结合BMI的个体膳食能量计算方法与流程

本发明涉及一种结合身体质量指数(BMI)的个体膳食能量计算方法。从应用场景的角度讲，属于营养学领域；从技术实现的角度来讲，亦属于计算机科学与健康信息学领域。

背景技术：

随着经济的快速发展和生活质量的显著提高，我国居民的膳食结构及生活方式发生了巨大变化，中国人群面临的主要营养问题由单一的营养不良向营养失衡、营养过剩转变。根据2015年发布的《中国居民营养与慢性病状况报告》显示，我国居民的体格发育与营养状况总体改善，成人营养不良率为6.0％，比2002年降低2.5个百分点。但是，由于膳食摄入的不合理，中国居民的超重肥胖问题日益凸显，与之相关的慢性病也越来越普遍，全国18岁及以上成人超重率为30.1％，肥胖率为11.9％，比2002年上升了7.3和4.8个百分点。体重超重或肥胖人群可明显增加2型糖尿病、心脑血管病、痛风等疾病的患病率，体重过轻人群易出现骨折、免疫力下降、抑郁等病理表现。体重超重或过轻均与个体摄入的膳食能量密切相关，如果人体能量长期摄入过量则会转化为脂肪储存，如果人体长期能量摄入不足则影响正常生理活动，因此个体在保持体重合理的前提下实现膳食能量的摄入与需要之间的均衡具有重要的意义。

BMI指数(即身体质量指数)，是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。目前，BMI指数被广泛应用于超重、肥胖及其与慢性疾病的关系研究中。根据世界卫生组织定下的标准，可按BMI值将人群分为7类：BMI范围为18.5～24.9为合理，25.0～29.9为偏胖，30.0～34.9为肥胖，35.0～39.9为重度肥胖，大于40.0为极重度肥胖，小于18.5为偏瘦。亚洲人和欧美人属于不同人种，WHO的标准不太适合中国人的情况，为此制定了中国参考标准，将人群分为4类：BMI范围为18.5～23.9为合理，24～27.9为偏胖，大于27.9为肥胖，小于18.5为偏瘦。

膳食能量摄入的合理性评价一直是营养学最重要的研究课题，能量的重要性在营养学中永远排在第一位。我国在2000年提出针对中国居民的膳食营养素参考摄入量(Chinese DRIs)，确定了不同年龄段、性别和劳动强度个体的能量推荐摄入量(RNI)。2000年Stookey等人针对中国人群提出UNC-CH DQI膳食质量综合评价指标，对能量合理性的评价为：当能量摄入量占推荐每日摄入量RDA比例为80～119％时为合理，70～79％时为不足，小于70％时为严重不足，120～129％时为过量，大于等于130％时为严重过量。DRIs标准和DQI指数均是针对人群群体提出的，这些指标能够确定整体人群中能量处于合理或不合理人数比例，但其在个体能量合理性评价方面用处有限，由于不同个体之间能量消耗与体重状况的差异性，因此对个体膳食能量合理性评价不仅应考虑到个体能量消耗与摄入的平衡，还应考虑到不同个体之间的差异所造成的能量适宜摄入量的不同。

对人体膳食中各种营养素摄入量合理性的评价，一般采用营养曲线的方法。图1所示是由Jean-ChristopheB提出的营养曲线模型，在该模型中，营养素摄入的合理性采用0～1之间的分值来表示。该曲线表示在保证其他膳食营养成分在一个适宜水平时，人体健康状况随某种营养成分摄入变化存在一个不足区、安全区、最佳区、安全区和过量区的过渡。任何一种营养成分的摄入量在最佳区变化时，不会使个体健康造成不利影响。使用这种模型描述个体健康状况随营养摄入变化的曲线称为营养曲线。以能量营养曲线的方式表示个体能量摄入量的变化对健康程度的影响，有利于直观、清楚地反映个体能量摄入合理情况，从而能够做到对个体能量摄入情况进行评价的目标。然而，传统的营养曲线方法采用0～1之间的分值，对健康程度的评价较为粗略，且不易区分摄入不足和摄入过量。

技术实现要素：

针对当前膳食能量评价标准单一化且不同体型人群的评价结果针对性不高的问题，本发明提出一种结合个体BMI的膳食能量计算方法，针对不同个体对能量所需摄入量的不同提出相应的膳食能量计算标准，利用能量营养曲线的计算方法将个体膳食能量量化为具体的得分，进而根据所得的能量得分可实现对个体膳食能量的评定和分级。

