Food Composition: Compilation and Structure Standardization for Data Interchange AUTORES AUTHORS Elizabete Wenzel de MENEZES Franco Maria LAJOLO Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental - Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP. Av. Prof. Lineu Prestes, 580, BL14-05580-900 São Paulo-SP wenzelde@usp.br Ana Teresa RATTO Eliana Bistriche GIUNTINI Alunas de pós-graduação do PRONUT - Programa Interdisciplinar de Nutrição Humana Aplicada, FCF/FEA/ FSP - USP RESUMO O Projeto Integrado de Composição de Alimentos, coordenado pelo Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da USP, e pela BRASILFOODS, põe à disposição determinados dados por meio da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TBCA-USP). A inclusão de dados na TBCA-USP envolve vários aspectos, como considerações sobre a descrição para uma identificação correta do produto, plano de amostragem, métodos analíticos e qualidade dos procedimentos de análise, entre outros. Para otimizar o trabalho de compilação e promover uma uniformização das informações, foi desenvolvido um formulário que contém planilhas independentes para compilação de dados dos vários nutrientes, o qual está disponível na Internet no web site http://www.fcf.usp.br/ tabela. O formulário é uma ferramenta importante para garantir a qualidade dos dados, com o objetivo de oferecer informações cada vez mais completas e direcionadas para as necessidades das pessoas que consultam a TBCA-USP. SUMMARY The Integrated Food Composition Project, coordinated by the Food and Nutrition Department of the Pharmaceutical Faculty of the University of São Paulo (USP) and BRASILFOODS, makes nutrient data available through the Brazilian Food Composition Database TBCA-USP. The inclusion of food data in this database involves many aspects related to the correct identification of the food, sampling plan, analytical methods and analytical quality, among others. In order to improve the compilation and make it more uniform, a form was elaborated. This form has individual spreadsheets for each nutrient, and is available on the web site http://www.fcf.usp.br/tabela. The form is an important tool to improve data quality, aiming to offer adequate data to TBCA-USP users. PALAVRAS-CHAVE KEY WORDS Tabela de composição de alimentos; dados analíticos; qualidade dos dados; compilação. Food composition database; analytical data; data quality; compilation. Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar. 2005 25 Recebido / Received: 08/03/2004. Aprovado / Approved: 18/02/2005.
1. INTRODUÇÃO Dados de composição química de alimentos têm muitas aplicações: desde cálculos de balanço nutricional de alimentos para populações até para indivíduos que planejam um balanço de nutrientes e energia para as suas refeições, consultando rótulos em supermercados (WINDHAM et al., 1987). Para que dados presentes em tabelas de composição química de alimentos atendam às necessidades dos diversos segmentos que buscam estas informações, é necessário que eles estejam disponíveis, sejam consistentes, descritos coerentemente, comparáveis e não resultem em informações redundantes (RAND, 1987). A obrigatoriedade da inclusão de informações nutricionais nos rótulos dos alimentos, determinada pela resolução RDC n o 40, de 21 de março de 2001, da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) (BRASIL, 2001), a qual foi substituída pela resolução RDC n o 360, de 23 de dezembro de 2003 (BRASIL, 2003), vem salientar ainda mais a necessidade das tabelas de composição química de alimentos brasileiros. Criado em 1984 para estimular e coordenar esforços a fim de melhorar a qualidade e a disponibilidade dos dados de composição química de alimentos, a International Network of Food Data Systems (INFOODS) desenvolveu procedimentos para tornar possível que dados de composição química de alimentos tenham uma padronização de tal forma que sejam intercambiáveis. Neste projeto globalizado, busca-se que as várias tabelas de composição existentes em diversos países possam pôr à disposição dados umas às outras. A INFOODS adota identificadores (tagnames), uma codificação para identificar e organizar os dados referentes aos nutrientes dos alimentos de forma precisa. O identificador é específico para cada nutriente, incluindo na sua definição a unidade na qual o nutriente é expresso e o método analítico utilizado. Considerando que a identificação de nutrientes e outros componentes dos alimentos por um nome não é, em geral, suficientemente específica para determinar se um dado valor pode ser diretamente comparado