Impactul intervenţiei dietetice asistate digital: analiza datelor dintr-o platformă online de îngrijire nutriţională
The impact of digitally-assisted dietary intervention: analysis of data from an online nutritional care platform
Data primire articol: 03 Martie 2025
Data acceptare articol: 05 Mai 2025
Editorial Group: MEDICHUB MEDIA
10.26416/Diet.5.1.2025
Descarcă pdf
Abstract
Dietary interventions are essential for optimizing nutritional status, and specialized online platforms play a crucial role in this process by providing support for meal plan creation and easy progress monitoring for patients. This study aimed to evaluate weight and body composition evolution in patients enrolled in such a web platform. Methodology. We extracted and analyzed the nutritional monitoring records of patients from the database of an online platform used by dietitians. Results. A significant reduction in body weight (91.67% of patients) and body fat (p=0.0012) was observed. Additionally, a significant increase in body water mass (p=0.0199) and a decrease in muscle mass (p=0.0016) were noted. Conclusions. Digitally assisted dietary intervention proved effective for weight and body fat loss, but it highlighted the need for adjusting nutritional strategies and physical activity routines to maintain muscle mass.
Keywords
body weightdietitiansbody compositionnutritional monitoringRezumat
Intervențiile dietetice sunt fundamentale pentru optimizarea stării nutriționale, iar platformele online de specialitate joacă un rol important în acest proces, oferind atât suport pentru crearea planurilor alimentare, cât și monitorizarea facilă a progresului pacienților. Prin intermediul acestui studiu, am dorit să evaluăm evoluția greutății și compoziției corporale ale pacienților incluși într-o astfel de platformă web. Metodologie. Am extras și analizat fișe de monitorizare nutrițională ale pacienților din baza de date a unei platforme online folosite de dieteticieni. Rezultate. S-a observat o reducere semnificativă a greutății corporale (91,67% dintre pacienți), precum și a grăsimii corporale (p=0,0012). Totodată, s-a observat o creștere semnificativă a masei hidrice (p=0,0199), dar și o reducere a masei musculare (p=0,0016). Concluzii. Intervenția dietetică asistată digital s-a dovedit eficientă pentru pierderea în greutate și a grăsimii corporale, dar evidențiază necesitatea ajustării strategiilor nutriționale și a regimului de activitate fizică pentru menținerea masei musculare.
Cuvinte Cheie
greutate corporalădieteticienicompoziție corporalămonitorizare nutriționalăIntroducere
Intervențiile dietetice stau la baza optimizării statusului nutrițional și a îmbunătățirii calității vieții(1). Acestea nu se limitează doar la recomandări generale, ci implică o abordare detaliată și adaptată, care ține cont de particularitățile fiecărui individ(2). În acest context, dieteticienii apelează din ce în ce mai des la instrumente digitale avansate pentru oferirea de soluții personalizate care să reflecte nevoile specifice ale pacienților. Prin utilizarea tehnologiei, aceștia pot ajusta cu precizie compoziția nutritivă a planurilor alimentare(3,4).
Platformele online de îngrijire nutrițională au devenit un pilon esențial în acest proces, facilitând nu doar elaborarea planurilor dietetice, ci și monitorizarea continuă a progresului pacienților(5). Mai mult, ele integrează funcționalități precum jurnale alimentare digitale, analize automate ale aportului nutrițional și alte rapoarte detaliate, care sporesc eficiența intervențiilor(6). Prin combinarea expertizei clinice cu avantajele tehnologiei digitale, aceste instrumente deschid noi perspective pentru îmbunătățirea rezultatelor nutriționale, sporind atât accesibilitatea, cât și precizia îngrijirii.
În plus, dispozitivele inteligente și aplicațiile mobile conectate la platforme de monitorizare, deși nu au o acuratețe ridicată, permit evaluarea grosieră a fluctuațiilor în greutate și a compoziției corporale, oferind dieteticienilor o imagine generală asupra evoluției pacientului(7,8). Unele dispozitive de tip „wearable” au capacitatea de a estima compoziția corporală, facilitând aceste măsurători în rândul populației(9). Algoritmii de inteligență artificială integrați în programe software pot analiza tendințele din jurnalul alimentar al pacientului și pot oferi sugestii predictive, anticipând carențele nutriționale sau riscurile asociate unor obiceiuri alimentare nesănătoase(10,11).
