concurso Nacional de Experiências em Saúde da Família promovido pelo Ministério da Saúde e Menção Honrosa no Premio de Incentivo em Ciência e Tecnologia para o SUS 2006 e no Premio CAPES de Tese 2007. Foi Editora associada do Journal of Epidemiology and Community Health de março de 2008 a junho de 2011. Participa do Comitê Coordenador da Rede de Pesquisa em Atenção Primária em Saúde da Associação Brasileira de Pós-Graduação em Saúde Coletiva (ABRASCO), desde junho de 2010. Dentre as atividades de cooperação técnica, destacam-se as participações em projetos do ISC-UFBA com o Ministério da Saúde, que resultaram na criação do Sistema de Informação da Atenção Básica e outras ferramentas de monitoramento e avaliação, como a Avaliação Normativa do PSF e a construção de indicadores e instrumentos do Pacto de Indicadores da Atenção Básica.

Leila Denise Alves Ferreira Amorim, Universidade Federal da Bahia

Possui Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia (1996), Licenciatura em Ciências Biológicas pela Universidade Católica do Salvador (1993), Mestrado em Saúde Coletiva pela Universidade Federal da Bahia (2000), Doutorado (2006) e Pós-Doutorado (2012) em Bioestatística pela "The University of North Carolina (UNC) at Chapel Hill" (2006). Atualmente é Professora Associada do Departamento de Estatística,e docente do Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletica do ISC na Universidade Federal da Bahia. Tem experiência na área de Estatística Aplicada, com ênfase em Bioestatística, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem multinível, análise de sobrevivência,análise de dados categorizados, modelagem com variáveis latentes, métodos quantitativos em Epidemiologia e análise de dados correlacionados.

References

Altman, D. G. (1991). Practical statistics for medical research. CRC press.

Alves, S. P. P.; Simões, M. O. S.; Barros, K. N. N. O.; Silva, R. M. P.; Barros, A. M. G.; Medeiros, C. C. M., & Carvalho, D. F. (2021). Fatores associados à anemia em adolescentes escolares: Um estudo transversal. Research, Society and Development, 10(5), e3310514521.

Ambrosini, G. L., Van Roosbroeck, S. A., Mackerras, D., Fritschi, L., De Klerk, N. H., & Musk, A. W. (2003). The reliability of ten-year dietary recall: implications for cancer research. The Journal of nutrition, 133(8), 2663-2668.

Araujo, M. C., Veiga, G. V. D., Sichieri, R., & Pereira, R. A. (2010). Elaboração de questionário de frequência alimentar semiquantitativo para adolescentes da região metropolitana do Rio de Janeiro, Brasil. Revista de Nutrição, 23(2), 179-189.

Araujo, M. C., Yokoo, E. M., & Pereira, R. A. (2010). Validation and calibration of a semiquantitative food frequency questionnaire designed for adolescents. Journal of the American Dietetic Association, 110(8), 1170-1177.

Baranowski, T. (2012). 24-hour recall and diet record methods. In W. C. Willett (Ed.), Nutritional epidemiology, 4, (p. 49-69).

Beaton, G. H., Burema, J., & Ritenbaugh, C. (1997). Errors in the interpretation of dietary assessments. The American journal of clinical nutrition, 65(4), 1100S-1107S.

Bechthold, A., Boeing, H., Schwedhelm, C., Hoffmann, G., Knüppel, S., Iqbal, K., & Schwingshackl, L. (2019). Food groups and risk of coronary heart disease, stroke and heart failure: a systematic review and dose-response meta-analysis of prospective studies. Critical reviews in food science and nutrition, 59(7), 1071-1090.

Bell, B. A., Onwuegbuzie, A. J., Ferron, J. M., Jiao, Q. G., Hibbard, S. T., & Kromrey, J. D. (2012). Use of design effects and sample weights in complex health survey data: a review of published articles using data from 3 commonly used adolescent health surveys. American journal of public health, 102(7), 1399-1405.

Bland, J. M. (2004). Cluster randomised trials in the medical literature: two bibliometric surveys. BMC Medical Research Methodology, 4 (21), 1-6.

Bland, J. M., & Altman, D. (1986). Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. The Lancet, 327(8476), 307-310.

Brito, A. P., Araujo, M. C., Guimarães, C. P., & Pereira, R. A. (2017). Validade relativa de questionário de frequência alimentar com suporte de imagens. Ciência & Saúde Coletiva, 22, 457-468.

Cade, J. E., Burley, V. J., Warm, D. L., Thompson, R. L., & Margetts, B. M. (2004). Food-frequency questionnaires: a review of their design, validation and utilisation. Nutrition research reviews, 17(1), 5-22.