com outro, o desenvolvimento de identificadores tem como principal objetivo garantir que o valor associado a um nutriente possa ser comparável e intercambiável (KLENSIN et al., 1989). Informações sobre esses identificadores estão disponíveis na Internet (INFOODS, 2003). Com uma estrutura descentralizada, a INFOODS tem 11 centros regionais, entre eles a Rede Latino-americana de Dados de Composição de Alimentos (LATINFOODS), com sede no Chile. No Brasil, o Projeto Integrado de Composição de Alimentos (USP, 1998), coordenado pelo Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da USP, e pela BRASILFOODS, divulga dados por meio da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TBCA- USP), criada em 1998. Esse Projeto está inserido no contexto da INFOODS, com o apoio da Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) para ampliar os dados de composição nutricional dos alimentos em todas as partes do mundo. Além da divulgação de dados nacionais por meio da TBCA-USP, o Projeto mantém parceria com a LATINFOODS, enviando informações para o banco de dados de composição de alimentos da América Latina (LATINFOODS, 2003). 2. TABELA BRASILEIRA DE COMPOSIÇÃO DE ALIMENTOS (TBCA-USP) A Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TBCA- USP) está disponível na Internet (http://www.fcf.usp.br/tabela), meio de divulgação que facilita o acesso aos dados por um número maior de pessoas e também permite uma atualização dinâmica das informações (MENEZES et al., 2002). A primeira versão do web site foi criada em 1998, seguindo os objetivos e critérios desenvolvidos pela INFOODS, apresentando dados validados e de forma que fossem intercambiáveis. Atualizações têm sido feitas para ampliar o banco de dados e proporcionar aos usuários maior facilidade para a obtenção das informações. Na TBCA-USP, os dados de composição apresentados são cuidadosamente compilados, e uma série de critérios foram adotados para garantir a confiabilidade das informações. Entre eles podemos citar: a avaliação do número de amostras que originaram os dados, descrição do plano de amostragem, tratamento dado à amostra, identificação e procedimento do método analítico adotado, controle da qualidade analítica, fatores de conversão, entre outros. A identificação do alimento aparece de forma detalhada, com a finalidade de assegurar uma opção mais correta por parte do usuário (MENEZES et al., 1997). 3. COMPILAÇÃO DE DADOS FORMULÁRIO A elaboração do banco de dados de alimentos nacionais pelo o Projeto Integrado de Composição de Alimentos teve início com um levantamento de dados a partir de publicações, teses e informações internas de laboratório. A compilação dessas informações foi elaborada com o auxílio de um formulário padronizado, o Formulário para Compilação de Dados sobre Composição de Alimentos (MENEZES et al., 1997). Posteriormente, identificou-se que indústrias de alimentos são fontes potenciais de informação. Entretanto, a informação nutricional apresentada nos rótulos dos alimentos, muitas vezes, carece de elementos para que seja avaliada a sua qualidade. As empresas que colaboram com a TBCA-USP fornecem laudos analíticos de composição dos produtos fabricados, bem como informações a respeito de amostragem, metodologia e controle da qualidade analítica. O rótulos não apresentam dados importantes como, por exemplo, a umidade, bem como não informam os métodos analíticos utilizados. A legislação permite, ainda, que dados sejam obtidos de tabelas nacionais ou estrangeiras, sem que isso seja mencionado no rótulo. De acordo com a resolução RDC n o 360 da Anvisa (BRASIL, 2003), os valores apresentados nos rótulos referem-se Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 26
a porções dos alimentos e são permitidos arredondamentos dos dados. Dessa forma, é imprescindível obter as informações da indústria referentes a 100 g de alimento, para que os dados disponíveis na tabela representem a informação de maneira precisa. Partindo do formulário para compilação publicado em 1997, foram feitas adaptações neste material objetivando melhor atender à demanda de informações das pessoas que utilizam a TBCA-USP, considerando facilidades proporcionadas pela evolução dos sistemas informatizados de banco de dados, atualizações e ampliações dos identificadores (tagnames) realizadas pela INFOODS, a necessidade de novos campos para um melhor detalhamento dos dados gerados a partir de técnicas modernas de análises de nutrientes e visando à identificação mais precisa dos alimentos. Para facilitar o trabalho de compilação de dados e promover uma