本发明的设计原理为：首先计算个体的每日能量摄入量和每日能量消耗量，二者相除得到个体的膳食能量消耗比；其次计算个体的身体质量指数BMI，对不同BMI范围的个体，采用不同的膳食能量计算标准；最后，将个体的膳食能量消耗比代入到依据能量营养曲线构造的膳食能量计算公式，得到最终的个体膳食能量得分。设计原理框图如图2所示。

本发明的技术方案是通过如下步骤实现的：

步骤1，计算个体每日能量摄入量DEI(Daily Energy Intake)。计算公式为：

其中，e_i表示第i种食物对应的单位能量代表值，n_i表示第i种食物的数量，w_i表示第i种食物的单位重量，N表示食物种类总数，d表示天数。为确保膳食数据能够准确反映个体日常的膳食状况，采取累积多日膳食能量并取平均值的方法。

步骤2，计算个体每日能量消耗量DEE(Daily Energy Expenditure)。

步骤2.1，计算基础代谢率BMR。BMR是单位时间内人体基础代谢所消耗的能量，它受年龄、性别等多种因素影响，世界各国通常都采用FAQ/WHO建议的按体重计算BMR，其计算方法如表1所示：

表1.BMR的计算公式

其中，BMR的单位可以是千卡路里每天(Kcal/d)，也可以是兆焦每天(MJ/d)；W表示体重，单位是千克(kg)。

步骤2.2，计算身体活动水平PAL。PAL与职业相关，可以通过活动记录法、活动习惯的问卷调查或心率监测法等方式获得。中国营养学会建议的我国成人活动水平分级如表2所示。除此之外，将无工作能力者的身体活动水平量化为1.10。

表2.中国成人活动水平分级

步骤2.3，通过上述的BMR和PAL结果计算DEE。此处采用要因加权法公式：

DEE＝BMR×PAL

步骤3，通过BMI对个体体型进行评估。

步骤3.1，计算个体的BMI指数，BMI计算公式为：

BMI＝W/(H²)

其中W表示体重，单位为千克(kg)，H表示身高，单位为米(m)。

步骤3.2，依据中国肥胖问题组给出的中国人群BMI与体重合理性的关系，按BMI值将人群分为4类：BMI范围为18.5～23.9为合理，24～27.9为偏胖，大于27.9为肥胖，小于18.5为偏瘦。

步骤4，计算个体膳食能量的得分。

步骤4.1，计算摄入能量与消耗能量的比值r，r＝TEI/TEE。r可用于评估个体能量的合理性，当r从0增大至无穷时，能量合理性从严重不足变化至严重过量，变化关系如图3所示。

步骤4.2，将r代入能量得分的计算公式：

公式参照营养曲线的构造方法得来，其中，S_e表示个体的膳食能量得分，其取值为-99～-1和1～100之间的整数。在能量合理的区间内，S_e得分为满分；当能量过剩时，S_e得分随r值增大逐渐从99下降到1；为了区分能量过剩和能量不足，将能量不足时的得分取负值，S_e得分随r值增大逐渐从-1下降到-99。为了更清楚地表达能量得分S_e和r的关系，将S_e和|S_e|随r变化的曲线在图4、图5中展示，可以看出，|S_e|的形状和图1中的营养曲线模型相似。

r₁～r₄表示能量合理性判定的阈值，是依据中国居民膳食指南、平衡膳食宝塔和中国成人超重和肥胖症预防控制指南等文献对不同体重合理程度人群的膳食能量摄入建议进行调整后得到的能量合理性判定标准，在构造的能量得分公式中只需用到能量不足和能量过剩的阈值r₂、r₃。

r₁～r₄和c₁、c₂针对不同的BMI情况取不同值，具体取值情况如表3所示：

表3.不同BMI个体r₁～r₄取值、c₁～c₂取值

步骤4.3，依据得到的能量得分，可以判定膳食能量的合理程度。判定规则如表4所示：

表4.能量合理程度判定规则

有益效果

相比于DRIs标准和DQI指数，本发明考虑到不同个体之间的差异所造成的能量适宜摄入量的不同，针对不同BMI范围的人群设计相应的能量计算标准，采用能量营养曲线对个体能量评估结果以分值形式进行量化。