Carithers, T. C., Talegawkar, S. A., Rowser, M. L., Henry, O. R., Dubbert, P. M., Bogle, M. L., & Tucker, K. L. (2009). Validity and calibration of food frequency questionnaires used with African-American adults in the Jackson Heart Study. Journal of the American Dietetic Association, 109(7), 1184-1193.

Fornés, N. S. D., Martins, I. S., Velásquez-Meléndez, G., & Latorre, M. D. R. D. D. O. (2002). Escores de consumo alimentar e níveis lipêmicos em população de São Paulo, Brasil. Revista de Saúde Pública, 36(1), 12-18.

Freedman, L. S., Schatzkin, A., Midthune, D., & Kipnis, V. (2011). Dealing with dietary measurement error in nutritional cohort studies. Journal of the National Cancer Institute, 103(14), 1086-1092.

Furlan-Viebig, R., & Pastor-Valero, M. (2004). Desenvolvimento de um questionário de freqüência alimentar para o estudo de dieta e doenças não transmissíveis. Revista de Saúde Pública, 38(4), 581-584.

Gigante, D. P., Reichert, F. F., Hallal, P. C., Souza, R. V. D., Neutzling, M. B., Vieira, M. D. F. A., & Menezes, A. (2010). Dietary assessment in the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study: comparing energy intake with energy expenditure. Cadernos de saude publica, 26(11), 2080-2089.

Hedges, L. V. (2007). Correcting a significance test for clustering. Journal Educ. Behav. Stat. 32(2), 151–179.

Hedges, L. V., & Hedberg, E. C. (2007). Intraclass correlation values for planning group-randomized trials in education. Educational Evaluation and Policy Analysis, 29(1), 60-87.

Henn, R. L., Fuchs, S. C., Moreira, L. B., & Fuchs, F. D. (2010). Development and validation of a food frequency questionnaire (FFQ-Porto Alegre) for adolescent, adult and elderly populations from Southern Brazil. Cadernos de saude publica, 26, 2068-2079.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2011). Pesquisa de Orçamentos Familiares 2008-2009: tabelas de composição nutricional dos alimentos consumidos no Brasil.

Johansson, I., Hallmans, G., Wikman, Å., Biessy, C., Riboli, E., & Kaaks, R. (2002). Validation and calibration of food-frequency questionnaire measurements in the Northern Sweden Health and Disease cohort. Public health nutrition, 5(3), 487-496.

Kang, C., Qaqish, B., Monaco, J., Sheridan, S. L., & Cai, J. (2013). Kappa statistic for clustered dichotomous responses from physicians and patients. Statistics in medicine, 32(21), 3700-3719.

Kipnis, V., Carroll, R. J., Freedman, L. S., & Li, L. (1999). Implications of a new dietary measurement error model for estimation of relative risk: application to four calibration studies. American Journal of Epidemiology, 150(6), 642-651.

Kipnis, V., Subar, A. F., Midthune, D., Freedman, L. S., Ballard-Barbash, R., Troiano, R. P., & Carroll, R. J. (2003). Structure of dietary measurement error: results of the OPEN biomarker study. American journal of epidemiology, 158(1), 14-21.

Kobe, H., Kržišnik, C., & Mis, N. F. (2012). Under-and over-reporting of energy intake in Slovenian adolescents. Journal of nutrition education and behavior, 44(6), 574-583.

Köche, J. C. (2011). Fundamentos de metodologia científica: teoria da ciência e iniciação à pesquisa. Vozes. http://www.adm.ufrpe.br/sites/ww4.deinfo.ufrpe.br/files/Fundamentos_de_Metodologia_Cienti%CC%81fica.pdf

Kouvari, M., Mamalaki, E., Bathrellou, E., Poulimeneas, D., Yannakoulia, M., & Panagiotakos, D. B. (2020). The validity of technology-based dietary assessment methods in childhood and adolescence: a systematic review. Critical reviews in food science and nutrition, 1-16.

Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). A one-way components of variance model for categorical data. Biometrics, 33, 671-679.

Lin, H. M., Kim, H. Y., Williamson, J. M., & Lesser, V. M. (2012). Estimating agreement coefficients from sample survey data. Survey Methodology, 38(1), 63-72.

Lohman, T. J., Roache, A. F., & Martorell R. (1992). Anthropometric standardization reference manual. Human Kinetics: Champaign IL USA.

Louzada, M. L. D. C., Martins, A. P. B., Canella, D. S., Baraldi, L. G., Levy, R. B., Claro, R. M., & Monteiro, C. A. (2015). Alimentos ultraprocessados e perfil nutricional da dieta no Brasil. Revista de Saúde Pública, 49(38), 1-11.