uniformização das informações enviadas, o formulário é composto de planilhas independentes para os grupos de nutrientes: carboidratos, aminoácidos, ácidos graxos, minerais, vitaminas lipossolúveis, vitaminas hidrossolúveis, composição centesimal, além de incluir as planilhas de identificação dos alimentos e para qualidade dos dados. Essas planilhas vêm sendo utilizadas para a compilação de dados publicados em artigos ou de análises realizadas pelos laboratórios que colaboram com o projeto. O formulário está disponível no web site da TBCA-USP, http://www.fcf.usp.br/tabela. Cabe ressaltar que no formulário há campos destinados à identificação da autoria do trabalho ou do laboratório onde foram feitas as análises, que posteriormente serão citados nas referências da TBCA-USP. Recentemente foi ampliada a planilha para a compilação dos carboidratos, de forma que sejam atendidas as várias formas pelas quais se obtêm dados para este nutriente. Nessa planilha, as informações são agrupadas conforme o tipo de análise, se há ou não agregação dos componentes, métodos de análise da fibra alimentar e componentes da fração da fibra alimentar. A identificação correta do alimento é de suma importância; assim, a existência de uma planilha que possibilite uma descrição detalhada, acompanhada de um guia prático de preenchimento, pode auxiliar na elaboração dos bancos e no intercâmbio de informações entre os diferentes países. Quando dados de alimentos industrializados começaram a ser compilados, foi verificada a necessidade de implementações no plano original da LATINFOODS, visto que para alimentos industrializados a existência de um único campo, algumas vezes, não era suficiente para inserir todos os detalhes do produto. Foram criados vários campos para tipo (tipo I, II, III, IV) e processo (processo I, II, III) e estabelecidos critérios claros quanto à ordem mais apropriada para a inserção de características dos alimentos e produtos, a fim de promover uma uniformidade na seqüência das informações para facilitar o manuseio do banco de dados (LATINFOODS, 2002). A utilização de um formulário padronizado para a compilação permite reunir informações necessárias para avaliar a qualidade dos dados, e ao mesmo tempo busca conscientizar os pesquisadores e analistas sobre o emprego de práticas adequadas e a importância de publicar os dados de maneira completa, com maior grau de confiabilidade. Os dados desse formulário servem de base para alguns modelos de avaliação de dados de nutrientes que vêm sendo propostos, como, por exemplo, o modelo para avaliação de dados de fibra alimentar (FA) criado pela BRASILFOODS (MENEZES et al., 2000), baseados em critérios estabelecidos pelo U.S. Department of Agriculture (USDA) para a avaliação de vitamina A e outros (HOLDEN et al., 1987; MANGELS et al., 1993). A avaliação é baseada em cinco categorias: número de amostras, plano de amostragem, tratamento dado à amostra, método analítico empregado e controle de qualidade analítica. No modelo de avaliação de dados de FA, cada categoria foi avaliada de acordo com as informações disponíveis e foram atribuídas notas. Essas notas variaram de 0 para inaceitável a 3 para alta aceitabilidade. Por meio do conjunto de notas atribuídas aos dados de FA, foi obtido um Índice de Qualidade que determinou o código de confiança. O código A indica considerável confiança, B indica confiança, porém com ressalva a alguns dados, e C indica reduzida confiança. Muitos alimentos recebem o código C em razão da falta de informações detalhadas sobre o controle de qualidade analítico; dessa forma, se existir por parte dos pesquisadores maior preocupação tanto com relação ao procedimento analítico como um todo quanto ao detalhamento sobre as informações desses procedimentos na publicação, muitos alimentos podem atingir códigos de maior confiança. A definição de critérios para a avaliação dos dados é necessária para que a qualidade e representatividade dos dados que serão inseridos nas tabelas de composição sejam avaliadas. Os indicadores de qualidade dos dados devem ser claramente definidos e ficar disponíveis para os usuários das tabelas, de forma que seja possível tomar decisões críticas na utilização dos dados, se são ou não adequados para um uso específico (HOLDEN, 1996). 3.1 Aspectos importantes para o preenchimento do formulário Para que o preenchimento do formulário seja padronizado, foi desenvolvido um manual que explica de forma detalhada cada entrada de dado. O manual discorre sobre aspetos importantes do preenchimento, desde detalhes de identificação dos produtos até a metodologia empregada para a obtenção do dado. Para cada grupo de nutrientes (por exemplo: aminoácidos, lipídios) existe uma planilha específica. O formulário completo pode ser acessado no web site http://www.fcf.usp.br/tabela, sendo que neste artigo serão apresentados, a título de exemplo, as planilhas referentes à identificação dos alimentos e à qualidade dos dados que sempre acompanha todos os dados apresentados e também a planilha de composição centesimal. Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 27
