Studi di popolazione a carattere nutrizionale in...

Studi di popolazione a carattere nutrizionale in Italia

2

“Saeva quidem plures leto gula tradit acerbo quam gladius" (in “Zodiacus vitae”, 3,629); ossia “a morte

prematura ne ha mandati più la gola che la spada”.Marcello Palingenio Stellato, 1536

“… non si può mantenersi in salute basandosi soltanto sul tipo di alimentazione, ma a questa bisogna

affiancare anche degli esercizi fisici”. Ippocrate, V secolo a.c.

“L’agricoltura è ancora oggi alla base del benessere delle popolazioni dei Paesi Industrializzati e di quelli

in via di sviluppo”.Porceddu E, Scarascia Mugnozza GT, Enciclopedia della Scienza e della Tecnica,

Treccani.it (2008)

La presente monografia è stata realizzata per illustrare i risultati del progetto “PALINGENIO Indagini permanenti armonizzate sul comportamento alimentare e lo stile di vita” che è stato

finanziato dal Ministero delle Politiche Agricole Alimentari e Forestali. (D.M. 3687/7303/08 del 13/06/2008)

Coordinatore Scientifico del Progetto: Aida Turrini Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

EDITO da C.R.A. Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura, Roma

Dicembre 2013

ISBN 978-88-97081-40-1


3

Sommario

Indagini armonizzate sul comportamento alimentare elo stile di vita degli italiani ................................. 7 Aida Turrini

Sommario ............................................................................................................................................................. 7 Abstract ................................................................................................................................................................ 7 Introduzione ......................................................................................................................................................... 8

1 Motivazioni delle scelte ................................................................................................................. 11

Anna Saba, Marco Vassallo

Sommario ........................................................................................................................................................... 11 Abstract .............................................................................................................................................................. 11 Introduzione ....................................................................................................................................................... 12 Metodologia ....................................................................................................................................................... 12 Risultati .............................................................................................................................................................. 14 Discussione ......................................................................................................................................................... 23 Bibliografia ......................................................................................................................................................... 24

2 Percezione sensoriale e accettazione degli alimenti in particolari segmenti di popolazione ................ 25

Neofobia e selettività alimentare, preparazione gastronomica e familiarità dei piatti: influenza sul gradimento atteso di pietanze a base di verdure ............................................................................ 25

Fiorella Sinesio, Elisabetta Moneta, Marina Peparaio

Sommario ........................................................................................................................................................... 25 Abstract .............................................................................................................................................................. 25 Introduzione ....................................................................................................................................................... 25 Metodologia ....................................................................................................................................................... 26 Risultati .............................................................................................................................................................. 31 Conclusioni ......................................................................................................................................................... 43 Bibliografia ......................................................................................................................................................... 43 Appendice 2.1 –Classi di comportamento alimentre: soggetti neofilici, neofobici, selettivi .............................. 47

3 Acutezza sensoriale e accettazione degli alimenti negli anziani ........................................................ 49

Prevalenza e consapevolezza dei disturbi del gusto e dell’olfatto nella popolazione anziana ............. 49

Claudia Arganini, Fiorella Sinesio

Sommario ........................................................................................................................................................... 49 Abstract .............................................................................................................................................................. 49 Introduzione ....................................................................................................................................................... 49 Materiali e metodi .............................................................................................................................................. 50 Risultati e discussione ......................................................................................................................................... 52 Conclusioni ......................................................................................................................................................... 55 Bibliografia ......................................................................................................................................................... 56


4

4 Sorveglianza dell’Attività fisica in gruppi di popolazione .................................................................. 58

Angela Polito, Beatrice Mauro, Donatella Ciarapica, Lorenzo Barnaba

Premessa ............................................................................................................................................................ 57 Bibliografia ......................................................................................................................................................... 59

4.1 Validità dell’IPAQ (International Physical Activity Questionnaire) per la definizione del profilo di stile di vita ................................................................................................................................... 60

Angela Polito, Beatrice Mauro, Donatella Ciarapica, Lorenzo Barnaba Sommario ........................................................................................................................................................... 59 Abstract .............................................................................................................................................................. 59 Introduzione ....................................................................................................................................................... 60 Campione e metodi ............................................................................................................................................ 60 Risultati .............................................................................................................................................................. 63 Discussione ......................................................................................................................................................... 68 Bibliografia ......................................................................................................................................................... 69

4.2 Valutazione dell’attività fisica in un gruppo di popolazione adulta italiana ................................. 70


4.3 Costi energetici di attività standardizzate in adulti di entrambi i sessi ......................................... 80


5 Stato di Nutrizione - Definizione dell’obesità in età evolutiva ................................................................ 91

Laura Censi, Noemi Bevilacqua, Romana Roccaldo, Myriam Galfo, Deborah Martone

Sommario ........................................................................................................................................................... 91 Abstract .............................................................................................................................................................. 91 Introduzione ....................................................................................................................................................... 91 Metodi ................................................................................................................................................................ 97 Risultati ............................................................................................................................................................ 102 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 127 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 130


5

6 Consumi Alimentari ..................................................................................................................... 134

Aida Turrini, Laura D'Addezio, Marisa Capriotti, Antonella Pettinelli

Sommario ......................................................................................................................................................... 134 Abstract ............................................................................................................................................................ 134 Introduzione ..................................................................................................................................................... 135 Obiettivi ............................................................................................................................................................ 136 Metodi .............................................................................................................................................................. 136 Risultati ............................................................................................................................................................ 136 Discussione ....................................................................................................................................................... 150 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 152 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 152

7 Rischi Legati ai Consumi Alimentari .............................................................................................. 167 Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette

Sommario ......................................................................................................................................................... 167

Abstract 169

7.1 Assunzione in termini di gruppi alimentari, sottogruppi e alimenti ........................................... 168 Raffaela Piccinelli, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Stefania Sette

Introduzione ..................................................................................................................................................... 168 Metodologia ..................................................................................................................................................... 168 Risultati ............................................................................................................................................................ 169 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 179 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 179

7.2 Assunzione in nutrienti e fonti di nutrienti ............................................................................. 180 Stefania Sette, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli


7.3 Stima del rischio di assunzione di sostanze chimiche e potenzialmente dannose ...................... 189 Lorenza Mistura, Cinzia Le Donne, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette


7.4 Valutazione dell’impatto ambientale relativo all’emissioni di CO2 per gruppi di alimenti ........... 202 Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette

Introduzione ..................................................................................................................................................... 202 Metodologia ..................................................................................................................................................... 203 Risultati ............................................................................................................................................................ 203 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 212 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 213 Appendice 7.1 - Alimenti presenti nei gruppi e sottogruppi ............................................................................. 214


6

Appendice 7.2 - Fonti alimentari per i diversi nutrienti nella popolazione italiana .......................................... 220 Appendice 7.3 - Gruppi e sottogruppi per analisi sostanze aromatizzanti ....................................................... 230

8 Ristorazione collettiva: indagine sulla qualità totale. ..................................................................... 231

Deborah Martone, Dina D'Addesa, Laura Censi

Sommario ......................................................................................................................................................... 231 Abstract ............................................................................................................................................................ 231 Introduzione ..................................................................................................................................................... 232 Metodologia ..................................................................................................................................................... 237 Risultati ............................................................................................................................................................ 239 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 258 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 261

9 Educazione e comunicazione ....................................................................................................... 264

Andrea Ghiselli, Laura Gennaro, Cristina Giannetti, Roberta Guttilla, Romana Roccaldo, Sibilla Berni

Canani, Laura D'Addezio

Sommario ......................................................................................................................................................... 264 Abstract ............................................................................................................................................................ 264 Introduzione ..................................................................................................................................................... 264 Metodologia ..................................................................................................................................................... 265 Risultati ............................................................................................................................................................ 267 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 283 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 285 Manuale didattico ............................................................................................................................................ 286

10 Gestione e armonizzazione delle indagini .................................................................................... 287 Aida Turrini, Laura D'Addezio, Antonella Pettinelli

Sommario ......................................................................................................................................................... 287 Abstract ............................................................................................................................................................ 287 Introduzione ..................................................................................................................................................... 287 Metodologia ..................................................................................................................................................... 288 Risultati ............................................................................................................................................................ 289 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 295 Bibliografia ....................................................................................................................................................... 295 Appendice 10.1 ................................................................................................................................................. 297 Discussione ....................................................................................................................................................... 300 Conclusioni ....................................................................................................................................................... 303 Indice degli autori ............................................................................................................................................. 305


7

Indagini armonizzate sul comportamento alimentare e

lo stile di vita degli italiani

A cura di Aida Turrini Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

La conoscenza dello stato e delle tendenze del comportamento alimentare e dello stile di vita rappresenta un valido strumento per l’impianto di corrette politiche alimentari finalizzate al miglioramento della salute della popolazione. In questo contesto appare pertinente lo sviluppo di un sistema di indagini armonizzate sul comportamento alimentare e sullo stile di vita degli italiani. Tale sistema deve necessariamente avere un ampio spettro di azione e, quindi, le tematiche affrontate riguardano i consumi alimentari, i modelli di scelta alimentare, le motivazioni sensoriali delle scelte alimentari, la valutazione dell’obesità nelle fasce deboli della popolazione, il rischio associato all’alimentazione e i risvolti ambientali, la stima dell’attività fisica, la qualità totale della ristorazione collettiva, l’educazione e la comunicazione. A livello metodologico si orienta alla progettazione concettuale di un sistema informativo in cui i diversi studi si armonizzano e si integrano, permettendo il raccordo delle politiche agricole e alimentari con le tematiche del benessere della popolazione, al fine di affrontare la complessità del sistema agro-alimentare nella propria struttura e per i riflessi che esso ha nella vita del Paese. Parole chiave: determinanti delle scelte alimentari, analisi sensoriale, indagini alimentari, assunzione di alimenti, assunzione di energia e nutrienti, esposizione al rischio di assunzione, antropometria, stato di nutrizione, dispendio energetico, attività fisica, scarti alimentari, refezione scolastica, ristorazione, cattura dei dati, web 3, educazione, nutrizionale, comunicazione nutrizionale

Abstract

The knowledge of the level and trends of dietary behavior and lifestyle in a population is a valuable tool for the formulation of proper food policies aimed at improving the health status of the population. In this context it is relevant to develop a system of harmonized surveys on eating behavior and lifestyle of the Italians. Such a system must necessarily have a wide spectrum of action and, therefore, the issues dealt with the food consumption patterns, the model of food choice, the sensory food choices, the assessment of obesity in vulnerable populations, the risk associated to eating habits and impact on environment, the estimate of physical activity, the total quality of the catering, education and communication, while at the methodological level is oriented to the conceptual design of an information system in which the different harmonized studies are interconnected, allowing the fitting of agricultural and food policies with the issues of welfare of the population in order to address the complexity of the agro-food system in its own structure and for the influence to the life of the country. Keywords: determinants of consumer food choices, sensory analysis, dietary survey, food intake, energy and nutrients intake, intake exposure, anthropometry, nutritional status, energy expenditure, physical activity, food waste, school meals, catering, data capturing, web 3, nutritional education, nutritional communication


8

Introduzione

Il comportamento alimentare e lo stile di vita sono due fattori determinanti lo stato di nutrizione e di

salute dei cittadini. La scelta di una alimentazione ricca di vegetali e frutta, nutrizionalmente più densa,

e una vita meno sedentaria, caratteristiche che sono tipiche della dieta tradizionale del nostro paese, è

ormai acclarato essere protettivo per la salute, e addirittura può essere promotore di una buona salute,

considerate le migliaia di molecole biologicamente attive che svolgono un ruolo importante

nell’organismo umano. Conoscere lo stato (e la tendenza evolutiva) del comportamento alimentare e

dello stile di vita della popolazione rappresenta un valido strumento per l’impianto di corrette politiche

alimentari finalizzate al miglioramento della salute della popolazione. In questo contesto appare

pertinente il progetto per lo sviluppo e l'attività di un Sistema di indagini armonizzate permanenti sul

Comportamento Alimentare e sullo Stile di Vita degli italiani. Tale Sistema ha un ampio spettro di azione

che varia: dalla sorveglianza delle attitudini dei cittadini; alle ricerche sulle motivazioni;

all'identificazione dei cittadini a rischio (adeguatezza nutrizionale, esposizione a sostanze indesiderate,

sovrappeso e obesità, sedentarietà, impatto ambientale dei consumi, ecc.); alle strategie di interventi

educativi; alle campagne di comunicazione. Tutte attività che tradizionalmente svolte da circa quattro

decenni nella struttura di ricerca e che forniscono informazioni a complemento della ricerca per la

valorizzazione degli alimenti tipici in Italia. Il presente progetto si propone, quindi, di effettuare indagini

a 360 gradi e di armonizzare i dati secondari disponibili al fine di costituire una base di dati centralizzata.

Le tematiche che affrontate sono: i consumi alimentari, le motivazioni delle scelte dei consumatori, la

valutazione dell’obesità nelle fasce deboli della popolazione, il rischio associato all’alimentazione e i

risvolti ambientali, la stima dell’attività fisica, le motivazioni sensoriali delle scelte alimentari, la qualità

totale della ristorazione collettiva, l’educazione e la comunicazione, e le tecniche statistiche ed

epidemiologiche per armonizzare le indagini. La base informativa permette quindi il raccordo delle

politiche agricole e alimentari con le tematiche del benessere della popolazione in una visuale integrata

che permette di affrontare la complessità del sistema agro-alimentare nella sua propria struttura e per i

riflessi che esso ha nella vita del Paese.

Gli obiettivi generali del progetto sono quindi quelli dell’attivazione di un sistema permanente di

osservazione dei comportamenti alimentari e sullo stile di vita degli italiani; la valutazione dei modelli di

comportamento alimentare nella popolazione italiana in generale e in sottogruppi in relazione agli

aspetti di adeguatezza e sicurezza d’uso della dieta, ai fini dello sviluppo di una base informativa cui si

possa attingere ai fini della formulazione di politiche agro-alimentari e nutrizionali.

L’approccio seguito è di tipo multiforme basandosi sul principio guida della capitalizzazione del

contenuto informativo esistente e incluso nelle attività che la ricerca comporta.


9

In primo luogo è stata effettuata un’analisi finalizzata a descrivere la struttura di un fenomeno

complesso qual è il comportamento alimentare della popolazione, visto con l’ottica degli studi

nutrizionali in termini di componenti e interrelazioni.

La produzione di contenuti informativi originali è la parte del lavoro che rappresenta la vera e propria

ricerca applicata negli studi di popolazione: consumi e stato di nutrizione, studio degli atteggiamenti e

della percezione del consumatore, stime deterministiche e probabilistiche dell’esposizione al rischio

alimentare, stime dell’impatto ambientale, valutazione dell’attività fisica e del dispendio energetico,

analisi dei sistemi di ristorazione, sperimentazione di aspetti innovativi negli interventi di educazione

alimentare. Gli studi Laddove esistano dati INRAN inediti o di recente pubblicazione, gli stessi verranno

utilizzati per la costituzione della base di dati. Per quanto riguarda l'aspetto educativo e la

comunicazione l'attività è prevalentemente orientata alla ricerca di modelli e alla validazione degli

stessi, nonché alla verifica dell'efficacia dei vari interventi.

Ai risultati di ciascun filone di ricerca sono dedicati i capitoli successivi che si articolano in uno o più

sotto capitoli a seconda dei filoni in cui è strutturata la tematica oggetto di ricerca. L’articolazione della

monografia segue lo schema concettuale disegnato a seguito dell’analisi strutturale.

La lettura del fenomeno nella prospettiva del progetto “PALINGENIO Indagini armonizzate

permanenti sul comportamento alimentare e lo stile di vita degli italiani” è rappresentato graficamente

nello schema 1, in cui sono evidenziate le attività di ricerca svolte dalle diverse unità operative, illustrate

nei diversi capitoli della presente monografia.

I contributi sono raggruppati per soggetto di riferimento: le tematiche focalizzate sull’individuo,

declinate in particolari segmenti della popolazione, le motivazioni oggettive e soggettive delle scelte

(1.Motivazione delle scelte; 2.Percezione sensoriale e accettazione degli alimenti in particolari segmenti

di popolazione; 3.Acutezza sensoriale e accettazione degli alimenti negli anziani), l’attività fisica

(4.Sorveglianza dell’attività fisica in gruppi di popolazione) e lo stato di nutrizione (5.Stato di Nutrizione

– Definizione di obesità in età evolutiva); il risultato delle scelte è studiato analizzando i modelli di

consumo alimentare (6.Consumi Alimentari) e le implicazioni per la salute della persona e dell’ambiente

(7.Rischi Legati ai Consumi Alimentari); la ristorazione collettiva costituisce parte integrante

dell’”ambiente alimentare” (8.Ristorazione collettiva: indagine sulla qualità totale) e a creare le

condizioni affinché l’utente possa usufruire e contribuire a creare un buon ”ambiente alimentare” è

dedicata l’attività imperniata su interventi educativi (9.Educazione e Comunicazione). Le modalità di

gestione dei flussi informativi nella realizzazione delle ricerche finalizzata a creare un sistema nel

capitolo “10.Gestione e armonizzazione delle indagini”.

La discussione che segue riassume le problematiche relative alla strutturazione di un sistema

permanente che consenta di gestire il flusso informativo di studi su dati primari e/o dati secondari, in

sintonia con le informazioni provenienti da fonti diverse e usate come complementari per lo sviluppo


10

della ricerca (input), per rispondere alle esigenze di conoscenza di possibili utenti e portatori di

interesse, sia in termini di dati e indicatori che di protocolli e metodi che possono essere utilizzati da

altri.

Schema 1. Stile di vita e alimentazione - tematiche di ricerca in cui si articola il progetto PALINGENIO e

loro interconnessioni e struttura della monografia

1: Motivazione delle scelte; 2: Percezione sensoriale e accettazione degli alimenti in particolari segmenti

di popolazione; 3: Acutezza sensoriale e accettazione degli alimenti negli anziani; 4: Sorveglianza

dell’attività fisica in gruppi di popolazione; 5: Stato di Nutrizione – Definizione di obesità in età evolutiva;

6: Consumi alimentari; 7: Rischi Legati ai consumi alimentari; 8: Ristorazione collettiva: indagine sulla

qualità totale; 9: Educazione e Comunicazione; 10: Gestione e armonizzazione delle indagini


11

1 Motivazioni delle scelte

Anna Saba, Marco Vassallo Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

Lo studio è finalizzato all’individuazione di segmenti di popolazione in base allo stile di vita alimentare allo scopo di esplorare più in profondità gli atteggiamenti e le abitudini legate alle scelte alimentari dei consumatori. È stato intervistato un campione di 1.000 soggetti reclutati con uguali quote di soggetti per sesso (50% maschi e 50% femmine). Il campione era rappresentativo della popolazione italiana per area geografica e classe di età. I partecipanti erano al di sopra dei 18 anni e responsabili (o co-responsabili) degli acquisti alimentari. I dati sono stati raccolti attraverso un questionario auto-compilato. Il questionario comprendeva una prima sezione demografica, nella quale veniva riportato anche il peso e la statura, e una seconda sezione focalizzata sulla rilevazione dello strumento Food Related Lifestyle (FRL). Lo strumento FRL comprende 69 affermazioni finalizzate alla misurazione di 23 dimensioni dello stile di vita che rappresentano le seguenti cinque categorie cognitive legate alle scelte alimentari: 1) modelli di acquisto, 2) metodi di preparazione del cibo, 3) aspetti legati alla qualità, 4) situazioni di consumo, 5) motivazioni di acquisto. In base alle 23 dimensioni FRL, il campione di soggetti è stato analizzato attraverso la Cluster Analysis con il metodo Ward. Sono stati individuati 4 cluster di soggetti: i Disattenti, generalmente poco attenti alle informazioni riguardanti il prodotto; gli Edonisti, molto interessati alle informazioni riguardanti il prodotto e alla relazione qualità/prezzo; gli Innovativi interessati alle informazioni riguardanti il prodotto e orientati spesso ad acquistare nei negozi specializzati; i Tradizionali, meno interessati alle informazioni riguardanti il prodotto e allo shopping. Parole chiave: scelte alimentari, atteggiamenti verso l’alimentazione, abitudini alimentari, segmenti di consumatori

Abstract

This study was aimed at segmenting consumers in terms of their general food-related lifestyles and to explore their attitudes and habits related to their food choices. A sample of 1,000 subjects, representative of the Italian population in term of age groups and geographic area, with equal quotas for men vs. women was interviewed. The participants were over 18 years of age and were solely or jointly responsible for the family’s food shopping. The data were collected using a self-completion questionnaire. Data included socio-demographic information, measures of the Food-Related Lifestyle scale (FRL) and self-reported weight and height. The FRL instrument measures twenty-three lifestyle describing the five domains: 1) ways of shopping, 2) quality aspects, 3) cooking methods, 4) consumption situations; 5) purchasing motives. Based on the means of the 26 dimensions of the adapted FRL instruments, the sample was segmented using a hierarchical cluster analysis based on Ward’s method. Our analyses revealed four different clusters of subjects: the careless, not particularly interested in product information; the hedonistic, generally very interested in product information and price/quality relation; the adventurous, interested in product information and used to buy in specialist shops; the conservative, less interested in product information and in shopping. Keywords: food choice, food attitudes, food habits, consumers segmentation


12

Introduzione

Nel corso dei primi due anni del progetto PALINGENIO la ricerca ha riguardato l’analisi di banche dati

già disponibili. In particolare, sono state condotte analisi statistiche sulle informazioni contenute in due

banche dati dell’INRAN, riguardanti due gruppi di popolazione di adulti di età superiore ai 65 anni,

autosufficienti. In particolare, dall'analisi del primo campione di 80 soggetti (banca dati del progetto

europeo ‘Choosing foods, eating meals: sustaining independence and quality of life in old age’- QLRT-

2001-02447), sono stati identificati gli atteggiamenti verso alcuni alimenti funzionali e alimenti che

offrono una convenience (pronti per il consumo), sono state stimate le loro preferenze e abitudini in

relazione sia alla preparazione dei pasti a casa che ad altri aspetti generali legati all’alimentazione (es.,

modi di fare la spesa, di cucinare, motivazioni di acquisto, bisogni e difficoltà legate all’alimentazione,

ecc.). L’analisi del secondo campione di 258 soggetti (banca dati proveniente dal progetto CARONUT,

MiPAAF) ha permesso di identificare i profili di questo segmento di popolazione relativamente agli

atteggiamenti, alla conoscenza nutrizionale, alle abitudini alimentari, e all’ambivalenza verso il consumo

di alimenti appartenenti alla categoria “frutta, ortaggi e verdure”.

Dati primari sono stati invece raccolti nel corso del terzo anno in cui è stato realizzato uno studio su

un campione della popolazione italiana. Una sezione del questionario ha previsto domande finalizzate

alla misurazione dello stile di vita alimentare in base allo strumento Food-Related Lifestyle (FRL; Brunsø

& Grunert, 1995) validato in diversi paesi Europei, la seconda sezione ha incluso alcune domande

riguardanti le scelte alimentari in generale, nella terza sezione sono state invece inserite le domande per

la rilevazione dei dati demografici.

Una parte dei risultati di quest’ultimo studio è stata selezionata per essere riportata nella presente

monografia, poiché riguarda l’individuazione di gruppi di consumatori che si differenziano in base agli

atteggiamenti verso le informazioni sugli alimenti.

Metodologia

Soggetti

È stato intervistato un campione di 1000 soggetti reclutati con uguali quote per sesso (50% maschi e

50% femmine), responsabili (o co-responsabili) degli acquisti alimentari e di età superiore ai 18 anni. Il

campione casuale era rappresentativo della popolazione italiana per area geografica e classe di età. Il

reclutamento è stato effettuato mediante un iniziale contatto telefonico seguito da un contatto a casa

per la consegna del questionario che doveva essere auto-compilato dal soggetto.

Questionario

I dati sono stati raccolti tra ottobre e novembre 2010 attraverso un questionario auto-compilato. Il

questionario comprendeva una prima sezione demografica nella quale veniva richiesto di riportare


13

anche il peso e la statura. Una seconda sezione era focalizzata sulla rilevazione dei Food Related Lifestyle

(FRL) (Brunsø & Grunert, 1995).

I domini FRL hanno l’obiettivo di segmentare i consumatori e costruirne un profilo attraverso la

conoscenza del loro stile di vita effettivo o anche percepito. L’approccio teorico (Brunsø & Grunert,

1995) è stato implementato operativamente attraverso la costruzione di uno strumento, validato per

analisi inter-culturali, capace di legare la struttura cognitiva dei consumatori, e i valori di questi, alle

scelte alimentari. Lo strumento FRL comprende 69 affermazioni per ciascuna delle quali viene data una

risposta su una scala ad intervallo di sette punti che va da 'totalmente disaccordo' a 'totalmente

d'accordo'. Lo strumento FRL misura, inoltre, 23 dimensioni dello stile di vita che descrivono i seguenti 5

aspetti:

1. modalità di acquisto – importanza delle informazioni del prodotto, sensibilità alla pubblicità,

sensibilità al prezzo, acquisti improvvisati o lista della spesa;

2. modalità in cucina – propensione all’arte culinaria, ricerca di ricette e tecniche innovative, cibi

pronti all’uso, improvvisazione in cucina;

3. aspetti legati alla qualità – rapporto qualità prezzo, novità, prodotti ecologici, gusto, freschezza,

assenza di conservanti;

4. situazioni di consumo – consumo veloce vs pasti completi;

5. motivazioni di acquisto – soddisfazione personale, sicurezza, relazioni sociali.

Analisi dei dati

Il campione è stato suddiviso in due gruppi “obesi” e “non obesi” in base alla misura dell’indice di

massa corporea (IMC). I soggetti sono stati classificati appartenenti alla classe “obesi” se il loro IMC era

≥ 30. Lo strumento FRL è stato qui utilizzato per analizzare eventuali differenze nei valori medi delle 23

dimensioni dello stile di vita alimentare dei soggetti appartenenti ai due gruppi di consumatori “obesi” e

“non obesi”.

È stata condotta una Confirmatory Factor Analysis (CFAs) su ognuno dei 5 domini dello stile di vita

alimentare per raggiungere la convergenza e la validità discriminante tra le dimensioni FRL.

Il campione è stato quindi classificato in gruppi omogenei attraverso una procedura gerarchica di

cluster analysis basata sul metodo di Ward ed applicata ai valori medi delle 23 dimensioni della FRL..

Successivamente è stata utilizzata l’analisi della varianza per verificare l’esistenza di differenze

significative fra i clusters per le 23 dimensioni.

Infine, è stata elaborato un modello di regressione logistica prendendo in considerazione la variabile

“obesità” (1= obeso, 0= non–obeso) come variabile dipendente categorica. Le variabili indipendenti

sono rappresentate dalle dimensioni della FRL (inserite con i rispettivi valori medi) e dalle variabili della

sezione riguardante le informazioni personali, quali la classe di età, sesso, area geografica, livello di

istruzione, stato civile, situazione economica della famiglia, stato di salute, numero di figli, persone a


14

carico del rispondente e due variabili dicotomiche: “presenza figli” e “monocomponente”. È stata quindi

utilizzata la procedura backward, basata sul test di Wald, che, partendo dal modello completo elimina

una variabile alla volta a seconda del contributo che questa apporta alla riduzione dell’errore quadratico

medio. Il processo finisce quando tutti i t-tests risultano significativi, per tutte le variabili che sono state

eliminate (Saba et al. 2013).

Le domande che prevedono la possibilità di rispondere “non so” sono state codificate come “valore

mancante”.

Risultati

Nella Tabella 1.1 è riportata la distribuzione del campione per le variabili demografiche, sesso e

classe di età, per il livello di istruzione e per le classi di IMC. La maggioranza del campione ha un livello

alto di istruzione secondaria. Metà dei partecipanti è normopeso (51.1%), mentre si osserva un’alta

percentuale di persone in sovrappeso (34,4%) e un 11,1% di soggetti appartenenti alla classe degli

“obesi”.

Tabella 1.1 - Distribuzione del campione per sesso, classe di età, istruzione, classe di indice di Massa

Corporea

variabili N %

sesso maschi femmina

500 500

50 50

classe di età 19-34 35-44 45-64 65+

267 180 313 240

26,7

18 31,3

24

istruzione nessuna educazione scuola dell’obbligo secondaria laurea post-laurea

11

115 666 173

35

1,1

11,5 66,6 17,3

3,5

IMC sottopeso normopeso sovrappeso obeso

32

510 344 114

3,2 51

34,4 11,4

La Tabella 1.2 riporta la distribuzione del indice IMC per sesso, classe di età e istruzione. Si può

osservare che la frequenza di soggetti in sovrappeso aumenta con il crescere dell’età. Un IMC >= 30


15

presenta una frequenza più bassa nei soggetti al di sotto dei 35 anni, mentre aumenta nelle classi di età

adulte.

Tabella 1.2 - Distribuzione dell’indice IMC per sesso, classe di età, e istruzione.

N

IMC

P 2

< 18,5 18,5-24,9 25-29,9 >=30

32 510 344 114

% % % %

Sesso maschi 500 0,01 0,46 0,40 0,13

0,000 31,525 femmine 500 0,05 0,56 0,29 0,10

Classe di età

19-34 267 7,5% 62,5% 25,1% 4,9%

0,000 82,93 35-44 180 3,3% 56,7% 28,9% 11,1%

45-64 313 1,3% 50,2% 33,9% 14,7%

65+ 240 0,8% 35,0% 49,6% 14,6%

Livello di

istruzione

nessun titolo 11 0,0% 27,3% 54,5% 18,2%

0,000 51,753

scuola

dell’obbligo 115 1,7% 27,8% 53,0% 17,4%

secondaria 666 2,6% 53,0% 33,5% 11,0%

laurea 173 6,9% 57,8% 27,7% 7,5%

post laurea 35 2,9% 62,9% 17,1% 17,1%

È stata condotta un’analisi di affidabilità per ciascuna delle 23 dimensioni1 attraverso l’indice alpha di

Cronbach e, quindi, un’analisi fattoriale confermativa (CFA = Confermative Factorial Analysis). I risultati

sono visibili in Tabella 1.3.

Come mostrato in Tabella 1.3 i punteggi dell’alpha di Cronbach per le sei dimensioni degli “Aspetti

Qualitativi” sono molto soddisfacenti per i parametri “Assenza di conservanti/additivi”, “Prodotti

ecologici” e “Freschezza”. La dimensione “Rapporto qualità-prezzo” ha un valore inferiore a 0,5 e un

esame più approfondito dei risultati mostra che l’eliminazione di uno degli item che la compongono non

aumenterebbe l’affidabilità di questa dimensione (l’alpha di Cronbach e i punteggi fattoriali

standardizzati di ogni item diminuiscono e gli indici di adattamento del modello non migliorano).

Proseguendo con la CFA sono stati eliminati gli item che, per ciascuno dei domini FRL, contribuivano alla

diminuzione dei punteggi dell’affidabilità.

1 Eventi sociali è composta da 2 sole domande.


16

Tabella 1.3 - L’indice α Cronbach per ciascuno dei domini FRL

α Cronbach

Aspetti della qualità

Asssenza di conservanti/additivi Rapporto Prezzo/Qualità Novità Prodotti ecologici Sapore Freschezza

0,72 0,44 0,36 0,72 0,18 0,67

Motivi di acquisto

Gratificazione con il cibo Sicurezza Relazioni sociali

0,55 0,44 0,46

Modalità in cucina

Interesse nella cucina Cercare nuovi modi Convenienza Partecipazione della famiglia Pianificazione Compito della donna

0,64 0,72 0,61 0,59 0,35 0,54

Modalità di acquisto

Importanza dell’ Informazione del prodotto Tendenza a seguire la pubblicità Piacere di fare la spesa Negozi specializzati Criterio del prezzo Lista della spesa

0,58 0,60 0,37 0,40 0,38 0,65

Situazioni di consumo

Snack vs. pasti Eventi sociali

0,61 0,32

La Tabella 1.4 riporta i valori medi delle dimensioni FRL per i due gruppi di consumatori “obesi” e

“non obesi”. I soggetti appartenenti alla classe “obesi” attribuiscono, in media, un punteggio maggiore

relativamente al “piacere di fare la spesa”, “attenzione al prezzo” (modalità di acquisto), “interesse nel

cucinare il cibo” (modalità in cucina). Si può notare, inoltre, che i soggetti appartenenti alla classe

“obesi” danno un punteggio più alto al coinvolgimento emotivo con l’alimento (modalità di acquisto). I

soggetti “obesi” sono più coinvolti con il cibo rispetto ai “non obesi” relativamente alla freschezza dei

prodotti in cucina (aspetti della qualità).


17

Tabella 1.4 - Statistiche descrittive - media e deviazione standard (DS), delle dimensioni FRL per i due

gruppi di consumatori “obesi” e “non obesi”

dimensioni FRL

Non obeso

Obeso

P 2 Media DS Media DS


importanza informazioni del prodotto 5,12 1,22 5,07 1,17 0,716 0,000

atteggiamenti verso la pubblicità 4,06 1,34 4,07 1,28 0,944 0,000

piacere nel fare shopping 4,65 1,5 5,14 1,43 0,001 0,011

negozi specializzati 4,43 1,46 4,54 1,37 0,432 0,001

attenzione ai prezzi 5,57 1,28 5,85 1,11 0,031 0,005 attenzione agli avvisi

pubblicitari 3,07 1,93 3,23 1,91 0,42 0,001

lista della spesa 5,34 1,55 5,5 1,56 0,323 0,001

Aspetti della qualità

salute 5,88 1,02 5,92 0,81 0,665 0,000

rapporto qualità/prezzo 6,04 0,85 6,08 0,8 0,582 0,000

novità 4,71 1,52 4,66 1,5 0,749 0,000

prodotti biologici 3,98 1,53 3,96 1,48 0,883 0,000

sapore 6 0,98 6,08 0,92 0,373 0,001 importanza dei valori

nutrizionali 3,28 1,6 2,86 1,45 0,008 0,007

freschezza 6,06 0,96 6,26 0,8 0,038 0,004

Modalità in cucina

interesse per la cucina 4,43 1,36 4,73 1,44 0,03 0,005

ricerca di nuovi modi 4,71 1,42 4,74 1,47 0,856 0,000

convenienza 3,4 1,42 3,27 1,48 0,383 0,001

tutta la famiglia 4,67 1,41 4,59 1,55 0,573 0,000

pianificazione 4,06 1,49 4,23 1,47 0,242 0,001

decisione all’ultimo minuto 3,45 1,75 3,68 1,76 0,186 0,002

compiti della donna 3,65 1,72 3,71 1,58 0,705 0,000


snacksVSpasti 3,14 1,4 3,39 1,48 0,073 0,003

eventi sociali 3,19 1,88 3,29 1,94 0,579 0,000

Motivazioni d'acquisto

realizzazione in cucina 5,04 1,2 5,3 1,34 0,032 0,005

sicurezza 5,13 1,07 5,21 0,98 0,427 0,001

relazioni sociali 5,88 0,88 5,9 0,93 0,822 0,000

In base ai valori dei domini FRL, il campione è stato successivamente classificato in 4 cluster composti

rispettivamente dal 26,7%, 25,6%, 35,8% e 11,9% dei rispondenti. Nella Tabella 1.5 si riportano la

distribuzione socio-demografica dei soggetti appartenenti ai 4 Cluster. Mentre nella Tabella 1.6 si

riportano i valori medi delle 26 dimensioni FRL per i 4 Cluster.


18

Tabella 1.5 - Descrizione della composizione percentuale dei profili dei quattro Cluster

Cluster 1

27%

Cluster 2

26%

Cluster 3

36%

Cluster 4

12% Totale

Sesso maschio femmina

63,67% 36,33%

50,00% 50,00%

35,75% 64,25%

62,18% 37,82%

50,00% 50,00%

Età

19-34 35-44 45-64 65+

media

40,82% 19,85% 25,84% 13,48% 42 anni

22,27% 16,41% 37,50% 23,83% 50 anni

25,42% 19,83% 32,12% 22,63% 48 anni

8,40% 11,76% 27,73% 52,10% 60 anni

26,70% 18,00% 31,30% 24,00% 48 anni

Indice di Massa Corporea

sottopeso normopeso sovrappeso

obeso

2,62% 58,05% 31,84% 7,49%

2,73% 51,95% 33,20% 12,11%

3,63% 46,37% 36,31% 13,69%

4,20% 47,06% 36,97% 11,76%

3,20% 51,00% 34,40% 11,40%

Livello di istruzione

nessun titolo scuola

dell’obbligo secondaria

laurea post-laurea

0,75% 8,61%

66,67% 19,85% 4,12%

1,17% 9,77%

64,84% 20,70% 3,52%

1,12% 8,94%

70,39% 15,36% 4,19%

1,68% 29,41% 58,82% 10,08% 0,00%

1,10% 11,50% 66,60% 17,30% 3,50%

Area Geografica

Nord Ovest Nord Est Centro

Sud e Isole

32,58% 12,73% 20,97% 33,71%

19,53% 26,95% 32,03% 21,48%

26,82% 17,32% 14,53% 41,34%

31,09% 21,01% 8,40%

39,50%

27,00% 19,00% 20,00% 34,00%

Presenza bambini nel nucleo familiare

si no

40,1% 59,9%

46,1% 53,9%

43,0% 57,0%

46,2% 53,8%

43,4% 56,6%

Monocomponente si no

16,1% 83,9%

16,0% 84,0%

16,8% 83,2%

18,5% 81,5%

16,6% 83,4%

Salute Percepita

Molto cattiva Cattiva

Discreta Buona

Molto buona Nessuna risposta

1,1% 3,4%

27,3% 46,1% 19,9% 2,2%

0,0% 0,8%

24,6% 47,7% 23,4% 3,5%

1,4% 4,7%

30,7% 39,4% 21,5% 2,2%

0,8% 5,0%

37,8% 42,0% 11,8% 2,5%

0,9% 3,4%

29,1% 43,6% 20,4% 2,6%

Frequenza settimanale di

pasti nei fast food

Mai 1 2 3 4 5 6 7

71,9% 19,1% 6,7% 0,7% 0,0% 0,7% 0,0% 0,7%

91,0% 7,0% 0,0% 1,2% 0,0% 0,0% 0,0% 0,8%

84,4% 12,3% 1,7% 1,4% 0,0% 0,3% 0,0% 0,0%

95,8% 2,5% 1,7% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

84,1% 11,6% 2,6% 1,0% 0,0% 0,3% 0,0% 0,4%

Frequenza settimanale di

pasti “take away”

Mai 1 2 3 4 5

76,4% 19,9% 3,0% 0,0% 0,7% 0,0%

85,9% 10,2% 3,1% 0,0% 0,0% 0,8%

78,2% 15,6% 6,1% 0,0% 0,0% 0,0%

92,4% 4,2% 3,4% 0,0% 0,0% 0,0%

81,4% 14,0% 4,2% 0,0% 0,2% 0,2%


19

Tabella 1.6 - Valori medi dei fattori FRL per i quattro clusters.

dimensioni FRL Disinteressati

26,70% Edonisti 25,60%

Innovativi 35,80%

Tradizionali 11,90%

Totale


importanza informazioni del prodotto

4,34 5,37 5,74 4,4 5,11

atteggiamenti verso la pubblicità

4,00 3,52 4,70 3,40 4,06

piacere nel fare shopping 4,30 4,9 5,31 3,42 4,71

negozi specializzati 3,75 4,21 5,43 3,53 4,44

attenzione ai prezzi 4,87 6,06 5,81 5,64 5,61

attenzione agli avvisi pubblicitari

2,88 1,88 4,68 1,39 3,09

lista della spesa 5,00 5,32 5,64 5,41 5,36

Aspetti qualitativi

salute 5,17 6,24 6,13 5,99 5,89

rapporto qualità/prezzo 5,55 6,30 6,18 6,17 6,04

novità 4,60 4,91 5,23 2,93 4,71

prodotti biologici 3,17 3,87 4,96 3,12 3,98

sapore 5,65 6,15 6,17 6,00 6,01

importanza dei valori nutrizionali

4,10 3,02 2,56 3,74 3,23

freschezza 5,32 6,42 6,28 6,48 6,09

Modalità in cucina

interesse per la cucina 4,18 4,91 4,61 3,73 4,47

ricerca di nuovi modi 4,27 5,02 5,46 2,82 4,72

convenienza 3,78 2,71 3,91 2,36 3,39

partecipazione della famiglia 4,49 4,94 4,97 3,54 4,66

pianificazione 3,57 3,96 4,77 3,4 4,08

decisione all’ultimo minuto 3,16 3,87 3,35 3,76 3,48

compiti della donna 4,06 4,18 3,27 2,81 3,66


Snacks vs. pasti 3,29 2,55 3,75 2,48 3,17

eventi sociali 3,81 1,92 4,06 2,00 3,2

Motivazioni d'acquisto

realizzazione in cucina 4,48 5,42 5,52 4,28 5,07

sicurezza 4,75 5,04 5,36 5,54 5,14

relazioni sociali 5,82 6,06 6,01 5,27 5,89

Cluster 1: consumatori Disinteressati

Questi consumatori generalmente non fanno acquisti in negozi specializzati, non sono molto

interessati alle informazioni del prodotto e non sono influenzati dalla pubblicità o dalle opinioni in

generale. Non sono molto attenti ai prezzi dei prodotti e normalmente non fanno la lista della spesa.