Un alt beneficiu semnificativ al tehnologiei digitale în îngrijirea nutrițională este creșterea aderenței pacienților la planurile dietetice. Prin utilizarea notificărilor inteligente și a interfețelor interactive, platformele pot motiva pacienții să respecte recomandările primite(12). De exemplu, funcționalitățile de gamificare, precum obținerea unor „insigne” pentru atingerea obiectivelor nutriționale sau completarea constantă a jurnalului alimentar, contribuie la menținerea motivației pe termen lung(13,14).
Unele studii au investigat utilizarea unei platforme web ca instrument pentru implementarea procesului de îngrijire nutrițională, analizând atât rezultatele nutriționale obținute, cât și nivelul de satisfacție al pacienților. Concluziile au evidențiat aprecieri favorabile privind satisfacția pacienților, corelate cu o ameliorare notabilă a statusului lor nutrițional(15).
Scopul acestui studiu a fost de a evalua eficacitatea utilizării unei platforme online asupra greutății și compoziției corporale. Prin această abordare, ne propunem să evidențiem impactul adus de intervenția dietetică asistată digital asupra succesului planurilor nutriționale personalizate.
Metodologie
Pentru a realiza această analiză, datele anonimizate au fost extrase dintr-o platformă online folosită de dieteticieni. Am utilizat o secțiune din baza de date integrală, care a fost constituită din fișe de monitorizare nutrițională ale pacienților întocmite de dieteticieni în intervalul ianuarie 2022 – februarie 2025. Criteriul de selecție a fost ca pacienții să aibă cel puțin o măsurătoare înregistrată. Aceasta ne-a permis să urmărim evoluția parametrilor de interes pe parcursul intervenției dietetice asistate digital. Parametrii cercetați au fost greutatea, IMC, procentajul de grăsime corporală, masa musculară și masa hidrică. Am aplicat analize statistice folosind programele Microsoft Excel și GraphPad InStat pentru a evalua modificările observate. Pragul de semnificație ales a fost de 0,05.
Rezultate
Din totalul de 409 pacienți incluși în platformă care aveau completate fișe de monitorizare nutrițională, am extras 36 care dețineau cel puțin două seturi de măsurători, realizate la intervale separate de timp.
Datele referitoare la greutate, grăsime corporală, masă hidrică și masă musculară specifice primei fișe de monitorizare a fiecărui pacient au fost analizate cu programul statistic GraphPad InStat. Greutatea corporală minimă a fost de 56 kg și cea maximă de 184,4 kg, rezultatele complete regăsindu-se în tabelul 1.
Indicele de masă corporală (IMC) a fost interpretat pentru fiecare pacient și transpus grafic în figura 1, care prezintă distribuția IMC în cadrul primelor măsurători.
Datele referitoare la greutatea și compoziția corporală specifice ultimei fișe de monitorizare a fiecărui pacient au fost cercetate utilizând programul de analiză statistică GraphPad InStat. Greutatea corporală minimă a fost de 54 kg și cea maximă de 159,5 kg, rezultatele complete regăsindu-se în tabelul 2.
De asemenea, IMC a fost interpretat pentru fiecare pacient și transpus grafic în figura 2, care prezintă distribuția IMC în cadrul ultimelor măsurători.
La 91,67% dintre pacienți s-a observat o scădere semnificativă a greutății corporale comparativ cu valoarea inițială (p<0,0001), însoțită de o reducere semnificativă a grăsimii corporale (p=0,0012) și de creșterea semnificativă a masei hidrice (p=0,0199). Totodată, această evoluție a fost asociată și cu o diminuare semnificativă a masei musculare (p=0,0016).