3.2 Planilha para identificação dos alimentos A planilha para identificação dos alimentos é de preenchimento compulsório para todos os dados enviados. A identificação detalhada do alimento é fundamental para a utilização e o intercambiamento dos dados. Na Conferência Planilha 1 - Identificação dos Alimentos: Eletrônica realizada pela LATINFOODS em 2002 (LATINFOODS, 2002), a parte referente à identificação dos alimentos desse formulário foi apresentada e discutida. A seguir estão descritos alguns aspectos, que fazem parte do manual para preenchimento da planilha de identificação dos alimentos. NAME GENERIC KIND I KIND II KIND III KIND IV STRAIN PART MATURITY PROCESS I CÓDIGO NOME GENÉRICO TIPO I TIPO II TIPO III TIPO IV CEPA PARTE MATURAÇÃO PROCESSO I JUGU-01 Molho de tomate à bolonhesa Tomate molho bolonhesa conserva PROCESS II PROCESSO II PROCESS III PROCESSO III Planilha 1 (continuação) COMMERCIAL NAME NOME COMERCIAL LOCAL NAME NOME REGIONAL SCIENTIFIC NAME NOME CIENTÍFICO VARIETY ALT NAME SOURCE PORTION OTHERS VARIEDADE NOME EM INGLÊS tomate sauce FONTE PORÇÃO OUTRAS CIRIO CODE (CÓDIGO) Identificação do grupo e número geral do produto. Por ex.: A 102 significa que o alimento pertence ao grupo dos cereais e derivados (identificado pela letra A) e foi identificado dentro da TBCA-USP pelo n o 102. Esses grupos de alimentos foram definidos pela BRASILFOODS/ LATINFOODS. NAME (NOME) Descrição resumida para a caracterização inicial do alimento. GENERIC (GENÉRICO) Identificação primária. Ex.: arroz, biscoito, manga, goiaba, margarina, leite, carne, salsicha, etc. KIND I, II, IIII e IV (TIPO) Englobam características do produto como sabor, recheio, corte de carne, cobertura, forma (purê, molho, geléia, ketchup). Para todos os produtos testados, quatro (4) campos para KIND mostraram-se suficientes para a inclusão de todos os detalhes de identificação dos produtos. No entanto, os campos serão preenchidos de forma seqüencial, de acordo com a necessidade, o que significa que nem todos os campos são obrigatórios. Foram definidas prioridades na ordem de entrada das informações. Alguns exemplos dessas definições de prioridades são apresentados a seguir: Prioridades para ordem de entrada das informações do grupo cereais e derivados: Pães Grãos Prioridade I Prioridade II Prioridade III Prioridade IV tipo de cereal usado no preparo (aveia, centeio, trigo) integral pipoca francês, fôrma, quadrado, hambúrguer, bisnaguinha, italiano, hot-dog, doce beneficiamento (flocos, polido, farelo), tipo de preparo (p/ microondas) leite, tradicional, preto, integral finos ou grossos (flocos), creme, adição, sabor (no caso da pipoca) clássico, adição Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 28
Exemplos: Generic Kind I Kind II Kind III Kind IV biscoito doce wafer chocolate recheio sabor chocolate branco biscoito doce wafer recheio sabor morango aveia flocos finos pão trigo fôrma Integral milho pipoca p/ microondas sabor manteiga Prioridades para ordem de entrada das informações do grupo carnes e derivados: Carne Prioridade I Prioridade II Prioridade III Prioridade IV animal ou do tipo (frango, porco, bovina) corte ou parte (peito, picanha, fígado, língua, músculos) Para embutidos ou derivados: Embutido (salsicha, lingüiça, salame, presunto) Exemplos: apresentação (moída, filé, pedaço) presença de pele (c/ ou s/ pele) ou gordura externa Prioridade I Prioridade II Prioridade III Prioridade IV animal (frango, porco, peru, bovino) qualificação (tempero, apimentada, s/ corante, c/ ou s/ capa de gordura) apresentação (moída, filé, pedaço), Generic Kind I Kind II Kind III Kind IV carne frango peito c/ pele hambúrguer bovino tempero suave PART (PARTE): folha, polpa, semente (vegetais), inteiro, gema ou clara (ovos). MATURITY (MATURIDADE): grau de maturidade. PROCESS I, II, III (PROCESSO) Como foi relatado no item kind, um produto pode passar por vários tipos de processamento, mas de modo geral três (3) colunas para o item process são suficientes. Dessa forma também foram estabelecidas prioridades na ordem de