Inoltre, non sono interessati agli aspetti qualitativi del prodotto come ad esempio il rapporto qualità-

prezzo o se il prodotto è salutare, fresco o ecologico/naturale, ma prestano molta attenzione ai valori


20

nutrizionali rispetto alla media del campione. Per quanto riguarda le altre variabili, questi consumatori

hanno degli atteggiamenti simili al resto del campione. Nel complesso, il cluster ha un

atteggiamento simile al resto del paese, in particolare riguardo all’interesse e alla gratificazione nel

cucinare, all’innovazione/cambiamento, nel fatto che cucinare è un compito che spetta a tutta la

famiglia e non solo alla donna, e nel concepire il pasto come un momento di socializzazione e

condivisione.

Questi consumatori sono quelli che, rispetto alla media, mangiano maggiormente fuori dai pasti e la

loro attitudine a mangiare fuori in compagnia è molto più forte rispetto a quella osservata negli altri

gruppi. Per quanto riguarda gli aspetti più generali riguardanti lo stile di vita alimentare, questo

segmento si distingue dalla popolazione per non considerare importanti le dimensioni della sicurezza e

della tradizione.

Non pianificano cosa mangeranno ma sono attratti dai nuovi prodotti – fintanto che non gli venga

richiesto uno sforzo maggiore e maggiori competenze in cucina. Il quadro complessivo è quello di un

consumatore che non considera il cibo particolarmente importante per il raggiungimento di certi valori

di base, che si riflette in un comportamento disattento rispetto agli acquisti e alla cucina.

Dal punto di vista demografico, i consumatori disattenti sono per la maggior parte uomini, vivono nel

Nord Ovest, il loro livello di istruzione è nella media e risultano avere un’età compresa fra i 19 e i 34

anni, e appartengono in media alla classe dei normopeso.

Cluster 2: consumatori Edonisti

Generalmente questi consumatori sono interessati al prezzo e alle informazioni relative al prodotto.

Gli piace fare shopping, di più rispetto alla media, e quando comprano beni alimentari, danno molta

importanza alla salubrità innanzitutto e, rispetto a tutti gli altri segmenti, al rapporto qualità-prezzo.

Sono molto interessati ai nuovi prodotti così come al sapore e alla freschezza del prodotto stesso.

Questi consumatori sono disposti a provare nuovi prodotti, sono interessati al sapore ed alla freschezza

del prodotto in genere, nonostante diano più importanza alla tradizione e alle abitudini

alimentari rispetto agli altri e gli piaccia passare molto tempo in cucina rispetto alla media. Nonostante

non amino programmare i pasti con anticipo, i soggetti del cluster hanno un atteggiamento critico

rispetto al consumo degli snack come pasti e, rispetto al totale del campione, non amano mangiare al

ristorante, seppur considerano i pasti un evento sociale.

Il cibo e la cucina sono una parte importante della vita di questi consumatori e rappresentano motivo

di gratificazione per il riconoscimento e la socializzazione. Ciò conduce ad un comportamento d’acquisto

critico ed interessato, caratterizzato, come già detto, da un forte interesse per gli aspetti qualitativi del

prodotto, per il prezzo, la salubrità, la freschezza ed un forte interesse nei confronti dell’innovazione e

dei prodotti nuovi.


21

I soggetti di questo cluster vivono perlopiù nel Nord Est e al Centro, hanno un’età compresa fra i 45 e

i 64 anni, e sono ugualmente distribuiti per sesso. Il livello di istruzione è nella media e l’indice di massa

corporea è normopeso.

Cluster 3: consumatori Innovativi

Questi consumatori sono maggiormente interessati alle informazioni del prodotto e acquistano i

prodotti in negozi specializzati. Amano fare la spesa e il loro atteggiamento positivo rispetto alla

pubblicità è superiore alla media del campione. Rispetto agli altri cluster sono più interessati ai nuovi

prodotti e al sapore, mentre non danno molta importanza ai prodotti ecologici e ai valori nutrizionali del

prodotto. Inoltre, è molto importante per loro il rapporto qualità-prezzo. Sono dei consumatori a cui

piace cucinare, rifiutano infatti l’idea di cucinare solo cose facili e veloci da preparare e amano invece

sperimentare nuove ricette e modi di cucinare. Questi consumatori inoltre non ritengono che cucinare

sia un dovere della donna, ma, al contrario, ritengono sia un’attività che debba coinvolgere tutta la

famiglia. Pianificano molto di più rispetto agli altri segmenti e mangiano molto spesso fuori con amici.

Per questi consumatori essere apprezzati per la loro cucina aggiunge molto alla propria autostima.

Inoltre danno molto importanza ai rapporti sociali e la cucina per loro rappresenta anche un modo per

mantenere questi rapporti. E’ un cluster di soggetti molto coinvolti: sono interessati ai nuovi prodotti e

amano fare shopping nei negozi specializzati dove possono ottenere molte più informazioni. Questi

consumatori avventurosi sono prevalentemente donne, vivono nel Sud e Isole, e in percentuale

maggiore rispetto alla media hanno un alto livello di istruzione. L’età è nella media e appartengono

prevalentemente alla classe dei normopeso.

Cluster 4: consumatori Tradizionali

Questo gruppo è meno interessato alle informazioni del prodotto e si dichiara piuttosto indifferente

alla pubblicità. Questi consumatori non amano fare la spesa e non vanno abitualmente nei negozi

specializzati. Sono molto attenti ai prezzi e spesso utilizzano la lista della spesa. Si osserva un minore

interesse rispetto alla media per quanto riguarda i prodotti ecologici/naturali e una maggiore attenzione

al rapporto qualità-prezzo e alla freschezza del prodotto. I soggetti di questo cluster sembrano avere,

inoltre, pochissimo interesse per i prodotti nuovi. Dato questo che conferma anche il poco interesse per

l’innovazione e il cambiamento nei modi di cucinare. Non sembra particolarmente frequente per loro

mangiare al di fuori dei pasti o fuori con gli amici e attribuiscono molta importanza, invece, alla

tradizione e alle abitudini alimentari. Cucinare non viene visto come una fonte di gratificazione

personale. Questo segmento inoltre enfatizza il senso di sicurezza che può dare il cucinare e mangiare

prodotti tradizionali, confermando, ancora una volta, il poco interesse per le novità alimentari. Sono

sensibili alle variazioni di prezzo, ma non prestano molta attenzione alle caratteristiche del prodotto o

alle informazioni in etichetta. I consumatori che appartengono a questo cluster sono tendenzialmente


22

uomini, con più di 65 anni, vivono nel Sud e Isole e sono per buona parte sottopeso. In questo cluster

sono maggiormente presenti, rispetto alla media, soggetti con un livello di educazione inferiore. La

percentuale di diplomati e laureati è al di sotto della media, mentre è nulla la percentuale di coloro che

hanno un titolo post- laurea.

Regressione

La Tabella 1.7 mostra gli odds ratio degli obesi per quelle variabili che sono state trovate

statisticamente significative (p<0,05). Il rischio di essere obeso è più alto per i consumatori che

preferiscono mangiare snack (odds = 1,17) rispetto a quelli che invece mangiano solo durante i pasti.

Inoltre, chi ha piacere nel fare la spesa ha un 24% di probabilità in più di essere obeso rispetto a chi non

lo ha. Allo stesso tempo, c’è un’associazione negativa tra il campione di obesi e l’importanza

dell’informazione sul prodotto (odds = 0,80) o il valore nutrizionale (odds = 0,78) e la convenienza (odds

= 0,78). Questo significa che dare importanza a queste dimensioni può far diminuire il rischio di essere

obesi. Le femmine hanno un 42% (odds = 0,579) di probabilità in meno di essere obesi rispetto ai

maschi, mentre l’assenza di figli nel nucleo famigliare diminuisce del 47% l’odd ratio di diventare obesi

(odds = 0,53), ossia incrementando il numero dei bambini cresce la probabilità di diventare obesi.

Dopo aver valutato quanto il modello di stima si adatta in modo adeguato ai dati (la significatività

ottenuta con il test di Hosmer-Lemeshow è pari a 0,162), nella tabella seguente vengono mostrati gli

odds ratio delle variabili: per ognuna di queste, un valore di probabilità inferiore a 0,05 risulta

statisticamente significativo.

Infine, la probabilità di essere obesi per coloro che percepiscono di avere una buona, o cattiva, salute

(odds = 0,19) è circa l’80% più bassa di coloro che percepiscono la loro salute molto cattiva. Questa

probabilità è quasi del 90% (odds = 0,11) più bassa quando i rispondenti percepiscono la loro salute

molto buona. Dare importanza alla freschezza dell’alimento incrementa gli odds dell’obesità fino a

1,462. Similarmente, ogni unità cresce nei punteggi del dominio del piacere di fare la spesa (odds =

1,199) e nell’importanza della socialità dei pasti (odds = 1,263).


23

Tabella 1.7 - Rischio di obesità espresso dai valori del rapporto di disparità delle probabiltà (odds) per diversi fattori legati allo stile alimentare

Variabili

Odds

95% Intervallo

Confidenza

p

Inferiore Superiore

importanza informazioni prodotto 0,80

0,663 0,973

0,025

piacere nel fare shopping 1,24

1,068 1,438

0,005

attenzione ai prezzi 1,19

0,993 1,431

0,060

importanza dei valori nutrizionali 0,78

0,682 0,900

0,001

convenienza 0,78

0,661 0,927

0,005

partecipazione della famiglia in cucina

0,87

0,755 1,004

0,058

snacks vs. pasti 1,17

1,002 1,374

0,047

pasti come eventi sociali 1,13

0,999 1,273

0,052

sesso(femmine) 0,58

0,380 0,883

0,011

età 1,19

0,974 1,440

0,089

figli(no) 0,53

0,345 0,799

0,003

Salute percepita (molto cattiva)

0,000

Salute percepita (cattiva) 0,19

0,042 0,902

0,036

Salute percepita (discreta) 0,34

0,108 1,069

0,065

Salute percepita (buona) 0,19

0,059 0,575

0,004 Salute percepita (molto buona) 0,11 0,032 0,370 0,000

Discussione

Questo studio suggerisce che alcuni consumatori obesi reputano molto importanti le relazioni sociali

associate al cibo: mangiare fuori e con gli amici è una priorità; non sono orientati alla convenienza

anche se amano fare shopping e sono abbastanza attenti ai prezzi. Inoltre, non scelgono cosa mangiare

in base ai valori nutrizionali o alle informazioni generali relative al prodotto: ciò vuol dire che le persone

obese non rinunciano a ciò che amano mangiare anche se i valori nutrizionali non sono ottimali o

adeguati.

Lo studio inoltre suggerisce che sussiste un atteggiamento differente rispetto al mangiare al di fuori

dei pasti fra i due gruppi di intervistati: i consumatori non obesi sono molto più attenti a non mangiare

snack rispetto ai consumatori obesi.

Si osserva che avere/non avere figli è una variabile socio-demografica che influisce abbastanza sulla

probabilità di essere obesi e che per la maggior parte i consumatori obesi sono maschi.

Infine, è da sottolineare che i rispondenti hanno in media una percezione corretta del proprio stato di

salute, anche i consumatori obesi che, infatti, ritengono di non stare molto bene fisicamente.

Questo studio ha trovato livelli di sovrappeso e obesità in linea con precedenti studi (Gallus et al.,

2006; ISTAT, 2005) e ha confermato una situazione in media relativamente favorevole per l’Italia

rispetto ad altri paesi europei (Banterle & Cavaliere, 2009; Gallus et al. 2006; Rennie & Jebb, 2005;

Martinez et al., 1999). Tuttavia, anche in questo studio la stima dell’IMC è stata fatta in base alle misure


24

auto-riportate, una tecnica di misurazione utilizzabile in studi su larga scala (Goodman & Strauss, 2003).

I valori dell’IMC sono stati qui utilizzati per classificare i rispondenti al fine di meglio comprendere il loro

stile di vita legato all’alimentazione. Inoltre è emerso, a conferma di altri precedenti studi (Banterle &

Cavaliere, 2009), che gli anziani, e coloro che hanno un livello di istruzione più basso, sono più

suscettibili al problema dell’obesità. Inoltre, i risultati confermano che i soggetti maschi hanno una

prevalenza leggermente più alta di quella delle femmine (Gallus et al., 2006; Banterle & Cavaliere, 2009).

Se da un lato per i soggetti obesi è risultato più probabile trovare gratificazione nel cibo,

nell’interesse per la cucina e nel piacere di fare la spesa, confermando, tra l’altro, altri studi (Pérez-

Cueto et al., 2010), da un altro lato si sono mostrati meno interessati al contenuto nutrizionale

dell’alimento suggerendo così un loro debole coinvolgimento nell’aspetto nutrizionale in quello che

mangiano, preferendo uno snack al normale pasto.

L’assenza di attenzione al valore nutrizionale dei cibi così come all’informazione riportata sul

prodotto da parte dei soggetti obesi del nostro campione, sembra suggerire l’idea che promuovere la

diffusione di questi due fattori potrebbe condurre ad una riduzione del rischio di obesità tra gli adulti

nella popolazione italiana.

Bibliografia

Banterle A and Cavaliere A (2009) The social and economic determinants of obesity: an empirical study in Italy. In: Department of Agricultural, Food and Environmental Economics, Università degli Studi di Milano, Italy (Eds). Paper presented at the 113th Seminar of European Association of Agricultural Economists, Crete, Greece, 03-06 September, 1-13

Brunsø K and Grunert K G (1995) Development and testing of a cross-culturally valid instrument: Food-related life style. In: F Kardes, M. Sujan (Eds.). Advances in Consumer Research, 22, 475-480. Provo, UT: Association for Consumer Research.

Gallus S, Colombo P, Scarpino V, Zuccaro P, Negri E, Apolone G and La Vecchia C (2006) Overweight and obesity in Italian adults 2004, and an overview of trends since 1983. Eur J Clin Nutr, 60, 1174–1179.

Goodman E and Strauss R S (2003) Self-reported height and weight and the definition of obesity in epidemiological studies. J Adolescent Health, 33, 140–141.

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2005) Stili di vita e condizioni di salute. Indagine multiscopo sulle famiglie ‘Aspetti della vita quotidiana’, Anno 2003. In: Orsini S (ed) ISTAT: Roma. Disponibile all’indirizzo: http://www.istat.it/dati/ catalogo/20051118_00.

Martinez JA, Kearney JM, Kafatos A, Paquet S, Martinez- Gonzalez MA (1999) Variables independently associated with self reported obesity in the European Union. Public Health Nutr, 2, 125–133.

Pérez-Cueto FJA, Verbeke W, de Barcellos MD, Kehagia O,Chryssochoidis G, Scholderer J, Grunert Klaus G (2010) Food-related lifestyles and their association to obesity in five European countries. Appetite, 54, 156–162

Rennie KL, Jebb SA (2005) Prevalence of obesity in Great Britain. Obes Rev, 6, 11–12. Saba A, Cupellaro E, Vassallo M (2013) Which dimensions of food-related lifestyle are likely to be

associated to obesity in Italy? Public Health Nutrition, first view on: February 8th 2013. doi: http://dx.doi.org/10.1017/S1368980013000116

http://www.istat.it/dati/

http://dx.doi.org/10.1017/S1368980013000116


25

2 Percezione sensoriale e accettazione degli alimenti in particolari segmenti di

popolazione

Neofobia e selettività alimentare, preparazione gastronomica e familiarità dei piatti:

influenza sul gradimento atteso di pietanze a base di verdure

Fiorella Sinesio, Elisabetta Moneta, Marina Peparaio Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

Su un campione di 250 famiglie italiane è stata condotta una indagine con bambini di 9-11 anni e i loro genitori, volta a valutare l'impatto di fattori individuali e comportamentali, quali la neofobia e la selettività alimentare, sulle preferenze e il consumo di piatti a base di verdure e sulla relazione tra gradimento e familiarità dei piatti. I bambini hanno espresso il loro gradimento atteso e la familiarità per una serie di piatti di uso comune (solo stimolo visivo). La neofobia alimentare è stata misurata sia sui bambini che sui rispettivi genitori. Il questionario parentale includeva inoltre la valutazione della selettività alimentare del bambino, la precedente esposizione alle pietanze selezionate ed altre informazioni relative al consumo di verdure in famiglia e al comportamento alimentare del bambino. Parole chiave: neofobia alimentare, neofilia, selettività, preferenze, gradimento, interazione bambini-genitori

Abstract

The survey was performed among 9–11-year-old children and their parents (250 families) with the aim to evaluate the impact of individual and behavioural factors, such as neophobia or pickiness, on preferences and consumption of vegetable dishes and analyse associations with children's familiarity with each dish. Children were probed for their appreciation and novelty/familiarity of visually presented vegetable dishes. Both children and parents’ food neophobia were determined. The parental questionnaire included the evaluation of child pickiness, child exposure to the dish, plus some other information related to vegetables consumption in the family and child’s eating behavior. Keywords: food neophobia, food neophilia, pickness, preferences, liking, parent-children interaction

Introduzione

Gli ortaggi sono la categoria di alimenti meno consumati in Europa da bambini e adolescenti sia per

quantità che per varietà di verdure (Rasmussen et al., 2006). Il flavour, ossia l’insieme complesso delle

proprietà olfattive, gustative, tattili, cinestesiche e termiche dell’alimento, gioca un ruolo fondamentale

e il rifiuto di un prodotto è spesso associato a precedenti esperienze negative. In particolare la

preparazione può avere un forte impatto sull’accettazione (Caporale et al., 2009; Zeinstra et al., 2010).

Inoltre, un ristretto consumo di alimenti vegetali può essere associato a forme di disagio legate al

cibo, come la neofobia alimentare, ossia l’avversione che un bambino assume nei confronti di nuovi

alimenti che vengono introdotti nella sua dieta (Pliner & Hobden, 1992; Tuorila et al., 2001), o la

selettività (pickiness) che porta ad una drastica riduzione della varietà degli alimenti assunti: il bambino

è “di gusti difficili” e rifiuta la gran parte degli alimenti, anche se gli sono familiari (Galloway et al., 2003).


26

Tali disordini del comportamento alimentare hanno forte incidenza soprattutto nella prima infanzia,

ma i dati di prevalenza puntuale2 indicano una crescita con l’età, fino all’adolescenza, per la comparsa di

nuovi casi o per la cronicizzazione del fenomeno (Moscola et al., 2010) a indicazione del fatto che

modelli alimentari appresi da piccoli, rimangano stabili nel tempo. La neofobia alimentare condiziona

negativamente la varietà e il consumo di verdure anche tra la popolazione adulta (Siegrist et al., 2013).

Le influenze sociali, culturali, lo stile e il comportamento alimentare dei genitori sono fattori che è

importante conoscere per promuovere correttamente il consumo di frutta e ortaggi, favorire uno stile

alimentare salubre e ricco di questi alimenti e ridurre i rischi di obesità o di carenze nutrizionali (Dovey

et al., 2008; Krølner et al., 2011).

In generale, l’infanzia è un momento chiave in cui si apprendono le basi di molti dei futuri

comportamenti. Questo studio è stato focalizzato proprio su questa classe di età con le finalità di

valutare (i) il gradimento atteso di piatti a base di verdure (solo stimoli visivi), selezionati sulla base dei

consumi nazionali e della elaboratezza della pietanza, e la relazione con la familiarità dei piatti; (ii)

l'influenza di fattori individuali e comportamentali (neofobia, selettività) sulle preferenze e consumi; (iii)

le relazioni con lo stile alimentare all'interno della famiglia (varietà di verdure consumate, neofobia del

genitore).

Metodologia

Dimensione del campione

Lo studio è stato condotto su un campione casuale di 250 famiglie italiane con figli di età compresa

tra 9 e 11 anni (età media= 9,9 anni; SD=0,82; 50% maschi; 50% femmine) individuate nelle province di

Roma, Milano e Napoli (33% in ogni città). Per ogni famiglia, oltre al bambino, ha preso parte allo studio

uno dei genitori, responsabile degli acquisti e della preparazione dei pasti (245 madri e 5 padri). La

rilevazione dei dati, per i bambini, è stata gestita con interviste condotte da psicologi presso le famiglie

e, per i genitori, tramite questionario (auto-compilazione). I genitori hanno rilasciato il loro consenso al

trattamento dei dati per loro stessi e per i bambini e sono stati invitati a non condividere le informazioni

sul contenuto dello studio con i loro figli.

Indice di Massa Corporea

Dai dati di peso e altezza è stato ricavato l'indice di massa corporea (IMC = peso kg/ statura m2).

Secondo il sesso e l’età i bambini con IMC superiore a 19,0-20,8 sono stati classificati “in sovrappeso”

(Cole & Lobstein, 2012).

2 Misura della frequenza dei casi in un dato momento.


27

Disegno di studio

Lo studio consisteva nel mostrare ai bambini delle fotografie a colori (formato 15 x 20 cm) di una

serie di piatti di verdure di uso comune. Tutte le immagini mostravano in primo piano il dettaglio e in

miniatura (sul bordo della foto) la visione d'insieme della pietanza, su un piatto bianco. La preparazione

estetica delle pietanze (food styling) è stata curata da un professionista. Sono stati scelti otto tipi di

ortaggi (bietole, cavolfiori, fagiolini, melanzane, peperoni, spinaci, zucca, zucchine) per ognuno dei quali

sono state selezionate quattro ricette in base ai seguenti criteri: A) la verdura in questione è l' unico

ingrediente del piatto (es. bollito o alla griglia); B) è l'ingrediente principale, ma nella ricetta sono

compresi altri ingredienti; C) è l'ingrediente principale e la preparazione modifica fortemente la sua

consistenza (croccante per la frittura, semi – liquido per le creme); D) è un ingrediente minore del

piatto.

Per la scelta delle verdure è stato fatto riferimento ai risultati dell’indagine nazionale sui consumi

alimentari INRAN-SCAI 2005-06 (Leclercq et al., 2009). Sono state poi organizzate delle sedute di

discussione, presso il laboratorio sensoriale del CRA-NUT, tra componenti dello staff di ricerca, con il

coinvolgimento di persone con figli nella fascia di età di 9 - 11 anni per scegliere un set rappresentativo

di ricette di comune impiego nella preparazione delle verdure in questione (alcune più di altre). La

Tabella 2.1 riporta l’elenco delle ricette e la Figura 2.1 le immagini delle corrispondenti pietanze. I

bambini sono stati invitati ad indicare se i piatti erano a loro familiari (“Hai mai mangiato questa

pietanza?” sì/no) e di descrivere il gradimento, se si, o il gradimento atteso, su scala a cinque punti

(1="non mi piace per niente"; 2= “mi piace poco”; 3= mi piace abbastanza; 4= “mi piace molto”; 5="mi

piace moltissimo". Ogni partecipante esprimeva il proprio giudizio per un totale di 32 piatti, valutati in

sequenza con ordine diverso.

Tabella 2.1 - Elenco delle ricette selezionate dal gruppo di lavoro per lo studio

A1 B

2 C

3 D

4

fagiolini all’agro insalata di fagiolini (con

uova sode e pomodoro) crema di fagiolini frittata di fagiolini

bieta all’agro bieta e patate palline di bieta fritte torta rustica di bieta

spinaci all’agro spinaci al forno gratinati

(con besciamella)

crocchette di spinaci e

ricotta risotto agli spinaci

peperoni arrostiti peperoni ripieni di carne crema di peperoni pollo con peperoni

melanzane grigliate caponata di melanzane melanzane fritte in

pastella

pasta con le melanzane

(“alla norma”)

zucca al tegame

(trifolata) torta rustica di zucca zucca impanata e fritta risotto alla zucca

zucchine all’agro zucchine ripiene di

ricotta

zucchine fritte in

pastella

pasta con zucchine (con

uova e formaggio)

cavolfiore all’agro

cavolfiori al forno

gratinati (con

besciamella)

cavolfiore impanato e

fritto pasta con cavolfiore

1 ingrediente unico della pietanza – preparazione semplice

2 ingrediente principale – preparazione elaborata con aggiunta di altri ingredienti

3 ingrediente principale – la preparazione modifica fortemente la texture

4 ingrediente secondario – preparazione elaborata


28

Figura 2.1 – Immagini delle pietanze corrispondenti alle ricette selezionate dal gruppo di lavoro

Ricette tipo A Ricette tipo B Ricette tipo C Ricette tipo D


29

Neofobia alimentare

La neofobia alimentare è stata misurata utilizzando la “Food Neophobia Scale” (FNS) a 6 elementi,

specifica per i bambini (Pliner, 1994; Wardle et al., 2005), per la quale è stata riscontrata una buona

consistenza interna (Cronbach α=0.884). Le valutazioni sono state registrate su scala a sette punti:

1="fortemente in disaccordo"; 7="molto d'accordo" (tutte le categorie erano descritte verbalmente).

I punteggi della FNS sono stati ottenuti dalla media dei punteggi di ciascun elemento, moltiplicando

per -1 gli elementi negativi della scala. Più alto era il punteggio, maggiore era il livello di neofobia del

bambino. Per la classificazione dei bambini in neofobici e neofilici ai fini comparativi è stato utilizzato

come cut-off la media + la deviazione standard (DS).

Questionario rivolto ai genitori

La risposta al questionario è avvenuta per auto-compilazione. Non era consentito ai genitori

interagire con il bambino durante la visita. La prima parte del questionario riguardava caratteristiche

demografiche (data di nascita, sesso) e altri dati personali illustrati nella Tabella 2.2.

È stata inoltre indicata dal genitore la familiarità del bambino con le pietanze (1=“non conosce

questa pietanza”; 5= “mangia questa pietanza regolarmente”) per identificare eventuali discrepanze con

le risposte del figlio/a. La stessa scala, sempre rivolta ai genitori, è stata utilizzata da altri autori per

stimare la neofobia comportamentale dei bambini (Mustonen & Tuorila, 2010).

Il rifiuto del bambino di consumare cibi familiari (selettività) è stato misurato con scala validata

(Galloway et. al., 2003; Wardle, et al., 2005) (Cronbach α=0,887). I bambini i cui punteggi individuali

superavano la media della popolazione più la deviazione standard (DS) sono stati classificati come

soggetti “selettivi” (difficili) nel mangiare.

Ulteriori informazioni riguardavano i consumi familiari di 31 ortaggi comuni ("mai",

"occasionalmente", "spesso"), elencati senza fare riferimento a specifiche preparazioni o modi di

cottura, ed eventuali altre verdure non riportate nel questionario, indicate dagli intervistati. I genitori

hanno anche risposto, nel questionario, in merito alle abitudini del proprio foglio, sulle modalità di

consumo dei pasti, per esempio se il bambino è solito pranzare a casa o nella mensa scolastica e se nei

pasti a casa mangia "insieme agli altri membri della famiglia", "gli stessi alimenti", "preparati nello stesso

modo", e se durante i pasti è soggetto a distrazioni (es. TV). Le risposte erano registrate su scala "mai",

"ogni tanto", "spesso", "sempre".

È stata infine misurata la neofobia alimentare dei genitori con scala a 10 elementi (Pliner & Hobden,

1992) (Cronbach α=0,864).


30

Tabella 2.2 - Caratteristiche socio-demografiche e antropometriche del campione (N=250)

Categorie C. globale Milano Roma Napoli p

Sesso Maschi 125 42 42 41 0,988

Femmine 125 41 42 42

Età (anni) 9,9 ± 0,8 9,8 10,0 9,8 0,261

IMC1 18,4 ± 3,1 17,8

b 17,9

b 19,6

a <0,0001

(%) (%) (%) (%)

Normopeso 70,8 71,1 86,9 54,2 < 0,0001

Sovrappeso 29,2 28,9 13,1 45,8

Paese di nascita (madre) Italia 98,4 97,6 100 97,6 0,295

Estero 1,6 2,4 0,0 2,4

Paese di nascita (padre) Italia 98,7 97,6 98,8 100 0,297

Estero 1,2 2,4 1,2 0,0

Età della madre (anni) 40,1 ± 4,8 40,8 a 41,1

a 38,4

b <0,0001

Età del padre (anni) 43,2 ± 5,1 43,4 ab

44,3 a 42,1

b 0,016

(%) (%) (%) (%)

Istruzione (madre) Scuola dell’obbligo 15,7 8,4 4,8 33,7 < 0,0001

Diploma superiore 72,3 79,5 75,9 61,4

Laurea 12,0 12,0 19,3 4,8

Istruzione (padre) Scuola dell’obbligo 18,0 13,3 2,4 38,7 < 0,0001

Diploma superiore 69,0 75,9 75,6 55,0

Laurea 13,0 10,8 22,0 6,3

Componenti della 1 adulto 2,0 0,0 3,6 2,4 0,058

famiglia 2 adulti 86,8 95,2 89,3 75,9

3 o più adulti 11,2 4,8 7,1 13,3

1 bambino 64,8 74,7 64,3 55,4 0,014

2 bambini 28,8 21,7 27,4 37,3

3 o più bambini 6,4 3,6 8,3 7,2

1 adolescente 30,4 20,5 33,3 37,3 0,026

1 o più anziani 5,6 0,0 4,8 12,1 0,001

Urbanizzazione Sempre vissuto in città 97,2 95,2 96,4 100,0 0,101

Vive o ha vissuto in zona rurale

2,8 4,8 3,6 0,0

Lavoro fuori casa2 Tempo pieno 38,4 53,0 44,0 18,1 < 0,0001

Part time 30,4 37,4 28,6 25,3

Non lavora 31,2 9,6 27,4 56,6

Allattamento al seno % 69,6 50,6 69,0 89,1 <0,0001

n. mesi 7,2±5,2 7,2 7,3 7,2 0,981

(%) (%) (%) (%)

Dove il bambino pranza a casa 40,8 13,3 50,0 59,9 < 0,0001

nella mensa scolastica 58,8 86,7 50,0 39,8

in altro luogo 0,4 0,0 0,0 1,2

1 Indice di massa corporea;

2 Genitore rispondente


31

Analisi dei dati

Sui dati socio-demografici e antropometrici (IMC) sono state calcolate le statistiche descrittive

(frequenze, percentuali, medie e deviazioni standard).

Le differenze tra classi di soggetti sono state stimate, per i dati quantitativi, mediante analisi della

varianza (ANOVA=ANalysis Of VAriance) e Latin test post hoc di Fisher (LSD=Least Significant Difference)

(p <0,05), e per le frequenze con il test del 2 (chi-quadro) (p <0,05).

Per interpretare le relazioni tra le variabili misurate sono stati calcolati i coefficienti di correlazione di

Spearman ().

Inoltre, per gli indici di comportamento alimentare del bambino (neofobia e selettività alimentare),

l'effetto dei fattori demografici (sesso, età, città di residenza) e loro interazioni è stato stimato mediante

ANOVA.

Il gradimento dei piatti è stato analizzato in relazione alle diverse caratteristiche del campione di

bambini stimando, attraverso ANOVA, l'influenza dei fattori demografici, delle classi di comportamento

alimentare (neofobici, neofilici e selettivi), delle classi di peso (normo e sovrappeso) sul gradimento

atteso di ogni piatto, e di altri aspetti quali, l'allattamento al seno nell’infanzia o se il bambino

abitualmente pranza nella mensa scolastica o a casa.

Infine, attraverso la distribuzione in terzili delle risposte sulla familiarità dei piatti (precedente

esperienza), la varietà di verdure consumate nella dieta e il gradimento dei piatti hanno permesso di

creare dei gruppi che sono stati confrontati statisticamente.

Le procedure statistiche univariate sono state calcolate utilizzando il pacchetto statistico XLSTAT

(Addinsoft, Parigi, Francia ) per Windows (v. 2012/01/01).

Risultati

Caratteristiche dei partecipanti.

Le caratteristiche socio - demografiche e antropometriche del campione selezionato sono indicate

nella Tabella 2.2 per il campione globale e separatamente per i sottogruppi di reclutamento. Nell’ordine,

i bambini in sovrappeso costituivano il 29% circa del campione, con una percentuale significativamente

più alta tra i bambini intervistati a Napoli (45,8%) e più bassa (13,1%) tra quelli di Roma. Per quanto

riguarda i genitori, gli intervistati erano per lo più madri (98%), nella fascia di età 23-56 (24-58 i padri che

rappresentavano, però, solo il 2%). L'età media era leggermente inferiore per i genitori selezionati

nell’area di Napoli.

Una minoranza degli intervistati era di nazionalità straniera, o proveniva da zone rurali, senza

differenze rilevanti tra le città campione.


32

La maggioranza dei genitori (72%) aveva completato la scuola superiore. Per le famiglie reclutate a

Napoli il numero di intervistati con studi secondari o inferiori era percentualmente più elevato (33%) e

più basso quello con studi universitari (48%) dei consumatori reclutati nelle altre due città.

Le famiglie erano per la maggior parte composte da due adulti e uno (64,8%) o due (28,8%) bambini

con alcune piccole differenze tra le città campione.

Tra gli intervistati il numero di genitori che lavorano fuori casa a tempo pieno, part-time o che non

lavorano era equamente distribuito per il campione globale, ma variava tra le città, con una

maggioranza di lavoratori a tempo pieno nel campione di Milano (53%) e la più alta percentuale di non

lavoratori (il 57% circa) nel campione di Napoli.

Un’altra differenza riguardava le dichiarazioni circa l’allattamento al seno del bambino nella prima

infanzia, in percentuale più alta tra gli intervistati di Napoli. Tuttavia, non sono state trovate associazioni

dell’allattamento al seno con la neofobia, con la selettività alimentare, con la varietà di verdure

abitualmente consumate o con il numero di piatti graditi (punteggio≥3).

Infine, la percentuale di bambini che pranzano nella mensa scolastica è risultata più elevata per le

famiglie interpellate a Milano, 87% contro il 50% e il 40%, rispettivamente per le famiglie di Roma e

Napoli.

Comportamento alimentare

I punteggi medi di selettività e la neofobia alimentare sono stati confrontati all’interno delle classi di

età, sesso e città di provenienza dei partecipanti (Tabella 2.3).

I bambini sono stati quindi distinti in 3 classi di comportamento alimentare in base ai seguenti criteri:

sono stati classificati come neofobici i bambini il cui punteggio di neofobia alimentare eccedeva il

punteggio medio del campione più la deviazione standard (DS), selettivi, dai gusti difficili, i bambini il cui

punteggio individuale di selettività alimentare era superiore alla media + DS del campione, e neofilici

tutti gli altri bambini. Entrambi gli indici, neofobia e selettività alimentare, non variavano nel campo di

variazione di età di età considerato in questo studio e per città.

Per la selettività alimentare sono stati riscontrati punteggi medi leggermente inferiori tra le ragazze

(3,5) rispetto ai ragazzi (3,9) ma di poca rilevanza statistica (p=0,089). I soggetti con “gusti difficili” (alta

selettività) costituivano il 22% (n=55) del campione di cui 34 ragazzi (62%) e 21 ragazze (38%). Analoghi

risultati sulla prevalenza puntuale e distribuzione tra i sessi sono state evidenziati da altri autori per

bambini di 11 anni (Mascola et al., 2010).

Per quanto riguarda la neofobia alimentare il punteggio medio non variava tra i due sessi (p=0,726).

Questo risultato è in linea con i risultati riportati da altri autori per gemelli di età compresa tra 8 - 11

anni (Cooke et al., 2007) e per giovani adulti (Nordin et al., 2004). In termini di prevalenza, i bambini

neofobici costituivano il 16% (n=41) del campione di cui 25 maschi (61%) e 16 femmine (39%).