Procentajul pacienților normoponderali s-a menținut constant (11%), iar proporția celor cu obezitate de grad 2 și obezitate morbidă a scăzut cu 9%, respectiv 6%, crescând numărul celor cu suprapondere și obezitate de grad 1. Însă aceste constatări nu sunt semnificative statistic (p=0,7498, mai mare decât pragul de semnificație de 0,05).
Concluzii
Rezultatele evidențiază faptul că majoritatea pacienților monitorizați au prezentat o reducere semnificativă a greutății corporale și a procentajului de grăsime corporală, confirmând impactul pozitiv al planurilor alimentare asistate digital asupra scăderii în greutate. Creșterea masei hidrice sugerează o îmbunătățire a hidratării, însă reducerea masei musculare indică necesitatea unor ajustări suplimentare în strategiile nutriționale și regimul de activitate fizică pentru menținerea masei musculare pe termen lung.
Autor corespondent: George Vrapcea E-mail: george.vrapcea@gmail.com
CONFLICT OF INTEREST: none declared.
FINANCIAL SUPPORT: none declared.
This work is permanently accessible online free of charge and published under the CC-BY.
Bibliografie
- Wijianto W, Tamrin IN, Hasan SM, Asomah NE. Optimizing Nutritional Status and Improving Quality of Life: Comprehensive Study of Chronic Kidney Failure Patients Undergoing Hemodialysis at Luwuk Regional Hospital. Poltekita: Jurnal Ilmu Kesehatan. 2024;18(3):287-294.
- Betts JA, Gonzalez JT. Personalised nutrition: What makes you so special?. Nutr Bull. 2016;41(4):353-33.
- Jones A, Mitchell LJ, O’Connor R, et al. Investigating the perceptions of primary care dietitians on the potential for information technology in the workplace: qualitative study. Journal of Medical Internet Research. 2018;20(10):e265.
- Maunder K, Walton K, Williams P, et al. eHealth readiness of Dietitians. Journal of Human Nutrition and Dietetics. 2018;31(4):573-583.
- Bonilla C, Brauer P, Royall D, et al. Use of electronic dietary assessment tools in primary care: an interdisciplinary perspective. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2015;15:1-13.
- Vrapcea G, Tarcea M. The importance of nutrition care platforms for Romanian dietitians’ practice. Health, Sports & Rehabilitation Medicine. 2022;23(3):114-119.
- Frija-Masson J, Mullaert J, Vidal-Petiot E, et al. Accuracy of smart scales on weight and body composition: observational study. JMIR mHealth and uHealth. 2021;9(4):e22487.
- Hood KM, Marr C, Kirk-Sorrow J, et al. Validity and reliability of a Wi-Fi smart scale to estimate body composition. Health and Technology. 2019;9:839-846.
- Mehra A, Starkoff BE, Nickerson BS. The evolution of bioimpedance analysis: From traditional methods to wearable technology. Nutrition. 2024;112601.
- Limketkai BN, Mauldin K, Manitius N, et al. The age of artificial intelligence: use of digital technology in clinical nutrition. Current Surgery Reports. 2021;9(7):20.
- Atwal K. Artificial intelligence in clinical nutrition and dietetics: A brief overview of current evidence. Nutrition in Clinical Practice. 2024;39(4):736-742.
- Roberts S, Chaboyer W, Hopper Z, Marshall AP. Using technology to promote patient engagement in nutrition care: A feasibility study. Nutrients. 2021;13(2):314.
- Ezezika O, Oh J, Edeagu N, Boyo W. Gamification of nutrition: A preliminary study on the impact of gamification on nutrition knowledge, attitude, and behaviour of adolescents in Nigeria. Nutrition and Health. 2018;24(3):137-144.
- Suleiman-Martos N, Garcia-Lara RA, Martos-Cabrera MB, et al. Gamification for the improvement of diet, nutritional habits, and body composition in children and adolescents: a systematic review and meta-analysis. Nutrients. 2021;13(7):2478.
- Roy R, Sekula J, Papoutsakis C. Using a web-based platform to apply the nutrition care process and capture nutrition outcomes and patient satisfaction in a student- led dietetic outpatient clinic: A pilot study. Australian Journal of Clinical Education. 2021;10(1):1-14.