entrada das informações, como: forma de apresentação (ralado, farinha, texturizado); adição ou retirada de nutriente (integral, light, diet, desnatado, semidesnatado, desengordurado, c/ VCT reduzido), beneficiamento (pó, mistura p/, desidratado, seco, dessecado, extrudado, em folhas, liofilizado, solúvel); preparo (instantâneo); preparo doméstico (cru, assado, cozido, frito, microondas, torrado, refogado, bruto); conservação (congelado, refrigerado, conserva, UHT, esterilizado, pasteurizado, cristalizado, salgado, vácuo); embalagem (enlatado, longa-vida). Exemplos: Generic Process I Process II Process III peixe salgado seco leite desnatado UHT grão-de-bico farinha desengordurado cozido COMMERCIAL NAME (NOME COMERCIAL) Nome pelo qual o produto é reconhecido comercialmente pelo consumidor. Ex.: Neston, Nutry, Dan Up, Sucrilhos. VARIETY (VARIEDADE OU CULTIVAR)/STRAIN (LINHAGEM). ALT NAME (NOME EM INGLÊS) Nome curto, em inglês. SOURCE (FONTE ou origem das amostras) Proveniência das amostras: região/cidade/país/entreposto comercial ou empresa que produz o alimento. PORTION (PORÇÃO) De acordo com a resolução RDC n. 359 da Anvisa, de 23 de dezembro de 2003 (BRASIL, 2003). OTHERS Outras informações que podem auxiliar o usuário. Ex.: no caso de gelatina (GENERIC), uva (KIND), pó (PROCESS), preparada (OTHERS). 3.3 Planilha para Compilação de Dados de Composição Centesimal A Planilha para Compilação de Dados de Composição Centesimal é freqüentemente utilizada para envio de dados para a TBCA-USP. A seguir são destacados alguns dos pontos relevantes para a compilação de dados de composição centesimal. PROTEÍNA: especificar o valor de conversão do nitrogênio adotado para o cálculo. Na compilação final o valor da proteína será calculado considerando os fatores de conversão da FAO 1973. ENERGIA: o cálculo do valor energético é baseado em alguns sistemas desenvolvidos para que, a partir dos resultados de análise de determinados nutrientes, seja possível calcular o valor energético do alimento. No sistema de Atwater, esse cálculo é feito pela multiplicação dos seguintes fatores: proteínas x 4 kcal/g, lipídios x 9 kcal/g, carboidratos disponíveis x 4 kcal/ g e álcool x 7 kcal/g. Na legislação brasileira, harmonizada com a do Mercosul (BRASIL, 2001), para proteínas, lipídios e carboidratos são adotados os mesmos fatores de Atwater e incluídos os fatores para ácidos orgânicos (3 kcal/g), polióis (2,4 kcal/g) e polidextrose (1 kcal/g). O cálculo na TBCA-USP segue os fatores de Atwater. Visando a uma adaptação para um sistema de cálculo mais atual, no caso o adotado de acordo com a legislação brasileira e do Mercosul, já estão incluídas as colunas para ácidos orgânicos, polióis e polidextrose, o que permite efetuar também o cálculo por esse sistema. LIPÍDIOS: há duas colunas, preencher a que corresponde ao método empregado lipídios totais por extração contínua pelo método de Soxhlet e outra para uma metodologia diferente (identificar qual). CARBOIDRATOS CARBOIDRATOS TOTAIS: calculados por diferença (100 g total de gramas de umidade, proteína, lipídios e cinzas). CARBOIDRATOS DISPONÍVEIS: calculados por diferença (100 g total de gramas de umidade, proteína, lipídios, cinzas e fibra alimentar). CARBOIDRATOS OUTRO MÉTODO (identificar qual). Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 29
Planilha 2 - Composição centesimal: NAME n <WATER> VARIATION/ SD CÓDIGO NOME n JUMB-03 Molho Barbecue UMIDADE UMIDADE desvio/ variação <ENERC> <ENERC> <PROCNT> VARIATION/ SD ENERGIA (kj/kcal) ENERGIA corrigida (kj/kcal) PROTEÍNA PROTEÍNA desvio/ variação <XN> N FAO <PROCNT> <FATCE> <FAT> FATOR convers PROTEÍNA corrigida LIPÍDIOS SOXHLET 1 61,69 577/138 577/138 0,90 6,25 6,25 0,90 0,11 LIPÍDIOS outro método < > Identificadores de nutrientes tagnames de acordo com a INFOODS (2003). Planilha 2 (continuação) <CHOCDF> <CHOAVL> <CHO_> <CHOAVL> <ASH> Carboidratos por diferença Carboidratos disponíveis Carboidratos outro método Carboidratos disponíveis corrigido Cinzas VARIATION/ SD Cinzas desvio/variação <FIBTG> Fibra alimentar 34,53 33,46 33,46 2,77 1,07 VARIATION/ SD Fibra alimentar desvio/variação FIBRA ALIMENTAR TOTAL: os métodos adotados são os enzímico-gravimétricos, não-enzímico gravimétricos (para alimentos com pouco amido) e enzímico-químico. Deve-se lembrar que a análise de fibra bruta é obsoleta, uma vez que subestima a quantidade total de fibras. Se disponível, incluir fração solúvel e insolúvel da fibra alimentar (preencher na planilha para carboidratos). 