33

Tabella 2.3 - Comportamento alimentare del bambino

Categorie Soggetti Selettività1

Neofobia2

(N) (%) (Media ± SD) (Media ± SD)

Globale 250 3,7 ± 1,63 4,0 ± 1,21

Selettivi3 (non-neofobici) 29 12 5,9 ± 0,40

a 4,2 ± 0,64

b

Neofobici3 41 16 5,2 ± 1,45

b 5,9 ± 0,48

a

Neofilici 180 72 3,0 ± 1,16 c 3,6 ± 0,98

c

F=125,28; p<0,0001 F=112,83; p<0,0001

Femmine 125 50 3,5 ± 1,56 4,0 ± 1,15

Maschi 125 50 3,9 ± 1,68 4,1 ± 1,27

9 anni 97 39 3,8 ± 1,66 4,1 ± 1,18

10 anni 80 32 3,4 ± 1,61 3,8 ± 1,25

11 anni 73 29 3,8 ± 1,60 4,2 ± 1,20

Milano 83 33 3,5 ± 1,60 4,0 ± 1,06

Roma 93 33 3,9 ± 1,60 4,1 ± 1,15

Napoli 84 34 3,6 ± 1,68 4,0 ± 1,41

ANOVA df

Sesso 1 F=2,91; p=0,089 F=0,12; p=0,726

Età 2 F=1,16; p=0,315 F=1,38; p=0,253

Città 2 F=0,60; p=0,549 F=0,07; p=0,933

Sesso X Età 2 F=1,23; p=0,299 F=0,54; p=0,586

Sesso X Città 2 F=0,98; p=0,376 F=0,97; p=0,419

Età X Città 4 F=0,99; p=0,466 F=0,17; p=0,952

Sesso X Età X Città 4 F=1,53; p=0,194 F=0,69; p=0,597

1 Elevata Selettività: 7; Range 1-7 (dati riportati dai genitori)

2 Elevata Neofobia: 7; Range 1-7 (dati misurati sui bambini)

3 Cut-off: media del campione + SD

Dei bambini selettivi nel mangiare, ventisei erano anche neofobici (14%); mentre quelli selettivi nel

mangiare ma non neofobici erano il 12%.

Il gradimento atteso

Sono state riscontrate per il campione globale di bambini differenze di apprezzamento imputabili sia

al tipo di verdura (F=55,5, p<0,0001), che alla classe di ricetta (F= 29,6; p<0,0001), con interazione

significativa (F=23,3; p<0,0001).

Le Tabelle 2.4-2.7 illustrano i risultati relativi al gradimento dei piatti per il campione globale e per le

tre classi di comportamento alimentare. Le stesse tabelle riportano anche le frequenze percentuali della

familiarità dei singoli piatti, espressa dal bambino e indicata dai genitori, e le correlazioni tra i dati di

familiarità e di gradimento.

Le ricette selezionate per zucchine, melanzane e peperoni sono risultate in generale ben accettate,

mentre bietola e zucca erano le verdure meno apprezzate. Tra le ricette del gruppo A, un buon consenso

è stato ottenuto per le verdure al forno (peperoni) e alla griglia (melanzane). Tra i piatti nel gruppo C

maggiore soddisfazione è stata registrata per le verdure fritte (in particolare zucchine, melanzane,


34

spinaci), contrariamente alle creme (peperoni e fagiolini). I risultati evidenziano la predilezione dei

bambini per alimenti con particolari caratteristiche di texture “croccante”.

Non soltanto il tipo di verdura ma anche la categoria di preparazione ha avuto effetti rilevanti, in

particolare per gli zucchini sono state preferite le pietanze di tipo C e D, mentre cavolfiori e bietola,

entrambi poco graditi nelle versioni “all’agro” (tipo A) erano meglio accettati nelle versioni più elaborate

in combinazione con altri ingredienti.


35

Tabella 2.4 - Gradimento e familiarità dei piatti (tipo A) espresso dal bambino e dal genitore e loro correlazione. Differenze tra le classi di comportamento

alimentare

Piatti di tipo A1

Gradimento (media)

(X)

Familiarità 2 (%)

(Y)

Familiarità 3 (%)

(K)

Correlazione di Spearman

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 p

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 XY XK YK

Peperoni 2,7 A 2,0

b 2,0

b 3,0

a 0,0001 66,4 31,0 43,9 77,2 64,4 31,0 41,5 75,0 0,72

*** 0,77

*** 0,77

***

Melanzane 2,7 A 2,3

b 2,0

b 2,9

a 0,0001 67,2 44,8 36,6 77,8 65,1 42,9 41,5 73,9 0,65

*** 0,65

*** 0,79

***

Fagiolini 2,4 B 2,0

b 2,0

b 2,6

a 0,004 61,6 55,2 48,8 65,6 59,5 55,2 41,5 64,6 0,71

*** 0,75

*** 0,78

***

Spinaci 2,3 B 1,8

b 2,0

b 2,5

a 0,001 62,8 41,4 51,2 68,9 61,6 44,8 41,5 69,1 0,68

*** 0,67

*** 0,73

***

Zucchini 2,0 C 1,4

b 1,8

b 2,2

a 0,0001 54,0 31,0 43,9 60,0 50,6 27,6 39,0 57,1 0,51

*** 0,56

*** 0,72

***

Zucca 1,9 CD

1,5b 1,6

b 2,0

a 0,0001 22,8 20,7 7,3 26,7 25,2 10,3 4,9 32,6 0,48

*** 0,59

*** 0,75

***

Cavolfiore 1,8 D 1,4

b 1,7

ab 1,9

a 0,03 30,8 13,8 22,0 35,6 28,9 10,3 19,5 34,3 0,49

*** 0,47

*** 0,72

***

Bietola 1,7 D 1,5

b 1,4

b 1,8

a 0,004 32,8 20,7 26,9 36,1 33,7 20,7 24,4 38,2 0,62

*** 0,66

*** 0,78

***

Media 2,2

1 Ingrediente unico della pietanza – preparazione semplice

2 Precedente esperienza dei piatti espressa dal bambino

3 Precedente esperienza dei piatti espressa dal genitore (% di genitori che hanno dichiarato che il bambino ha provato il piatto, o che lo consuma regolarmente o

occasionalmente) ***

p < 0,0001 Per il gradimento a lettere uguali corrispondono valori uguali


36

Tabella 2.5 - Gradimento e familiarità dei piatti (tipo B) espresso dal bambino e dal genitore e loro correlazione. Differenze tra le classi di comportamento

alimentare

Piatti di tipoB1 Gradimento (media)

(X)

Familiarità 2 (%)

(Y)

Familiarità 3 (%)

(K)


Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 p

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 XY XK YK

Peperoni 2,5A 2,0b 1,8b 2,7a <0,0001 44,8 24,1 9,8 56,1 44,2 20,7 14,6 54,7 0,59*** 0,58*** 0,82***

Spinaci 2,3AB 1,7b 1,8b 2,5a <0,0001 34,0 13,8 12,2 42,2 33,6 14,3 9,8 42,3 0,56*** 0,57*** 0,82***

Cavolfiore 2,2B 1,8b 1,9b 2,4a <0,0001 31,2 17,2 12,2 37,8 30,6 7,1 9,8 39,1 0,60*** 0,59*** 0,76***

Fagiolini 2,2B 2,1ab 1,8b 2,4a 0,001 44,8 34,5 19,5 52,2 44,9 39,3 19,5 51,7 0,50*** 0,45*** 0,77***

Zucchini 2,2B 1,7b 1,7b 2,4a <0,0001 19,2 6,9 9,8 23,3 18,8 7,1 7,3 23,5 0,54*** 0,55*** 0,72***

Melanzane 2,1BC 1,6b 1,4b 2,4a <0,0001 35,6 17,2 9,8 44,4 36,4 12,2 9,8 45,8 0,64*** 0,64*** 0,81***

Bietola 2,0CD 1,6b 1,7b 2,1a 0,014 22,8 10,3 17,1 26,1 24,8 12,2 17,5 27,7 0,57*** 0,55*** 0,72***

Zucca 1,9D 1,7ab 1,6b 2,0a 0,027 13,2 6,9 4,9 16,1 12,7 7,1 4,9 15,4 0,41*** 0,36*** 0,67***

Media 2,2

1 Ingrediente principale – preparazione elaborata con aggiunta di altri ingredienti;




p < 0,0001

Per il gradimento a lettere uguali corrispondono valori uguali


37

Tabella 2.6 - Gradimento e familiarità dei piatti (tipo C) espresso dal bambino e dal genitore e loro correlazione. Differenze tra le classi di comportamento

alimentare

Piatti di tipo C1 Gradimento (media)

(X)

Familiarità 2 (%)

(Y)

Familiarità 3 (%)

(K)


Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 p

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 XY XK YK

Zucchini 2,9A 2,6b 2,4b 3,1a 0,0001 60,0 48,3 41,5 66,1 62,8 55,2 41,5 68,9 0,57*** 0,55*** 0,78***

Melanzane 2,8A 2,3b 2,2b 3,0a 0,0001 50,8 44,8 29,3 56,7 52,6 44,8 31,7 58,7 0,65*** 0,65*** 0,81***

Spinaci 2,5B 2,2b 2,1b 2,7a 0,003 32,8 37,9 19,5 35,0 34,3 39,3 17,1 37,6 0,60*** 0,60*** 0,81***

Cavolfiore 2,1C 1,6b 1,7b 2,3a 0,0001 28,0 10,3 7,3 35,6 30,4 17,2 7,5 37,6 0,60*** 0,55*** 0,68***

Bietola 2,0C 1,8b 1,7b 2,2a 0,003 12,8 6,9 7,3 15,0 15,1 20,7 27,3 16,0 0,39*** 0,34*** 0,68***

Zucca 2,0C 1,9ab 1,6b 2,1a 0,004 13,6 13,8 2,4 16,1 16,1 7,4 2,4 20,7 0,39*** 0,46*** 0,67***

Peperone 1,7D 1,6ab 1,3b 1,9a 0,0001 8,4 3,4 4,9 10,0 9,0 10,3 2,4 10,4 0,36*** 0,39*** 0,50***

Fagiolini 1,6D 1,6ab 1,4b 1,7a 0,131 8,0 7,0 7,3 8,3 8,7 13,8 5,0 8,7 0,26*** 0,31*** 0,51***

Media 2,2

1 Ingrediente principale – la preparazione modifica fortemente la texture




< 0.0001 Per il gradimento a lettere uguali corrispondono valori uguali


38

Tabella 2.7 - Gradimento e familiarità dei piatti (tipo D) espresso dal bambino e dal genitore e loro correlazione. Differenze tra le classi di comportamento

alimentare

Piatti di tipo D1 Gradimento (media)

(X)

Familiarità 2 (%)

(Y)

Familiarità 3 (%)

(K)


Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 p

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180

Globale

N=250

Selettivi

N=29

Neofobici

N=41

Neofilici

N=180 XY XK YK

Zucchini 2,8A 2,4b 2,4b 3,0a 0,0001 64,0 48,3 41,5 71,7 65,7 55,2 41,5 73,1 0,57*** 0,57*** 0,78***

Melanzane 2,7AB 2,0b 2,0b 3,0a 0,0001 60,0 37,9 34,1 69,4 59,6 44,8 31,7 68,3 0,68*** 0,69*** 0,82***

Peperone 2,6B 2,3b 2,0b 2,8a 0,0001 55,2 37,9 26,8 69,4 58,6 41,4 29,3 68,2 0,63*** 0,65*** 0,82***

Cavolfiore 2,6B 1,7b 1,9b 2,5a 0,0001 54,0 27,6 39,0 61,7 56,8 31,0 39,0 65,2 0,61*** 0,68*** 0,82***

Spinaci 2,5B 2,2b 2,1b 2,6a 0,001 58,0 44,9 41,5 63,9 60,6 51,7 41,5 66,5 0,56*** 0,66*** 0,82***

Zucca 2,3C 2,4ab 2,2b 2,7a 0,026 61,6 65,5 48,8 63,9 57,5 55,2 41,5 61,6 0,51*** 0,71*** 0,81***

Fagiolini 2,2C 2,0ab 1,8b 2,3a 0,002 29,2 24,1 14,6 33,3 27,2 17,9 14,6 31,8 0,40*** 0,43*** 0,80***

Bietola 1,8D 1,5b 1,5b 2,0a 0,002 22,0 10,3 14,6 25,6 25,4 20,1 17,5 28,0 0,53*** 0,47*** 0,64***

Media 2,4

1 ingrediente secondario – preparazione elaborata




p < 0,0001 Per il gradimento a lettere uguali corrispondono valori uguali


39

Il gradimento in relazione a fattori demografici e antropometrici

L’apprezzamento dei piatti, per tipo di verdura e per classificazione delle ricette, è stato valutato in

relazione alle diverse variabili di background del campione di bambini (Tabella 2.8). I risultati hanno

evidenziato differenze tra le classi di età (F=6,153; p<0,002), con punteggi di gradimento più bassi tra i

bambini più piccoli. Il sesso non ha influito sulla risposta affettiva (tranne che per le melanzane), mentre

sono stati riscontrati effetti significativi della città di residenza, sia per i tipi di verdure che per le categorie

di piatti. Si può ipotizzare una relazione con modelli di consumo alimentare differenti all’interno della

popolazione di bambini considerata, dovuta alla possibile maggiore diffusione di alcune verdure in

determinate aree; per esempio, i piatti di zucca sono risultati in media più apprezzati dai bambini dell’area

di Milano, mentre quelli a base di peperoni erano più apprezzati dai bambini reclutati a Napoli. Non sono

state invece rilevate differenze di apprezzamento dei piatti tra i bambini in sovrappeso o normopeso.

Il gradimento in relazione alla neofobia e selettività alimentare

Riguardo al comportamento alimentare dei bambini, sono stati assegnati punteggi di gradimento

significativamente più bassi dal gruppo di bambini neofobici a circa il 97% (n=31) dei piatti e dai bambini di

gusti difficili al 78% (n=25) (Tabelle 2.4-2.7), con un numero di piatti graditi (punteggi ≥3) due volte più

elevato tra i bambini neofilici (14,2%) rispetto ai bambini neofobici e selettivi (rispettivamente 6,1% e

7,6%).

Il numero di piatti che i bambini apprezzavano (punteggio≥3) era inversamente correlato con la neofobia

alimentare e la selettività (rispettivamente r=-0,536; p<0.0001 e r=-0,590; p<0.0001).

I punteggi di neofobia alimentare erano inoltre inversamente correlati con il numero di piatti familiari,

sia per il dato espresso dal bambino (r=-0,358; p<0,0001), che dal genitore (r=-0,390; p<0,0001). Analogo

risultato è stato ottenuto per la selettività, i cui punteggi medi erano inversamente proporzionali alla

familiarità della pietanza espressa dal bambino (r= -0,491, p<0,0001), e dal genitore (r= -0,473; p<0,0001).

La scarsa predilezione per alcune verdure bollite riscontrata tra i bambini conferma le conclusioni di

precedenti indagini italiane sui giudizi edonisti sui pasti nelle mense scolastiche (Caporale et al., 2009).

Altre indagini, volte a studiare come il gradimento di alimenti vegetali è influenzato dal metodo di

preparazione per gruppi di età, hanno mostrato che gli alimenti lessati o cotti al vapore erano preferiti alle

puree, agli alimenti cotti alla griglia, saltati in padella e fritti ed al contempo erano più familiari ai bambini

(Zeinstra et al., 2010), discrepanze che possono essere spiegate da differenze culturali (es. abitudini di

consumo, gusti familiari).

Il gradimento in relazione alla familiarità

I piatti per i quali il campione ha espresso giudizio di gradimento più elevato erano quelli con cui ha più

familiarità, ossia quelli che i bambini hanno dichiarato di consumare. L'associazione significativa tra

apprezzamento co e familiarità dei vari piatti di verdura, espressa dai bambini, sostiene questa tesi. Le


40

correlazioni, tutte significative, erano comprese, secondo il tipo di piatto, tra r=0,259 (p<0,0001) e r=0,715

(p<0,0001). Analoghe correlazioni sono state registrate tra le valutazioni di gradimento e la familiarità dei

piatti indicata dai genitori (tra r=0,312; p<0,0001 e r=0,754; p<0,0001). Questi risultati sono in linea con

quelli di altri autori (Mustonen et al., 2012) che hanno riscontrato punteggi di neofobia più bassi tra i

bambini familiari con un più alto numero di alimenti e associazioni inverse tra neofobia e gradimento.

I risultati di questo studio evidenziano anche una discreta corrispondenza tra le risposte del bambino e

quelle del genitore riguardo al consumo precedente dei piatti selezionati con correlazioni significative

comprese tra r=0,513 e r=0,821. Per ogni coppia genitore-figlio sono state trovate tra il 67% e il 90% di

corrispondenze. Analoghi andamenti sono stati riscontrati all’interno dei sotto-gruppi di bambini (neofilici

neofobici e di gusti difficili), ma come previsto, la percentuale di piatti a loro familiari era più bassa per i

bambini neofobici e di gusti difficili.

Il gradimento in relazione ai consumi

Il numero di piatti consumati e graditi ai bambini e la varietà di verdure abitualmente consumate con la

dieta ha avuto effetti significativi sul gradimento generando differenze sia per tipo di verdura che per

categoria di piatti (Tabella 2.8). I risultati hanno evidenziato più elevati punteggi di gradimento atteso dei

prodotti tra chi consuma una più ampia varietà di verdure e dichiara un maggior numero di piatti consumati

o graditi (Appendice 2.1).

Relazione tra abitudini alimentari del bambino e del genitore e consumo di verdure

Dalle interviste dei genitori è emerso che i bambini neofobici rispetto alle altre due classi mangiano una

minore varietà di verdure (più alto numero di verdure consumate “mai” o “qualche volta”) (Tabella 2.9). Per

una considerevole percentuale di bambini neofobici e selettivi i genitori hanno dichiarato che il figlio non

mangia/mangia solo talvolta gli stessi alimenti (rispettivamente 43,9% e 41,4%) o preparati nello stesso

modo (36,6% e 41,4%) e che solo il 31,7% dei bambini neofobici, pranza nella mensa scolastica contro il

63,3 % dei bambini neofilici.

E’ stata inoltre riscontrata una relazione positiva significativa tra la neofobia del bambino e la neofobia

del genitore (r=0,166; p<0,009), ma non tra la neofobia del genitore e la selettività del bambino (r=0,086,

p=0,173). Circa il 29% delle madri con bambini neofobici alimentari presentavano loro stesse alto grado di

neofobia.


41

Tabella 2.8 - ANOVA. Significatività dei fattori che influenzano il gradimento dei piatti di verdure.

C, globale Differenze per tipo di verdura Differenze per classi di piatti

1 2 3 4 5 6 7 8 A B C D

Sesso 0,951 n.s. n.s. n.s. n.s. 0,035 n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s.

Età 0,002 n.s. n.s. n.s. n.s. <0,0001 n.s. 0,01 0,039 n.s. n.s. 0,02 n.s.

Città 0,996 <0,001 <0,0001 <0,001 n.s. <0,0001 0,002 <0,0001 <0,0001 0,029 <0,0001 n.s. <0,0001

Comportamento alimentare 0,016 n.s. n.s. n.s. 0,07 0,003 0,05 0,016 n.s. 0,087 n.s. n.s. 0,064

Consumo pranzo 0,005 n.s. n.s. n.s. n.s. 0,042 n.s. n.s. <0,0001 n.s. n.s. 0,003 n.s.

Normopeso/sovrappeso 0,727 n.s. n.s. n.s. 0,017 n.s. n.s. n.s. 0,001 n.s. n.s. n.s. n.s.

Allattamento al seno 1 <0,0001 <0,0001 n.s. n.s. <0,0001 n.s. n.s. n.s. 0,007 n.s. 0,051 0,0001 0,051

Piatti consumati 2 <0,0001 0,047 n.s. n.s. n.s. <0,0001 n.s. 0,002 0,008 n.s. <0,0001 0,056 0,001

Piatti graditi 3 <0,0001 < 0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Verdure consumate 4 <0,0001 <0,0001 0,017 <0,0001 <0,0001 n.s. 0,001 0,001 n.s. <0,0001 <0,0001 0,001 0,0001

1 Classi considerate: 0-3 mesi; più di 3 mesi

2 Dato espresso dal bambino. Classi considerate: meno di 10; meno di 15; uguale o più di 15

3 Classi considerate: meno di 8; meno di 15; uguale o più di 15

4 Dato espresso dal genitore. Classi considerate: meno di 24; meno di 27; uguale o più di 27

1= spinaci; 2= bietola; 3= fagiolini; 4= zucchine; 5= melanzane; 6= cavolfiori; 7= peperoni; 8= zucca

A = ingrediente unico della pietanza – preparazione semplice; B = ingrediente principale – preparazione elaborata con aggiunta di altri ingredienti; C = ingrediente principale – la

preparazione modifica fortemente la texture; D = ingrediente secondario – preparazione elaborata n.s. = non significativo


42

Tabella 2.9 - Abitudini alimentari del bambino e del genitore e consumo di verdure

Sesso Genitori Consumi 1

N F M neofilici neofobici N medio Mai Talvolta Spesso

% % % % (n) (n) (n) (n)

C. Globale 250 50 50 82 18 36,4 ± 9,8 7,0 ± 4,6 11,8 ± 4,8 12,3 ± 6,2

Neofilici 180 54 46 84 16 37,0 ± 9,5 6,5 ± 4,5 b 12,1 ± 4,6 a 12,4 ± 6,0

Neofobici 41 39 61 71 29 33,9 ± 11,2 9,4 ± 5,2 a 9,8 ± 5,2 b 12,0 ± 7,0

Selettivi 29 38 62 83 17 36,5 ± 9,1 6,4 ± 3,4 b 12,7 ± 4,7 a 11,9 ± 6,0

p 0,038

0,041

0,187 0,001 0,011 0,860

Mangia con i genitori Stessi alimenti dei genitori Stessa preparazione Mangia guardando la TV

N mai/talvolta spesso/sempre mai/talvolta spesso/sempre mai/talvolta spesso/sempre mai/talvolta spesso/sempre

% % % % % % % %

C. Globale 250 5,6 94,4 19,2 80,8 18,8 81,2 38,0 62,0

Neofilici 180 5,0 95,0 10,0 90,0 11,1 88,9 34,4 65,6

Neofobici 41 9,8 90,2 43,9 56,1 36,6 63,4 36,6 63,4

Selettivi 29 3,5 96,5 41,4 58,6 41,4 58,6 62,1 37,9

p 0,151 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Pranzo Allattamento al seno e n, di piatti graditi

N a casa mensa scolastica Piatti familiari Piatti graditi Si >3 mesi

Piatti

graditi 2 Piatti graditi 3

% % (n) (n) % % (n) (n)

C. Globale 250 40,8 58,8 12,6 ± 7,0 12,1 ± 8,0 69,6 53,2 13,0 11,2

Neofilici 180 36,7 63,3 14,4 ± 6,6 a 14,2 ± 7,9 a 67,8 53,3 - -

Neofobici 41 68,3 31,7 7,6 ± 6,1 b 6,1 ± 5,0 b 70,7 53,6 - -

Selettivi 29 27,6 69,9 8,6 ± 6,1 b 7,6 ± 5,3 b 79,3 51,7 - -

p <0,0001 <0,0001 <0,0001 0,738 1 N = numero di verdure consumate in famiglia;

2 Allattamento al seno per più di 3 mesi;

3 Allattamento al seno per 0-3 mesi


43

Conclusioni

L’indagine evidenzia una relazione diretta tra neofobia del bambino e comportamento alimentare del

genitore e una relazione opposta con la varietà delle verdure consumate, confermando i risultati di studi

condotti in altri Paesi. I giudizi di gradimento hanno privilegiato le pietanze che i bambini conoscono meglio

o che sono abituati a consumare; un ruolo chiave viene svolto dalla famiglia nella trasmissione dei modelli

genitoriali di preferenza/rifiuto. La preparazione gioca un ruolo importante per il gradimento con una

chiara tendenza a privilegiare le preparazioni più elaborate, in cui la verdura in questione non è ingrediente

unico o principale del piatto.

Ringraziamenti

Gli autori ringraziano la sig.ra Cristina Leone per il food styling, il sig. Altero Aguzzi per il servizio

fotografico delle pietanze e le famiglie che hanno partecipato allo studio.

Bibliografia

Caporale G, Policastro S, Tuorila H & Monteleone E (2009) Hedonic ratings and consumption of school lunch among preschool children. Food Qual Prefer, 20(7), 482-9.

Cole T J, & Lobstein T (2012) Extended international (IOTF) body mass index cut-offs for thinness, overweight and obesity. Pediatr Obes, 7(4), 284-94.

Cooke LJ, Haworth CM & Wardle J (2007) Genetic and environmental influences on children's food neophobia. Am J Clin Nutr, 86(2), 428-33.

Dovey TM, Staples PA, Gibson EL & Halford JC (2008) Food neophobia and 'picky/fussy' eating in children: a review. Appetite, 50(2-3), 181-93.

Galloway AT, Lee Y & Birch LL (2003) Predictors and consequences of food neophobia and pickiness in young girls. J Am Diet Assoc, 103(6), 692-698.

Krolner R, Rasmussen M, Brug J, Klepp KI, Wind M & Due P (2011) Determinants of fruit and vegetable consumption among children and adolescents: a review of the literature. Part II: qualitative studies. Int J Behav Nutr Phys Act, 8, 112.

Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C & Turrini A (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005-06: main results in terms of food consumption. Public Health Nutr, 12(12), 2504-32.

Mascola A J, Bryson SW & Agras WS (2010) Picky eating during childhood: A longitudinal study to age 11years. Eat Behav, 11(4), 253-7.

Mustonen S & Tuorila H (2010) Sensory education decreases food neophobia score and encourages trying unfamiliar foods in 8–12-year-old children. Food Qual Prefer, 21(4), 353-60.

Nordin S, Broman DA, Garvill J & Nyroos M (2004) Gender differences in factors affecting rejection of food in healthy young Swedish adults. Appetite, 43(3), 295-301.

Pliner P (1994) Development of measures of food neophobia in children. Appetite, 23(2), 147-63. Pliner P & Hobden K (1992) Development of a scale to measure the trait of food neophobia in humans.

Appetite, 19(2), 105-120. Rasmussen M, Krolner R, Klepp KI, Lytle L, Brug J, Bere E, et al. (2006) Determinants of fruit and vegetable

consumption among children and adolescents: a review of the literature. Part I: Quantitative studies. Int J Behav Nutr Phys Act, 3:22.

Siegrist M, Hartmann C & Keller C (2013) Antecedents of food neophobia and its association with eating behavior and food choices. Food Qual Prefer, 30(2), 293-8.


44

Tuorila H, Lähteenmäki L, Pohjalainen L & Lotti L (2001) Food neophobia among the Finns and related responses to familiar and unfamiliar foods. Food Qual Prefer, 12(1), 29-37.

Wardle J, Carnell S & Cooke L (2005) Parental control over feeding and children’s fruit and vegetable intake: How are they related? J Am Diet Assoc, 105(2), 227-32.

Zeinstra GG, Koelen MA, Kok FJ & de Graaf C (2010) The influence of preparation method on children’s liking for vegetables. Food Qual Prefer, 21(8), 906-14.


45

Appendice 2.1 Classi di comportamento alimentare: soggetti neofilici, neofobici, selettivi

Spinaci Bietola

Fagiolini Zucchini

Melanzane Cavolfiore

Peperoni Zucca


46

Classi di gradimento: “Low likers”< 8 piatti graditi; “High likers” >15 piatti

Spinaci Bietola

Fagiolini Zucchini


Peperoni Zucca


47

Varietà di verdure familiari: “Low variety” <10 verdure familiari; “High variety” >15 verdure familiari

Spinaci Bietola

Fagiolini Zucchini


Peperoni Zucca


48

Varietà di verdure consumate nella dieta: “Low variety” <24 tipi di verdure; “High variety” >27 tipi di

verdure

Spinaci Bietola

Fagiolini Zucchini


Peperoni Zucca

3 Acutezza sensoriale e accettazione degli alimenti negli anziani

Prevalenza e consapevolezza dei disturbi del gusto e dell’olfatto nella popolazione anziana

Claudia Arganini e Fiorella Sinesio Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

L’obiettivo della ricerca è di indagare sulla prevalenza e sulla consapevolezza delle disfunzioni chemosensoriali in un campione realistico della popolazione anziana italiana. L’indagine è stata condotta su 76 anziani istituzionalizzati ricoverati presso una struttura sanitaria pubblica e 239 anziani free- living reclutati presso tre centri anziani nel comune di Roma. La funzionalità chemosensoriale è stata misurata tramite due test olfattivi e uno gustativo. Dai risultati emerge una elevata prevalenza di disturbi chemosensoriali, più diffusi tra gli anziani istituzionalizzati e correlati significativamente con l’età e con il genere maschile. Inoltre nel campione totale di free-living e in misura maggiore tra gli anziani di sesso maschile di età superiore agli ottanta anni, emerge una bassa consapevolezza di essere affetti da un disturbo del gusto o dell’olfatto. Pertanto ai fini di ottenere un quadro realistico della prevalenza dei disturbi gusto olfattivi negli anziani, si sottolinea l’importanza dell’impiego di valutazioni oggettive basate su metodologie standardizzate. Parole chiave: disturbi chemiosensoriali, consapevolezza della funzionalità gusto-olfattiva , anziani

Abstract

A national survey was conducted to investigate on the prevalence and awareness of taste and smell impairments in two realistic samples of institutionalized and free- living elderly people. Olfactory and gustatory functions were evaluated by three validated commercial tests: an odour identification test, a threshold odour test, a taste test. Overall the prevalence of measured chemosensory impairments in both samples was very high and correlated with increasing age and gender (higher in men). Moreover among the free-living elderly, prevalence of taste and smell impairments, measured and self-reported, were compared. Overall self-reported chemosensory impairments were significantly less prevalent than the measured smell and taste dysfunctions . This observation points out that self-reported perception of gusto-olfactory disorders in elderly people may underestimate the real prevalence. Keywords: chemosensory impairment, awareness of taste and smell perception, elderly people.

Introduzione

Negli ultimi cento anni l’aspettativa di vita nei paesi occidentali è quasi raddoppiata. In Italia la

percentuale di persone di età dai 65 anni in su è passata dal 4% del 1900 al 20,5% del 2011, e nel 2050

dovrebbe raggiungere il 34% (Istat, 2012). A livello globale si stima che nel 2050 la popolazione di età

superiore ai 65 anni sarà costituita da 1,9 miliardi di persone (OECD, 2010). Purtroppo, non sempre

l’aumento della durata della vita è accompagnato da una buona qualità della vita. Tra i fattori

determinanti della buona qualità della vita vi è, in primis, un’alimentazione soddisfacente e adeguata a

coprire i fabbisogni nutrizionali.

Nella popolazione anziana sono ampiamente diffuse problematiche nutrizionali legate a fattori di

rischio di diversa natura, quali fattori sociali, psicologici e fisiologici. Tra i processi di modificazione

fisiologici legati all’invecchiamento sono molto frequenti i disturbi delle funzioni gustative e olfattive

(chemosensoriali), che alterando o riducendo la capacità di percepire i sapori e gli odori degli alimenti e

50

delle bevande possono avere un impatto negativo consumi di alcuni cibi diventando causa di squilibri

nutrizionali (Boesveldt et al, 2011). In particolare, la riduzione o l’alterazione della funzionalità

chemosensoriale può condurre a un certo disinteresse per il cibo, o al contrario a un abuso di alcuni

alimenti o condimenti. Pertanto è importante conoscere l’entità della diffusione dei disturbi della

percezione gusto olfattiva, sia per accrescere la consapevolezza tra le persone anziane di essere affetti

da tali disturbi, sia per fornire alle industrie alimentari informazioni utili per mettere a punto prodotti

che soddisfino i bisogni di questa importante categoria di consumatori.

Alla luce di queste premesse, la presente ricerca ha il fine di indagare sulla prevalenza e sulla

consapevolezza dei disturbi gusto olfattivi della popolazione anziana italiana attraverso due esempi

realistici, uno rappresentato da un campione di anziani istituzionalizzati a rischio di malnutrizione e uno

da anziani free-living in buone condizioni di salute.

Materiali e metodi

Campione

L’indagine è stata divisa in due fasi. Nella prima fase, svolta dal 2010 al 2011, è stata condotta la

valutazione della percezione gusto olfattiva su un campione di 76 individui anziani (età≥ 65 anni)

istituzionalizzati, reclutati presso la struttura di ricovero per anziani “Villa Delle Querce” situata a Nemi,

in provincia di Roma. I partecipanti allo studio sono stati selezionati sulla base di adesione volontaria.

Sui soggetti istituzionalizzati sono state condotte delle indagini preliminari per valutare lo stato di

nutrizione, lo stato psicologico, lo stato funzionale e il quadro clinico, tenendo così sotto controllo i

fattori sperimentali dello studio incentrato sulla somministrazione del test. Sono stati considerati idonei

a partecipare allo studio sensoriale i soggetti che rispettavano i seguenti criteri di inclusione:

rischio di malnutrizione: valutato tramite il questionario validato “Mini Nutritional Assessment

(MNA)” (Guigoz et al, 1997);

deficit energetico ≤20 kcal/kg/die;

stato cognitivo non deteriorato: valutato attraverso la scala di valutazione dello stato mentale “Short

Portable Mental Status Questionnaire (SPMSQ) ” (Pfeizzer, 1975);

non fumatori.

Nella seconda fase dell’indagine, svolta dal 2012 al 2013, è stata misurata la prevalenza di disturbi

gusto olfattivi in un campione casuale di 239 individui anziani free- living in buone condizioni di salute,

reclutati con metodo probabilistico presso tre centri anziani del Municipio VIII nel comune di Roma. A

ogni individuo, sono state poste delle domande sulle caratteristiche socio demografiche, stato di salute,

farmaci e percezione della propria funzionalità gusto olfattiva.

51

I partecipanti che hanno aderito in maniera volontaria alla ricerca e firmato l’autorizzazione al

trattamento dei dati personali ai fini della ricerca (Consenso Informato), dopo aver ricevuto una

completa descrizione dello studio.

Rilevazione sensoriale

La funzionalità gustativa e olfattiva di ciascun individuo è stata misurata attraverso l’ausilio di tre

test commerciali validati scientificamente (Hummel et al, 2007; Mueller et al, 2003), prodotti dalla

Burghart (GmbH Wedel Germany). La valutazione dei disturbi olfattivi comprende due test

(identificazione e soglia olfattiva) e si basa sull’utilizzo di pennarelli che, al posto dell’inchiostro,

contengono un feltro imbibito di sostanze odorose. La metodologia originale di somministrazione dei

test (Hummel et al,2007; Mueller et al, 2003) è stata semplificata per renderla di più facile esecuzione

con i soggetti anziani (Arganini et al, 2011; Sinesio et al, 2010).

Il test di identificazione olfattiva consisteva nel somministrare in sequenza ad ogni individuo, ad

intervalli di 30 secondi, 9 pennarelli contenenti ognuno un odore diverso. Ai partecipanti era richiesto di

individuare l’odore tra quattro odori possibili. Ad esempio, se il pennarello aveva l’odore dell’arancia, la

scelta era tra arancia, fragola, mirtillo e ananas.

Il test della soglia olfattiva definisce la soglia di percezione olfattiva per il feniletanolo, sostanza

dall’odore simile alla rosa. Il metodo prevede 16 diverse concentrazioni della sostanza odorosa,

presentate in ordine crescente di concentrazione, e consiste nella scelta forzata tra tre alternative (3-

AFC) di cui solo una contenente la sostanza odorosa. Ogni individuo riceveva tre pennarelli, dei quali due

contenenti un solvente inodore e il terzo con la sostanza odorosa, a partire dalla tripletta con la

concentrazione più bassa di feniletanolo. Ai partecipanti era richiesto di identificare il pennarello con

odore simile alla rosa. In caso di risposta corretta veniva ripresentata, per conferma, la stessa tripletta di

pennarelli, mentre in caso di risposta errata si passava alla tripletta successiva, con concentrazione più

alta. La soglia di percezione olfattiva era definita da due risposte corrette per la stessa tripletta (Hummel

et al, 2007).

Il test gustativo utilizza 12 striscioline di carta filtro imbibita di soluzioni gustative a varie

concentrazioni, quattro per ciascun gusto (dolce, salato, aspro e amaro) presentate nell’ordine dalla più

bassa alla più alta concentrazione. Veniva chiesto ai soggetti di porre la strisciolina in bocca, sulla lingua

trattenendola per alcuni secondi tra lingua e palato, e identificare il gusto percepito (dolce, aspro, salato

e amaro o nessun sapore).

Gli anziani sono stati poi classificati nei seguenti gruppi, sulla base dei risultati dei test sensoriali:

1) normale funzionalità gusto-olfattiva;

2) disturbi del gusto: meno di 9 risposte corrette al test gustativo (valore massimo 9);

52

3) disturbi dell’olfatto: punteggio inferiore a 5 al test della soglia olfattiva (valore massimo 16) e

inferiore a 3 al test di identificazione olfattiva (valore massimo 9).

Valutazione della percezione soggettiva della funzionalità sensoriale

Nel campione di anziani free-living è stata inoltre stimata la consapevolezza di essere affetti da

disturbi chemosensoriali attraverso alcune domande sulla percezione di cambiamenti della propria

funzionalità gustativa ed olfattiva.

Analisi statistiche

Il test Chi-quadro e il test esatto di Fisher sono stati calcolati per valutare l’effetto dell’età e del

genere sulla sensibilità gusto olfattiva e sulla consapevolezza di disturbi della funzionalità

chemosensoriale a livello di significatività p≤0,05. Le analisi statistiche sono state eseguite con il

software XLSTAT v.2012.1.01.

Risultati e discussione

Descrizione del campione di anziani

La popolazione degli anziani inclusa nello studio era composta da 76 individui istituzionalizzati di età

dai 65 ai 97 anni (età media 81 anni) di cui 66% donne e 34% uomini e da 239 free-living di età dai 60 ai

101 anni (età media 76 anni) di cui 70% donne e 30% uomini.

Prevalenza dei disturbi gusto olfattivi negli anziani istituzionalizzati

In tabella 3.1 sono illustrate le frequenza dei disturbi della funzionalità gustativa e olfattiva nel

campione totale di anziani istituzionalizzati e suddiviso per genere e per fascia di età.

Complessivamente la prevalenza di disturbi chemosensoriali tra gli anziani istituzionalizzati risulta

essere piuttosto alta. Si osserva in particolare che i disturbi del gusto sono notevolmente più diffusi

rispetto ai disturbi dell’olfatto specialmente nella fascia di età oltre gli ottanta anni. Inoltre la

prevalenza di disturbi del gusto è omogenea tra i due sessi mentre i disturbi dell’olfatto sono più

frequenti tra gli uomini. Tra le donne e nel gruppo di età inferiore a ottanta anni si osserva la

proporzione più alta di persone con funzionalità gusto olfattiva normale.

53

Tabella 3.1 - Prevalenza di disturbi del gusto e dell’olfatto nel campione di anziani istituzionalizzati e

distribuzione per genere e per fascia di età.

Funzionalità normale

(%) Disturbi del gusto

(%) Disturbi dell’olfatto

(%) p

Campione totale (n=76) 19 70 41

Donne (70 %) 23 70 38 0,027

Uomini (30%) 9 70 48

Fascia di età 65-79 (41%) 23 61 32 0.1

Fascia di età 80-97 ( 59%) 16 76 47

L’elevata frequenza di disturbi del gusto rilevata in questa popolazione di anziani istituzionalizzati è

probabilmente dovuta all’assunzione di numerosi medicinali (polifarmacia), considerata una comune

causa di alterazioni della funzionalità gustativa nella popolazione anziana (Bromley et al, 2000).