相比于传统的能量营养曲线方法，本发明采用百分制，将原有0～1分值表示的健康程度更加细化，另外，本发明方法中，既有正端分，又有负端分，更好的区分了能量摄入不足和能量摄入过量。

附图说明

图1为健康程度随某种营养摄入量的变化曲线；

图2为结合BMI的个体膳食能量计算方法原理图；

图3为体能量合理性程度与能量消耗比r的关系；

图4为S_e随r变化的曲线；

图5为|S_e|随r变化的曲线。

具体实施方式

为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实施例对本发明方法的实施方式做进一步详细说明。

以下所有测试均在同一台计算机上完成，具体配置为：Intel双核CPU(主频2.53G)，4G内存，Windows 7操作系统。

测试数据来自于2006年中国健康与营养调查数据，共8889人的个体属性数据与3天24小时膳食数据。该数据属于公开数据源，在互联网上可免费下载。

第一环节

对测试所用数据进行预处理，具体实施步骤如下：

步骤1.1，确定所用属性。原始数据中存在大量本实验中用不到的属性，为方便测试，将所用属性选出，生成新的数据集。需要用到的属性包括：年龄、性别、身高、体重、职业、3日24小时膳食数据，其中膳食数据包含食物的种类、数量和单位重量，以及通过查表得到的各食物所对应的单位能量代表值。

步骤1.2，对原始数据进行数据格式化、空缺值弥补、坏值剔除、量纲变换等操作。数据标签全是用字母数字代号标注的，将其修改为易于辨认的属性名。将个体数据和膳食数据的度量单位修改为与技术方案中所述一致，其中，身高单位为米(m)，体重单位为千克(kg)；食物重量单位为千克(kg)，食物能量单位为卡路里(kcal)。

步骤1.3，将职业量化分级。依据技术方案中步骤2.2所述，将职业量化为无工作能力和轻度、中度、重度4个级别，分别用0、1、2、4标识。

步骤1.4，对预处理后的数据源进行筛选。删除能量摄入异常个体(平均每天能量摄入低于700kcal或高于5000kcal)，选择年龄18～70岁个体共8014人。

第二环节

采用上一环节获得的数据源，对每一个体进行膳食能量的计算和评估。详细说明见上述的技术方案，具体实施方案和测试所得结果如下：

步骤2.1，计算每日能量摄入量DEI和每日能量消耗量DEE，其中DEI由技术方案中步骤1公式计算得到；DEE由每一个体的基础代谢率BMR和身体活动水平PAL相乘得来。按照18～39岁为青年，40～59岁为中年，60～70岁为老年将人群分为三类，不同年龄区间的DEI和DEE基本情况如表5、表6所示，其中，由于基础代谢率BMR的计算方式存在男女差异，故将DEE结果分性别展示。

表5.每日能量摄入量DEI基本情况描述

表6.每日能量消耗量DEE基本情况描述

步骤2.2，计算BMI指数，并根据BMI值确定人群分类，其人群分类情况如表7所示：

表7.依据BMI的人群分类情况

步骤2.3，计算能量消耗比r，并代入能量得分计算公式，得到的个体膳食能量得分。需要注意，对于不同BMI范围，其系数取值也不同。不同能量得分区间的人群分布情况如表8所示：

表8.各能量得分区间的人群分布情况

第三环节

本环节将本发明方法得到的能量分级结果和采用UNC-CH DQI指标得到的能量分级结果进行对比，人群各能量摄入合理程度分布情况对比结果如表9所示，各等级人数和占全人群比例均已列出。

表9.人群各能量摄入合理程度分布情况对比

可以看出，相比于UNC-CH DQI方法，本发明方法得到的人群各能量合理程度分布更接近实际情况：总人群中能量摄入合理的人数占总数比例超过50％，摄入能量严重不足的人数要远少于摄入能量不足的人数，摄入能量严重过量的人数要远少于摄入能量不足的人数。综上所述，本发明方法在个体膳食能量计算方面具有更高的准确性。

本发明提出的个体膳食能量计算方法应用于个体膳食能量合理性评价方面具有更加准确、个体化的效果。该方法在计算个体膳食能量方面不仅考虑到个体能量消耗量与摄入量的平衡，还考虑到不同个体BMI的差异导致的能量适宜摄入量的不同，从而能够实现以膳食能量得分来指导个体体型朝更加健康的方向发展的目标。