3.4 Aspectos sobre a planilha para avaliação da qualidade dos dados Outra planilha comum a todos os nutrientes inseridos na TBCA-USP é a que diz respeito à qualidade dos dados. A avaliação da qualidade analítica tem importância fundamental para dar confiabilidade aos dados e proporcionar um indicador de qualidade para guiar a comunidade científica nas diversas aplicações desses dados (HOLDEN et al., 2002). As informações contidas nesta planilha têm como objetivo possibilitar a avaliação da qualidade dos dados segundo as características de: (1) número de amostras; (2) plano de amostragem; (3) tratamento dado às amostras desde a coleta até a análise; (4) método analítico empregado; (5) controle de qualidade analítica. Utilizando estes parâmetros é possível estabelecer alguns critérios objetivos para a avaliação da qualidade dos dados e garantir sua confiabilidade (CARUSO et al., 1999). Os conceitos para a avaliação de qualidade dos dados foram desenvolvidos para alguns nutrientes específicos (HOLDEN et al., 2002; CARUSO et al., 1999), porém são diretrizes que podem ser amplamente aplicáveis aos demais nutrientes. Em software desenvolvido pelo U.S. Department of Agriculture s (USDA) Nutrient Data Laboratory (NDL) (HOLDEN et al., 2002), esses conceitos são utilizados de forma detalhada, porém mantendo estas cinco características como base para a avaliação da qualidade dos dados analíticos. A seguir estão ressaltados alguns pontos importantes no preenchimento da planilha referente à qualidade dos dados. Dependendo do produto e da técnica utilizada para a análise, podem ser inseridos detalhes específicos, em contrapartida existem campos nessa planilha que não se aplicam a todos os casos. Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 30
Planilha 3 - Qualidade dos fados: CÓDIGO PROVISÓRIO: 1 NÚMERO DE AMOSTRAS: 2 PLANO DE AMOSTRAGEM: Descrição: Área geográfica: Número de lotes: Período: Fatores que interferem: AMOSTRA REPRESENTATIVA COM RELAÇÃO AO CONSUMIDO NO MERCADO? MERCADO: sim não não informada 3 TRATAMENTO DADO ÀS AMOSTRAS Documentação dos procedimentos utilizados? sim não não informada Condições de estocagem: Monitoração de temperatura e umidade? sim não não informada Procedimento de homogeneização: Validação da homogeneização? sim não não informada Outros: 4 MÉTODO ANALÍTICO Documentação? sim não incompl. não informada Detalhes dos métodos empregados na análise: UMIDADE: CINZAS: PROTEÍNAS: LIPÍDIOS: FIBRA ALIMENTAR: CARBOIDRATOS: OUTRO NUTRIENTE: Utilização de métodos validados para os alimentos analisados? sim não Identificação das etapas críticas da análise? sim não Análises em triplicata? sim não Amostra com concentração dentro dos limites de detecção do método? sim não % de recuperação: Utilização de Padrão de Referência (SRM) ou secundário apropriado? sim não Utilização de estudo colaborativo interlaboratorial? sim não 5 CONTROLE DE QUALIDADE ANALÍTICA Documentação do grau da precisão e exatidão do método analítico? sim Freqüencia de análise de padrões de referência/controle em conjunto com as amostras: não Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 31
NÚMERO DE AMOSTRAS: o número de amostras analisadas é crítico para estabelecer uma estimativa da média e da magnitude do desvio para um determinado componente em um alimento. É considerada como amostra o material submetido à análise, que pode ser originário de um único produto ou proveniente da homogeneização de vários lotes. Ex. 1: foi retirado material de dez (10) pontos de uma carga de feijão, posteriormente homogeneizados e triturados. Neste caso n=1. Ex. 2: foram analisadas quatro (4) amostras de aveia, cada uma contendo material de três (3) lotes distintos. Portanto, n=4. PLANO DE AMOSTRAGEM: a maneira de se obter uma amostra é objeto da inferência estatística, em que conceitos básicos como amostra e população podem ser relacionados da seguinte forma: população é o conjunto de todos os elementos sob investigação e amostra é qualquer subconjunto dessa população. O objetivo da inferência estatística é produzir afirmações sobre dada característica da população, a partir de informações colhidas de uma parte dessa população (MORETTIN & BUSSAB, 2002). A descrição do plano de amostragem é a base para avaliar se existe representatividade da amostra que foi analisada, dentro do universo do produto ao qual ela se refere, relacionando-a com os diferentes cultivares, a sazonalidade, parte do alimento, forma de preparo, origem geográfica e outros fatores de variabilidade inerentes ao alimento. Fatores que interferem na variabilidade dos nutrientes do alimento analisado devem ser mencionados, para melhor situar