Prevalenza dei disturbi gusto olfattivi negli anziani free- living

In tabella 3.2 sono riportati i dati di prevalenza per gli anziani free- living dei disturbi gustativi e

olfattivi nel campione totale e suddivisi per genere e per età, calcolati sulla base dei punteggi registrati

nei test sensoriali.

Tabella 3.2 - Prevalenza di disturbi gustativi e olfattivi misurati e percepiti nel campione totale di anziani

free living e distribuzione per genere e per fascia di età.

Funzionalità

normale (%)

Disturbi del gusto

(%)

Disturbi dell’olfatto

(%)

p

Campione totale (n=239) 45 41 33

Donne (66%) 52 35 28 0,04

Uomini (34 %) 33 54 44

Fascia di età 60-79 (68%) 53 35 25

<0,0001 Fascia di età 80-101 (32%)

29 56 52

Nel campione totale e nel gruppo di età dai sessantacinque ai settantanove anni si nota una più alta

frequenza di disturbi gustativi che olfattivi, mentre nel gruppo di età compresa tra gli 80 e i 101 anni

entrambe le frequenze raggiungono valori piuttosto elevati e paragonabili tra loro. Emerge inoltre, come

nel campione di anziani istituzionalizzati, una differenza legata al genere. Nello specifico, sono stati

rilevati disturbi sia gustativi che olfattivi in misura maggiore tra i soggetti di sesso maschile.

54

Consapevolezza dei disturbi della funzionalità gusto olfattiva

Per valutare la consapevolezza della presenza di disturbi gusto olfattivi nel campione di anziani free-

living, i dati di prevalenza ottenuti tramite i test sensoriali sono stati confrontati con i dati raccolti

attraverso le domande specifiche sulla loro percezione dei gusti/odori. I dati, illustrati in tabella 3.3,

mostrano che un’alta percentuale del campione non è consapevole di essere affetto da un disturbo del

gusto o dell’olfatto. In particolare tra gli anziani di sesso maschile e nella fascia di età compresa tra gli

80 e i 101 anni si osserva una maggiore tendenza a non percepire l’esistenza di un disturbo gusto

olfattivo, sebbene i risultati rivelino un errore superiore ai limiti accettati del 5%.

Tabella 3.3. Confronto tra la prevalenza di disturbi gusto olfattivi misurati attraverso i test sensoriali e

consapevolezza di essere affetti da tali disturbi nel campione totale di free-living e

suddiviso per età e per genere.

Disturbi del

gusto (%)

Non consapevoli del disturbo del gusto

(%)

Disturbi dell’olfatto

(%)

Non consapevoli del disturbo dell’olfatto

(%)

CampioneTotale (n=239)

41 28 33 23

Fascia di età 60-79 35 22 28 17

Fascia di età 80-101 54 42 44 35

p 0,07 0,07

Donne 35 24 25 17

Uomini 56 37 52 32

p 0,23 0,12

Confronto dei dati di prevalenza tra anziani istituzionalizzati e free-living

In figura 3.1 è illustrato il confronto tra la prevalenza di disturbi gusto olfattivi in anziani

istituzionalizzati e free-living. Si osserva chiaramente che nel campione di anziani free- living la

frequenza di individui con funzionalità gusto olfattiva intatta è nettamente superiore. La frequenza di

disturbi dell’olfatto rilevata in entrambi i campioni è paragonabile ed è in linea con studi precedenti

(Essed et al., 2007, Murphy et al., 2002), mentre la frequenza di disturbi del gusto rilevata tra gli anziani

istituzionalizzati è notevolmente più alta di quanto emerso in altri studi (Boesveldt et al., 2011; Kremer

et al., 2007a,b). Questo risultato è probabilmente legato alle condizioni di salute e all’uso di un gran

numero di medicinali (polifarmacia) nel campione oggetto di indagine. Per verificare l’esattezza del dato

sarebbe necessario estendere lo studio a un campione più numeroso.

55

Figura 3.1 - Confronto tra la prevalenza di disturbi gusto olfattivi in anziani istituzionalizzati e free-living

Conclusioni

Questo studio ha messo in evidenza l’importanza dell’impiego di valutazioni oggettive basate su

metodologie standardizzate ai fini di ottenere un quadro realistico della prevalenza dei disturbi gusto

olfattivi ampiamente diffusi nella popolazione anziana, che insieme con una conoscenza più

approfondita delle problematiche nutrizionali legate ai disturbi chemosensoriali contribuisce a produrre

informazioni utili alle industrie alimentari interessate a sviluppare prodotti in linea con le esigenze della

crescente fetta di consumatori rappresentata dagli anziani.

Inoltre, data la bassa consapevolezza tra gli anziani inclusi nello studio riguardo alla propria

sensibilità gusto olfattiva, è raccomandabile l’attuazione di campagne informative finalizzate

all’aumento della consapevolezza e della conoscenza di tali disturbi e dei rischi a essi legati. In

particolare, la perdita e/o l’alterazione della sensibilità gusto olfattiva, oltre ad incidere sulla qualità

della vita legata all’alimentazione, può avere altre conseguenze quali l’incapacità di sentire determinati

odori che segnalano la presenza di fumo, gas e sostanze tossiche oppure dalla mancanza di percezione

dell'eccessiva acidità di alimenti deteriorati.

Istituzionalizzati

Free Living

56

Bibliografia

Arganini C , Sinesio F (2011) Effects of Sensory Compensatory Strategy on Hedonic Responses to a Functional Beverage in Malnourished Institutionalized Elderly. In: 9th Pangborn Sensory Science Symposium, 4-8th September 2011, Toronto- Canada.

Boesveldt S, Tessler Lindau S, Mc Clintock M, Hummel T, Lundstrom JN (2011) Gustatory and olfactory dysfunction in older adults: a national probability study. Rhinology, 49(3), 324-30.

Bromley SM (2000) Smell and Taste Disorders: A Primary Care Approach. Am Fam Physician, 61(2), 427-36.

Essed NE, Van Staveren WA, Kok FJ, Graaf C (2007) No effect of 16 weeks flavor enhancement on dietary intake and nutritional status of nursing home elderly. Appetite, 48(1), 29-36.

Guigoz Y., Vellas B, Garry PJ (1997) The Mini Nutritional Assessment: a practical assessment tool for grading the nutritional state of elderly persons (Third Edition). Fact, research and intervention on gerontology, 15-60.

Hummel T, et al. (2007) A Normative data for the "Sniffin' Sticks" including tests of odor identification, odor discrimination, and olfactory thresholds: an upgrade based on a group of more than 3,000 subjects. Eur Arch Otorhinolaryngol, 264(3), 237-43.

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2012) Statistiche report, 2012. Disponibile all’indirizzo: http://www.istat.it/it/archivio/51645

Kremer S, Bult JHF, Mojet J, Kroeze JHA. Food perception with age and its relationship to pleasantness. Chem Senses 2007 (a); 32: 591-602.

Kremer S, Mojet J, Kroeze JHA (2007) Differences in perception of sweet and savoury waffles between elderly and young subjects. Food Qual Pref,18,106-16.

Mueller C et al.(2003) Quantitative assessment of gustatory function in a clinical context using impregnated taste strips. Rhinology, 41(1), 2-6.

Murphy C, Schubert CR, Cruickshanks KJ, Klein BEK, Klein R, Nondahl DM (2002) Prevalence of olfactory impairment in older adults. J Am Diet Assoc,288(18), 2307–12. OECD – Organisation Organisation for Economic Co-operation and Development (2010) Health at a Glance: Europe, OECD Publishing, 2010. Disponibile all’indirizzo http://dx.doi.org/10.1787/health_glance-2010-en Pfeizzer E (1975) Short Portable Mental Status Questionnaire. JAGS, 23, 433-41. Sinesio F, Arganini C , Moneta E, Peparaio M, Comendador FJ (2010) Sensory compensatory strategy to increase functional foods liking and intake in undernourished elderly institutionalized subjects. Public Health Nutr - II World Congress of Public Health Nutrition, 13(9A), 239 (abstract).

http://www.istat.it/it/archivio/51645

http://dx.doi.org/10.1787/health_glance-2010-en

57

4 Sorveglianza dell’Attività fisica in gruppi di popolazione

Angela Polito, Beatrice Mauro,Donatella Ciarapica, Lorenzo Barnaba Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Premessa

L’attività fisica rappresenta la variabile chiave del dispendio energetico in grado di influenzare

maggiormente il bilancio di energia. È essenziale nello sviluppo e nel mantenimento della massa magra

(maggior determinante del metabolismo di base) e può anche influenzare favorevolmente la

distribuzione del grasso corporeo. Bassi livelli di attività fisica associati ad uno stile di vita sedentario che

privilegia attività fisicamente passive, come l’aumento del tempo speso a guardare la TV, a leggere, a

lavorare o giocare al computer, guidare ecc, contribuiscono ad un’alta prevalenza di obesità nei paesi

industrializzati e delle varie malattie quali diabete, malattie cardiovascolari, cancro, ecc. Le

raccomandazioni energetiche non possono quindi non essere accompagnate da linee guida per un

desiderabile livello di attività fisica e per la durata, la frequenza e l’intensità dell’esercizio fisico. Le

principali organizzazioni mondiali forniscono precise indicazioni di raccomandazione sull’attività fisica

per mantenere e promuovere lo stato di salute nell’adulto (WHO, 2002; WCRF/AICR, 2007; ACC/AHA,

2002; Pollock et al., 1998; IARC, 2002; Saris et al., 2003), ma nell’ottica di valutare l’effettiva messa in

pratica di tali raccomandazioni da parte della popolazione, sono necessari strumenti idonei a tale

monitoraggio. La misurazione e la valutazione dell’attività fisica a livello di popolazione sono complesse

e dispendiose da attuare e per questi motivi generalmente gli strumenti più utilizzati sono i questionari

autosomministrati, mentre il costo energetico delle singole attività è generalmente derivato da tabelle

riportate in letteratura (Ainsworth et al., 1993, 2000; FAO, 2004) che esprimono il costo energetico

come multipli del metabolismo di base. A tale proposito è da tener presente che i questionari utilizzati

non sempre sono validati nei vari gruppi di popolazione e per quanto riguarda i costi energetici delle

singole attività spesso sono scarsi o riferiti a dati non molto recenti.

Obiettivo principale di questa specifica attività di ricerca è stato quello di valutare l’attività fisica in

specifici segmenti di popolazione (adulti con diverso stato di nutrizione – normopeso, sovrappeso,

obesi).

Il progetto è stato articolato in differenti azioni di approfondimento che hanno riguardato, oltre alla

valutazione dell’attività fisica su gruppi di popolazione italiana, la verifica dei limiti di applicabilità di

alcuni questionari utilizzati per la stima dell’attività fisica e della loro validità per la definizione del

profilo di stile di vita e la stima dei fabbisogni energetici.

58

Bibliografia

Ainsworth BE, Haskell WL, Leon AS, Jacobs DR, Henry JR, Montoye J, Sallis JF & Paffenbarger RS (1993) Compendium of Physical activities: classification of energy costs of human physical activities. Med Sci Sports Ex, 25, (1), 71-80.

Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ, O’Brien WL, Bassett DE, Schmitz KH, Emplaincourt PO, Jacobs DR & Leon AS, (2000) Compendium of Physical activities: an update of activity codes and MET intensities. Med Sci Sports Ex, 32(9), S498-S516.

ACC/AHA – American College of Cardiology/American Heart Association (2002). Physical activity and cardiovascular health: how much physical activity is enough. Disponibile all’indirizzo: http://circ.ahajournals.org/content/106/14/1883.full Ultimo accesso 7 dicembre 2013.

FAO Human Energy requirements (2004) - Report of a Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation. Food and nutrition Technical Paper Series, n°1.

IARC – International Agency for Research on Cancer – WHO (2002) Handbook of cancer prevention. Volume 6: weight control and physical activity. Lyons, France. International Agency for Research on Cancer (IARC) Press. Disponibile all’indirizzo: http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-online/prev/handbook6/Handbook6.pdf Ultimo accesso 7 Dicembre 2013.

Pollock ML, Gaesser GA, Butcher JD, Despres JP, Dishman RK, franklin BA & Ewing-Garber C (1998) American College of Sports Medicine Position Stand on the recommended quantity and quality of exercise for developing and maintaining cardio-respiratory and muscular fitness, and flexibility in health adults. Med Sci Sports Ex, 30, 975-991.

Saris WH, Blair SN, van Baak MA, Eaton SB, Davies PS, Di Pietro L, Fogelholm M, Rissane A, Schoeller D, Swinburn B, Tremblay A, Westerterp & Wyatt H (2003) How much physical activity is enough to prevent unhealthy weight gain? Outcome of the IASO 1st Stock Conference and consensus statement. Obes Rev, 4, 101-14.

WCRF/AICR - World Cancer Research Fund / American Institute for Cancer Research (2007) Food, Nutrition, Physical Activity, and the Prevention of Cancer: a Global Perspective. Washington DC: AICR, 2007 Disponibile all’indirizzo: http://www.dietandcancerreport.org/expert_report/report_contents/index.php . Ultimo accesso 7 Dicembre 2013.

WHO - World Health Report (2002) Reducing risks, promoting healthy life. Geneva, World Health Organization. Disponibile all’indirizzo: www.who.int/whr/2002/en/ Ultimo accesso 7 dicembre 2013.

.

http://circ.ahajournals.org/content/106/14/1883.full

http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-online/prev/handbook6/Handbook6.pdf

http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-online/prev/handbook6/Handbook6.pdf

http://www.dietandcancerreport.org/expert_report/report_contents/index.php

http://www.who.int/whr/2002/en/

59

4.1 Validità dell’IPAQ (International Physical Activity Questionnaire) per la definizione del

profilo di stile di vita

Angela Polito, Beatrice Mauro,Donatella Ciarapica, Lorenzo Barnaba

Sommario

Scopo di tale lavoro è stata la validazione del questionario internazionale sull’attività fisica (IPAQ) nella sua versione in italiano attraverso l’utilizzo di un metodo oggettivo quale l’accelerometria. Sono stati reclutati 220 soggetti (105 maschi e 115 femmine) di età compresa tra i 20 e i 65 anni. A tutti i volontari è stato richiesto di indossare un accelerometro per 7 giorni consecutivi al termine dei quali è stato richiesto di compilare il questionario IPAQ assieme a un questionario di stile di vita comprendente domande su esercizio fisico, fumo, consumo di alcool, e altri dati demografici (età, sesso, ecc). Inoltre sono state rilevate, secondo le procedure standard, le misure di peso (kg) e statura (cm) ed è stato calcolato l’Indice di Massa Corporea (IMC) (kg/m2). Dai risultati è emersa la tendenza significativa dell’IPAQ a sovrastimare il tempo dedicato alle attività fisiche di tipo vigoroso e moderato (p=0,0000), e a sottostimare il tempo trascorso stando seduti (p=0,0000), inoltre le differenze nei minuti di attività fisica moderata e vigorosa giornaliere riportate tra l’IPAQ e l’accelerometro, aumentano con l’aumentare del tempo trascorso nelle varie attività. Tuttavia è risultata una correlazione significativa (ρs =0,30; p<0,05) anche se bassa, tra l’attività fisica totale misurata con l’accelerometro e quella ottenuta dal questionario IPAQ. In conclusione, i nostri risultati hanno mostrato una correlazione da bassa a moderata tra l’IPAQ e l’accelerometria, evidenziando comunque differenze tra le diverse categorie di attività fisica, aspetto da prendere in considerazione prima di decidere quale strumento utilizzare per la valutazione dell’attività fisica; in alternativa, e soprattutto in studi su piccoli gruppi di popolazione, la preferenza dovrebbe cadere su strumenti oggettivi quali, ad esempio, l’accelerometro. Parole chiave: Monitoraggio attività fisica, IPAQ, accelerometro

Abstract

The aim of this study was the validation of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) against an objective method such as accelerometry. We recruited 220 subjects (105 males and 115 females) aged 20-65 years. All volunteers wore an accelerometer for 7 consecutive days after that we required them to complete the IPAQ together with a lifestyle questionnaire containing questions on physical exercise, smoking habits, alcohol consumption and other demographic data (age, sex, act). Moreover we collected measure of weight (kg) and height (cm) according to the standard procedure; body mass index (kg body weight/m2body height) has been calculated. Results showed a significant tendency to overestimate time spent in vigorous and moderate activities (p=0.0000), and to underestimate time spent sitting (p=0.0000), additionally the differences in minutes of moderate and vigorous physical activities between the IPAQ and the accelerometer increased as the minutes per day reported in the IPAQ increased. Nevertheless we found a low positive correlation (ρs=0.30; p<0.05) between total physical activity measured by accelerometer and that obtained by the IPAQ. In conclusion, our results showed low to moderate correlations between IPAQ and accelerometry pointing out differences across physical activity categories, this is an aspect that should be taken into account prior to deciding on use of an instrument for the assessment of physical activity; alternatively and especially in small population groups preference should come down to objective tools such as the accelerometer. keywords: Physical activity monitoring, IPAQ, accelerometer

60

Introduzione

In letteratura è disponibile un ampio spettro di questionari che spaziano da semplici questionari di

una sola pagina per valutare l’attività fisica durante l’ultimo anno a diari più elaborati per un dettagliato

resoconto delle attività svolte durante il giorno. Tra tutti i questionari disponibili è stato selezionato, per

la sua validità a livello internazionale, l’International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) tradotto in

varie lingue, proprio allo scopo di fornire uno strumento comune da utilizzare a livello internazionale per

ottenere dati confrontabili sull’attività fisica in rapporto allo stato di salute. È un questionario

autocompilato che valuta il tempo dedicato all’attività fisica nei 7 giorni precedenti la compilazione ed è

applicabile a soggetti di età compresa tra i 15 ed i 69 anni. È disponibile in 2 versioni, una ridotta e una

estesa, e permette di classificare l’attività fisica in tre livelli (leggera, moderata, pesante). Nell’ambito di

tale progetto è stata utilizzata la versione estesa dell’IPAQ che consiste di 27 domande articolate in

quattro questionari suddivisi in cinque settori di attività (attività fisica svolta sul lavoro, gli spostamenti, i

lavori domestici e la cura dei familiari, i passatempi lo sport e il tempo libero e il tempo trascorso

seduto). L’attendibilità e la validità dell’IPAQ sono state valutate in diversi studi (Craig et al., 2003;

Hagstromer et al.,2006). Lo studio di Craig et al., (2003) includeva 14 centri e 12 paesi e nella validazione

ha riscontrato una correlazione significativa seppur bassa tra l’IPAQ e il metodo di riferimento;

Hagstromer et al., (2006) invece nel suo studio ha rilevato una modesta correlazione tra l’IPAQ e i dati

rilevati con l’accelerometro. Poiché l’IPAQ è uno strumento sviluppato appositamente per gli studi di

popolazione è di cruciale importanza che esso sia validato sulla popolazione che si intende studiare.

Scopo di questo studio è stato quello di verificare la validità dell’IPAQ in un gruppo di italiani adulti di

entrambe i sessi mediante il confronto con un metodo oggettivo quale l’accelerometro.

Campione e metodi

Per tale studio la versione originale in Inglese dell’IPAQ è stata tradotta in Italiano ed è stato

condotto uno studio pilota su un gruppo di popolazione Italiano in accordo con il protocollo ufficiale

(IPAQ, 2005).

Sono stati reclutati con metodo probabilistico 220 soggetti (105 maschi e 115 femmine) di età

compresa tra i 20 e i 65 anni. A tutti i soggetti è stato richiesto di indossare un accelerometro per 7

giorni consecutivi, al termine dei quali un questionario IPAQ assieme a un questionario di stile di vita

comprendente domande su esercizio fisico, fumo, consumo di alcool, e altri dati demografici (età, sesso,

ecc) sono stati compilati. Inoltre sono state rilevate, secondo le procedure standard, le misure di peso

(kg) e statura (cm) ed è stato calcolato l’Indice di Massa Corporea (IMC) (peso corporeo in kg/statura in

m2). Coloro che hanno aderito volontariamente allo studio hanno firmato il consenso informato per il

trattamento dei dati.

61

Il tasso di adesione è stato del 48% I soggetti che hanno rifiutato erano distribuiti casualmente senza

differire dal resto del campione.

I soggetti che non hanno completato in maniera corretta il questionario IPAQ e/o non hanno

indossato l’accelerometro per il tempo minimo richiesto sono stati esclusi dal campione; al netto di tale

esclusione il campione era composto da 205 soggetti (96 maschi e 109 femmine) di età media pari a

40.7±12.2 anni e un IMC medio di 25.9±4.7.

Per quanto riguarda l’IPAQ dopo aver effettuato la pulizia dei dati per le informazioni mancanti e i

valori fuori soglia (outliers) in base alle linee guida fornite dall’IPAQ Research Committee (IPAQ, 2005) si

è proceduto alla stima del tempo dedicato all’attività fisica che è stata classificata in tre categorie

(insufficiente, sufficiente ed attivo) in accordo alle linee guida (tabella 4.1).

Tabella 4.1 - Categorie di attività fisica e relativi cut-off sulla base del protocollo IPAQ

Categorie di attività fisica

Cut-off

1 Insufficientemente attivo

Nessuna attività riportata o Alcune attività riportate ma non sufficienti per raggiungere le categorie 2 o 3

2 Sufficientemente attivo

3 o più giorni di attività vigorosa per almeno 20 minuti al giorno o 5 o più giorni di attività moderata o di camminata per almeno 30 minuti al giorno o 5 o più giorni di qualunque combinazione tra camminare, attività moderata o attività vigorosa tanto da raggiungere un minimo di 600 METmin alla settimana

3 Molto attivo

3 o più giorni di attività vigorosa tanto da accumulare almeno 1500 METmin alla settimana o 7 giorni di qualunque combinazione tra camminare, attività moderate o attività vigorose tanto da raggiungere un mino di 3000 METmin alla settimana

Da Bergman et al., 2008

Per avere una misura oggettiva dell’attività fisica del campione in studio è stato utilizzato

l’accelerometro Actigraph GT1M biassiale (Actigraph, Pensacola FL) strumento che misura

l’accelerazione (g) da 0,05 a 2,1 g. Lo strumento fornisce misure di attività fisica in termini di intensità e

durata nonché i periodi di sedentarietà. La somma delle accelerazioni è trasformata nell’unità di misura

dell’accelerometro che è il count. L’accelerometro viene indossato in vita per 7 giorni consecutivi; i dati

sono considerati validi se lo strumento è stato indossato per almeno 4 giorni, incluso almeno un giorno

del fine settimana, e per almeno 10 ore al giorno (Trost et al., 2000, 2005). I dati ottenuti

dall’accelerometro sono stati analizzati con l’ausilio del software fornito dalla Actigraph (Actilife rel

62

5.9.1). I dati considerati idonei vengono analizzati come minuti al giorno trascorsi in attività fisiche di

bassa, moderata o elevata intensità oltre che in minuti trascorsi stando seduti. Per ciascuna di queste

attività ci sono dei valori soglia che permettono di associare alla registrazione data dallo strumento una

data intensità di attività fisica (count). Count superiori a 5724 definiscono attività di tipo vigoroso, al di

sotto di tale soglia ma al di sopra di 760 l’attività è di tipo moderato; tra i 760 e i 100 count l’attività è da

ritenersi leggera mentre il tempo trascorso da seduti si colloca al di sotto di 100 count. Il tempo speso

per ciascun livello di attività viene calcolato in base ad ogni minuto trascorso secondo i criteri appena

descritti. L’intensità media viene calcolata dividendo il totale dei count per il tempo registrato

(count*min-1); questa misura viene considerata come una misura ponderata dell’attività fisica del

soggetto in esame.

A tutti i soggetti, da rilevatori precedentemente addestrati e standardizzati, è stato somministrato

anche uno specifico questionario rivolto a fornire informazioni sullo stile di vita, sulle caratteristiche

socio-economiche, sull’esercizio fisico, fumo, consumo di alcool, insieme con dati relativi a dati

demografici (età, sesso, ecc.).

Le misure antropometriche di peso e statura sono state effettuate al mattino, a digiuno: il soggetto

era scalzo ed indossava solo gli indumenti intimi. Il peso corporeo è stato rilevato per mezzo di una

bilancia elettronica precedentemente calibrata (K-Tron P1-SR) con un’approssimazione di 0,01 kg,

mentre la statura è stata misurata con uno stadiometro Holtain con un’approssimazione di 0,1 cm

(Holtain Ltd, Crosswell, Crymych, United Kingdom). Le misure sono state effettuate da un osservatore

standardizzato con la collaborazione di un assistente.

Analisi statistica

Le analisi statistiche sono state effettuate con il programma Statistica 8 per Windows della StatSoft ®

(StatSoft, Italia srl). I risultati sono presentati come media, deviazioni standard, mediana e IQR.

Il confronto tra i dati IPAQ e quelli forniti dall’accelerometro sono stati eseguiti usando il coefficiente

di correlazione per ranghi di Spearman e l’analisi di Bland & Altman (1986). Le differenze tra i due

strumenti usati sono state analizzate con il test non parametrico di Wilcoxon. Per mostrare l’accordo tra

la classificazione dell’IPAQ e i dati dell’accelerometro sono stati calcolati i terzili basati sulla distribuzione

dei dati per l’attività fisica totale dall’IPAQ (T1=0-1157, T2=1158-4838, T3>4838 MET minuti/settimana)

e l’intensità media misurata dall’accelerometro (T1=0-1573593, T2=1573594-2204719, T3>2204719

count/settimana); tali dati sono stati comparati utilizzando il test Tau Kendall. Per tutte le analisi

statistiche è stato usato il livello di significatività di P < 0,05.

63

Risultati

L’analisi dei dati evidenzia che il 7% dei questionari è stato compilato in modo parziale o scorretto,

tale da rendere le informazioni raccolte non utilizzabili per la valutazione dell’attività fisica. Dall’esame

dei questionari è emerso che gli errori di compilazione più comuni riguardavano la parziale

compilazione. Inoltre, si è riscontrata una differenza statisticamente significativa tra i sessi: nel

campione di sesso femminile la percentuale di IPAQ non validi era pari al 2%, mentre in quello maschile

tale valore raggiungeva il 10% (χ2=6,82, p<0,01) (dati non mostrati).

Dopo la pulizia dei dati si è proceduto alla elaborazione degli stessi. Le caratteristiche della

popolazione in esame sono riportate nella tabella 4.2. Il campione è composto da 205 persone, 96

uomini e 109 donne. L’età media si approssima ai 40 anni, mentre il peso e l’altezza medi sono

rispettivamente pari a 80,5±13,7 kg e 172,9±8,6 cm per gli uomini e 65,4±13,4 kg e 161,8±6,7 cm per le

donne. L’IMC medio evidenzia uno stato di lieve sovrappeso soprattutto negli uomini (IMC = 26,9±3,5

kg/m2) rispetto alle donne (25,1 ± 5,4 kg/m2), P=0,006.

Tabella 4.2 - Caratteristiche fisiche della popolazione in esame (media±ds)

Uomini Donne P*

n 96 109

Età (anni) 41,1±12,2a 40,4±12,2a n.s.

Peso (kg) 80,5±13,7a 65,4±13,4a 0,0000

Statura (cm) 172,9±8,6a 161,8±6,7a 0,.0000

IMC (kg/m2) 26,9±3,5a 25,1±5,4a 0,006

*Student T-Test P<0,05; n.s. = non significativo

In media gli accelerometri sono stati portati per 6,76±0,55 giorni e in questi giorni sono stati indossati

per 851±119 minuti al giorno, cioè circa 14 ore al giorno. La tabella 4.3 mostra i dati ricavati mediante i

due metodi utilizzati suddivisi per sesso, età, IMC, e scolarità. In generale emerge una tendenza

dell’IPAQ a sovrastimare il tempo trascorso in attività fisiche sia di tipo vigoroso (p=0,0000) che

moderato/camminata (n.s.), rispetto ai dati rilevati dall’accelerometro. Diversamente si osserva una

sottostima del tempo trascorso da seduti (p=0,0000). Tali differenze sono confermate anche dopo

riclassificazione del campione per sesso, classe di età, indice di massa corporea e scolarità.

64

Tabella 4.3 - Dati descrittivi sull’attività fisica ottenuti dall’IPAQ e dall’Actigraph, divisi per sesso, età, Indice di Massa Corporea (IMC) e scolarità; media±DS e Intervallo Interquartile.

Vigorosa Moderata+Camminare Sedentaria

IPAQ-L

min.d-1

Actigraph

min.d-1

IPAQ-L

min.d-1

Actigraph

min.d-1

IPAQ-L

min.d-1

Actigraph

min.d-1

Tutti

26± 47d (0;32)

1± 5d (0;0)

133± 92 (60;195)

124± 61 (83;151)

268± 177d (154;334)

494±117d (420;574)

Sesso

Maschi 40± 57d (0;51)

2± 7d (0;0)

126±94 (58;188)

131 ± 67 (83;154)

270±169d (154;334)

491± 122d (393;599)

Femmine 14 ± 32d (0;13)

1±4d (0;0)

140±90a (62;197)

119±55a (83,149)

266±185d (154;343)

497±113d (452;564)

Età (anni)

< 35 29±49d (0;34)

1±3d (0;1)

106±93 (36;146)

113±53 (80;141)

301±177d (154;407)

498±119d (450;591)

35-50 19± 38d (0;26)

2± 6d (0;0)

132± 80 (62;188)

130±69 (78;155)

267± 213d (154;300)

484± 109d (415;558)

> 50 31± 54d (0;39)

1±7d (0;0)

170± 92c (101;231)

132± 58c (87;173)

226± 112d (120;266)

500± 123d (414;581)

IMC(kg/m2)

< 25 23± 41b (0;26)

1± 3b (0;1)

129± 92 (58;189)

124± 66 (83;150)

281± 214d (141;339)

495± 122d (430;571)

25-29,9 26± 47b (0;34)

3± 9b (0;0)

132± 95 (60;197)

126± 55 (79;153)

259± 127d (180;343)

491± 109d (420;569)

> 30 35± 63b (0;30)

0± 1b (0;0)

149± 87 (84;213)

122± 55 (83;152)

245± 134d (156;313)

495±121d (408;580)

Scolarità

Sc Inferiore 35± 58c (0;51)

1± 7c (0;0)

181± 70a (124;225)

155± 68a (102;186)

223± 130d (137;240)

452± 115d (375;548)

Sc Superiore 26± 47c (0;34)

1± 4c (0;0)

142± 100 (62;204)

129± 63 (82;153)

235± 139d (120;300)

491± 114d (420;558)

Università 22± 40c (0;23)

2± 6c (0;1)

93± 75 (36;127)

100± 43 (73;121)

342± 222d (219;407)

527± 109d (477;611)

t di Student test: a p<0,05; b p<0,01; c p<0,0005; d p<0,0001

In tabella 4.4 sono riportate le correlazioni tra i dati ottenuti (minuti al giorno) attraverso l’utilizzo

dell’IPAQ e quelli registrati dall’accelerometro, distinti per i due sessi. È stata osservata una correlazione

significativa, seppur modesta, per tutti i tipi di attività fatta ad eccezione per l’attività fisica di tipo

moderato, per la quale si osserva una correlazione significativa soltanto per il sesso maschile.

65

Tabella 4.4 - Correlazioni per ranghi di Spearman tra attività fisica totale e tempo speso nelle altre attività con intensità diverse, stimato attraverso IPAQ e ACTIGRAPH.

* p<0,05

Un approfondimento del confronto tra i due metodi è stato effettuato utilizzando l’analisi Bland &

Altman (1986). Tale analisi confronta le differenze tra i due metodi rispetto al valore medio della

variabile presa in esame.

Per la sedentarietà (Figura 4.1) la differenza è in media di -212±197 minuti al giorno ad indicare come

l’IPAQ sottostimi sistematicamente il tempo trascorso in attività sedentarie rispetto all’accelerometro.

Tale sottostima non varia in relazione al tempo dedicato a tali attività. Per le attività di tipo moderato

(Figura 4.2) la differenza è in media di 57±68 minuti al giorno ad indicare come l’IPAQ sovrastimi

sistematicamente il tempo in cui si svolgono attività di tipo moderato rispetto all’accelerometro. Tale

sovrastima varia significativamente (p<0,0001) in relazione al tempo dedicato a tali attività. Per le

attività di tipo vigoroso (Figura 4.3) la differenza è in media di 22±45 minuti al giorno indicando anche

per tali attività la sovrastima sistematica dell’IPAQ rispetto all’accelerometro. Tale sovrastima varia

significativamente (p<0,0001) in relazione al tempo dedicato a tali attività.

IPAQ vs. ACTIGRAPH Totale Uomini Donne

Attività vigorose 0,24* 0,20* 0,23*

Attività moderate 0,09 0,22* 0,02

Seduto 0,37* 0,31* 0,44*

Attività moderate + Camminare 0,39* 0,47* 0,33*

Totale attività 0,30* 0,21* 0,39*

66

Figura 4.1 - Analisi di Bland-Altman per le differenze tra il tempo trascorso in attività sedentarie stimato mediante IPAQ o misurato con accelerometro

Seduto IPAQ + Seduto ACTIGRAPH (minuti/die)

2

Figura 4.2 - Analisi di Bland-Altman per le differenze tra il tempo trascorso in attività di intensità moderata stimato mediante IPAQ o misurato con accelerometro.

Attività moderata IPAQ + Attività moderata ACTIGRAPH (minuti/die)

R² = 0,0041

R² = 0,0005

-1000

-800

-600

-400

-200

0

200

400

600

800

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

Maschi

Femmine

media + 2ds =171

media =-212

media - 2ds= -616

R² = 0,7082R² = 0,7346

-100

-50

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Moderato MaschiFemmine

media + 2ds =194

media =57

media - 2ds= -80

67

Figura 4.3 - Analisi di Bland-Altman per le differenze tra il tempo trascorso in attività di intensità vigorosa stimato mediante IPAQ o misurato con accelerometro.

Infine, è stato calcolato l’accordo tra i due metodi di misura classificando il campione in terzili di

attività fisica sia con l’IPAQ (MET min/settimana) che con l’accelerometro (count/settimana). La figura

4.4 indica la percentuale di individui che vengono classificati nei vari terzili (basso, medio, alto) per

entrambi i metodi di misura. É stata trovata una associazione significativa tra i due metodi, seppur

debole (Tau Kendal 0,23, p=0,000002). Si evidenzia che nei terzili basso e alto c’è una associazione tra i

due metodi per il 45% del campione, tuttavia più della metà del campione è misclassificato dall’IPAQ per

ciascuna delle tre classi.

Figura 4.4 - Terzili di attività fisica totale valutata con il questionario IPAQ in accordo all’attività fisica

misurata con l’accelerometro.

R² = 0,9461R² = 0,9505

-100

-50

0

50

100

150

200

0 20 40 60 80 100 120

VigorosoMaschiFemmine

media + 2ds =112

media =22

media - 2ds= -68

45

32

22

35 3533

20

33

45

0

10

20

30

40

50

60

Basso Medio Alto

Basso Moderato Alto

Attività vigorosa IPAQ + Attività vigorosa ACTIGRAPH (min/die) 2

Att

ivit

à vi

goro

sa IP

AQ

-Att

ivit

à vi

goro

sa G

T1M

(m

inu

ti/d

ie)

Terzili IPAQ (MET-min/settimana)

Terz

ili A

cce

lero

met

ro in

tesi

tà m

edia

(%

)

68

Discussione

In tale studio sono stati comparati i livelli di attività fisica ottenuti mediante l’utilizzo del questionario

internazionale sull’attività fisica (IPAQ) con un metodo oggettivo quale l’accelerometro, in un campione

di soggetti adulti di ambo i sessi, al fine di stabilire la validità dell’IPAQ verso l’accelerometria. Gli

accelerometri sembrano essere tra i migliori strumenti di misura per la validazione dei metodi soggettivi

come il questionario IPAQ (Sirard & Pate, 2001; Welk, 2002), anche se da molti viene criticato il fatto che

l’accelerometro e l’IPAQ utilizzano unità di misura diverse (Ham et al., 2007).

I risultati mostrano una correlazione significativa, anche se bassa, tra l’attività fisica totale misurata

con l’accelerometro e quella ottenuta dal questionario IPAQ. I coefficienti di correlazione tra l’IPAQ e

l’accelerometro sono simili a quelli riportati da Craig et al. (2003) e Hagstromer et al. (2010). É emersa

anche la tendenza significativa dell’IPAQ a sovrastimare il tempo dedicato alle attività fisiche di tipo

vigoroso e moderato (p=0,0000), come già osservato anche da Boon et al.(2010), e a sottostimare il

tempo trascorso stando seduti (p=0,0000). Le divergenze tra i due tipi di misurazione sono dovute al

fatto che l’accelerometro misura il movimento del corpo, mentre l’IPAQ chiede di effettuare un recall

dello sforzo percepito, in termini di intensità e durata, per alcuni tipi di attività svolte. È opportuno

evidenziare come sia difficile ottenere una buona stima delle attività fisiche di bassa e moderata

intensità in quanto queste hanno un’ampia varietà e in quanto si susseguono nei vari momenti della

giornata e della settimana così da essere difficilmente ricordate al momento della compilazione del

questionario. Invece, le attività fisiche di elevata intensità, così come lo stare seduti fanno parte di

momenti precisi nell’arco di una giornata e per questo sono più facili da ricordare; infine le capacità

individuali della persona che li compila e il suo livello di comprensione così come l’età sono ulteriori

fattori condizionanti a cui sono soggetti i questionari autosomministrati. D’altra parte, alcune delle

attività indicate nel questionario IPAQ quali i lavori manuali pesanti, alcuni lavori domestici, l’andare in

bici, e il sollevare pesi non determinando una accelerazione del corpo non vengono rilevate

dall’accelerometro, fatto questo che può portare a una sottostima dell’attività effettivamente svolta.

Le differenze nei minuti di attività fisica moderata e vigorosa giornaliera riportate tra l’IPAQ e

l’accelerometro aumentano con l’aumentare del tempo trascorso nelle varie attività. Tale dato è

confermato anche dallo studio di Hagstromer et al. (2010) e dimostra la tendenza alla sovrastima

dell’attività fisica svolta, che può essere il riflesso della difficoltà a ricordare il tempo dedicato a ciascuna

attività nell’arco di una settimana così come l’effetto di una percezione distorta della reale intensità di

una attività fisica in presenza di un elevato peso corporeo e/o di una bassa capacità aerobica (Trost et

al., 2000; Matthew, 2005). Analizzando i dati per le attività sedentarie non si osservano differenze al

variare del tempo, diversamente dal campione di popolazione svedese analizzato da Hagstromer et al.

(2010) in cui vi è una sovrastima anche delle attività sedentarie e un aumento delle differenze in

relazione al tempo.