Mascarenhas, J. M. O., Silva, R. D. C. R., Machado, M. E. P. C., Santos, C. A. D. S. T., Marchioni, D. M. L., & Barreto, M. L. (2016). Validation of a food frequency questionnaire designed for adolescents in Salvador, Bahia, Brazil. Revista de Nutrição, 29(2), 163-171.

Matos, S. M. A. D., Prado, M. D. S., Santos, C. A. D. S. T., D'Innocenzo, S., Assis, A. M. D. O., Dourado, L. S., & Barreto, M. L. (2012). Validation of a food frequency questionnaire for children and adolescents aged 4 to 11 years living in Salvador, Bahia. Nutricion hospitalaria, 27(4), 1114-1119.

McBride, G. B. (2005). A proposal for strength-of-agreement criteria for Lin's Concordance Correlation Coefficient. NIWA, Hamilton. NIWA Client Report: HAM2005-062. Disponível em: https://www.medcalc.org/download/pdf/McBride2005.pdf

Moore, L. L., Bradlee, M. L., Singer, M. R., Qureshi, M. M., Buendia, J. R., & Daniels, S. R. (2012). Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) eating pattern and risk of elevated blood pressure in adolescent girls. British journal of nutrition, 108(9), 1678-1685.

Onis, M. D., Onyango, A. W., Borghi, E., Siyam, A., Nishida, C., & Siekmann, J. (2007). Development of a WHO growth reference for school-aged children and adolescents. Bulletin of the World health Organization, 85, 660-667.

Pinheiro, A. B. V., Lacerda, E. M. D. A., Benzecry, E. H., Gomes, M. C. D. S., & Costa, V. M. D. (2005). Tabela para avaliação de consumo alimentar em medidas caseiras (5a ed.) São Paulo: Atheneu.

Richmond, T. K., & Subramanian, S. V. (2008). School level contextual factors are associated with the weight status of adolescent males and females. Obesity, 16(6), 1324-1330.

Rutishauser, I. H. (2005). Dietary intake measurements. Public health nutrition, 8(7a), 1100-1107.

Slater, B., Marchioni, D. M. L., & Voci, S. M. (2007). Use of linear regression for correction of dietary data. Revista de saude publica, 41, 190-196.

Taco - Tabela brasileira de composição de alimentos. (2011). (4a. ed.). NEPA-UNICAMP.

Thompson, F. E., & Subar, A. F. (2013). Dietary Assessment Methodology. In A. M. Coulston, C. J. Boushey, & M. G. Ferruzzi (Eds.), Nutrition in the Prevention and Treatment of Disease 2, (3a. ed.). San Diego CA: Academic Press.

Vereecken, C. A., Covents, M., Matthys, C., & Maes, L. (2005a). Young adolescents' nutrition assessment on computer (YANA-C). European journal of clinical nutrition, 59(5), 658-667.

Vereecken, C. A., Inchley, J., Subramanian, S. V., Hublet, A., & Maes, L. (2005b). The relative influence of individual and contextual socio-economic status on consumption of fruit and soft drinks among adolescents in Europe. The European Journal of Public Health, 15(3), 224-232.

Vieira, M. V., Del Ciampo, I. R. L., & Del Ciampo, L. A. (2014). Hábitos e consumo alimentar entre adolescentes eutróficos e com excesso de peso. Revista Brasileira de Crescimento e Desenvolvimento Humano, 24(2), 157-162.

Voci, S. M., Enes, C. C., & Slater, B. (2008). Validação do Questionário de Frequência Alimentar para Adolescentes (QFAA) por grupos de alimentos em uma população de escolares. Revista Brasileira de Epidemiologia, 11(4), 561-572.

Voci, S. M., Slater, B., Silva, M. V. D., Marchioni, D. M. L., & Latorre, M. D. R. D. D. O. (2011). Estudo de calibração do Questionário de Frequência Alimentar para Adolescentes (QFAA). Ciência & Saúde Coletiva, 16, 2335-2343.

Willett, W. C. (1998). Nutritional epidemiology. Oxford University Press.

Willett, W. C., Howe, G. R., & Kushi, L. H. (1997). Adjustment for total energy intake in epidemiologic studies. The American journal of clinical nutrition, 65(4), 1220S-1228S.

Who - World Health Organization. (2005). Nutrition in adolescence: issues and challenges for the health sector: issues in adolescent health and development. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/43342/9241593660_eng.pdf

Published

09/06/2021

How to Cite

BARROSO, R. da R. F. .; AQUINO, R. .; AMORIM, L. D. A. F. Adolescent food intake: Validation and calibration of a food frequency questionnaire in a complex sampling study. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 6, p. e5391016075, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i6.16075. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/16075. Acesso em: 24 jun. 2021.

Issue

Section

Health Sciences