o resultado das análises com relação ao tipo de alimento em questão. Todo plano de amostragem está associado a um certo nível de erro na amostragem, sendo que o grau de confiança desejado deve ser definido previamente, pela observação da variabilidade de um alimento e pela escolha do nível de confiança que se deseja atingir para decidir, geralmente de forma intuitiva, o número de amostras a ser coletado (SOUTHGATE, 2002). O pesquisador pode definir quais características do alimento têm influência na composição e variabilidade do componente pesquisado. Para alguns nutrientes, a região geográfica e a forma de amadurecimento são importantes. Para outros, o tipo de embalagem, ph e condições de estocagem são as fontes de variabilidade (HOLDEN, 1994). TRATAMENTO DADO ÀS AMOSTRAS: o tratamento dado às amostras, desde a sua coleta até o momento em que é feita a análise, é crítico para a manutenção da estabilidade de muitos dos nutrientes, bem como para manter as características básicas do alimento, como a umidade e outros componentes voláteis (HOLDEN, 1997). Detalhes da homogeneização e outros aspectos da preparação da amostra são importantes para avaliar a representatividade da alíquota retirada para a análise (HOLDEN et al. 1987). A validação da homogeneização é conferida analisando porções de várias partes da mistura final. MÉTODO ANALÍTICO: a utilização de uma metodologia adequada, aplicada de forma meticulosa, é crítica para a obtenção de dados precisos de nutrientes (HOLDEN et al., 2002). A avaliação da metodologia para cada nutriente deve levar em consideração a validade do método, a identificação e quantificação das etapas empregadas na análise e se o laboratório realiza as análises corretamente. Os pontos críticos para a validação dos métodos são: (1) Identificação das etapas de análise (métodos de extração, digestão etc.), (2) Detecção/ identificação (limites de detecção, porcentuais de recuperação) e (3) Quantificação (limites de quantificação, curvas de calibração, algoritmos para cálculo, utilização de materiais de referência certificados/padrões). Testes de recuperação no mesmo, ou em um alimento semelhante, a partir da análise de uma quantidade conhecida do nutriente adicionada à amostra, são indicadores de qualidade se considerado um porcentual de recuperação perto de 100%. Durante a validação do método, alíquotas de padrão de referência podem ser analisadas para determinar se o resultado obtido é comparável com os valores de padrões certificados. Padrões de referência certificados, ou materiais secundários de referência (padrões desenvolvidos especialmente para um estudo, característico de um ou mais métodos), devem ser utilizados para conferir a precisão das análises. A validação das análises também pode ser demonstrada via estudos colaborativos interlaboratoriais, pela comparação de resultados da análise de uma mesma amostra, realizada por diferentes laboratórios. CONTROLE DE QUALIDADE ANALÍTICA: a documentação sobre a exatidão e precisão das análises realizadas para um determinado método analítico é necessária para avaliar a qualidade dos dados de nutrientes. A exatidão é o grau pelo qual o valor analisado representa ou estima o real valor da amostra. Os analistas devem ter como meta minimizar os efeitos na variabilidade pela homogeneização, utilização de instrumentos, reagentes e outros fatores que influenciam na medida, para obter um valor que reflita a concentração e a variabilidade de um componente na amostra. O nível de precisão é definido como a variabilidade sobre o valor médio, associada à execução rotineira de uma análise por um determinado método. A indicação da variabilidade em uma análise rotineira só pode ser determinada quando o método analítico é monitorado continuamente por meio da análise de padrões de controle para as análises das amostras a serem determinadas. 4. CONCLUSÕES O novo formato do formulário, em planilhas do Microsoft Excel, contribui para uniformizar a informação sobre alimentos e respectivos valores de nutrientes, visando a sua inserção em bancos de dados de composição de alimentos, a exemplo do que ocorre na TBCA-USP. A apresentação do formulário em planilhas independentes e a criação de novos campos para inserção de nutrientes de forma mais específica ampliam a precisão das informações e facilitam o preenchimento do formulário. A utilização de identificadores de nutrientes internacionalmente padronizados pela INFOODS (tagnames) e a identificação detalhada dos alimentos, de acordo com as premissas da LATINFOODS, permitem que os dados sejam intercambiáveis com outras bases de dados de composição de alimentos. Com base em um formulário padronizado, otimiza-se a compilação e a reunião de informações necessárias para a avaliação da qualidade e para a criação dos indicadores de confiabilidade dos dados. O nível de detalhamento solicitado no preenchimento do formulário tem também como objetivo conscientizar os pesquisadores e analistas sobre o emprego de Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 32