69

Confrontando i terzili dell’attività fisica totale ottenuti dall’IPAQ con quelli ottenuti dai dati

dell’accelerometro è emersa una, seppur debole, associazione significativa. Comunque è da rilevare che

solamente il 45% dei soggetti viene classificato correttamente dall’IPAQ per il terzile basso e alto come

viene riscontrato anche nello studio di Hagstromer et al. (2010).

In conclusione, i nostri risultati hanno mostrato una correlazione da bassa a moderata tra l’IPAQ e

l’accelerometria, ma sono state comunque evidenziate differenze tra le diverse categorie di attività

fisica, aspetto questo che dovrebbe essere preso in considerazione prima di decidere di usare o meno

uno strumento come l’IPAQ; esso è di facile utilizzo, economico idoneo negli studi di popolazione alla

individuazione dei soggetti sedentari che più di quelli attivi necessitano di interventi al fine di aumentare

i livelli di attività fisica. Tuttavia essendo l’IPAQ un questionario auto-somministrato, la percezione del

tempo dedicato ai vari tipi di attività è condizionata da una soggettività che può essere particolarmente

spiccata in alcuni gruppi di popolazione (anziano, obesi, soggetti con un basso livello di istruzione). La

somministrazione da parte di un operatore esperto può ridurre tale errore. In alternativa, e soprattutto

in studi su piccoli gruppi di popolazione, la preferenza dovrebbe cadere su strumenti oggettivi quali, ad

esempio, l’accelerometro.

Bibliografia

Bergman P, Grjibovski AM, Hagströmer M, Bauman A, Sjöström M (2008) Adherence to physical activity recommendations and the influence of socio-demographic correlates - a population-based cross-sectional study. BMC Public Health, 8, 367-75.

Bland JM, Altman DG (1986) Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet, 1, 307-10.

Boon RM, Hamlin MJ, Steel GD, Ross JJ (2010) Validation of the New Zealand Physical Activity Questionnaire (NZPAQ-LF) and the International Physical Activity Questionnaire (IPAQF) with accelerometry. Br J Sports Med, 44, 741-6.

Craig CL, Marshall AL, Sjöström M, Bauman AE, Booth ML, Ainsworth BE, Pratt M, Ekelund U, Yngve A, Sallis JF, Oja P (2003) International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc, 35,1381-95.

Hagstromer M, Ainsworth BE, Oja P, Sjostrom M (2010) Comparison of a subjective and an objective measure of physical activity in a population sample. J Phys Act Health, 7, 541-50.

Hagströmer M, Oja P, Sjöström M (2006) The International Physical Activity Questionnaire (IPAQ): a study of concurrent and construct validity. Public Health Nutr, 9,755-62.

Ham SA, Reis JP, Strath SJ, Dubose KD, Ainsworth BE (2007) Discrepancies between methods of identifying objectively determined physical activity. Med Sci Sports Exerc, 39, 52-8.

IPAQ - International Physical Activity Questionnaire (2005) IPAQ Research Committee. Disponibile su: http://www.ipaq.ki.se. Ultimo accesso 6 Dicembre 2013

Matthew CE (2005) Calibration of accelerometer output for adults. Med Sci Sports Exerc, 37, S512-22. Sirard JR, Pate RR (2001). Physical activity assessment in children and adolescents. Sports Med, 31, 439-

54. Trost SG, Pate RR, Freedson PS, Sallis JF, Taylor WC (2000) Using objective physical activity measures

with youth: how many days of monitoring are needed? Med Sci Sports Exerc, 32, 426-31. Trost SG, McIver KL, Pate RR (2005) Conducting accelerometer-based activity assessments in field based

research. Med Sci Sports Exerc, 37, S531-43. Welk G (2002) Physical Assessment in Health-Related Research. Leeds, UK: Human Kinetics Publisher,

Inc.

http://www.ipaq.ki.se/

70

4.2 Valutazione dell’attività fisica in un gruppo di popolazione adulta italiana


Sommario

È stato condotto uno studio trasversale per valutare il livello di attività fisica in un campione della popolazione italiana adulta e l’aderenza alle raccomandazioni internazionali per l’attività fisica. Sono stati reclutati 1062 volontari (482 uomini e 580 donne) di età compresa tra i 19 ed i 65 anni. A tutti i soggetti sono stati somministrati un questionario specifico per l’attività fisica (IPAQ) ed un questionario di stile di vita comprendente domande su peso, statura, fumo, consumo di alcool, insieme ai dati demografici (età, sesso, ecc). Dai risultati l’86% della popolazione esaminata ha dichiarato di svolgere almeno 30 minuti di moderata attività fisica 5 giorni a settimana, aderendo alle raccomandazioni dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) pur sussistendo delle differenze rispetto all’Indice di Massa Corporea, all’età e al livello di scolarizzazione. Parole chiave: Attività fisica, IPAQ, sedentarietà, raccomandazioni internazionali

Abstract

A cross-sectional study was performed to evaluate the level of physical activity in a sample of Italian adult population and the adherence to the international recommendations for physical activity. We recruited 1062 volunteers (482 men and 580 women) aged 19-65 years. All subjects completed a specific questionnaire for physical activity (IPAQ) and a life-style questionnaire including questions about weight, height, smoking habits, educational attainment and alcohol consumption together with demographic data. Results shows that 86% of the examined population stated to spent at least 30 minutes of moderate intensity physical activity on 5 days of the week, adhering to the World Health Organizaion (WHO) recommendations, although existing differences regarding to Body Mass Index, age and educational level. Keywords: Physical Activity, IPAQ , sedentary lifestyle, international recommendations

Introduzione

L’attività fisica svolge un ruolo fondamentale nella prevenzione di patologie non trasmissibili

(malattie cardiovascolari, diabete, obesità, ecc), migliora la salute muscolo-scheletrica, influenza

positivamente il metabolismo dei grassi e dei carboidrati, aumentando la sensibilità all’insulina e

riducendo i lipidi ematici, e rappresenta una parte della spesa energetica fondamentale per controllare il

peso corporeo. Attualmente l’inattività fisica è al quarto posto come fattore di rischio associato alla

mortalità nella popolazione mondiale adulta (ne è colpita il 6% della popolazione mondiale) (WHO,

2009). Viene preceduta dalla ipertensione (13% della popolazione), fumo (9%) e da elevati valori di

glucosio nel sangue (6% della popolazione). Il sovrappeso e l’obesità costituiscono il fattore di rischio per

la mortalità che segue l’inattività fisica essendo responsabili nell’insieme del 5% delle morti nel mondo

(WHO, 2009). Secondo gli ultimi dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (U.S. Department of

Health and Human Services, 2008) nei Paesi occidentali solo il 25% degli adulti pratica attività fisica

secondo i livelli minimi raccomandati. Nella pubblicazione “Global Recommendations on Physical Activity

71

for Health" l’Organizzazione Mondiale della Sanità ha inteso ribadire l’importanza dell’attività fisica, ma

anche presentare una guida in termini di frequenza, durata, intensità e quantità totale di attività fisica

necessaria per ottenere sia benefici sulla salute che per la prevenzione delle malattie non trasmissibili

(WHO, 2010). L’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) raccomanda, per la fascia d’età adulta (18-

64 anni), un minimo di 150 minuti alla settimana di attività fisica aerobica di moderata intensità o

almeno 75 minuti a settimana di attività fisica aerobica vigorosa o una combinazione delle due. L'attività

aerobica dovrebbe essere eseguita in sessioni della durata di almeno 10 minuti. Per avere ulteriori

benefici per la salute, gli adulti, sempre secondo l’OMS, dovrebbero aumentare la loro attività fisica

aerobica di intensità moderata a 300 minuti a settimana, o impegnarsi in 150 minuti a settimana in

attività fisica aerobica di intensità vigorosa (WHO, 2010)

In Italia i dati Istat del 2012 evidenziano che il 39.2% della popolazione è sedentaria non svolgendo

né uno sport né un’attività fisica nel tempo libero (ISTAT, 2012). Lo studio Passi condotto sul territorio

nazionale dal 2008 al 2011 riporta che il 30% degli individui esaminati si dichiara

completamente sedentario, ovvero persone adulte che riferiscono di svolgere un lavoro che non

richiede uno sforzo fisico pesante e che, nel tempo libero, fanno meno di 10 minuti di attività fisica

intensa o moderata al giorno. Tale condizione si conferma, con un’associazione positiva, all’aumentare

dell’età, del livello d’istruzione e delle difficoltà economiche, sia per gli uomini che per le donne (Passi,

2012). A livello internazionale, Eurobarometro ha pubblicato nel 2010 l’indagine “Sport e attività fisica”

(Eurobarometer, 2010) in cui sono stati intervistati oltre 26 mila cittadini europei appartenenti ai 27

Paesi membri dell’Unione Europea. I dati statistici indicano che il 39% degli intervistati non pratica

nessuno sport (55% in Italia) e il 14% risulta essere fisicamente inattivo (33% in Italia) rispondendo di

non fare mai attività fisica.

In prevalenza i dati relativi a studi epidemiologici si basano sull’uso di un questionario

autosomministrato o compilato tramite un’intervista telefonica. Tuttavia, per la molteplicità dei

questionari presenti in letteratura, esiste ovviamente una difficoltà nella comparazione dei risultati

ottenuti dai diversi studi legata alla differenza degli strumenti utilizzati.

L’obiettivo di questo studio è stato quello di valutare il livello di attività fisica in un gruppo di

popolazione italiana adulta utilizzando il questionario proposto a livello internazionale (IPAQ) e di

conseguenza l’aderenza alle raccomandazioni internazionali per l’attività fisica secondo l’OMS.

Campione e metodi

Sono stati selezionati in modo casuale 1062 soggetti che hanno aderito allo studio (482 uomini e 580

donne) di età compresa tra i 19 ed i 65 anni. A tutti i soggetti sono stati somministrati un questionario

specifico per l’attività fisica (International Physical Activity Questionnaire, IPAQ ) ed un questionario di

72

stile di vita comprendente domande su peso, statura, fumo, consumo di alcool, insieme ai dati

demografici (età, sesso, ecc).

Il tasso di adesione è stato del 33%. I soggetti che hanno rifiutato erano distribuiti casualmente senza

differire dal resto del campione

I risultati sono stati presentati come la stima del consumo energetico in equivalenti metabolici

(Metabolic Equivalent of Task) al minuto per settimana (MET minuti/settimana). In accordo al protocollo

dell’IPAQ (IPAQ, 2005), i MET minuti/settimana di specifiche attività (camminare, attività moderata,

attività vigorosa) sono calcolati moltiplicando il valore MET di un’attività (3.3 per il camminare, 4.0 per

attività moderate e 8.0 per attività vigorose) con i minuti trascorsi. Per il calcolo dell’attività fisica sono

state prese in considerazione solo le attività che durassero almeno 10 minuti. L’attività fisica totale è

stata calcolata così come per ognuno dei 4 domini di attività fisica. È stata inoltre effettuata la pulizia

dei dati per le informazioni mancanti e i valori fuori soglia (outliers) in base alle linee guida fornite

dall’IPAQ Research Committee (IPAQ, 2005). Il tempo dedicato alle diverse attività di tipo vigoroso,

moderato e al camminare nell’ambito dei singoli domini è stato utilizzato per stimare il tempo totale

dedicato all’attività fisica.

Analisi statistica

Le analisi statistiche sono state effettuate con il programma Statistica 8 per Windows della StatSoft ®

(StatSoft, Italia srl). I risultati sono presentati come media, deviazioni standard, mediana e IQR. Per

valutare le differenze in base alla classe d’età e al sesso è stato utilizzato il test di Kruskal-Wallis non

parametrico del chi quadro (χ2). Differenze nella frequenza (%) per le variabili sono state testate

mediante test χ2. Per tutte le analisi statistiche è stato usato il livello di significatività di P < 0,05.

Risultati

Il campione, a seguito della pulizia dei dati, è risultato essere di 957 (422 uomini e 535 donne). La

distribuzione percentuale del campione per sesso ed età non è stata alterata dalla rimozione dei

soggetti. Nella tabella 4.5 - sono riportate le caratteristiche del campione. Sono state osservate

differenze significative per sesso in tutte le variabili, l’età media del campione è di 38,6±10,9 anni per gli

uomini e di 35,5±11,2anni per le donne. Il peso e l’altezza medi sono rispettivamente pari a 80,6±13,0 kg

e 176,0±7,2 cm per gli uomini e 65,3±13,9 kg e 163,4±6,5 cm per le donne. L’IMC medio evidenzia uno

stato di lieve sovrappeso soprattutto negli uomini (IMC = 26,0±3,8kg/m2) rispetto alle donne (24,5±5,3

kg/m2), P= 0,00002.

73

Tabella 4.5 - Statistiche descrittive del campione distinto per sesso (media±SD)

Uomini Donne P*

N° 422 535

Eta’ 38,6±10,9 35,5±11,2 0,000027

Peso (kg) 80,6±13,0 65,3±13,9 0,000000

Altezza (cm) 176,0±7,2 163,4±6,5 0,000000

IMC (h/m2) 26,0±3,8 24,5±5,3 0,000002

IMC – indice di massa corporea; * P=Student T test

Lo stato antropometrico (categorie di IMC) è presentato in figura 4.5. Sono emerse differenze

significative tra i sessi (χ2=63,61 p<0,001), la maggior parte del campione femminile è normopeso

(60,7%) mentre nel campione maschile più della metà degli uomini è sovrappeso/obeso; la percentuale

di persone obese è ugualmente rappresentata nei due sessi (14%).

Figura 4.5 - Distribuzione del campione per Indice di Massa Corporea, distinto per sesso

In tabella 4.6 sono riportati alcuni dati socio demografici. Non si sono osservate differenze tra i sessi

in merito allo stato civile; quanto al livello di scolarizzazione più del 65% del campione ha un diploma

d’istruzione secondaria, con lievi seppure significative differenze tra i sessi riguardo agli atri due gradi di

istruzione (χ2=7,54 p<0,05). La maggior parte del campione dichiara di essere impegnato in una qualche

forma di attività lavorativa; la grande differenza tra i sessi dipende dall’alta percentuale di casalinghe

incluse nel campione (χ2=103,27 p<0,001). La maggior parte dei partecipanti non fuma, o perché non ha

mai fumato (58,5%) o perché ha smesso di fumare (17,6%) con differenze significative tra i sessi (χ2=27,1

p<0,001).

0,54,8

43,7

60,7

41,8

20,3

14,0 14,2

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

maschi femmine

%

sottopeso

normopeso

sovrappeso

obesi

X2=

63,61

P< 0,001

74

Tabella 4.6 - Distribuzione percentuale del campione totale e per sesso secondo le variabili socio-

demografiche distinte

Variabile Maschi Femmine Totale X2 P

Stato civile % % %

Sposato/a 44,7 44,7 44,7

6,97 n.s. Separato/a – divorziato/a 51,9 48,9 50,3

Vedovo/a 3,1 4,4 3,8

Celibe/nubile 0,2 1,9 1,2

Istruzione

Primaria 0,5 1,5 1,0

7,54 <0,05 Secondaria 74 66,6 69,9

Terziaria 25,5 31,9 29.1

Lavoro a tempo pieno

Non occupato* 11,9 42,0 28,6

103,27 <0,001 occupato 87,4 57,9 71,0

In pensione 0,7 0,2 0,4

Fumo

fumatori 26,2 22,0 23,9

27,1 <0,001 Non-fumatori 50,0 65,3 58,5

Ex-fumatori 23,8 12,7 17,6 * studenti, disoccupati, casalinghe; n.s. = non significativo

Nella tabella 4.7 sono riportati i risultati dell’IPAQ espressi come intensità di lavoro (MET-min/

settimana). La mediana dell’attività fisica totale è pari 1610 MET-min/settimana senza differenze

significative tra i due sessi. Quanto ai singoli domini, differenze statisticamente significative riguardano il

lavoro (p=0,0000) per il quale nel sesso maschile il MET-min/settimana mediano è pari a 31 e nel sesso

femminile è 0, i lavori domestici la cui mediana nel gruppo di sesso femminile è superiore a quella del

sesso maschile (617 vs. 69 MET-min/settimana , p=0,000), e infine nel tempo libero per il quale gli

uomini sono più attivi delle donne (198 vs. 57 MET-min/settimana, p=0,.0000). Nessuna differenza

significativa è stata osservata nel dominio dei trasporti. Riclassificando le attività in base alla loro

intensità, differenze significative hanno riguardato sia le attività moderate (319 MET-min/settimana per

gli uomini e 814 MET-min/settimana per le donne, P<0,0000) che quelle vigorose (103 MET-

min/settimana per gli uomini e 0 MET-min/settimana per le donne, P=0,0000) mentre non sono state

riscontrate differenze significative nel camminare.

75

Tabella 4.7 - Attività fisica espressa in MET-minuti a settimana ricavata dal questionario IPAQ (mediana

(95% IC); IQR)

§ Kruskal-Wallis ANOVA; n.s. = non significativo; IQR = Intervallo Inter-Quartile; IC = intervallo di confidenza

Stratificando il campione per fasce di età (tabella 4.8), si sono osservate differenze statisticamente

significative in tutti i domini (p<0,005) eccezion fatta per le attività di tipo vigoroso. In particolare si

osserva che il gruppo fisicamente più attivo è quello over 50 (p=0,0000), risultando essere più attivo per

i domini dell’attività lavorativa (p=0,006), del trasporto (P=0,0005), per i lavori domestici (p=0,0000) e

per il camminare (p=0,0003). Per quanto riguarda il tempo libero la fascia di età più attiva è quella dei

soggetti nella classe di età 18-30 (p=0,0051).

Lavoro Trasporto Lavoro

domestico e

giardinaggio

Tempo

libero

Camminare Attivita’

moderate

Attivita’

vigorose

Attivita’

fisica totale

Uomini

(n=422)

31

(5181-5931)

1393

58

(808-925)

453

69

(1694-1940)

377

198

(1107-1268)

728

283

(1871-2141)

1110

319

(2763-3163)

1251

103

(3965-4539)

1120

1573

(5979-6845)

4312

Donne

(n=535)

0

(2998-3380)

137

113

(624-704)

462

617

(2210-2492)

2417

57

(787-887)

354

255

(1354-1527)

790

814

(2725-3073)

2314

0

(2110-2379)

46

1657

(4014-4527)

3578

Totale

(n=957)

0

(4255-4654)

509

85

(724-792)

456

223

(2091-2288)

1234

85

(970-1061)

548

269

(1638-1792)

924

549

(2804-3067)

2059

0

(3186-3485)

411

1610

(5089-5567)

3763

P§ 0,0000 n.s. 0,000 0,0000 n.s. 0,0000 0,000 n.s.

76

Tabella 4.8 - Attività fisica espressa in MET-minuti a settimana ottenuti dall’IPAQ, distinti per range d’età

(mediana (95% IC); IQR)

Lavoro Trasporto Lavoro

domestico e

giardinaggio

Tempo

libero

Camminare Attività

moderate

Attività

vigorose

Attività

fisica totale

18-30

(n=323)

0

(2676-3124)

226

126

(561-655)

363

90

(1080-1260)

449

170

(1096-1279)

656

269

(1249 -

1458)

698

274

(1751-2043)

913

0

(1846-2155)

411

1154

(3174-3705)

2074

31-40

(n= 267)

0

(4458-5285)

408

42

(636-754)

347

309

(2042-2421)

1449

63

(767-910)

519

170

(1741-2064)

929

617

(2907-3427)

1787

0

(3105-3682)

457

1636

(5169-6128)

3674

41-50

(n=258)

0

(4666-5549)

707

63

(783-931)

462

321

(2393-2846)

1844

57

(903-1075)

426

285

(1747-2078)

999

750

(2790 3317)

2359

0

(3851-4579)

308

2113

(5393-6413)

4559

>51

(n=109)

0

(4781-6250)

1275

236

(878-1148)

767

1260

(2481-3244)

2734

57

(843-1102)

693

679

(1506-1968)

1443

1976

(3504-4580)

3471

0

(3534-4619)

411

3639

(6036-7890)

5596

P§

0,006 0,0005 0,0000 0,0051 0,0003 0,000 n.s. 0,0000

§ Kruskal-Wallis ANOVA; n.s. = non significativo; IQR = Intervallo Inter-Quartile; IC = intervallo di confidenza

L’Analisi di regressione multipla (Tabella 4.9) ha mostrato una relazione significativa tra le

caratteristiche antropometriche e socio-demografiche con l'attività fisica in tutti i domini tranne che per

le attività vigorose. L’attività fisica totale mostra una relazione positiva con l’età mentre è negativa con il

livello d’istruzione. Inoltre quest’ultimo è inversamente correlato con il dominio del lavoro, i lavori

domestici e, più in generale, le attività moderate. Quanto al tempo libero si osserva una corrispondenza

negativa con l’indice di massa corporea mentre è positiva con l’istruzione.

77

Tabella 4.9 - Regressione multipla tra l'attività fisica (variabili dipendenti) e le caratteristiche

antropometriche e socio-demografiche (variabili indipendenti)

Variabile indipendente

Variabile dipendente (β, P)

Lavoro Trasporto Lavoro domestico e giardinaggio

Tempo libero

Camminare Attività moderate

Attività vigorose

Attività fisica totale

Età 0,06 (n.s.)

0,16 (0,000005)

0,19 (0,00000)

0,04 (n.s.)

0, 10 (0,005)

0,17 (0,000001)

0,057 (n.s.)

0,16 (0,000002)

IMC 0,07

(0,05) -0,07

(0,0395) -0,03 (n.s.)

-0,07 (0,04465)

-0,04 (n.s.)

-0,014 (n.s.)

0,06 (n.s.)

0,02 (n.s.)

Livello d’istruzione

-0,14 (0,00004)

0,03(n.s.) -0,13

(0,0001306) 0,09

(0,00852) -0,06 (n.s.)

-0,17 (0,000000)

-0,06 (n.s.)

-0,15 (0,000010)

In tabella 4.10 sono riportati gli score derivanti dall’IPAQ. Sulla base dei questionari compilati nel suo

insieme l’86% (maschi 87,5%, femmine 84,4%) del campione risulta moderatamente attivo per almeno

Tabella 4.10 - Distribuzione dei soggetti per categorie di attività fisica in base allo score IPAQ, distinti per

sesso

Variabile Maschi Femmine 2 P

score IPAQ % %

Insufficientemente attivo 15,6 12,5

3,80 n.s. Sufficientemente attivo 30,1 35,3

Attivo 54,3 52,2

n.s. = non significativo

Discussione

I risultati della rilevazione fatta nel corso delle studio Palingenio mostrano che la maggior parte della

popolazione studiata è sufficientemente o molto attiva, secondo le raccomandazioni sui livelli minimi di

attività fisica. Ciò significa che la maggior parte degli intervistati (86%) ha svolto almeno 30 minuti di

moderata attività fisica 5 giorni a settimana, che possono essere considerati come il più basso livello di

attività fisica per ottenere benefici per la salute (Haskell et al., 2007). Il questionario IPAQ a livello

europeo è in genere utilizzato nella sua forma breve (di più facile somministrazione e utilizzo) e questo

rende più difficilmente confrontabili i risultati ricavati dal presente studio con quelli di altri paesi europei

(Rutten et al., 2003; Sjostrom et al., 2006). Craig (2003) ha comunque dimostrato che le due versioni

dell’IPAQ (quella breve e quella estesa) forniscono dati confrontabili tra loro, seppur sussista una

sottostima sistematica del livello di attività fisica nella versione breve (Hallal & Victora, 2004). Ma oltre

ad identificare il livello di attività fisica fornito dallo score dell’IPAQ da entrambe le due versioni, è

78

importante anche individuare e studiare il contributo all'attività fisica totale offerto da parte di ognuna

delle quattro dimensioni.

L’analisi della regressione multipla mette in relazione i domini di attività fisica con delle variabili

socio-demografiche evidenziando delle differenze significative. Come atteso, il volume di attività fisica

sul lavoro è inversamente proporzionale al livello d’istruzione, legato alla tendenza a svolgere lavori più

sedentari da parte di chi ha un titolo di studio più alto rispetto a chi possiede una scolarità più bassa.

Inoltre con il crescere dell’età aumenta il tempo dedicato alle attività domestiche, svolte maggiormente

dalle donne. L’indice di massa corporea è inversamente proporzionale all’attività fisica durante il tempo

libero, evidenziando la minor dedizione allo sport da parte delle persone in sovrappeso o obese mentre

è direttamente proporzionale al livello d’istruzione. Quest’ultimo dato ci indica come le persone più

istruite siano probabilmente più consapevoli dell’importanza dei benefici dell’attività fisica. Una

relazione positiva tra il livello d’istruzione e l’attività fisica durante il tempo libero è stata dimostrata

anche in altri studi (Sjostrom et al., 2006; Droomers et al., 2001).

Il vantaggio principale di questo studio è il metodo utilizzato. In primo luogo, l’ IPAQ è stato

progettato al fine standardizzare la valutazione dell’attività fisica nei vari studi, in modo da renderne

confrontabili i risultati. In secondo luogo, la versione lunga dell’IPAQ ci ha permesso di determinare il

volume di attività fisica in ognuno dei quattro domini. E in terzo luogo l’IPAQ è uno strumento pratico e

valido, che fornisce informazioni utili per la formulazione di strategie nazionali per la promozione dell’

attività fisica. Tuttavia, l’IPAQ è un questionario di autovalutazione: la somministrazione da parte di

personale addestrato potrebbe limitare la tendenza a rispondere in modo socialmente desiderabile

evitando la sovrastima del tempo trascorso in attività ad alta intensità e la sottostima di quello trascorso

in attività sedentarie (Sallis & Saelens, 2000; Klesges et al., 1990).

In conclusione, il presente studio aveva come obiettivo quello di valutare il livello di attività fisica in

un gruppo di popolazione adulta italiana e di verificarne l’aderenza alle raccomandazione dell’OMS.

Sulla base dei dati raccolti nel corso del progetto Palingenio più di ¾ degli adulti esaminati raggiungono

un sufficiente livello di attività fisica; inoltre è emersa la tendenza da parte degli over 50 a raggiungere

tale livello di attività impegnandosi in lavori di tipo domestico o col camminare, mentre nella fascia di

età più giovane (18-30) si preferiscono attività sportive organizzate; infine, chi possiede una scolarità più

alta tendenzialmente pratica una qualche attività fisica nel tempo libero.

Bibliografia

Craig CL, Marshall AL, Sjöström M, Bauman AE, Booth ML, Ainsworth BE, Pratt M, Ekelund U, Yngve A, Sallis JF, Oja P (2003) International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc, 35, 1381-95.

79

Droomers M, Schrijvers CT, Mackenbach JP (2001) Educational level and decreases in leisure time physical activity: predictors from the longitudinal GLOBE study. J Epidemiol Community Health, 55, 562-8.

Eurobarometer (2010) Sport and Physical Activity. In: Sport and Physical Activity, Special Eurobarometer, 334/Wave 72.3. Disponibile su: http://ec.europa.eu/sport/library/documents/d/ebs_334_en.pdf Ultimo accesso: 10 Dicembre 2013

Hallal PC, Victora CG (2004) Reliability and validity of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Med Sci Sports Exerc, 36, 556.

Haskell WL, Lee IM, Pate RR, Powell KE, Blair SN, Franklin BA, et al (2007) Physical activity and public health: updated recommendation for adults from the American College of Sports Medicine and the American Heart Association. Circulation., 116, 1081-93.

IPAQ - International Physical Activity Questionnaire (2005) IPAQ Research Committee. Disponibile all’indirizzo: http://www.ipaq.ki.se. Ultimo accesso : 10 Dicembre 2013

Istat (2012) Annuario statistico italiano 2012. Roma. Disponibile su: http://www3.istat.it/dati/catalogo/20121218_00/ Ultimo accesso: 10 Dicembre 2013

Klesges RC, Eck LH, Mellon MW, Fulliton W, Somes GW, Hanson CL (1990). The accuracy of self-reports of physical activity. Medicine and Science in Sports and Exercise, 22, 690–7.

Passi - Progressi delle Aziende Sanitarie per la Salute in Italia (2012) Report nazionale Passi 2011: attività fisica. Roma, Istituto Superiore della Sanità. Disponibile all’indirizzo: http://www.epicentro.iss.it/passi/dati/attivita.asp Ultimo accesso: 10 dicembre 2013

Rutten A, Ziemainz H, Schena F, Stahl T, Stiggelbout M, Auweele YV, et al (2003) Using different physical activity measurements in eight European countries. Results of the European Physical Activity Surveillance System (EUPASS) time series survey. Public Health Nutr, 6, 371-6.

Sallis JF, Saelens BE (2000) Assessment of physical activity by self report: status, limitations, and future directions. Research Quarterly for Exercise and Sport, 71, S1–S14.

Sjostrom M, Oja P, Hagstromer M, Smith B, Bauman A (2006) Health-enhancing physical activity across European Union countries: the Eurobarometer study. J of Publ Health, 14, 291-300.

U.S. Department of Health and Human Services (2008) Physical Activity Guidelines Advisory Committee Report 2008 Washington DC. Disponibile all’indirizzo: http://www.health.gov/paguidelines/report/pdf/committeereport.pdf Ultimo accesso: 10 dicembre 2013

WHO - World Health Organization (2009) Global health risks: mortality and burden of disease attributable to selected major risks, Geneva. Disponibile all’indirizzo: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/GlobalHealthRisks_report_full.pdf Ultimo accesso: 10 dicembre 2013

WHO - World Health Organization (2010) Global recommendations on physical activity for health, Geneva. Disponibile all’indirizzo: http://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/9789241599979/en/index.html Ultimo accesso: 10 dicembre 2013

http://ec.europa.eu/sport/library/documents/d/ebs_334_en.pdf

http://www.ipaq.ki.se/

http://www3.istat.it/dati/catalogo/20121218_00/

http://www.epicentro.iss.it/passi/dati/attivita.asp

http://www.health.gov/paguidelines/report/pdf/committeereport.pdf

http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/GlobalHealthRisks_report_full.pdf

http://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/9789241599979/en/index.html

80

4.3 Costi energetici di attività standardizzate in adulti di entrambi i sessi


Sommario

In un sottocampione dello studio PALINGENIO sono stati misurati i costi energetici di alcune attività specifiche di base sia statiche che dinamiche che fanno parte dello stile di vita quotidiano . Il campione è composto di 43 volontari, 19 uomini e 24 donne (età 29-35 anni) con un IMC medio di 25.2 kg/m2 per gli uomini e 28.6 kg/m2 per le donne, nei quali sono stati misurati i costi del seduto e del camminare a varie velocità (3km/h, 4 km/h, 5.5 km/h). Le misure sono state effettuate utilizzando il sistema metabolico portatile K4b2 della ditta Cosmed. I risultati evidenziano differenze statisticamente significative nei costi energetici misurati in riferimento all’IMC soprattutto per le attività del camminare. Differenze significative sono state osservate anche quando i costi energetici sono espressi come multipli del metabolismo di base (Physical Activity Ratio)(PAR) o come equivalenti metabolici (Metabolic Equivalent of Task)(MET). In conclusione l’utilizzo di costanti metaboliche per la stima del costo energetico di specifiche attività può determinare significative differenze nella stima del dispendio energetico totale in individui con differente composizione corporea. Sono necessari ulteriori studi mirati a valutare la variabilità interindividuale in un ampio spetto di attività, soprattutto di quelle più comuni nella vita quotidiana. Parole chiave: attività fisica, costi energetici misurati, fabbisogno energetico

Abstract

In a sub-sample of the PALINGENIO study some specific energy costs activities both static and dynamic that are part of the daily lifestyle was measured. The sample consisted of 43 volunteers, 19 men and 24 women (age 29-35 years) with an average BMI of 25.2 kg/m2 for men and 28.6 kg/m2 for women; the costs of sitting and walking at various speeds (3km/h, 4 km/h, 5.5 km/h ) was measured. The measurements were made with the portable metabolic system K4b2 by Cosmed company. The results show significant differences in energy costs with reference to BMI mostly in walking. Significant differences have been observed even when energy costs are expressed as multiples of basal metabolism (Physical Activity Ratio)(PAR) and as metabolic equivalents (Metabolic Equivalent of Task)(MET). In conclusion the use of metabolic constant to estimate energy cost of specific activities could determine significant differences in the estimation of total energy expenditure in individuals having different body composition. Further studies addressed to evaluate the inter-individual variability in a larger spectrum of more common activities of daily life are needed. Key word: Physical activity, measured energy costs, energy requirements

Introduzione

L’attività fisica, oltre a rappresentare una determinante fondamentale per il mantenimento di un

ottimale stato di salute, costituisce una delle variabili chiave per la valutazione del fabbisogno

energetico. Per la stima di quest’ultimo, oltre alla misura del dispendio energetico attraverso metodiche

complesse attuabili solo in laboratori di fisiologia, esistono anche approcci piu semplici tra i quali il

cosidetto “metodo fattoriale” (FAO/WHO/UNU,2004; SACN,2011; EFSA,2013 ; LARN 2012), che prevede

il semplice prodotto tra il valore del metabolismo basale (MB) e il livello di attività fisica (LAF). Il LAF

rappresenta il rapporto tra il dispendio energetico totale ed il metabolismo basale ed è definibile sulla

base dello stile di vita di un individuo e dei costi energetici delle singole attività. Per quanto riguarda lo

81

stile di vita questo è definito mediante questionari o diari di attività, mentre per i costi energetici oltre

alla misura direttanon sempre possibile), si può ricorrere alle tabelle riportate in letteratura (Ainsworth

et al., 1993; 2000,2011; James & Schofield, 1990; FAO 2004) che esprimono il costo energetico come

“costanti metaboliche”: il multiplo dell’Unità metabolico equivalente (MET)3, definito come la quantità

di energia richiesta in condizioni di riposo, a sedere, espressa come volume di ossigeno consumato

nell’unità di tempo, oppure i multipli del metabolismo di base PAR (Physical Activity Ratio), che esprime

l’incremento del dispendio energetico legato ad una determinata attività fisica rispetto al metabolismo

di base. Tabelle riassuntive relative ai costi energetici indicati come PAR sono presenti nel documento

FAO/WHO/UNU del 2004 e nel lavoro di Vaz et al. (2005) così come è disponibile in letteratura un

compendio sui MET per oltre 800 attività per l’individuo adulto (Ainsworth et al., 2011). Il compendio

sui MET, come sottolineato dagli stessi autori, non è stato sviluppato per determinare con accuratezza il

costo energetico delle singole attività, ma piuttosto come un sistema di classificazione delle stesse

(sedentarie, moderate, intense)(Ainsworth et al., 2011). Lo studio del PAR è invece correlato a una

valutazione più accurata del DE e considera come riferimento di base non un valore fisso (3,5

mL/kg/min), ma un MB che può variare a seconda di età, sesso e peso. Da ricordare, inoltre, che il costo

energetico medio attribuito a ciascuna attività fisica può essere notevolmente diverso da quanto

osservabile nel singolo soggetto; anche per i PAR esiste infatti una notevole variabilità interindividuale,

che dipende da vari fattori tra i quali la composizione corporea può giocare un ruolo fondamentale

(Racette et al., 1995; Lof et al., 2003; Kuriyan et al., 2006).

Lo scopo di questo studio è di misurare il costo di alcune attività specifiche di base sia statiche che

dinamiche che fanno parte dello stile di vita quotidiano e valutare l’applicabilità delle costanti

metaboliche nella stima del dispendio energetico.

Campione e metodi

Sono stati reclutati 43 volontari, 19 uomini e 24 donne di età compresa fra i 29 e i 35 anni. Su tali

soggetti sono state rilevate le misure antropometriche di peso e statura, è stata misurata la

composizione corporea mediante densitometria ed ed è stato misurato il metabolismo di base (MB) e i

costi energetici di specifiche attività mediante calorimetria indiretta.

Antropometria nutrizionale: Tutte le misure antropometriche sono state rilevate da personale

specializzato e standardizzato in accordo alle procedure standard (Lohman, 1988). La statura è stata

misurata con un’accuratezza di 0.1 cm, con uno stadiometro Holtain montato alla parete. Il peso

3 Nota: 1 MET= 3,5 ml O2/kg peso corporeo/minuto, pari a 0.01768 kcal/kg peso corporeo = circa 1 kcal/kg peso corporeo/ora, considerando

l’equivalente calorico di 1 litro di O2 = 5 kcal

82

corporeo è stato rilevato con un’accuratezza di 0,01 kg usando una bilancia calibrata digitale

computerizzata (K-Tron P1-SR); il soggetto era scalzo e indossava solo un leggero costume da bagno.

L’Indice di Massa Corporea (IMC) è stato calcolato dalla misura del peso e della statura (kg peso

corporeo/statura m2).

Composizione corporea: La densità corporea è stata determinata mediante pesata idrostatica come

descritto da Durnin e Rahaman (1967) con misura simultanea del volume polmonare residuo per mezzo

della tecnica della diluizione dell’azoto (Rahn et al., 1949). I soggetti, misurati a digiuno dopo aver

vuotato la vescica, si erano astenuti dallo svolgere attività fisiche particolarmente intense nelle 24 ore

precedenti. Ai soggetti è stato richiesto di consumare una dieta povera di fibra nei quattro giorni

precedenti la misura e di assumere un antimeteorico per la riduzione del gas intestinale. Le misurazioni

della densità corporea sono state ripetute finché si è ottenuta una differenza fra tre misure inferiore a

0,0015 g/ml (corrispondente approssimativamente allo 0,4% di grasso corporeo). Il grasso corporeo è

stato calcolato utilizzando la formula di Siri (1961). La massa magra è stata quindi calcolata per

differenza dal peso corporeo.

Misura del metabolismo basale: Il MB è stato misurato con il metodo della calorimetria indiretta,

utilizzando la tecnica dei Sacchi Douglas. Le misure sono state effettuate al primo mattino (8:00 a.m.) in

condizioni standard; per controllare che le condizioni del soggetto rimanessero costanti durante la

misurazione, sono stati registrati ad intervalli regolari il battito cardiaco e la frequenza respiratoria. Il

Metabolismo basale è stato misurato in triplicato (coefficiente di variazione <2%). L’aria espirata è stata

raccolta per circa 10 minuti per ognuna delle tre prove. Il volume di aria espirata è stato misurato per

mezzo di un gasometro ad acqua precedentemente calibrato (S.I.M. Brunt, Milano, Italia) ed analizzato

per la determinazione della concentrazione di ossigeno (O2) con analizzatore paramagnetico Servomex

1100 A (Taylor Instrument Analytics Ltd, Crowborough, Sussex, UK) e per l’anidride carbonica (CO2) con

un analizzatore a raggi infrarossi Servomex 5200 MP (Servomex Group Limited, Jarvis Brook,

Crowborough, East Sussex, TN6 3DU, England). Gli analizzatori sono stati calibrati giornalmente con

miscele di gas certificate a concentrazione nota. Il metabolismo basale è stato calcolato utilizzando

l’equazione di Weir ottenuta trascurando l’escrezione di azoto urinario (Weir, 1949).

Costi energetici: sono stati misurati i seguenti costi: seduto e camminare a 3km/h, 4 km/h e 5,5

km/h mediante sistema metabolico portatile K4b2 (Cosmed, Roma Italia), (Duffield et al., 2004). Tale

strumentazione permette di misurare i costi di attività che fanno parte della vita quotidiana senza

creare costrizioni alle persone in esame. La leggerezza e la comodità nell’indossare lo strumento, unite

alla precisione della misura (misure respiro x respiro) e all’uso di maschere estremamente confortevoli

(Hans-Rudolph, Kansas City, MO) permette il suo utilizzo anche al di fuori dell’ambiente di laboratorio ad

esempio, durante la corsa o una semplice camminata. Il K4b2 è stato calibrato in base alle linee guida

del costruttore prima di ogni misurazione sia per gli analizzatori di ossigeno e anidride carbonica che per

83

la turbina. Il sistema k4b2 è stato utilizzato in modalità telemetrica, tutti i dati analizzati minuto per

minuto sono stati inviati in tempo reale al computer. Per poter standardizzare la velocità e quindi

l’intensità dell’attività in esame è stato utilizzato un tapis roulant (Treadmill Excite run 900 Technogym,

Gambettola (FC), Italia). I costi energetici oltre che in valore assoluto (kcal/min) sono espressi anche al

netto del metabolismo basale (Costo attività(kcal/min) - Metabolismo basale(kcal/min)), come multipli

del metabolismo basale (PAR Costo attività (kcal/min) / Metabolismo basale(kcal/min)) e come

equivalenti metabolici (MET), prendendo in considerazione il consumo di ossigeno standardizzato per il

peso corporeo osservato nelle singole attività misurate (VO2ml/kg/minattività/ VO2ml/kg/minseduto).

Analisi statistica: Le analisi statistiche sono state effettuate con il programma Statistica 8 per

Windows della StatSoft ® (StatSoft, Italia srl). I risultati sono presentati come media e deviazioni

standard. Il confronto tra i costi energetici e variabili di composizione corporea sono stati eseguiti

mediante analisi di correlazione. Per tutte le analisi statistiche è stato usato il livello di significatività di P

< 0,05.

Risultati

Le caratteristiche fisiche del campione in studio sono mostrate nella tabella 4.11. Il 58% delle donne

e il 42 % degli uomini risulta avere un IMC indicativo di una condizione di sovrappeso ed obesità (IMC

≥25 kg/m2) con una prevalenza di obesità maggiore nelle donne (38%) che non negli uomini (11%).

Tabella 4.11 - Statistiche descrittive (Media ± Deviazione Standard) delle variabili relative alle

caratteristiche fisiche nel campione totale suddiviso per sesso e classe di indice di massa

corporea (IMC)

Uomini Donne

IMC < 25kg/m2

IMC ≥25 kg/m2

P* IMC < 25kg/m2

IMC ≥25 kg/m2

P*

Numerosità campione 11 8 10 14

Eta’ (anni) 36 ± 9 40±5 n.s. 35 ± 11 39 ± 7 n.s.

Peso (kg) 72,0±6,4 91,6±17,1 0,002 57,6 ± 7,9 85,8 ± 15,1 0,00000

Statura (cm) 177,9±5,1 178,5±9,5 n.s. 164,9 ± 7,0 161,0 ± 5,5 n.s.

IMC (kg/m2) 22,7±1,6 28,6±4,0 0,0004 21,1 ± 1,9 33,1 ± 5,2 0,00000

Massa grassa (kg) 11,4±2,4 27,4±10,6 0,0003 15,3 ± 4,5 37,5 ± 10,2 0,00000

Massa grassa (%) 15,8±2,5 28,4±7,0 0,00000 26,2 ± 6,4 43,2 ± 5,4 0,00000

Massa magra (kg) 60,7±5,3 67,2±9,0 n.s. 42,3 ± 5,5 48,3 ± 7,0 0,03

Massa magra (%) 84,8±2,5 71,6±7,1 0,00006 73,7 ± 6,4 56,8 ± 5,4 0,00000

Student T-test P <0,05; n.s. = non significativo

84

In tabella 4.12 sono riportati i valori medi dei costi energetici delle attività esaminate. Negli uomini si

osservano differenze statisticamente significative tra i due gruppi di soggetti per l’attività del camminare

a 3 e 4 km/h (p<0,05). Il consumo di ossigeno per il seduto risulta essere 3,5 ±0,37 ml/kg/min per il

gruppo normopeso, simile ai valori riportati in letteratura, mentre è significativamente più basso (2,

8±0,42 P=0,001) nei soggetti sovrappeso/obesi. Differenze significative tra i due gruppi di soggetti si

osservano per i valori degli equivalenti metabolici (MET) per il camminare a 3 e 4 km/h (p=0,04).

Analogamente per le donne si osservano differenze statisticamente significative tra i due gruppi di

soggetti per i costi energetici espressi in valori assoluti sia per le attività statiche che per quelle

dinamiche; differenze statisticamente significative permangono per il dispendio delle attività dinamiche

anche per i costi al netto del metabolismo di base e quando espresso come PAR. Il consumo di ossigeno

per il seduto risulta essere 3,2±0,32 ml/kg/min per il gruppo normopeso moderatamente più basso

rispetto ai valori riportati in letteratura, e significativamente più basso nei soggetti sovrappeso/obesi

(2,6±0,33 P=0,001). Per entrambi i sessi i valori dei PAR e dei MET osservati nel presente studio risultano

più alti rispetto a quelli riportati in letteratura (tabella 4.13).

L’associazione tra i costi energetici delle attività esaminati e variabili di composizione corporea è

analizzata mediante correlazione (tabelle 4.14 e 4.15). Quando espressi in valore assoluto si osservano

correlazioni significative con il peso corporeo, l’IMC e la massa magra per quasi tutte le attività. Per

quanto riguarda la massa grassa correlazioni significative si osservano per gli uomini solo per il

camminare a 3 e 4 Km/h, mentre per le donne si osservano correlazioni significative anche per le attività

statiche. Correlazioni significative si osservano in entrambi i sessi anche per i costi energetici espressi al

netto del metabolismo di base, fatta eccezione per l’attività “seduto”, mentre per il consumo di

ossigeno (VO2ml/kg/min) si osserva una correlazione significativa negativa solo per l’attività statica.

Quando si considerano i multipli del metabolismo di base e gli equivalenti metabolici (PAR e MET) si

osservano correlazioni significative con il peso corporeo e l’IMC per il camminare a 3 e 4 km/ negli

uomini e per tutte le attività dinamiche nelle donne. Tale correlazione è attribuibile principalmente ad

un influenza della massa grassa (p<0,0000) e non della massa magra. In generale i coefficienti di

correlazioni sono più elevati e maggiormente significativi nelle donne che non negli uomini, risultato

probabilmente legato alla maggiore variabilità di composizione corporea.

85

Tabella 4.12 - Statistiche descrittive (Media ± Deviazione Standard) delle variabili relative ai costi

energetici delle attività esaminate nel campione suddiviso per sesso e classe di indice di

massa corporea (IMC)

Uomini Donne

IMC <25kg/m

2

IMC ≥25 kg/m

2

P IMC

<25kg/m2

IMC ≥25 kg/m

2

P

11 8 10 14

Valore assoluto (kcal/min)

Metabolismo Basale 1,10±0,09 1,13±0,18 n.s. 0,82 ± 0,09 0,99 ± 0,12 0,0004

Seduto 1,19±0,12 1,24±0,21 n.s. 0,90 ± 0,12 1,07 ± 0,13 0,007

Camminare 3 km/h 3,67±0,51 4,57±1,05 0,02 2,93 ± 0,49 5,03 ± 1,01 0,00000

Camminare 4 km/ 4,41±0,56 5,23±0,88 0,02 3,32 ± 0,53 5,68 ± 1,29 0,00004

Camminare 5.5 km/h 6,05±1,35 6,92±0,91 n.s. 4,39 ± 0,66 7,22 ± 1,85 0,0003

Al netto del Metabolismo basale (kcal/min)

Seduto 0,09±0,06 0,11±0,09 n.s. 0,07 ± 0,06 0,08± 0, n.s.

Camminare 3 km/h 2,57±0,50 3,44±0,95 0,02 2,11 ± 0,42 4,04 ± 0,94 0,00000

Camminare 4 km/ 3,30±0,55 4,09±0,75 0,02 2,50 ± 0,45 4,69 ± 1,21 0,00004

Camminare 5.5 km/h 4,95±1,35 5,79±0,74 n.s. 3,57 ± 0,58 6,25 ± 1,77 0,0003

Multipli del metabolismo basale (PAR)

Seduto 1,09±0,05 1,10±0,09 n.s. 1,09 ± 0,07 1,08 ± 0,11 n.s.

Camminare 3 km/h 3,35±0,48 4,05±0,80 0,03 3,58 ± 0,42 5,07 ± 0,66 0,00000

Camminare 4 km/ 4,02±0,54 4,64±0,55 0,03 4,05 ± 0,38 5,70 ± 0,85 0,0002

Camminare 5.5 km/h 5,54±1,35 6,14±0,44 n.s. 5,37 ± 0,44 7,33 ± 1,23 0,0002

VO2ml/kg/min

Seduto 3,5±0,37 2,8±0,42 0,001 3,2 ± 0,32 2,6 ± 0,33 0,0002

Camminare 3 km/h 10,9±1,37 10,5±1,0 n.s. 10,8 ± 1,23 12,6 ± 1,86 0,03

Camminare 4km/h 13,0±1,72 12,0±0,94 n.s. 12,2 ± 1,25 13,9 ± 2,35 n.s.

Camminare 5.5km/h 17,6±3,2 15,9±2,0 n.s. 15,9 ± 1,71 17,5 ± 2,31 n.s.

MET

Camminare 3 km/h 3,2±0,56 3,9±0,84 0,04 3,4 ± 0,21 4,9 ± 0,88 0,0001

Camminare 4 km/ 3,8±0,61 4,4±0,58 0,04 3,9 ± 0,27 5,4 ± 1,10 0,0008

Camminare 5.5km/h 5,1±1,31 5,8±0,49 n.s. 5,0 ± 0,57 6,8 ± 1,45 0,004 *Student t- test P<0,005; n.s. = non significativo; kcal = chilo calorie; min = minuto

86

Tabella 4.13 - Valori di multipli del metabolismo di base (PAR) ed equivalenti metabolici dell’ossigeno

(MET) per tipo di attività

Attività PAR Classificazione MET Classificazione

Seduto 1,2 1

Camminare 3 km/h 2,1 passeggiare 2,4 1,87 mph = 3,01 km/h

Camminare 4km/h 2,80 Camminare lentamente 2,99 2,49 mph = 4,01 km/h

Camminare 5.5km/h 3,80 Camminare velocemente 3,68 3,42 mph = 5,5 km/h

PAR(Physical Activity Ratio) = Costo energetico dell’attività; MET(Metabolic Equivalent of Task)= Equivalenti metabolici; Tratto da James & Schofield (1990), Ainsworth et al. (2011)

Tabella 4.14 - Correlazione tra i costi energetici espressi in valore assoluto , al netto del metabolismo di

base o standardizzati per il metabolismo di base (PAR), consumo di ossigeno

(VO2ml/kg/min) o equivalenti metabolici (MET) e variabili di composizione corporea negli

uomini

Peso (kg) IMC(kg/m2) FFM (kg) FM(kg) FM(%)

r p R p r p r p r p

Valori assoluti (kcal/min)

MB 0.61 0,005 0,45 0,05 0,73 0,0008 0,37 n.s. 0,22 n.s.

Seduto 0,49 0,03 0,41 n.s. 0,56 0,01 0,28 n.s. 0,16 n.s.

Camminare 3 km/h 0,85 n.s. 0,88 0,00000 0,61 0,009 0,91 0,00000 0,87 0,00000

Camminare 4 km/ 0,81 0,00000 0,82 0,00002 0,61 0,009 0,81 0,00000 0,76 0,0003

Camminare 5,5 km/h 0,57 0,00003 0,49 0,03 0,50 0,04 0,51 0,04 0,48 n.s.

Al netto del MB (kcal/min)

Seduto -0,03 n.s. 0,06 n.s. -0,16 n.s. 0,02 n.s. 0,05 n.s.

Camminare 3 km/h 0,81 0,00003 0,87 0,00000 0,53 0,0004 0,88 0,00000 0,76 0,00000

Camminare 4 km/ 0,77 0,0001 0,81 0,00002 0,54 0,0001 0,84 0,00000 0,69 0,0001

Camminare 5.5 km/h 052 0,02 0,46 0,05 0,44 0,00003 0,89 0,00000 0,72 0,0001

Standardizzati per MB (PAR)

Seduto -0,15 n.s. -0,02 n.s. -0,31 n.s. -0,04 n.s. -0,01 n.s.

Camminare 3 km/h 0,58 0,009 0,72 0,0005 0,25 n.s. 0,78 0,0002 0,82 0,00005

Camminare 4 km/ 0,43 n.s. 0,59 0,008 0,13 n.s. 0,63 0,007 0,70 0,01

Camminare5,5km/h 0,20 n.s. 0,21 n.s. 0,09 n.s. 0,30 n.s. 0,36 n.s.

VO2ml/kg/min)

Seduto -0,76 0,001 -0,76 0,0001 -0,62 0,007 -0,83 0,00003 -0,82 0,00006

Camminare 3 km/h -0,09 n.s. 0,07 n.s. -0,32 n.s. 0,09 n.s. 0,18 n.s.

Camminare 4 km/h -0,44 n.s -0,31 n.s. -0,53 0,03 -0,34 n.s. -0,25 n.s.

Camminare 5.5 km/h -0,41 n.s. -0,41 n.s. -0,36 n.s. -0,38 n.s. -0,31 n.s.

MET

Camminare 3 km/h 0,61 0,005 0,73 0,004 0,33 n.s. 0,80 0,0001 0,82 0,00005

Camminare 4 km/ 0,51 0,03 0,63 0,004 0,27 n.s. 0,68 0,003 0,72 0,001

Camminare 5.5 km/h 0,29 n.s. 0,30 n.s. 0,21 n.s. 0,38 n.s. 0,42 n.s.

FFM(Fat Free Mass)= Massa Magra ; FM(Fat Mass)= Massa Grassa ; IMC = Indice di Massa Corporea; MB = metabolismo Basale; MET(Metabolic Equivalent of Task)= Equivalenti metabolici; n.s.= non significativo; PAR(Physical Activity Ratio) = Costo energetico dell’attività;

87

Tabella 4.15 - Correlazione tra i costi energetici espressi in valore assoluto , al netto del metabolismo di

base o standardizzati per il metabolismo di base (PAR), consumo di ossigeno

(VO2ml/kg/min) o equivalenti metabolici (MET) e variabili di composizione corporea nelle

donne

Peso (kg) IMC(kg/m2) FFM (kg) FM(kg) FM(%)

r p r p r p r p r p

Valori assoluti (kcal/min)

MB 0,82 0,00000 0,75 0,00000 0,80 0,00000 0,71 0,005 0,53 0,005

Seduto 0,67 0,0002 0,58 0,0002 0,66 0,0002 0,57 0,03 0,42 0,04

Camminare 3 km/h 0,90 0,00000 0,91 0,00000 0,68 0,00002 0,88 0,00000 0,75 0,00002

Camminare 4 km/ 0,88 0,00000 0,87 0,00000 0,72 0,00008 0,83 0,00000 0,69 0,00002

Camminare 5,5 km/h 0,93 0,00000 0,92 0,00000 0,77 0,00002 0,89 0,00000 0,71 0,00002

Al netto del MB (kcal/min)

Seduto 0.02 n.s. -0.03

n.s. 0.016 n.s. 0.02 n.s. 0.046 n.s.

Camminare 3 km/h 0,89 0,00000 0,91 0,00000 0,66 0,0004 0,88 0,00000 0,76 0,0001

Camminare 4 km/ 0,88 0,00000 0,75 0,00000 0,70 0,0001 0,84 0,00000 0,69 0,0001

Camminare 5,5 km/h 0,93 0,00000 0,92 0,00000 0,76 0,00003 0,89 0,00000 0,72 0,003

Standardizzati per MB (PAR)

Seduto 0,02 n.s. -0,05

n.s. -0,.04

n.s. -0,03

n.s. 0,008 n.s.

Camminare 3 km/h 0,82 0,00000 0,90 0,00000 0,51 0,01 0,86 0,00000 0,83 0,00000

Camminare 4 km/ 0,85 0,00000 0,85 0,00000 0,57 0,003 0,83 0,00000 0,75 0,0001

Camminare 5,5 km/h 0,80 0,00000 0,78 0,00000 0,65 0,0006 0,90 0,00000 0,77 0,0002

VO2ml/kg/min)

Seduto -0,66

0,0000 -0,78

0,0000 -0,03 n.s. -0,84

0,0000 -0,78 0,0000

Camminare 3 km/h 0,11 n.s. 0,37 0,01 -0,24 n.s. 0,35 0.02 0,43 0,005

Camminare 4 km/ 0,27 n.s. 0,33 n.s. 0,22 n.s. 0,26 n.s. 0,25 n.s. Camminare 5,5 km/h 0,37 n.s. 0,44 0,03 0,34 n.s. 0,33 n.s. 0,24 n.s.

MET

Camminare 3 km/h 0,72 0,0001 0,80 0,0000 0,46 0,03 0,74 0,00005 0,68 0,0003

Camminare 4 km/ 0,70 0,0002 0,76 0,00003 0,50 0,02 0,70 0,00002 0,60 0,002

Camminare 5,5 km/h 0,77 0,00003 0,82 0,0000 0,56 0,006 0,77 0,00003 0,64 0,002

FFM(Fat Free Mass)= Massa Magra ; FM(Fat Mass)= Massa Grassa ; IMC = Indice di Massa Corporea; MB = metabolismo Basale; MET(Metabolic Equivalent of Task)= Equivalenti metabolici; n.s.= non significativo; PAR(Physical Activity Ratio) = Costo energetico dell’attività;

88

Discussione

I costi energetici delle attività standardizzate esaminate nel presente studio, espressi in valore

assoluto, risultano essere moderatamente superiori a quelli osservati in letteratura (James & Schofield,

1990) e risultano essere positivamente correlati con il peso corporeo e alcune variabili della

composizione corporea. Differenze nelle caratteristiche fisiche dei soggetti potrebbero rappresentare

una delle principali ragioni delle discrepanze tra i valori riportati nel presente studio e quelli presenti in

letteratura. Per eliminare l’influenza di tali fattori l’approccio utilizzato per la stima dei costi energetici è

quello di far riferimento a fattori moltiplicativi del metabolismo basale, come il Physical activity ratio

(PAR) che esprimono l’incremento del dispendio energetico legato ad una determinata attività fisica

rispetto al metabolismo di base o gli equivalenti metabolici (MET), definiti come la quantità di energia

richiesta in condizioni di riposo, a sedere, per un uomo di 40 anni con un peso corporeo di 70 kg

espressa come volume di ossigeno consumato nell’unità di tempo (1 MET= 3,5 ml O2/kg peso

corporeo/minuto).

Una delle principali ragioni per utilizzare i multipli del MB (PAR) è l’assunzione che tale approccio

compensa le differenze della composizione corporea. I risultati del presente studio evidenziano una

correlazione significativa con il peso corporeo e l’IMC per le attività dinamiche, e valori di PAR più alti

rispetto a quelli presenti in letteratura (James & Schofield,1990; Vaz et al., 2005). L’aumento del PAR

non è attribuibile a variazioni nella massa magra, mentre è correlato all’aumento della massa grassa. A

tale riguardo è’ possibile ipotizzare una spesa energetica extra della massa magra attribuibile alla

necessità di “spostare” una maggior massa grassa. I risultati ottenuti nel presente studio sono

comparabili con quelli riportati in letteratura. Ad esempio, Kuriyan e collaboratori (2006) in un campione

di individui indiani riportano valori di PAR più alti negli individui in sovrappeso rispetto ai normopeso e

sottopeso sottolineando una sottostima del 14% nel dispendio energetico di soggetti obesi per il

camminare a 4,8 km/h se non viene utilizzato un appropriato valore di PAR.

Anche per quanto riguarda i MET si osservano differenze significative rispetto ai valori di riferimento.

I valori del MET per l’attività sedentaria osservati nel presente studio sono simili a quelli riportati in

letteratura (3,5 ml O2/kg/min) solo per gli uomini normopeso, mentre sono significativamente più bassi

sia per gli uomini sovrappeso che per le donne (P<0,00000). È da notare che il gruppo di uomini

normopeso del presente studio ha caratteristiche molto simili a quello dell’uomo di riferimento (peso

corporeo medio del gruppo esaminato 72±6 kg, età 36±9 anni). Diminuzioni del consumo di ossigeno a

riposo sono riportati anche da altri autori. Byrne et al (2005) osserva in un campione di 671 soggetti e

un IMC medio di 30±8kg/m2 un valore medio del MET a riposo di 2,6±0.4 ml O2/kg/min e sottolinea

come l’utilizzo del comune valore del MET (3,5 ml O2/kg peso corporeo/minuto) possa determinare una

sovrastima del consumo di ossigeno del 35%. Analogamente Sergi et al (2010) osservano valori

significativamente più bassi del MET a riposo in un campione di soggetti anziani (2,9±0,4 ml O2/kg/min).

89

La riduzione del consumo di ossigeno a riposo è probabilmente attribuibile in primo luogo ad una

diminuzione del rapporto massa magra/massa grassa che influenza la corretta stima dei valori di MET.

Per tali motivi, alcuni autori suggeriscono una modifica dei valori di MET quando applicati a individui o

gruppi di popolazione con alto contenuto di grasso corporeo (Racette et al., 1995, Lof et al., 2003). È

tuttavia da ricordare che il compendio sui MET non è stato sviluppato per determinare con accuratezza il

costo energetico delle singole attività, ma piuttosto come un sistema di classificazione delle stesse

(sedentarie, moderate, intense)(Ainsworth et al., 2011) e a tale scopo è utilizzato in molti questionari o

software elaborati per valutare l’attività fisica abituale.

In conclusione l’utilizzo di costanti metaboliche per la stima del costo energetico di specifiche attività

può determinare significative differenze nella stima del dispendio energetico totale in individui con

differente composizione corporea. L’influenza dell’errore dipende ovviamente anche dal contributo che

una determinata attività ha in termini di tempo nel profilo di stile di vita. I risultati del presente studio

rappresentano un ulteriore contributo alla letteratura scientifica in relazione ai costi energetici di attività

e all’uso di costanti metaboliche per la stima dei fabbisogni di energia. Sono necessari ulteriori studi

mirati a valutare la variabilità interindividuale in un ampio spetto di attività, soprattutto di quelle più

comuni nella vita quotidiana.

Bibliografia

Ainsworth BE, Haskell WL, Leon AS, Jacobs DR, Henry JR, Montoye J, Sallis JF & Paffenbarger RS (1993) Compendium of Physical activities: classification of energy costs of human physical activities. Med Sci Sports Ex, 25, 1 71-80.

Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ, O’Brien WL, Bassett DE, Schmitz KH, Emplaincourt PO, Jacobs DR & Leon AS, (2000) Compendium of Physical activities: an update of activity codes and MET intensities. Med Sci Sports Ex, 32, 9 S498-S516.

Ainsworth BE, Haskell WL, Herrmann SD, Meckes N, Bassett DR Jr, Tudor-Locke C, Greer JL, Vezina J, Whitt-Glover MC, Leon AS (2011) Compendium of Physical Activities: a second update of codes and MET values. Med Sci Sports Exerc. 2011 Aug;43(8):1575-81.

Byrne NM, Hills AP, Hunter GR, Weinsier RL and Schutz Y (2005) Metabolic equivalent: one size does not fill all. J Appl Physiol, 99, 1112-9.

Duffield R, Dawson B, Pinnington HC, Wong P (2004) Accuracy and reliability of a Cosmed K4b2 portable gas analysis system. J Sci Med Sport. Mar;7(1):11-22.

Durnin JV, Rahaman MM (1967) The assessment of the amount of fat in the human body from measurements of skinfold thickness. Br J Nutr. 1967 Aug;21(3):681-9 ristampato in Br J Nutr. 2003 Jan;89(1):147-55.

EFSA - European Food Safety Authority (2013) Scientific Opinion on Dietary Reference Values for energy. EFSA Panel on Dietetic Products, Nutrition and Allergies NDA © EFSA Journal 2013;11(1):3005.EFSA, Parma, Italia Disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/it/efsajournal/pub

FAO Human Energy requirements (2004) Report of a Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation. Food and Nutrition Technical Paper Series, n°1.

James WPT & Schofield EC (1990) Human Energy Requirements. A manual for planners and nutritionists. Oxford University Press.

Disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/docrep/007/y5686e/y5686e00.htm

http://www.efsa.europa.eu/it/efsajournal/pub

http://www.fao.org/docrep/007/y5686e/y5686e00.htm

90

Kuriyan R, Easwaran PP, Kurpad AV (2006) Physical activity ratio of selected activities in Indian male and female subjects and its relationship with body mass index. Br J Nutr. Jul;96(1):71-9.

LARN. Livelli di Assunzione di Riferimento di Nutrienti ed Energia per la popolazione Italiana. Revisione 2012 . Documento di sintesi per il XXXV° Congresso Nazionale SINU. Bologna, 22-23 Ottobre 2012.

Lof M, Hannestad U, Forsum E (2003) Comparison of commonly used procedures, including the doubly-labelled water technique, in the estimation of total energy expenditure of women with special reference to the significance of body fatness. Br J Nutr. 90(5), 961-8.

Lohman Tg, Roche AF, Martorell R (1988) Anthropometric standardization reference manual. USA: Human Kinetics Books.

Racette SB, Schoeller DA, Kushner RF (1995) Comparison of heart rate and physical activity recall with doubly labeled water in obese women. Med Sci Sports Exerc. 27(1):126-33.

Rahn H, Fenn WO, Otis AB (1949) Daily variations of vital capacity, residual air, and expiratory reserve including a study of the residual air method. J Appl Physiol. Apr;1(10):725-36.

SACN - Scientific Advisory Committee on Nutrition (2011) Report on “Dietary Reference Values for Energy”. October, ISBN: 9780108511370 Disponibile su http://www.sacn.gov.uk

Sergi G, Coin A, Sarti S, Perissinotto E, Peloso M, Mulone S, Trolese M, Inelmen EM, Enzi G, Manzato E (2010) Resting VO2, maximal VO2 and metabolic equivalents in free-living healthy elderly women. Clin Nutr, 29(1): 84-88.

Siri WE (1961) Body composition from fluid spaces and density: analysis of methods. Nutrition. 1993 Sep-Oct;9(5):480-91; discussion 480-92.

Vaz M, Karaolis N, Draper A, Shetty P (2005) A compilation of energy costs of physical activities.Public Health Nutr. Oct;8(7A):1153-83. Review

Weir JB(1949) New methods for calculating metabolic rate with special reference to protein metabolism. J Physiol. Aug;109(1-2):1-9 ristampato in Nutrition. 1990 May-Jun;6(3):213-21.

http://www.sacn.gov.uk/

91

5 Stato di Nutrizione - Definizione dell’obesità in età evolutiva

Laura Censi, Noemi Bevilacqua, Romana Roccaldo, Myriam Galfo, Deborah Martone Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

L’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) riconosce l’obesità come una “epidemia mondiale” ed una delle maggiori problematiche di salute pubblica. L’andamento dell’obesità è particolarmente preoccupante nell’età evolutiva, per combatterla e verificare l’efficacia delle azioni svolte a livello di popolazione è necessario seguirne nel tempo l’evoluzione e studiare i fattori di rischio che la determinano. Ciò presuppone l’esistenza di un accordo internazionale sulla definizione dell’obesità in età evolutiva, che però allo stato attuale manca. Invece, sono utilizzati diversi approcci, rendendo così difficili i confronti tra diverse aree geografiche e nel tempo. In questo studio sono stati confrontati i risultati delle percentuali di sovrappeso e di obesità ottenuti dai diversi metodi più recenti e più utilizzati in letteratura e sono state anche valutate la sensibilità e la specificità dei vari metodi. E’ stata, inoltre, esplorata la validità della definizione di sovrappeso e obesità utilizzando dati di peso e statura auto-riferiti, invece di quelli misurati, un metodo, spesso utilizzato per semplificare la raccolta dei dati negli studi su larga scala. Parole chiave: antropometria, stato di nutrizione, definizione di obesità in età evolutiva, stile di vita

Abstract

The World Health Organization (WHO) defines obesity as a “global epidemic” and one of today’s most important health problems. The increasing trend of obesity in pediatric populations is particularly worrying and, in order to combat it and to verify the efficacy of interventions at population level, it is necessary to follow its evolution over time and to study its determinants. There is the need to develop an internationally acceptable definition of obesity in children and adolescents. Up-to-now, several approaches to measuring obesity are used in studies for this age group and this makes it difficult to compare data between different geographical areas and over time. In the present study, results concerning overweight and obesity obtained through the most recent and used methods were compared. Besides, the sensibility and specificity of each method were evaluated. Finally, the validity of the definition of overweight and obesity based on self-reported body weight and height (method most commonly used to ease data collection from a large number of individuals), rather than measured data, was explored. Keywords: anthropometry, nutritional status, definition of obesity in childhood, lifestyle

Introduzione

l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) definisce l’obesità “un’epidemia mondiale” e la

considera una delle principali problematiche di salute pubblica (WHO, 2000). Negli ultimi decenni si è

verificato un rapido e preoccupante aumento della prevalenza dell’obesità e delle patologie a essa

correlate. Il fenomeno ha raggiunto dimensioni epidemiche specie nei paesi sviluppati, ma è presente

anche nei paesi in via di sviluppo, accanto al problema della malnutrizione per difetto (Armstrong et al.,

2003; Caballero 2005; Doak et al., 2005). La prevalenza dell’obesità varia ampiamente tra i differenti

paesi e tra i diversi gruppi socioeconomici nei vari paesi, ciò pone l’accento sull’importanza dei

determinanti ambientali e socio-culturali della dieta e dell’attività fisica (Branca et al., 2007). In Europa

92

l'obesità colpisce soprattutto le classi sociali più svantaggiate, alle quali impone un carico di malattia più

elevato e ostacola le opportunità di miglioramento del proprio status socio-economico (Branca et al.,

2007).

L’andamento dell’obesità è particolarmente preoccupante nei bambini e negli adolescenti; infatti, la

proporzione dei soggetti obesi aumenta continuamente e il tasso attuale è 10 volte più elevato rispetto

agli anni settanta (Branca et al., 2007). La comparsa precoce dell’eccesso di peso è associata al rischio

che tale condizione si manifesti anche in età adulta (Guo et al., 2000; Guo et al., 2002). Secondo l’OMS

più del 60% dei bambini in sovrappeso prima della pubertà, manterrà tale condizione anche nella fase

iniziale dell’età adulta (WHO, 2000). Ciò comporta, oltre ad un futuro aumento dell’epidemia di obesità

in età adulta, anche un abbassamento dell’età media in cui si manifestano le patologie associate

all’obesità, con notevoli ripercussioni sulla spesa pubblica (Branca et al., 2007). L'obesità implica, infatti

conseguenze importanti sulla salute e sulla qualità della vita: l’adulto obeso ha un rischio maggiore di

sviluppare patologie quali diabete di tipo 2, malattie cardiovascolari, alcune forme comuni di cancro,

osteoartrite e altri problemi di salute (WHO, 2000); ma anche nel bambino l’obesità può essere già

associata ad un aumentato rischio di malattia e di complicanze metaboliche (Dietz, 1998). I bambini

obesi hanno, Infatti, un rischio elevato per lo sviluppo di dislipidemia, ipertensione, iperinsulinemia,

malattie della cistifellea, problemi ortopedici e altri problemi di carattere sociale e psicologico

(Eisenberget al., 2003; Must & Strauss, 1999, Reilly, 2005; Williams et al., 2005).

Pertanto, è fondamentale attuare azioni mirate a contrastare e prevenire l’obesità già in età

pediatrica (WHO, 2000) e monitorarne l’andamento della prevalenza nel tempo e nelle varie aree

geografiche, per valutare i bisogni effettivi d’intervento e verificare la validità delle azioni intraprese.

La prevalenza dell’obesità in età evolutiva in Italia

L’indagine del sistema nazionale di sorveglianza nutrizionale OKkio alla SALUTE del 2008, coordinata

dall’Istituto Superiore di Sanità (ISS), ha evidenziato che in Italia il 23% dei bambini in età scolare è in

sovrappeso ed il 12% obeso; in altri termini più di 1 bambino su 3 è in eccesso ponderale. Riportando

questi valori a tutta la popolazione di bambini di età 6-11 anni si stima che in Italia più di 1 milione di

bambini sia in sovrappeso o obeso. Tali valori sono tra i più elevati in Europa; inoltre si osserva una

notevole variabilità interregionale, con percentuali più basse nell’Italia settentrionale e più alte nell’Italia

meridionale (Binkin et al., 2010, Spinelli et al, 2009).

Lo studio ZOOM8, coordinato dall’allora Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione

(INRAN), in collaborazione con l’ISS, ha analizzato i fattori di rischio modificabili associati al sovrappeso e

all’obesità nei bambini italiani della scuola primaria (Censi et al., 2012). I risultati di questa ricerca hanno

evidenziato in particolare una scarsa aderenza alle Linee Guida per una Sana Alimentazione Italiana

(INRAN, 2003) per un’elevata percentuale dei bambini esaminati, soprattutto per quanto riguarda il

93

consumo di ortaggi, frutta e legumi. Infatti, la percentuale di bambini che consuma le verdure più volte

al giorno, come indicato nelle Linee Guida, è risultata pari appena al 13%. Anche la frutta è consumata

più volte al giorno, come raccomandato, solo dal 38% del campione. Infine, addirittura il 54% dei

bambini non consuma mai, o quasi mai i legumi, nemmeno come ingrediente. Il consumo medio

giornaliero di frutta fresca è risultato in media di circa 234 g/giorno, quello di verdura e ortaggi 134

g/giorno e quello dei legumi freschi 17 g/giorno, quantità tutte ben al di sotto dei valori minimi

consigliati (Martone et al., 2012). Anche il consumo di pesce e di latte è risultato troppo basso, al

contrario di quello di merendine e snack dolci e soprattutto di salumi ed insaccati.

Per quanto riguarda i nutrienti, l’energia media giornaliera assunta dai bambini studiati rientra negli

intervalli indicati nei Livelli Raccomandati di energia e Nutrienti per la popolazione italiana (LARN) (SINU,

1996), tuttavia, l’assunzione di carboidrati disponibili è sensibilmente inferiore (45% dell’energia totale

rispetto ai 55-65%) alle raccomandazioni, mentre quella dei grassi ne è al di sopra (41% dell’energia

totale giornaliera rispetto al 30% massimo raccomandato). Il livello di aderenza dei bambini alla dieta

mediterranea (DM), che, com’è noto, è associata ad una migliore qualità dell’alimentazione e ha

numerosi benefici per la salute (Serra-Majem et al., 2003) è risultato fra i più bassi d’Europa: soltanto il

5% dei bambini del campione è rientrato nella classe “alta aderenza” alla DM, considerata quella

ottimale, mentre ben il 34% è rientrato in quella a “bassa aderenza”. Ciò è determinato soprattutto dai

bassi consumi di frutta, verdura e legumi (Roccaldo et al., in stampa). Anche le conoscenze dei genitori

su un corretto stile alimentare sono risultate scarse e associate con l’area di residenza e con il titolo di

studio di entrambi i genitori: la percentuale dei genitori con una buona conoscenza al riguardo

diminuisce da Nord a Sud e aumenta con l’aumentare del titolo di studio dei genitori. Un’alta

percentuale dei bambini trascorre troppo tempo in attività sedentarie (come guardare la TV; più di 2 ore

al giorno, specialmente nei giorni festivi (41%). Un’alta percentuale di bambini non pratica sport (26%).

Quasi un terzo dei genitori dichiara che esistono dei motivi che ostacolano il gioco all’aria aperta (32%) e

la pratica dello sport (30%). Tali percentuali sono risultate maggiori al Sud.

Lo studio multicentrico internazionale Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) (Currie et al.,

2012) ha evidenziato che anche la percentuale di adolescenti in sovrappeso/obesi in Italia è elevata, è

maggiore nei maschi e diminuisce al crescere dell’età: è, infatti, più alta tra gli undicenni (29% nei

maschi e 19% nelle femmine), rispetto ai ragazzi di 15 anni (26% nei maschi e 12% nelle femmine).

Anche in questa fascia di età i consumi alimentari sono lontani dalle raccomandazioni: un’elevata

percentuale di ragazzi salta la prima colazione e tale percentuale aumenta con il crescere dell’età (passa

da circa il 30% per gli undicenni al 42% tra i quindicenni); circa il 50% dei ragazzi di 11 anni non consuma

frutta quotidianamente (49% delle femmine, 56% dei maschi), ma tale percentuale aumenta nelle fasce

di età superiori fino ad arrivare per i quindicenni al 70% nei maschi e al 61% nelle femmine. Gli

adolescenti italiani sono inoltre all’ultimo posto in Europa per quanto riguarda la pratica dell’attività

94

fisica: solo circa il 10% dei maschi e il 6% delle femmine raggiunge infatti i 60 minuti di attività fisica

moderata/intensa raccomandati (Strong et al., 2005).

Definizione dell’obesità negli studi epidemiologici

L’obesità è definibile come una condizione di accumulo in eccesso del grasso corporeo nel tessuto

adiposo, in misura tale da poter danneggiare lo stato di salute (Garrow, 1988; WHO, 2000). In genere, il

grasso in eccesso si riflette con l’eccesso di peso, ma non sempre un peso eccessivo è dovuto

esclusivamente al grasso. Quindi, per diagnosticare una condizione di obesità occorre valutare se

l’eccedenza di peso è attribuibile al grasso e stimare la proporzione del grasso che può rappresentare un

rischio per la salute (Crepaldi et al., 1991). La distribuzione del grasso indotta dall’aumento di peso

influenza il rischio di malattia associato all’obesità e il tipo di malattie che ne risultano: un eccessivo

accumulo del grasso nella regione addominale è maggiormente correlato con il rischio di malattia (WHO,

2000). Esistono diversi metodi che permettono di valutare la massa grassa e di determinarne la sua

distribuzione. I metodi più accurati sono generalmente utilizzabili soltanto nell’ambito della ricerca, a

volte nella clinica e come metodi di riferimento per la validazione delle tecniche più semplici, utilizzate

negli studi epidemiologici, come ad esempio l’antropometria. La scelta delle misure antropometriche,

quali peso, statura, circonferenze e pliche cutanee, è fondamentale e dipende soprattutto dalle finalità

dello studio e dal gruppo di popolazione in esame. Per ottenere dati validi e omogenei è importante che

le misure antropometriche siano eseguite sulla base delle raccomandazioni internazionali

dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO, 1995), da personale opportunamente formato ed

utilizzando strumenti di misura adeguati. Nella sorveglianza nutrizionale l’indicatore più utilizzato per la

valutazione dello stato di nutrizione nei gruppi di popolazione, come indice di adiposità, è l’indice di

massa corporea (IMC), calcolato dal peso corporeo diviso per il quadrato della statura (kg/m2). l’IMC è

infatti l’indicatore che nell’adulto è risultato il più correlato con il grasso corporeo, e al contempo quello

più indipendente dalla statura, tra i vari indici che combinano il peso e la statura in modo da eliminare il

più possibile l’influenza della statura sul peso corporeo, (Keys et al., 1972; Revicki & Israel, 1986).