práticas adequadas e a importância de publicarem dados de maneira completa, com maior grau de confiabilidade. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BRASIL. Resolução ANVISA/MS n o 40, de 21 de março de 2001. Disponível em: <http://www.anvisa.gov.br> Acesso em: fev. 2003. BRASIL. Resoluções ANVISA/MS n os 359 e 360, de 23 de dezembro de 2003. Disponível em: <http://www.anvisa.gov.br> Acesso em fev. 2004. CARUSO, L.; LAJOLO, F.M.; MENEZES, E.W. Modelos esquemáticos para avaliação da qualidade analítica dos dados nacionais de fibra alimentar. Ciência e Tecnologia de Alimentos, v. 19, n. 3, p. 406-412, 1999. HOLDEN, J.M.; SCHUBERT, A.; WOLF, W.R.; BEECHER, G.R. A system for evaluation the quality of published nutrient data: selenium, a test case. In: RAND, W.M.; WIDHAM, C.T.; WYSE, B.M.; YOUNG, V.R. (Eds.). Food composition data: a user s perspective. Tokio: The United Nation University, 1987. p. 34-37. HOLDEN, J.M.; BHAGWAT, S.A.; PATTERSON, K.Y. Development of a multi-nutrient data quality evaluation system. Journal of Food Composition and Analysis, v. 15, p. 339-348, 2002. HOLDEN, J.M. Sampling estrategies to assure representative values in food composition data. Food, Nutrition and Alimentation, FAO (12), p. 12-20, 1994. HOLDEN, J.M. Expert systems for the evaluation of data quality for establishing the recommended dietary allowances. Journal of Nutrition, v. 126, p. 2329S-2336S, 1996. HOLDEN, J.M. Assessment of the quality of data in nutritional databases. Boletim da Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos, v. 31, n. 2, p. 105-108, 1997. INFOODS. The International Network of Food Data Systems. 2003. Disponível em: <http://www.fao.org/infoods/index_en.stm> Acesso em fev. 2003. KLENSIN, J.C.; FESKANICH, D.; TRUSWELL, A.S.; SOUTHGATE D.A.T. Identification of food components for INFOODS data interchange. Tokio: The United Nation University, 1989. 125p. LATINFOODS. Conferência electronica sobre: Compilación de datos para bases de datos y tabla de composición química de alimentos. 6 a 24 de maio de 2002. Disponível em: <http: //www.rlc.fao.org/foro/latfoods/> Acesso em fev. 2003. LATINFOODS. Red Latinoamericana de Composición de Alimentos. 2003. Disponível em: <http://www.inta.cl/latinfoods/> Acesso em fev. 2003. MANGELS A.R.; HOLDEN, J.M.; BEECHER, G.R.; FORMAN, M.R.; LANZA, E. Carotenoid content of fruits and vegetables; an evaluation of analytic data. Journal of American Dietetic Association, v. 93, p. 284-296, 1993. MENEZES, E.W.; CARUSO, L.; LAJOLO, F.M. Uniformização internacional de dados brasileiros de composição de alimentos. Boletim da Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos, v. 31, n. 2, p. 93-104, 1997. MENEZES, E.W.; CARUSO, L.; LAJOLO, F.M. An application of criteria to evaluate quality of dietary fibre data in Brazilian foods. Journal of Food Composition and Analysis, v. 3, p. 455-473, 2000. MENEZES, E.W.; GONÇALVES, F.A.; GIUNTINI, E.B.; LAJOLO, F.M. Brazilian Food Composition Database: internet dissemination and other recent developments. Journal of Food Composition and Analysis, v. 15, p. 453-464, 2002. MORETTIN, P.A.; BUSSAB, W.O. Estatística Básica. 5. ed. São Paulo: Saraiva, 2002. 526 p. RAND, W.M. Food Composition Data: A User s Perspective. Tokio: The United Nation University, 1987. 226 p. SOUTHGATE, D.A.T. Data quality in sampling, analysis, and compilation. Journal of Food Composition and Analysis, v. 15, p. 507-513, 2002. UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (USP) Tabela Brasileira de Composição de Alimentos-USP. Departamento de Alimentos e Nutrição Experimental, Faculdade de Ciências Farmacêuticas. Coordenação: Menezes, E.W.; Lajolo, F.M. Tabela, 1998. Disponível em: <http: //www.fcf.usp.br/tabela>. Acesso em fev. 2003. WINDHAM, C.T.; SCHVANEVELDT, N.B.; WYSE, B.W.; HANSEN R.G. Using food composition data to communicate nutrition to the consumer. In: RAND, W.M.; WIDHAM, C.T.; WYSE, B.M.; YOUNG, V.R. (Eds.) Food composition data: a user s perspective. Tokio: The United Nation University, 1987. p. 83-96. Braz. J. Food Technol., v.8, n.1, p. 25-33, jan./mar., 2005 33