Tuttavia, l’IMC non permette di discernere tra la massa corporea grassa e quella magra e la relazione tra

IMC e adiposità dipende dalla composizione corporea e dalle proporzioni del corpo (Garn, 1986). Di

conseguenza, individui con uno stesso IMC possono avere una diversa quantità e distribuzione del

grasso corporeo. Così, ad esempio, per uno stesso valore dell’IMC, la percentuale di peso corporeo

costituita da grasso sarà maggiore in un individuo di sesso femminile, rispetto ad uno di sesso maschile,

oppure in un soggetto anziano rispetto ad uno più giovane. Altri indici, come ad esempio la

circonferenza vita e quella dei fianchi, consentono di stimare la distribuzione del grasso. Nonostante i

suoi limiti, l’IMC è molto utilizzato per valutare il rischio di malattia associato all’eccesso di peso. La

relazione tra l’IMC e le principali cause di malattia e mortalità è stata, infatti, ampiamente studiata ed è

95

risultata a forma di “U”, in quanto sia l’eccessiva magrezza che l’eccesso di peso possono essere causa di

rischio per la salute (Rissanen et al., 1989; Rissanen et al., 1991; Waaler, 1984; WHO, 1995). Perciò,

nell’adulto lo stato ponderale, determinato mediante l’IMC, è valutato tramite un approccio

epidemiologico, cioè sulla base del rischio di malattia e di mortalità associato ai valori dell’IMC. I valori

soglia dell’IMC per la definizione dello stato nutrizionale sono stati ricavati dall’inflessione delle curve di

correlazione tra l’IMC ed i tassi di mortalità e di morbosità. I valori utilizzati a livello internazionale sono

quelli proposti dall’OMS (WHO, 1995; WHO, 2000). Anche nei bambini e negli adolescenti l’IMC è

risultato altamente correlato con il contenuto di grasso corporeo (Deurenberg et al., 1991; Dietz &

Robinson, 1998), con il rischio di malattia (Gidding et al., 1995; Higgings et al., 1980; Must & Strauss,

1999; Power et al., 1997) e di mortalità a lungo termine (Must et al., 1992). Per questo, tale indice è

stato recentemente accettato a livello internazionale come indice di adiposità anche in età evolutiva, in

quanto considerato appropriato per una definizione “pratica” del sovrappeso in questa fascia di età

(Barlow & Dietz, 1998; Bellizzi & Dietz, 1999; Himes & Dietz, 1994). La definizione dell'obesità in età

evolutiva è, però, complicata e controversa: la composizione corporea nei bambini e negli adolescenti

varia notevolmente soprattutto in funzione del genere, dell'età, dello stadio dello sviluppo puberale e

del gruppo etnico. Di conseguenza, anche i valori soglia degli indici utilizzati per la definizione dello stato

nutrizionale in età evolutiva dipendono soprattutto dall’età e dal genere. Inoltre, l’applicazione di un

approccio epidemiologico per la definizione dei valori soglia dell’IMC in questa fascia di età è ancora

difficile, in quanto, allo stato attuale, i dati per supportare una definizione dello stato nutrizionale basata

sugli esiti, come per l’adulto, sono scarsi e di difficile interpretazione. Di conseguenza, tali valori sono

determinati applicando un approccio statistico, che implica perciò la scelta arbitraria di un valore soglia

di un indicatore, da una popolazione di riferimento (Flegal, 1993). Per questi motivi ancora manca un

accordo sulla definizione dello stato nutrizionale in età evolutiva. L’esame della letteratura evidenzia,

infatti, che sono utilizzati: 1. diversi indicatori; 2. diversi criteri per i valori soglia; 3. diverse popolazioni

di riferimento. La valutazione della prevalenza del sovrappeso e dell’obesità in età evolutiva dipende

dalla definizione adottata: infatti l’uso di diversi valori di riferimento, indicatori e valori soglia fornisce

risultati diversi. Quindi, mentre sta aumentando il consenso per l’uso dell’IMC anche in età evolutiva, c’è

ancora confusione sulla scelta della popolazione di riferimento e su come selezionare i valori soglia più

appropriati per definire il sovrappeso e l’obesità in età pediatrica. E’ però essenziale il raggiungimento di

un consenso sulla definizione di obesità in età evolutiva, per valutarne la prevalenza, seguire il suo

andamento nel tempo e consentire confronti nazionali ed internazionali, al fine di pianificare gli

opportuni interventi di prevenzione di tale condizione (WHO, 2000). Perciò, rimane ancora da chiarire

quale sia il metodo più opportuno da utilizzare per la definizione di obesità in età evolutiva nei

programmi di sorveglianza nutrizionale. Ma c'è ancora molta strada da fare per raggiungere una

96

definizione accettata livello internazionale e non ci si aspetta l'adozione di un riferimento internazionale

comune nel prossimo futuro (Rolland-Cachera, 2012).

Uso dei dati di peso e statura auto-riferiti nelle indagini di popolazione

Accanto alla problematica dei dati di riferimento per la definizione di obesità in età evolutiva, va

sottolineato il fatto che la misura del peso e della statura in studi su larga scala richiede personale

addestrato ed un rilevante impegno economico e di tempo. Spesso, quindi, sono utilizzati dati auto-

riferiti, anziché misurati; tuttavia è noto che tale metodo tende a sottovalutare il peso effettivo,

soprattutto nelle persone in sovrappeso o obese, mentre la statura tende ad essere sopravvalutata,

(Kuczmarski, 2001; Alvarez-Torices, 1993). Inoltre, sono state identificate differenze socio-economiche

nella validità dei dati auto-riferiti (Bostrom, 1997). Infatti, l’errore nelle misure di peso e statura auto-

riferite può essere riconducibile in genere a due tipi di cause principali: da un lato, alla mancanza

d’informazioni recenti sulla misura di questi parametri da parte del soggetto che le riferisce; in tal caso,

ad esempio, gli individui più anziani o quelli appartenenti a categorie sociali svantaggiate possono avere

una tendenza più forte rispetto ad altre categorie per questo tipo di errori (Engstrom et al., 2003).

L’altro motivo che può portare a sottostimare o sovrastimare tali misure è spesso correlato al grado di

desiderabilità sociale; così, è più probabile che individui o gruppi, sottoposti a forte pressione sociale

riguardo all’immagine corporea, siano soggetti a questo tipo di errore nella risposta (Wen & Kowaleski-

Jones, 2012). Ad esempio, è stato ampiamente dimostrato che lo stato del peso corporeo dell’individuo

influisce sulla sistematica imprecisione nel riferirne la misura (Larsen et al., 2008; Kovalchik 2008). La

dimensione dell’errore nei dati di peso e statura auto-riferiti dipende, perciò, da vari fattori, tra cui le

caratteristiche demografiche, culturali, sociali, e della salute di una specifica popolazione e in un

particolare momento (Paeratakul et al., 2002; Niedhammer et al., 2002). Tali errori possono condurre ad

alterazioni nella distribuzione dei dati relativi all’IMC, e a un'errata classificazione degli individui in

sovrappeso o obesi. E’ necessario, pertanto, stimare la validità e gli eventuali limiti dell’uso di dati di

peso e statura per la valutazione dello stato nutrizionale. Tale problematica è stata scarsamente

esplorata, specie nelle fasce di età più giovani, per le quali la differenza tra dati misurati e riferiti non è

ancora chiarita (Scholtens et al., 2007). E’ anche opportuno stimare la validità di metodi alternativi che

consentano la semplificazione della misura del peso e della statura.

Scopo dello studio

Questo studio mira a contribuire al dibattito sulla definizione dell’obesità in età evolutiva,

confrontando i risultati della percentuale di sovrappeso e obesità nei bambini italiani ottenuta fra vari

approcci proposti e valutando la sensibilità e la specificità dei valori soglia dell’IMC comunemente

utilizzati. Sono anche esplorati metodi che consentano la semplificazione della valutazione del peso e

97

della statura nelle indagini di sorveglianza nutrizionale, come l’uso di dati di peso e statura auto-riferiti,

invece che misurati.

Obiettivi specifici

confrontare i risultati delle percentuali di sovrappeso e di obesità ottenuti dai diversi approcci più

utilizzati proposti in letteratura;

valutare la sensibilità e la specificità di diversi approcci proposti in letteratura per la definizione di

obesità in età evolutiva;

stimare la validità nella definizione di sovrappeso e obesità dell’Indice di massa corporea (IMC)

calcolato dal peso e dalla statura auto-riferiti;

Metodi

Metodi per lo studio sul confronto tra vari approcci proposti in letteratura per la definizione di obesità in

età evolutiva

Sono state esaminate due fasce d’età: i bambini della scuola primaria, di età compresa tra 6 e 10

anni, e i ragazzi della scuola secondaria di primo grado, di età compresa tra 11 e 14 anni. A tale scopo

sono stati utilizzati due data set del CRA-NUT, raccolti in occasione di altri studi svolti dall’istituto e dalla

U.O. 3 ed elaborati ad hoc per questo progetto. Di tali data set sono state considerate le variabili

antropometriche misurate: peso, statura e plica tricipitale, raccolte, secondo le metodiche internazionali

raccomandate dall’OMS (WHO, 1995; Lohman et al., 1988), da personale formato ad hoc per il

rilevamento delle misure, in modo da ottenere dati omogenei e scientificamente confrontabili.

Campione: data set utilizzati

Studio INN-CESA 1975-81

Condotto dall’Istituto Nazionale della Nutrizione tra il 1975 ed il 1981 in diverse regioni Italiane

(Abruzzo, Calabria, Campania, Lazio, Marche, Piemonte, Sicilia, Umbria e Valle D’Aosta) su un campione

di 14912 bambini di età compresa fra 1 e 15 anni. Di questo studio sono stati considerati 6547 bambini

di età compresa tra 6 e 10 anni, e i valori del peso, della statura e della plica tricipitale.

Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005

Condotto dall’INRAN tra il 2002 e il 2005 su un campione di 765 ragazzi di età compresa tra 11 e 16

anni. Di questo studio sono stati considerati 751 soggetti di età compresa tra 11 e 14 anni, e i valori del

peso, della statura e della plica tricipitale.

Riferimenti considerati per la definizione di sovrappeso e obesità in età evolutiva

98

In questo studio sono stati considerati i seguenti dati di riferimento internazionali più recenti e i più

utilizzati per la definizione di sovrappeso e obesità in età evolutiva; sono state anche valutate le tabelle

di riferimento valide per la popolazione italiana. Nella tabella 5.1 è riportato uno schema delle

definizioni di sovrappeso e obesità considerate.

Dati di riferimento internazionali dell’International Obesity Task Force (IOTF)

A. L’International Obesity Task Force (Cole et al., 2000) ha proposto nel 2000 una definizione di

sovrappeso ed obesità basata su dati di riferimento internazionali e su un nuovo criterio, che

definisce i valori soglia dell’IMC specifici per sesso ed età in modo che siano collegati a quelli dell’IMC

dell’adulto, stabiliti sulla base dei fattori di rischio di malattia e di mortalità. Le curve di riferimento

sono state elaborate dai dati dell’IMC provenienti da studi trasversali sull’accrescimento,

rappresentativi a livello nazionale di sei paesi con ampie differenze nella prevalenza dell’obesità.

Questo metodo, anche se fondato su un approccio statistico, presenta diversi vantaggi: è basato su

valori di riferimento internazionali dell’IMC età e sesso specifici, dai 2 ai 18 anni di età, derivati da

una combinazione di dati provenienti da sei diversi paesi e collegati con i valori soglia del sovrappeso

e dell’obesità adottati per l’adulto. Il suo utilizzo, inoltre, consente una continuità nei valori soglia per

il sovrappeso e l’obesità raccomandati dall’età evolutiva fino all’età adulta. Tuttavia sono necessarie

ulteriori giustificazioni per lo sviluppo di valori soglia a partire da dati tanto eterogenei e sono

necessari studi aggiuntivi relativi alle conseguenze sullo stato di salute per valori dell’IMC superiori ai

valori soglia e per valutare se debbano essere considerate differenze etniche (Inoue et al., 2000;

Wang & Wang, 2002; Wang et al., 2000). Più recentemente le tabelle proposte dall’IOTF sono state

completate dai valori soglia per definire la magrezza (Cole et al., 2007). Va sottolineato che la

definizione IOTF è destinata a fini descrittivi e comparativi a livello internazionale e non a sostituire i

dati di riferimento nazionali per uso clinico (Rolland-Cachera, 2012).

B. Nel 2012, è stato pubblicato un aggiornamento delle tabelle di riferimento suggerite dall’IOTF (Cole &

Lobstein, 2012), con diverse semplificazioni e miglioramenti: i valori di riferimento per sovrappeso,

obesità e magrezza sono stati presentati insieme e per intervalli di un mese di età dai 2 ai 18 anni di

età (invece che per intervalli di 6 mesi di età); è stato utilizzato un approccio migliore per derivare i

valori soglia dai vari data set di riferimento; sono presentati i valori che permettono di calcolare gli z-

score. Esistono delle differenze rispetto alle precedenti curve di riferimento, ma sono così limitate da

avere un impatto trascurabile sulle stime di prevalenza di sovrappeso o obesità (Cole & Lobstein,

2012; Rolland-Cachera, 2012). Queste tabelle di riferimento sono scaricabili dal sito dell’International

Association for the Study of Obesity (IASO) (www.iaso.org/resources/aboutobesity/child-

obesity/newchildcutoffs/).

99

Dati di riferimento internazionali dell’OMS

Ad integrazione degli standard di crescita del bambino per 0-60 mesi (MGRS, 2006) costruite da

campioni di bambini di vari paesi del mondo, allattati al seno e sani, l’OMS ha pubblicato nel 2007 (De

Onis et al., 2007; Blössner et al.2009), delle curve di crescita della statura per età e dell’IMC per età, che

si estendono dai 5 anni fino ai 19 anni (il limite di età superiore dell'adolescenza, WHO, 1986). I dati di

riferimento comprendono anche le tabelle del peso per età, che si estendono, però solo fino ai 10 anni,

in quanto tale parametro da solo non è ritenuto adeguato al monitoraggio della crescita oltre l’età

infantile (De Onis et al., 2007). Le curve sono state costruite combinando i dati di riferimento della

crescita del “1977 National Center for Health Statistics/OMS” (WHO, 1995) con quelli del secondo

campione trasversale degli standard di crescita dai 18 ai 71 mesi. Le nuove curve sono strettamente

allineate con i valori soglia per il sovrappeso e l'obesità a 19 anni consigliati per gli adulti. Le curve di

riferimento per la fascia di età 5-19 anni e le relative tabelle sono scaricabili dal sito:

www.who.int/growthref/en, dove è disponibile un software gratuito per l’elaborazione dei dati

antropometrici individuali e di popolazione. Tramite tali dati di riferimento il sovrappeso è definito per

un valore dell’IMC compreso tra il valore che corrisponde a +1 z-score (equivalente a un IMC di 25 kg/m2

a 19 anni) specifico per sesso ed età e quello a + 2 z-score (equivalente a un IMC di 30 kg/m2 a 19 anni);

l’obesità è definita per un valore dell’IMC superiore al valore che corrisponde a + 2 z-score specifico per

sesso ed età.

Dati di riferimento per la popolazione Italiana (SIEDP):

Le tabelle per la popolazione italiana della Società Italiana di Endocrinologia e Diabetologia Pediatrica

(SIEDP; Cacciari et al., 2006) sono basate su un campione di circa 70.000 soggetti, misurati tra il 1994 e il

2004. La distribuzione del campione per sesso, età e area geografica è simile a quella della popolazione

scolastica italiana nell'ultimo decennio del 20° secolo. In ogni regione è stato selezionato un campione

proporzionale alla dimensione della popolazione scolastica, le unità di campionamento erano le scuole.

Peso e statura sono stati misurati da personale addestrato, utilizzando strumenti adeguati. Tali dati di

riferimento comprendono sia le curve di crescita che si riferiscono a tutta l'Italia, sia quelle utilizzabili

per il Centro-Nord e il Sud dell’Italia, separatamente e sono espressi per intervalli di sei mesi d’età. Le

tabelle di riferimento includono i valori presentati come percentile, come dati per il calcolo degli z-

scores, e comprendono anche i percentili per definire il sovrappeso e l'obesità, basati sullo stesso tipo di

approccio utilizzato dall’IOTF (Cole, 2000; Cole, 2012). In questo studio sono state considerate le tabelle

che si riferiscono a tutta l’Italia.

100

Tabella 5.1. Definizioni del sovrappeso e dell’obesità considerate in questo studio.

Abbreviazione Riferimento bibliografico

Popolazione di riferimento

Valori soglia sovrappeso Valori soglia obesità

IOTF2000 Cole, 2000

Brasile, Hong Kong, Olanda, Singapore, UK,

USA

IMC–per-età derivato dalla curva che a 18 anni incrocia il valore dell’IMC

pari a 25 kg/m2


pari a 30 kg/m2

IOTF2012 Cole &

Lobstein, 2012

Brasile, Hong Kong, Olanda, Singapore, UK,

USA


pari a 25 kg/m2


pari a 30 kg/m2

WHO2007 De Onis et al.,

2007 USA (1978

WHO/NCHS)

IMC–per-età >+1SD equivalente a un IMC di

25 kg/m2 a 19 anni

IMC–per-età >+2SD equivalente a un IMC di

30 kg/m2 a 19 anni

SIEDP2006 Cacciari et al.,

2006 Italia


pari a 25 kg/m2


pari a 30 kg/m2

Valutazione della sensibilità e della specificità dei vari metodi proposti

La sensibilità e la specificità dei vari metodi proposti in letteratura per la definizione del sovrappeso e

dell’obesità è stata valutata in base alla misura della plica cutanea tricipitale, considerata come un

indicatore aggiuntivo per diagnosticare l’eccesso di peso, secondo le indicazioni della “Consensus su

prevenzione, diagnosi e terapia” della Società Italiana di Pediatria (Maffeis et al., 2006), per un valore

superiore al 95° centile dei dati di riferimento di Barlow & Dietz (1998). Secondo gli autori, infatti, un

valore della plica cutanea del tricipite superiore al 95° percentile, misurata da un osservatore esperto,

fornisce la prova che il bambino ha grasso in eccesso, piuttosto che un aumento della massa corporea

magra.

Metodi per lo studio sull’utilizzo di dati di peso e statura auto-riferiti, invece che misurati, per la

definizione di obesità in età evolutiva negli studi di popolazione

Sono state esaminate due fasce d’età: i bambini della terza classe della scuola primaria, di età

compresa tra 8 e 9 anni, e i ragazzi della scuola secondaria di secondo grado, di età compresa tra 14 e 16

anni. Sono stati utilizzati rispettivamente due data set del CRA-NUT, raccolti in occasione di altri studi

recenti svolti dalla U.O. 3 ed elaborati ad hoc per questo progetto. Di tali data set sono state considerate

le variabili antropometriche misurate di peso e statura (raccolte, secondo le metodiche internazionali

raccomandate dall’OMS (WHO, 1995; Lohman et al., 1988), da personale formato ad hoc per il

rilevamento e la standardizzazione delle misure, in modo da ottenere dati omogenei e scientificamente

confrontabili, e i dati del peso e della statura riferiti dai genitori, per bambini della scuola primaria e

101

auto-riferiti dai ragazzi nel caso degli adolescenti, prima che venisse eseguita la misura. I dati di peso e

statura riferiti sono stati confrontati con i dati di peso e statura misurati sugli stessi soggetti. E’ stata

esaminata la relazione tra peso e statura misurati e riferiti per genere ed età e sono state valutate la

sensibilità e la specificità nella definizione di sovrappeso e obesità dell’Indice di massa corporea,

calcolato dal peso e dalla statura riferiti. Per stimare come l’errore dell’IMC calcolato dai dati di peso e

statura riferiti si ripercuota, in queste due fasce di età, sulla stima della prevalenza di sovrappeso e

obesità valutata tramite i valori di riferimento dell’IOTF (2012), si è confrontato lo stato ponderale

ottenuto dai valori del peso e della statura riferiti, con quello valutato dai valori del peso e della statura

misurati.

Campione: data set utilizzati

Progetto ZOOM8 - Studio di approfondimento sulle abitudini alimentari e lo stile di vita dei bambini

delle scuole primarie

Svolto dall’INRAN in collaborazione con l’Istituto Superiore di Sanità nel 2009, su un campione

rappresentativo di 2193 bambini di terza elementare di 8-9 anni di età, selezionato in base alla

classificazione delle regioni italiane in tre aree a bassa (Nord Italia), media (Centro) e alta (Sud)

prevalenza di sovrappeso e obesità. Di questo studio sono stati considerati 1960 bambini e i valori del

peso e della statura misurati, oltre quelli del peso e della statura riferiti dai loro genitori.

Studio ALIADO del progetto REGALIM

Svolto dall’INRAN nel 2011-2012 su un campione rappresentativo della regione Lazio di 373

adolescenti di 14-16 anni di età, del secondo anno della scuola secondaria superiore. Di questo studio

sono stati considerati 369 ragazzi e i valori del peso e della statura misurati, oltre quelli del peso e della

statura auto-riferiti.

Analisi statistica

L’IMC è stato calcolato dividendo il peso (kg) per la statura (m) elevata al quadrato. In questo studio i

dati sono espressi come media e deviazione standard (ds). Ogni soggetto in studio è stato classificato

come sovrappeso o obeso confrontando il valore dell’IMC con i valori soglia di ognuna delle quattro

definizioni considerate in questo studio (Cole et al., 2000; Cole & Lobstein, 2012; De Onis et al., 2007;

Cacciari et al., 2006). L’indice Kappa di Cohen (1960) è stato utilizzato per valutare l'accordo nella

classificazione del sovrappeso e dell'obesità delle diverse definizioni considerate con la classificazione di

adiposità in eccesso valutata sulla base del valore della plica tricipitale superiore al 95° percentile dei

dati di riferimento (Barlow & Dietz, 1998). Utilizzando questa classificazione di adiposità in eccesso come

riferimento, per ciascuna definizione è stata anche stimata la sua sensibilità e la sua specificità nella

classificazione del sovrappeso e dell’obesità. L’indice Kappa di Cohen (1960) è stato anche applicato nel

102

confronto tra la classificazione del sovrappeso e dell'obesità tramite dati di peso e statura misurati e

quella ottenuta da dati auto-riferiti. I valori del Kappa sono compresi tra 0 e 1; un valore di indice K pari a

1 è indice di massimo accordo, valori vicini o minori di zero suggeriscono che l’accordo è attribuibile al

caso. Landis e Koch (1977) hanno arbitrariamente proposto come standard qualitativo per la forza di un

accordo per il coefficiente Kappa: 0 = scarso; 0,01-0,20 = lieve; 0,21-0,40 = sufficiente; 0,41-0,60 =

moderato; 0,61-0,80 = sostanziale; e 0,81-1 = quasi perfetto.

Tutte le analisi sono state eseguite tramite SPSS statistical software package versione 20.0 (SPSS Inc.,

Chicago, IL).

Risultati

Studio sul confronto tra vari metodi proposti in letteratura per la definizione di obesità in età evolutiva

Nelle tabelle 5.2 e 5.3 sono presentate rispettivamente le numerosità e le caratteristiche del

campione di bambini di 6-10 anni (Studio INN-CESA 1975-81) e di ragazzi di 11-14 anni (Studio

Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005), per anno di età e genere (media±sd), esaminati per lo

studio sul confronto tra vari metodi proposti in letteratura per la definizione di obesità in età evolutiva.

Tabella 5.2 - Caratteristiche del campione di bambini di 6-10 anni (Studio INN-CESA 1975-81), per anno

di età e genere (media±sd).

Anno di

età Numerosità

Età

anni

Peso

kg

Statura

cm

Plica

tricipitale

mm

IMC

kg/m2

6 1451 6,3±0,5 22,0±3,7 116,9±5,4 9,4±3, 4 16,0±1,9

7 1279 7,6±0,5 25,0±4,7 123,7±5,8 10,0±3,9 16,2±2,1

8 1271 8,5±0,5 27,8±5,4 128,8±6,0 10,5±4,6 16,6±2,4

9 1320 9,6±0,5 30,5±5,7 133,7±6,3 11,0±4,7 17,0±2,4

10 1226 10,4±0,5 33,9±6,8 138,6±6,9 11,8±5,1 17,5±2,5

Femmine 3314 8,4±1,5 27,6±7,0 127,6±10,0 11,6±4,5 16,7±2,4

Maschi 3223 8,4±1,5 27,7±6,5 128,4±9,5 9,4±4,1 16,4±2,2

Totale 6547 8,4±1,5 27,6±6,7 128,0±9,8 10,5±4,4 16,7±2,3

103

Tabella 5.3 - Caratteristiche del campione di ragazzi di 11-14 anni (Studio Ipertensione in età evolutiva

INRAN 2002-2005), per anno di età e genere (media±sd).

Anno di

età Numerosità

Età

anni

Peso

kg

Statura

cm

Plica

tricipitale

mm

IMC

kg/m2

11 197 11,7±0,5 44,9±9,5 150,5±7,3 14,4±6,0 19,7±3,2

12 278 12,4±0,5 52,1±11,9 155,9±7,7 16,1±6,8 21,3±4,0

13 233 13,4±0,5 55,5±11,5 160,8±7,8 14,8±6,5 21,4±3,7

14 43 14,0±0,0 58,1±10,9 164,3±7,5 15,0±6,7 21,5±3,2

Femmine 364 12,5±0,9 50,8±10,3 155,9±6,7 15,9±5,9 20,8±3,6

Maschi 387 12,7±0,9 52,3±13,3 157,1±10,3 14,6±7,0 21,0±3,8

Totale 751 12,6±0,9 51,6±12,0 156,5±8,8 15,2±6,5 20,9±3,7

Nella figura 5.1 è mostrata la distribuzione in percentuale dei soggetti, per genere, nelle categorie del

sovrappeso e dell’obesità in base ai quattro riferimenti considerati, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni

(dati Studio INN-CESA 1975-81). Va notato, che le percentuali dei bambini in sovrappeso e obesi sono

notevolmente inferiori, rispetto a quelle che risultano dalle attuali indagini di sorveglianza nutrizionale.

La definizione del WHO2007 è quella che fornisce le percentuali più elevate sia per il sovrappeso, che per

l’obesità. Al contrario, la definizione che classifica la percentuale più bassa di soggetti nelle due

categorie è quella della SIEDP2006. Per entrambe le definizioni risulta una maggiore percentuale di

maschi obesi, rispetto alle femmine (rispettivamente 7,2% vs 5,3 per la definizione WHO2007 e 0,5% vs

0,2% per quella della SIEDP2006), mentre dalle definizioni dell’IOTF (IOTF2000 e IOTF2012) risulta

leggermente maggiore quella delle femmine. Per il sovrappeso, soltanto la definizione della SIEDP2006

fornisce percentuali maggiori nei maschi, rispetto alle femmine (8,3% vs 5,9%). Le due definizioni

dell’IOTF (IOTF2000 e IOTF2012) forniscono risultati molto simili tra loro: si osserva che utilizzando la

definizione più recente (IOTF2012 ), le percentuali risultano lievemente maggiori, rispetto a quella

dell’IOTF2000, sia per l’obesità, che per il sovrappeso.

104

Figura 5.1. Percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai quattro riferimenti considerati per

genere, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81)

La figura 5.2 mostra la percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai quattro riferimenti

considerati, per genere, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva

INRAN 2002-2005). Per questo campione, esaminato tra il 2002 e il 2005, i valori sono molto più elevati

rispetto al campione di bambini di 6-10 anni, esaminato tra il 1975-81. Anche per questa fascia di età, le

definizioni del WHO2007 e della SIEDP2006 sono quelle che forniscono rispettivamente i valori più elevati e

quelli più bassi delle percentuali di soggetti in sovrappeso e obesi (28,8% di soggetti in sovrappeso e

13,2% di obesi dai riferimenti WHO2007, vs rispettivamente 15,6% e 3,3% da quelli della SIEDP2006).

Tramite le definizioni dell’IOTF risultano, invece, delle percentuali intermedie di soggetti classificati nelle

due categorie dell’eccesso ponderale. Le percentuali di obesità e sovrappeso risultano più elevate nei

maschi rispetto alle femmine per tutte e quattro le definizioni, ma la differenza tra i due sessi è più

marcata per l’obesità tramite la definizione del WHO2007 e per il sovrappeso tramite quella della

SIEDP2006. Le due definizioni dell’IOTF forniscono risultati molto simili tra loro anche per questa fascia di

età; soltanto per l’obesità, le percentuali risultano lievemente maggiori, sia nei maschi che nelle

femmine, tramite la definizione dell’IOTF2012 rispetto a quella dell’IOTF2000, mentre per il sovrappeso

sono di poco superiori nelle femmine.

3,4 3,3 5,3

0,2

13,3 13,0

16,2

5,9

2,4 2,4 7,2 0,5

10,6 10,5 15,1

8,3 2,9 2,8

6,2

0,4

12,0 11,8

15,7

7,0

0

5

10

15

20

25

30

35

IOTF2012

IOTF2000

WHO2007

SIEDP2006

IOTF2012

IOTF2000

WHO2007

SIEDP2006

Femmine Maschi Totale%

età 6-10 anni

obesità sovrappeso

105

Figura 5.2 - Percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai quattro riferimenti considerati per genere, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005).

La figura 5.3 mostra l’andamento delle percentuali di sovrappeso e obesità ottenute in base ai

quattro riferimenti considerati per le femmine, i maschi e per anno di età, per le due fasce di età dai 6 ai

10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81) e dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva

INRAN 2002-2005).

.

6,9 6,3

9,9

2,5

23,6 23,4

27,5

11,0

8,3 8,0

16,3 4,1

28,2 28,4 30,0

19,9 7,6 7,2

13,2

3,3

26,0 26,0 28,8

15,6

0

5

10

15

20

25

30

35

IOTF2012

IOTF2000

WHO2007

SIEDP2006

IOTF2012

IOTF2000

WHO2007

SIEDP2006

Femmine Maschi Totale%

età 11-14 anni

obesità sovrappeso

106

0%

10%

20%

30%

40%

6 7 8 9 10 11 12 13 14Età anni

obesità IOTF 2012

obesità IOTF 2000

obesità WHO 2007

obesità SIEDP2006

0%

10%

20%

30%

40%

6 7 8 9 10 11 12 13 14Età anni

sovrappeso IOTF 2012


sovrappeso WHO 2007

sovrappeso SIEDP2006

0%

10%

20%

30%

40%

6 7 8 9 10 11 12 13 14Età anni

obesità IOTF 2012

obesità IOTF 2000

obesità WHO 2007

obesità SIEDP2006

0%

10%

20%

30%

40%

6 7 8 9 10 11 12 13 14

Età anni



sovrappeso WHO 2007

sovrappeso SIEDP2006

Femmine

Maschi

Figura 5.3. Percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai quattro riferimenti considerati per genere, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (Studio

INN-CESA 1975-81) e dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005.

107

Nelle tabelle 5.4-5.7 sono riportati i risultati come numerosità e percentuali dei soggetti classificati in

sovrappeso e obesi sulla base delle quattro definizioni, per anno di età e per genere, per le due fasce di

età esaminate. Si osserva che nelle varie età, i riferimenti dell’IOTF (IOTF2000 e IOTF2012) e quelli del

WHO2007 mostrano un andamento abbastanza simile per l’obesità, con valori che, seppure diversi tra

loro, tendono a diminuire nelle femmine tra i 6 e i 10 anni e restano abbastanza stabili nei maschi.

Anche per il sovrappeso l’andamento appare simile per i riferimenti dell’IOTF (IOTF2000 e IOTF2012) e

quelli del WHO2007 nelle femmine; nei maschi lo è anche per la definizione della SIEDP2006. Per la fascia di

età degli 11-14 anni, nelle femmine l’andamento è abbastanza simile per le percentuali di obesità

valutate tramite le quattro definizioni. A 14 anni la percentuale di obesità nelle femmine è risultata pari

a zero con tutti i riferimenti, tuttavia ciò è probabilmente dovuto al fatto che, per questa età, la

numerosità del campione è esigua (18 soggetti), per tale motivo il dato non è riportato sul grafico.

Anche per il sovrappeso nelle femmine, le due definizioni dell’IOTF e quella della SIEDP2006, pur con

valori diversi, hanno una tendenza simile. L’andamento delle percentuali di sovrappeso ottenute con la

definizione del WHO2007 si differenzia per le età di 11 e 12 anni, tra le quali tende a salire leggermente,

invece che a scendere, come per le altre definizioni. Anche per i maschi della fascia di età 11-14 anni,

l’andamento delle percentuali di obesità e di sovrappeso valutate tramite le quattro definizioni è

abbastanza simile tra gli 11 e 13 anni. A 14 anni, 1 solo soggetto è risultato obeso con tutte e 4 le

definizioni; per il sovrappeso l’andamento tra i 13 e 14 anni è abbastanza diverso tra le varie definizioni

(tranne che per le due dell’IOTF); va tenuto conto che anche in questo caso numerosità è scarsa (25

soggetti maschi).

108

Tabella 5.4 - Numerosità e percentuale dei soggetti classificati in sovrappeso sulla base delle quattro

definizioni, per genere ed anno di età, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA

1975-81).

sovrappeso

IOTF2012 sovrappeso

IOTF2000 sovrappeso

WHO2007 sovrappeso

SIEDP2006

Fem

min

e

età

6 104 99 109 57

14,1% 13,5% 14,8% 7,8%

7 63 62 91 36

9,6% 9,4% 13,8% 5,5%

8 91 90 110 43

14,6% 14,4% 17,7% 6,9%

9 100 97 116 36

15,0% 14,5% 17,4% 5,4%

10 84 84 112 22

13,3% 13,3% 17,7% 3,5%

Totale 442 432 538 194

13,3% 13,0% 16,2% 5,9%

Mas

chi

età

6 72 71 111 52

10,1% 9,9% 15,5% 7,3%

7 69 70 101 62

11,1% 11,3% 16,3% 10,0%

8 70 69 94 51

10,8% 10,6% 14,5% 7,9%

9 58 56 88 49

8,9% 8,6% 13,5% 7,5%

10 75 74 93 53

12,6% 12,4% 15,6% 8,9%

Totale 344 340 487 267

10,6% 10,5% 15,1% 8,3%

Tota

le

età

6 176 170 220 109

12,1% 11,7% 15,2% 7,5%

7 132 132 192 98

10,3% 10,3% 15,0% 7,7%

8 161 159 204 94

12,7% 12,5% 16,1% 7,4%

9 158 153 204 85

12,0% 11,6% 15,5% 6,4%

10 159 158 205 75

13,0% 12,9% 16,7% 6,1%

Totale 786 772 1025 461

12,0% 11,8% 15,7% 7,0%

109

Tabella 5.5 - Numerosità e percentuale dei soggetti classificati obesi sulla base delle quattro definizioni,

per genere ed anno di età, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-

81).

obesità IOTF2012

obesità IOTF2000

obesità WHO2007

obesità SIEDP2006

Fem

min

e

età

6 37 36 54 2

5,0% 4,9% 7,3% 0,3%

7 29 28 36 3

4,4% 4,3% 5,5% 0,5%

8 28 26 42 2

4,5% 4,2% 6,7% 0,3%

9 12 12 27 0

1,8% 1,8% 4,0% 0,0%

10 7 6 18 1

1,1% 1,0% 2,9% 0,2%

Totale 113 108 177 8

3,4% 3,3% 5,3% 0,2%

Mas

chi

età

6 19 19 47 6

2,7% 2,7% 6,6% 0,8%

7 19 18 52 4

3,1% 2,9% 8,4% 0,6%

8 17 17 44 4

2,6% 2,6% 6,8% 0,6%

9 16 16 44 2

2,5% 2,5% 6,7% 0,3%

10 7 7 45 0

1,2% 1,2% 7,6% 0,0%

Totale 78 77 232 16

2,4% 2,4% 7,2% 0,5%

Tota

le

età

6 56 55 101 8

3,9% 3,8% 7,0% 0,6%

7 48 46 88 7

3,8% 3,6% 6,9% 0,5%

8 45 43 86 6

3,5% 3,4% 6,8% 0,5%

9 28 28 71 2

2,1% 2,1% 5,4% 0,2%

10 14 13 63 1

1,1% 1,1% 5,1% 0,1%

Totale 191 185 409 24

2,9% 2,8% 6,2% 0,4%

110

Tabella 5.6 - Numerosità e percentuale dei soggetti classificati in sovrappeso sulla base delle quattro

definizioni, per genere ed anno di età, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio

Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005).

sovrappeso

IOTF2012 sovrappeso

IOTF2000 sovrappeso

WHO2007 sovrappeso

SIEDP2006

Fem

min

e

età

11 32 32 28 15

32,0% 32,0% 28,0% 15,0%

12 31 31 40 14

22,6% 22,6% 29,2% 10,2%

13 19 18 27 9

17,4% 16,5% 24,8% 8,3%

14 4 4 5 2

22,2% 22,2% 27,8% 11,1%

Totale 86 85 100 40

23,6% 23,4% 27,5% 11,0%

Mas

chi

età

11 23 23 25 17

23,7% 23,7% 25,8% 17,5%

12 45 46 43 33

31,9% 32,6% 30,5% 23,4%

13 34 34 38 25

27,4% 27,4% 30,6% 20,2%

14 7 7 10 2

28,0% 28,0% 40,0% 8,0%

Totale 109 110 116 77

28,2% 28,4% 30,0% 19,9%

Tota

le

età

11 55 55 53 32

27,9% 27,9% 26,9% 16,2%

12 76 77 83 47

27,3% 27,7% 29,9% 16,9%

13 53 52 65 34

22,7% 22,3% 27,9% 14,6%

14 11 11 15 4

25,6% 25,6% 34,9% 9,3%

Totale 195 195 216 117

26,0% 26,0% 28,8% 15,6%

111

Tabella 5.7 - Numerosità e percentuale dei soggetti classificati obesi sulla base delle quattro definizioni,

per genere ed anno di età, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in

età evolutiva INRAN 2002-2005).

obesità IOTF2012

obesità IOTF2000

obesità WHO2007

obesità SIEDP2006

Fem

min

e

età

11 5 4 11 1

5,0% 4,0% 11,0% 1,0%

12 13 12 16 3

9,5% 8,8% 11,7% 2,2%

13 7 7 9 5

6,4% 6,4% 8,3% 4,6%

14 0 0 0 0

0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

Totale 25 23 36 9

6,9% 6,3% 9,9% 2,5%

Mas

chi

età

11 3 3 11 0

3,1% 3,1% 11,3% 0,0%

12 20 19 36 10

14,2% 13,5% 25,5% 7,1%

13 8 8 15 5

6,5% 6,5% 12,1% 4,0%

14 1 1 1 1

4,0% 4,0% 4,0% 4,0%

Totale 32 31 63 16

8,3% 8,0% 16,3% 4,1%

Tota

le

età

11 8 7 22 1

4,1% 3,6% 11,2% 0,5%

12 33 31 52 13

11,9% 11,2% 18,7% 4,7%

13 15 15 24 10

6,4% 6,4% 10,3% 4,3%

14 1 1 1 1

2,3% 2,3% 2,3% 2,3%

Totale 57 54 99 25

7,6% 7,2% 13,2% 3,3%

112

Si sono confrontate rispettivamente le percentuali di sovrappeso e obesità ottenute dalle definizioni

dell’IOTF2000, del WHO2007, e della SIEDP2006, con quelle stimate tramite la definizione dell’IOTF2012: nelle

tabelle 5.8-5.11 sono riportati i valori delle differenze in punti percentuali, per le varie età e per genere.

Nelle figure 5.4 e 5.5 è mostrato l’andamento di tali differenze in punti percentuali nelle varie età,

rispettivamente per il sovrappeso e l’obesità. Si osserva che tra la definizione di sovrappeso IOTF2012 e

quella IOTF2000 le differenze sono molto vicine allo zero e sono comprese tra –0,7% nei maschi di dodici

anni e +0,9% nelle femmine di 13 anni. Anche tra la definizione di obesità IOTF2012 e quella IOTF2000 le

differenze sono minime, specialmente nei bambini di 6-10 anni, e sono comprese tra 0,0 punti

percentuali in gran parte dei casi e +1,0 punto percentuale nelle femmine di undici anni. Le differenze

con le altre due definizioni sono invece maggiori, soprattutto per la fascia di età 11-14 anni, che, come

già evidenziato, ha percentuali di sovrappeso e obesità molto più alte, rispetto alla fascia di età 6-10

anni esaminata nel 1975-81. Tali differenze sono marcate specialmente per il sovrappeso; sono tutte di

segno negativo tra le definizioni IOTF2012 e quella WHO2007 (tranne per il sovrappeso nelle femmine di

undici anni) e sono comprese tra –12,0% nei maschi di quattordici anni e +4%. Le differenze tra le

definizioni IOTF2012 e SIEDP2006 sono maggiori, tutte di segno positivo e comprese tra 0,9% per l’obesità

nelle femmine di dieci anni e 20,0% per il sovrappeso nei maschi di quattordici anni.

113

Tabella 5.8 - Differenza nelle percentuali di soggetti classificati obesi tramite la definizione dell’IOTF2012 e

quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della SIEDP2006, per genere ed anno di

età, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81).

sovrappeso

età

Differenza IOTF2012 - IOTF2000

Differenza IOTF2012 - WHO2007

Differenza IOTF2012 - SIEDP2006

Fem

min

e

6 0,6% -0,7% 6,3%

7 0,2% -4,2% 4,1%

8 0,2% -3,1% 7,7%

9 0,5% -2,4% 9,6%

10 0,0% -4,4% 9,8%

totale 0,3% -2,9% 7,4%

Mas

chi

6 0,2% -5,4% 2,8%

7 -0,2% -5,2% 1,1%

8 0,2% -3,7% 2,9%

9 0,3% -4,6% 1,4%

10 0,2% -3,0% 3,7%

totale 0,1% -4,5% 2,3%

Tota

le

6 0,4% -3,1% 4,6%

7 0,0% -4,7% 2,6%

8 0,2% -3,4% 5,3%

9 0,4% -3,5% 5,6%

10 0,1% -3,7% 6,9%

totale 0,2% -3,7% 5,0%

114

Tabella 5.9 - Differenza nelle percentuali di soggetti classificati obesi tramite la definizione dell’IOTF2012 e quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della SIEDP2006, per genere ed anno di età, per la fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81).

obesità

età




Fem

min

e

6 0,1% -2,3% 4,7%

7 0,1% -1,1% 3,9%

8 0,3% -2,2% 4,2%

9 0,0% -2,2% 1,8%

10 0,1% -1,8% 0,9%

totale 0,1% -1,9% 3,2%

Mas

chi

6 0,0% -3,9% 1,9%

7 0,2% -5,3% 2,5%

8 0,0% -4,2% 2,0%

9 0,0% -4,2% 2,2%

10 0,0% -6,4% 1,2%

totale 0,0% -4,8% 1,9%

Tota

le

6 0,1% -3,1% 3,3%

7 0,2% -3,1% 3,3%

8 0,1% -3,3% 3,0%

9 0,0% -3,3% 1,9%

10 0,0% -4,0% 1,0%

totale 0,1% -3,3% 2,5%

115

Tabella 5.10 - Differenza nelle percentuali di soggetti classificati obesi tramite la definizione dell’IOTF2012

e quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della SIEDP2006, per genere ed anno

di età, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva

INRAN 2002-2005).

sovrappeso

età




Fem

min

e

11 0,0% 4,0% 17,0%

12 0,0% -6,6% 12,4%

13 0,9% -7,4% 9,1%

14 0,0% -5,6% 11,1%

totale 0,2% -3,9% 12,6%

Mas

chi

11 0,0% -2,1% 6,2%

12 -0,7% 1,4% 8,5%

13 0,0% -3,2% 7,2%

14 0,0% -12,0% 20,0%

totale -0,2% -1,8% 8,3%

Tota

le

11 0,0% 1,0% 11,7%

12 -0,4% -2,6% 10,4%

13 0,4% -5,2% 8,1%

14 0,0% -9,3% 16,3%

totale 0,0% -2,8% 10,4%

Tabella 5.11 - Differenza nelle percentuali di soggetti classificati obesi tramite la definizione dell’IOTF2012

e quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della SIEDP2006, per genere ed anno

di età, per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva

INRAN 2002-2005).

obesità

età




Fem

min

e

11 1,0% -6,0% 4,0%

12 0,7% -2,2% 7,3%

13 0,0% -1,9% 1,8%

14 0,0% 0,0% 0,0%

totale 0,6% -3,0% 4,4%

Mas

chi

11 0,0% -8,2% 3,1%

12 0,7% -11,3% 7,1%

13 0,0% -5,6% 2,5%

14 0,0% 0,0% 0,0%

totale 0,3% -8,0% 4,2%

Tota

le

11 0,5% -7,1% 3,6%

12 0,7% -6,8% 7,2%

13 0,0% -3,9% 2,1%

14 0,0% 0,0% 0,0%

totale 0,4% -5,6% 4,3%

116

Figura 5.4. Differenza in punti percentuali nelle percentuali di soggetti classificati in sovrappeso tramite

la definizione dell’IOTF2012 e quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della

SIEDP2006, per anno di età, per le fasce di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81) e

dagli 11 ai 14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005).

Figura 5.5. Differenza in punti percentuali nelle percentuali di soggetti classificati obesi tramite la

definizione dell’IOTF2012 e quelle rispettivamente dell’IOTF2000, del WHO2007 e della SIEDP2006,

per anno di età, per le fasce di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81) e dagli 11 ai

14 anni (dati Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005).

0,4% 0,0% 0,2% 0,4% 0,1% 0,0% -0,4% 0,4% 0,0%

-3,1% -4,7% -3,4% -3,5% -3,7%

1,0%

-2,6%

-5,2%

-9,3%

4,6% 2,6%

5,3% 5,6% 6,9%

11,7% 10,4%

8,1%

16,3%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

6 7 8 9 10 11 12 13 14

Età anni

IOTF2012-WHO2007

IOTF2012-IOTF2000

IOTF2012-SIEDP2006

sovrappeso femmine + maschi

-3,1% -3,1% -3,3% -3,3% -4,0%

-7,1% -6,8%

-3,9%

0,0% 0,1% 0,2%

0,1% 0,0% 0,0% 0,5% 0,7%

0,0% 0,0%

3,3% 3,3% 3,0%

1,9%

1,0%

3,6%

7,2%

2,1%

0,0%

-8%

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

6%

8%

6 7 8 9 10 11 12 13 14

Età anni

IOTF2012-WHO2007

IOTF2012-IOTF2000

IOTF2012-SIEDP2006

femmine + maschi obesità

117

L’accordo tra le due definizioni dell’IOTF è stato valutato tramite l’indice Kappa di Cohen (1960). In

entrambe le fasce di età l’indice Kappa è risultato vicinissimo ad 1, indicando una concordanza altissima;

per la fascia di età 6-10 anni il Kappa è risultato pari a 0,98 (p<0,001), 95% IC (0,979; 0,991); dalla tabella

5.12 si nota che venti soggetti in sovrappeso (pari al 2,5% dei soggetti in sovrappeso) secondo la

definizione IOTF2012 sono classificati come normopeso-sottopeso da quella IOTF2000 e 6 obesi (pari al

3,1% dei soggetti obesi) in base alla definizione IOTF2012 sono classificati come sovrappeso da quella

IOTF2000. Anche per la fascia di età 6-10 anni il Kappa è risultato pari 0,98 (p <0,001), 95% IC (0,970;

0,997); nella tabella 5.13 è riportato che tre soggetti in sovrappeso (pari al 1,5% dei soggetti in

sovrappeso) secondo la definizione IOTF2012, sono classificati come normopeso-sottopeso da quella

IOTF2000 e 3 obesi (pari al 5,3% dei soggetti obesi) in base alla definizione IOTF2012 , sono classificati come

sovrappeso da quella IOTF2000.

Tabella 5.12 - Accordo tra la definizione dello stato ponderale secondo la definizione dell’IOTF2012 e

quella dell’IOTF2000, nel campione di 6547 bambini di 6-10 anni dello Studio INN-CESA 1975-

81.

stato ponderale da IOTF2012

Totale normo-sottopeso sovrappeso obesità

stato

ponderale da

IOTF2000

normopeso-sottopeso 5570 20 0 5590

sovrappeso 0 766 6 772

obesità 0 0 185 185

Totale 5570 786 191 6547

Tabella 5.13 - Accordo tra la definizione dello stato ponderale secondo la definizione dell’IOTF2012 e

quella dell’IOTF2000, nel campione di 751 ragazzi di 11-14 anni dello Studio Ipertensione in

età evolutiva INRAN 2002-2005.

stato ponderale da IOTF2012

Totale normo-sottopeso sovrappeso obesità

stato

ponderale

da IOTF2000

normopeso-sottopeso 499 3 0 502


obesità 0 0 54 54

Totale 499 195 57 751

Valutazione della Sensibilità e della Specificità delle definizioni di obesità

La sensibilità e la specificità sono due parametri impiegati per valutare la capacità di un indicatore di

determinare, fra gli individui di una popolazione, quelli che presentano una specifica caratteristica e

quelli che invece ne sono privi. In particolare, la sensibilità esprime la capacità di un indicatore di

118

riconoscere i “veri positivi” (es., la proporzione d’individui obesi classificati come obesi tramite

l’indicatore); la specificità esprime la capacità di un indicatore di riconoscere i “veri negativi” (es., la

proporzione d’individui non obesi classificati come non obesi tramite l’indicatore).

La sensibilità e la specificità di ciascuna definizione di obesità sono state stimate utilizzando, come

indice di adiposità, la misura della plica cutanea tricipitale, che secondo la “Consensus su prevenzione,

diagnosi e terapia” della Società Italiana di Pediatria (Maffeis et al., 2006) è un indicatore aggiuntivo per

diagnosticare l’eccesso di peso, considerando come valore soglia una misura superiore al 95° centile dei

dati di riferimento specifici per età e sesso di Barlow & Dietz (1998). Tramite questo criterio, i soggetti

obesi con un valore della plica tricipitale maggiore del 95° centile dei dati di riferimento sono stati

considerati classificati come “veri” obesi (o in altri termini con peso/grasso corporeo in eccesso), in

quanto una plica cutanea del tricipite superiore al 95° percentile, misurata da un osservatore esperto,

fornisce la prova che il bambino ha grasso in eccesso, piuttosto che un aumento della massa corporea

magra (Barlow & Dietz, 1998). Secondo lo schema in figura 5.6, per ciascuna definizione di obesità si

sono considerati: A. i casi veri positivi, se erano classificati come obesi e avevano la plica tricipitale

superiore al 95° centile; B. i casi falsi positivi, se erano classificati come obesi e avevano la plica

tricipitale inferiore al 95° centile; C. i casi falsi negativi se erano classificati come non obesi, ma avevano

la plica tricipitale superiore al 95° centile; D. i casi veri negativi, se erano classificati come non obesi e

avevano la plica tricipitale inferiore al 95° centile. I risultati di quest’analisi evidenziano per la fascia di

età dai 6 ai 10 anni (tabella 5.14) che le quattro definizioni di obesità sono altamente specifiche, con

valori di poco superiori al 99% per quelle dell’IOTF e vicinissimo al 100% per la definizione della SIEDP2006

(99,97%), mentre la specificità è leggermente inferiore per quella del WHO2007 (96,97%). Ciò dimostra

che quasi il 100% dei soggetti non classificati come obesi dalle varie definizioni, risulta non obeso in base

alla plica tricipitale. La sensibilità delle quattro definizioni è, invece, risultata piuttosto bassa,

specialmente per la definizione della SIEDP2006 (6,30%) e per quelle dell’IOTF (di poco superiore per

l’IOTF2012, 38,11%, rispetto a quella dell’IOTF2000, 37,27%). La sensibilità è risultata più alta per la

definizione del WHO2007, che classifica come obesi il 63,32% dei bambini (221 di 349) considerati obesi

sulla base della plica tricipitale. In considerazione del fatto che spesso i risultati sulle prevalenze

dell’eccesso di peso nella sorveglianza nutrizionale sono riportati in letteratura in un’unica categoria che

riunisce il sovrappeso includendo anche l’obesità, abbiamo calcolato i valori della sensibilità e della

specificità delle varie definizioni raggruppando i soggetti con eccesso di peso in un’unica categoria

(sovrappeso + obesità). I risultati per il campione di bambini di 6-10 anni sono riportati in tabella 5.15: la

specificità diminuisce, restando sempre ancora molto alta, soprattutto per la definizione della SIEDP2006

(il 96,01% dei bambini è correttamente definito non in sovrappeso/obeso), intorno a valori di poco

superiori all’89% per le due definizioni IOTF e pari all’82,33% per la definizione WHO2007. In questo caso

però aumenta la sensibilità per tutte le definizioni, con i valori più alti osservati per la definizione

119

WHO2007, che identifica correttamente il 97,13% (339 su 349) dei bambini in sovrappeso/obesi, seguita

dalla definizione IOTF2012 (91,69%), che classifica 7 bambini in più (su 349) rispetto a quella IOTF2000

(89,68%). La sensibilità della definizione della SIEDP2006 aumenta molto nella classificazione dei bambini

in sovrappeso/obesi (68,19%), rispetto a quella dei bambini obesi. Nei ragazzi più grandi (11-14 anni), la

specificità delle definizioni di obesità diminuisce un po’, pur rimanendo molto alta (tabella 5.16), con il

valore più elevato, anche qui, per la definizione della SIEDP2006 (98,83%) e il più basso per quella del

WHO2007 (93,27%). La definizione dell’IOTF2000 individua correttamente come non obesi 3 bambini in più

(su 684), rispetto a quella dell’IOTF2012. La sensibilità, invece, aumenta di oltre dieci punti percentuali per

le definizioni dell’IOTF, che identificano correttamente 32 ragazzi obesi su 67; arriva quasi all’80% per

quella del WHO2007, e sale al 25,37 per la definizione della SIEDP2006. Anche nei ragazzi di 11-14 anni,

considerando il sovrappeso e l’obesità in una categoria unica (tabella 5.17), la specificità diminuisce e la

sensibilità aumenta, ma in misura maggiore rispetto al campione di bambini di 6-10 anni. La sensibilità

raggiunge il 100% per la definizione del WHO2007, per la quale la specificità scende al 63,74%. Le

definizioni dell’IOTF hanno una sensibilità del 97,01% e una specificità del 72,66% (IOTF2012) e del 73,10%

(IOTF2000). Infine, la definizione della SIEDP2006 identifica correttamente l’89,55% dei ragazzi con eccesso

di peso (60 su 67) e l’88,0% di quelli senza eccesso di peso (602 su 684).

Figura 5.6 - Schema per la valutazione della sensibilità e della specificità delle diverse definizioni di

obesità, sulla base dei valori di riferimento della plica tricipitale di Barlow & Dietz, 1998.

Plica tricipitale

> 95° centile

Plica tricipitale

≤ 95° centile

Definizione di obesità

IOTF2012; IOTF2000;

WHO2007; SIEDP2006

Obesi A

veri positivi

B

falsi positivi

Non obesi C

falsi negativi

D

veri negativi

Sensibilità= A/(A+C) x 100 Specificità= D/(B+D) x100

Concordanza delle definizioni di obesità con l’eccesso di grasso

Per valutare l’accordo delle quattro definizioni di obesità con l’eccesso di grasso è stato calcolato

l’indice Kappa. Dai risultati riportati nelle tabelle 5.14-5.17, si nota come i valori di tale parametro

indichino un accordo moderato per le definizioni ITOF2012, IOTF2000 , WHO2007 e lieve per quella della

120

SIEDP2006 nei bambini di 6-10 anni. Quando in questa fascia di età si considera la categoria riunita del

sovrappeso che include anche l’obesità, l’accordo è ancora moderato per le definizioni dell’IOTF e

diventa sufficiente per la definizione del WHO2007 e moderato per quella della SIEDP2006. Nei ragazzi di

11-14 anni, le definizioni dell’IOTF hanno ancora un accordo moderato con l’eccesso di peso valutato

tramite la plica tricipitale, quella del WHO2007 è sostanziale e quella della SIEDP2006 sostanziale. L’accordo

diventa sufficiente per le tre definizioni IOTF2012, IOTF2000 , WHO2007 quando si considera sovrappeso e

obesità riunite e moderato per quella della SIEDP2006.

Tabella 5.14 - Sensibilità e specificità delle diverse definizioni di obesità per la fascia di età dai 6 ai 10

anni (dati Studio INN-CESA 1975-81). In tabella è riportato anche il valore dell’indice di

accordo Kappa tra ciascuna definizione di obesità e l’eccesso di peso valutato tramite la

plica tricipitale.

Definizioni

di obesità

veri

positivi

falsi

positivi

falsi

negativi

veri

negativi sensibilità specificità Kappa (IC 95%) accordo

IOTF2012 133 58 216 6140 38,11% 99,06% 0,47 (0,53-0,42) moderato

IOTF2000 130 55 219 6143 37,25% 99,11% 0,47 (0,51-0,41) moderato

WHO2007 221 188 128 6010 63,32% 96,97% 0,56 (0,60-0,51) moderato

SIEDP2006 22 2 327 6196 6,30% 99,97% 0,11 (0,16-0,07) lieve

Tabella 5.15. Sensibilità e specificità delle diverse definizioni includendo sovrappeso e obesità per la

fascia di età dai 6 ai 10 anni (dati Studio INN-CESA 1975-81). In tabella è riportato anche il

valore dell’indice di accordo Kappa tra ciascuna definizione di sovrappeso includendo anche

l’obesità e l’eccesso di peso valutato tramite la plica tricipitale.

Definizioni di sovrappeso

+ obesità

veri

positivi

falsi

positivi

falsi

negativi

veri


IOTF2012 320 657 29 5541 91,69% 89,40% 0,44 (0,41-0,47) moderato

IOTF2000 313 644 36 5554 89,68% 89,61% 0,44 (0,40-0,47) moderato

WHO2007 339 1095 10 5103 97,13% 82,33% 0,32 (0,29-0,35) sufficiente

SIEDP2006 238 247 111 5951 68,19% 96,01% 0,54 (0,50-0,58) moderato

121

Tabella 5.16 - Sensibilità e specificità delle diverse definizioni di obesità per la fascia di età dagli 11 ai 14

anni (dati dello Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005). In tabella è

riportato anche il valore dell’indice di accordo Kappa tra ciascuna definizione di obesità e

l’eccesso di peso valutato tramite la plica tricipitale.

Definizioni

di obesità

veri

positivi

falsi

positivi

falsi

negativi

veri


IOTF2012 32 25 35 659 47,76% 96,35% 0,47 (0,36-0,59) moderato

IOTF2000 32 22 35 662 47,76% 96,78% 0,49 (0,37-0.60) moderato

WHO2007 53 46 14 638 79,10% 93,27% 0,60 (0,50-0,69) sostanziale

SIEDP2006 17 8 50 676 25,37% 98,83% 0,34 (0,21-0,46) sufficiente

Tabella 5.17. Sensibilità e specificità delle diverse definizioni includendo sovrappeso e obesità per la

fascia dagli 11 ai 14 anni (dati dello Studio Ipertensione in età evolutiva INRAN 2002-2005).

In tabella è riportato anche il valore dell’indice di accordo Kappa tra ciascuna definizione di

sovrappeso includendo anche l’obesità e l’eccesso di peso valutato tramite la plica

tricipitale.

Definizioni di sovrappeso

+ obesità

veri

positivi

falsi

positivi

falsi

negativi

veri


IOTF2012 65 187 2 497 97,01% 72,6%6 0,31 (0,25-0,37) sufficiente

IOTF2000 65 184 2 500 97,01% 73,10% 0,31 (0,25-0,37) sufficiente

WHO2007 67 248 0 436 100,00% 63,74% 0,24 (0,19-0,29) sufficiente

SIEDP2006 60 82 7 602 89,55% 88,01% 0,51 (0,43-0,60) moderato

Studio sull’utilizzo di dati di peso e statura auto-riferiti, invece che misurati, per la definizione di obesità

in età evolutiva negli studi di popolazione

Lo studio sulla valutazione della validità dell’utilizzo nelle indagini di sorveglianza nutrizionale e in

studi su larga scala per l’età evolutiva, dei dati di peso e statura riferiti, rispetto a quelli misurati, è stato

eseguito su un campione di 1960 bambini (di 8-9 anni) di terza elementare della scuola primaria e su un

campione di 369 adolescenti (di 14-16 anni) del secondo anno della scuola secondaria superiore. Nelle

tabelle 5.18 e 5.20 sono riportate le caratteristiche rispettivamente dei bambini e degli adolescenti

studiati.

122

Tabella 5.18 - Caratteristiche del campione di ragazzi di 8-9 anni (Studio ZOOM8), per anno di età e

genere (media±sd).

Numerosità Età

anni Peso

kg Statura

cm IMC

kg/m2

Femmine 963 8,8±0,4 32,5±7,6 133,6±6,3 18,0±3,2

maschi 997 8,8±0,4 33,1±7,7 134,1±6,1 18,2±3,2

Totale 1960 8,8±0,4 32,8±7,7 133,8±6,2 18,1±3,2

Tabella 5.19 - Differenza media tra variabili misurate e auto-riferite nel campione di ragazzi di 8-9 anni

(Studio ZOOM8), per stato ponderale (media±sd).

Stato ponderale Numerosità

Peso misurato -

peso riferito kg

Statura misurata -

statura riferita cm

IMC da dati misurati –

IMC da dati riferiti kg/m2

media ds media ds media ds

normo-sottopeso 1275 -0,3 2,1 0,1 4,6 -0,2 1,7

sovrappeso 485 0,9 2,3 -0,4 4,6 0,5 1,8

obesità 200 1,9 3,2 -0,5 5,9 1,0 2,7

Totale 1960 0,2 2,4 -0,1 4,7 0,1 1,9

Tabella 5.20 - Caratteristiche del campione di ragazzi di 14-16 anni (Studio ALIADO), per anno di età e

genere (media±sd).

Numerosità

Età anni

Peso kg

Statura cm

IMC kg/m2

Femmine 207 15,7±0,5 57,8±10,2 162,0±6,6 22,0±3,6

maschi 162 15,8±0,6 68,5±15,0 173,9±6,7 22,6±4,4

Totale 369 15,8±0,5 62,5±13,6 167,2±8,9 22,3±4,0

Dallo studio sui bambini è risultato che l’errore nel riferire il peso del proprio figlio da parte dei

genitori, calcolato sottraendo il valore riferito da quello misurato, è abbastanza contenuto e pari in

media ± deviazione standard a 0,2±2,4 kg; quello relativo alla statura è di -0,1±4,7 cm (tabella 5.19). Tale

imprecisione si riflette in una differenza nel calcolo dell’IMC, pari a 0,1±1,9 kg/m2. Tuttavia, analizzando i

dati in base allo stato ponderale del bambino, si osserva una tendenza, da parte dei genitori dei bambini

in sovrappeso e ancora di più per quelli obesi, a riferire un peso inferiore e una statura maggiore

rispetto ai dati misurati, mentre nei normo-sottopeso la situazione, seppure in misura minore, è

opposta. In particolare, il peso è sottostimato di 0,9±2,3 kg per i sovrappeso e di 1,9±3,2 kg per gli obesi,

contro una leggera sovrastima (-0,3±2,1 kg) nei normo-sottopeso. Al contrario, la statura riferita è

sovrastimata di 0,4±4,6 cm, rispetto a quella misurata, nei sovrappeso e di 0,5±5,9 cm negli obesi. Ciò

123

comporta una sottostima nel calcolo dell’IMC di 0,5±1,8 kg/m2 nei sovrappeso e di 1±2,7 kg/m2 negli

obesi, mentre nei normo-sottopeso si ha una sovrastima media di 0,2±1,7 kg/m2.

Per valutare come l’errore dell’IMC calcolato dai dati di peso e statura riferiti dai genitori si

ripercuota sulla stima della prevalenza di sovrappeso e obesità in questa fascia di età, si sono

confrontati i risultati che si riferiscono allo stato ponderale dei bambini ottenuto dai valori del peso e

della statura riferiti, con quello valutato dalla misura del peso e della statura, utilizzando la definizione

dell’IOTF2012. Da quest’analisi (figura 5.7) si è osservata una sottostima di 1,2 punti percentuali nella

prevalenza dell’obesità (-1% nelle femmine e -1,4% nei maschi) e di 1,1 punti percentuali per il

sovrappeso (0,7% nelle femmine e 1,6% nei maschi). In tabella 5.21 è riportato l’accordo nella

valutazione dello stato ponderale da dati misurati e riferiti, tramite la definizione di sovrappeso e

obesità dell’IOTF2012: si nota che dei 176 (il 73,9%) soggetti definiti obesi in base ai dati di peso e statura

misurati, 31 (pari al 17,6%) risultano in sovrappeso utilizzando i dati riferiti e 15 (l’8,5%) nella categoria

dei normo-sottopeso. Per il sovrappeso, su 462 soggetti, soltanto 306 (il 66,2%) sono classificati

correttamente in sovrappeso anche in base all’IMC calcolato dai dati riferiti, mentre 61 di loro (il 13,2%)

sono identificati come obesi e 95 (il 20,6%) tra i normo-sottopeso. Per i 1322 normo-sottopeso, 148 (pari

all’11,2%) risultano in sovrappeso e 9 obesi (lo 0,7%). Il valore del Kappa di concordanza è risultato pari a

0,63 (p<0,001), 95% IC (0,60; 0,66) vicino al limite inferiore dell’intervallo dei valori che definiscono un

accordo sostanziale (0,61-0,80), secondo quanto suggerito da Landis & Koch (1977). In tabella 5.22 è

mostrato, invece, l’accordo tra i risultati ottenuti dai dati misurati e da quelli riferiti, tramite la

definizione di sovrappeso e obesità del WHO2007, che , come già evidenziato nel paragrafo precedente,

classifica una percentuale maggiore di soggetti in sovrappeso e obesi. In questo caso, 85 obesi (il 23,8%)

sono erroneamente classificati in sovrappeso e 12 (il 3,4%) come normo-sottopeso; per i sovrappeso, 40

sono definiti obesi (l’8,1%) e 119 normo-sottopeso (il 24%). Dei normopeso, 22 sono considerati obesi (il

2%) e 105 in sovrappeso (il 9,5%). Anche sulla base della definizione del WHO2007, il valore del Kappa di

concordanza è risultato pari a 0,66 (p<0,001), 95% IC (0,63; 0,69), vicino al limite inferiore dell’intervallo

dei valori che definiscono un accordo sostanziale.

I risultati dell’analisi eseguita sul campione di adolescenti (tabella 5.23) mostrano una tendenza

analoga a sottostimare il peso e a sovrastimare la statura legata all’eccesso di peso, anche se l’errore

nei dati auto-riferiti dai ragazzi appare maggiore, rispetto a quello evidenziato per i genitori dei bambini

di 8-9 anni. In media i ragazzi sottostimano il peso di 0,3±3,7 kg e sovrastimano la statura di 1,2±2,9 cm,

da cui deriva una sottostima dell’IMC di 0,4±1,5 kg/m2. I sovrappeso sottostimano il proprio peso di

1,8±3,3 kg e sovrastimano la propria statura di 1,5±3,8 cm; gli obesi sottostimano il proprio peso in

media di 5,5±5,9 kg e sovrastimano la propria statura di 1,4±3,6cm. Di conseguenza l’IMC è sottostimato

di 1,1±1,5 kg/m2 nei sovrappeso e di 2,5±2,5 kg/m2 negli obesi. Nei normo-sottopeso, il peso è

124

sottostimato di 0,5±2,8 kg e la statura è comunque sovrastimata di 1,1±2,5 cm, quindi anche per questa

categoria l’IMC è sottostimato, anche se leggermente (0,1±1,1).

Tabella 5.21 - Accordo nella valutazione dello stato ponderale valutato in base alla definizione IOTF2012

tramite IMC calcolato da dati misurati e IMC da dati auto-riferiti, per la fascia di età 8-9

anni (studio ZOOM8).

IMC kg/m2 da

dati misurati

normo-sottopeso sovrappeso obesità totale

IMC kg/m2 da

dati auto-riferiti

normo-sottopeso 1165 95 15 1275


obesità 9 61 130 200

totale 1322 462 176 1960

Tabella 5.22 - Accordo nella valutazione dello stato ponderale valutato in base alla definizione WHO2007


anni (studio ZOOM8).

IMC kg/m2 da

dati misurati


IMC kg/m2 da

dati auto-riferiti



obesità 22 40 260 322

totale 1108 495 357 1960

Tabella 5.23 - Differenza media tra variabili misurate e auto-riferite nel campione di ragazzi di 14-16 anni

(Studio ALIADO), per stato ponderale (media±sd).

Stato ponderale Numerosità

Peso misurato –

peso riferito kg

Statura misurata –

statura riferita cm

IMC da dati misurati –

IMC da dati riferiti kg/m2

media ds media ds media ds

normo-sottopeso 283 -0,5 2,8 -1,1 2,5 0,1 1,1

sovrappeso 57 1,8 3,3 -1,5 3,8 1,1 1,5

obesità 29 5,5 5,9 -1,4 3,6 2,5 2,5

Totale 369 0,3 3,7 -1,2 2,9 0,4 1,5

125

25,5% 24,0% 24,7% 24,8% 22,4% 23,6%

9,4% 10,9% 10,2% 8,4% 9,5% 9,0%

0%

10%

20%

30%

40%

femmine maschi Totale femmine maschi Totale

sovrappeso obesità

da dati misurati da dati autoriferiti

Nel grafico sul confronto tra le prevalenze del sovrappeso e dell’obesità valutate da dati misurati e da

quelli auto-riferiti, tramite la definizione IOTF2012 (figura 5.8), si osserva una sottostima di 2,7 punti

percentuali nella prevalenza dell’obesità (-2,4% nelle femmine e -3,1% nei maschi) e di 1,6 punti

percentuali per il sovrappeso (-0,5% nelle femmine e -3,1% nei maschi). In tabella 5.24 è riportato

l’accordo nella valutazione dello stato ponderale da dati misurati e riferiti, tramite la definizione di

sovrappeso e obesità dell’IOTF2012: 12 obesi (pari al 41,4%) sono classificati erroneamente tra i

sovrappeso; tra i soggetti in sovrappeso, 23 su 57 (pari al 40,4%) risultano nella categoria dei normo-

sottopeso e 2 (il 3,5%) tra gli obesi. La maggior parte dei normo-sottopeso (276 su 283, pari al 97,5%) è

classificata correttamente, e soltanto 7 di loro rientrano nei sovrappeso (il 2,5%). Per gli adolescenti, il

valore del Kappa di concordanza è risultato pari a 0,64 (p <0,001), 95% IC (0,56; 0,72), anche per loro

vicino al limite inferiore dell’intervallo dei valori che definiscono un accordo sostanziale. Nella tabella

5.25 la stessa analisi è stata eseguita utilizzando la definizione del WHO2007. I risultati sono simili a quelli

appena descritti: 12 obesi su 31 (pari al 38,7%) sono classificati tra i sovrappeso; 25 ragazzi in

sovrappeso su 65 (il 38,5%), rientrano erroneamente tra i normo-sottopeso e 3 (il 4,6%) tra gli obesi.

Soltanto 8 normo-sottopeso su 273 (il 2,9%) sono classificati in sovrappeso. Anche in questo caso il

Kappa di concordanza, che è risultato uguale 0,65 (p <0,001), 95% IC (0,57; 0,73), è vicino al limite

inferiore dell’intervallo dei valori che definiscono un accordo sostanziale. 0,57; 0,73.

Figura 5.7 - Percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai dati di peso e statura misurati e ai dati

di peso e statura auto-riferitiper genere, per la fascia di età 8-9 anni (studio ZOOM8)

Elaborazione eseguita tramite la definizione di sovrappeso e obesità dell’IOTF2012

126

12,6%

19,1% 15,4%

12,1% 16,0%

13,8%

5,3%

11,1%

7,9%

2,9%

8,0%

5,1%

0%

10%

20%

30%

40%

femmine maschi Totale femmine maschi Totale

sovrappeso obesità

da dati misurati da dati autoriferiti

Figura 5.8 - Percentuale dell’obesità e del sovrappeso in base ai dati di peso e statura misurati e ai dati

di peso e statura auto-riferitiper genere, per la fascia di età 14-16 anni (studio ALIADO)

Elaborazione eseguita tramite la definizione di sovrappeso e obesità dell’IOTF2012

Tabella 5.24 - Accordo nella valutazione dello stato ponderale valutato in base alla definizione IOTF2012

tramite IMC calcolato da dati misurati e IMC da dati auto-riferiti, per la fascia di età 14-16 anni (studio

ALIADO).

IMC kg/m2 da

dati misurati


IMC kg/m2 da

dati auto-riferiti



obesità 0 2 17 19

totale 283 57 29 369

127

Tabella 5.25 - Accordo nella valutazione dello stato ponderale valutato in base alla definizione WHO2007


anni (studio ALIADO).

IMC kg/m2 da

dati misurati


IMC kg/m2 da

dati auto-riferiti



obesità 0 3 19 22

totale 273 65 31 369

Conclusioni

La prevalenza dell’obesità in età evolutiva sta crescendo in tutto il mondo e l’eccesso di peso sta

diventando un serio problema di salute pubblica (WHO, 2000). In Italia si sono rilevati alti valori della

prevalenza del sovrappeso e dell’obesità in età scolare (Binkin et al., 2010, Spinelli et al, 2009), che

risultano tra i più elevati in Europa e presentano un gradiente nord-sud, con i più alti valori registrati

nelle regioni del sud. Per realizzare adeguati piani di prevenzione dell’obesità è necessario monitorare la

sua prevalenza e studiare i fattori di rischio che la determinano. Ciò presuppone l’esistenza di un

accordo internazionale sulla definizione dell’obesità in età evolutiva, tuttavia, anche se negli ultimi anni

sono stati fatti dei passi avanti su tale problematica, la maggior parte degli studi utilizza approcci diversi

nella definizione dell’obesità; di conseguenza è difficile fare confronti tra diverse aree geografiche e nel

tempo. Negli adulti, è applicato un approccio basato sul rischio di malattia che è ampiamente utilizzato

per definire lo stato ponderale. In età evolutiva le attuali conoscenze non consentono di sviluppare un

criterio basato sulle conseguenze sulla salute; per questo motivo, in alternativa, si utilizzano diversi

approcci statistici e popolazioni di riferimento. In questo studio si sono esaminate alcune delle

definizioni di obesità più recenti e maggiormente applicate a livello internazionale e una definizione

nazionale per la popolazione italiana. In particolare sono state considerate: le due definizioni

raccomandate dall’IOTF, la prima pubblicata nel 2000 (Cole et al., 2000), la seconda, che ne rappresenta

un aggiornamento, del 2012 (Cole & Lobstein, 2012); la recente definizione raccomandata dall’OMS (De

Onis et al., 2007) e la definizione per la popolazione italiana della SIEDP (Cacciari et al., 2006). Tali

definizioni sono state confrontate utilizzando un campione di 6547 bambini di 6-10 anni di età e un

campione di 751 ragazzi di 11-14 anni. Le percentuali di sovrappeso e obesità sono risultate diverse a

seconda della definizione utilizzata: i valori più alti sono risultati applicando la definizione del WHO2007,

128

mentre dalla definizione della SIEDP2006 risultano i più bassi. Le due definizioni dell’IOTF forniscono

risultati molto simili tra loro. L’andamento delle percentuali di sovrappeso e obesità nelle diverse età è

però risultato abbastanza simile con tutte e quattro le definizioni. Dal momento che non sono disponibili

metodi accurati semplici per valutare direttamente il grasso corporeo, negli studi di popolazione è

utilizzato l’indice di massa corporea come “surrogato” per stimare l’eccesso di grasso. Però

l’interpretazione dei risultati può essere complicata, in quanto l’IMC, oltre all’adiposità, riflette la

lunghezza delle gambe, la corporatura e la massa magra (Garn, 1986). Di conseguenza, persone con la

stessa quantità di grasso corporeo possono avere valori diversi dell’IMC. Per tale motivo, in questo

studio sono state valutate anche la sensibilità e la specificità delle quattro definizioni di obesità,

considerando come “golden standard” per l’eccesso di grasso, il valore della plica tricipitale superiore al

95° percentile dei dati di riferimento specifici per età e sesso di Barlow & Dietz (1998). L’uso di tale

criterio costituisce sicuramente un limite, in quanto andrebbero utilizzati come confronto metodi più

accurati per la misura della composizione corporea. Tuttavia, un valore della plica tricipale (misurata

correttamente) superiore al 95° centile dei valori di riferimento è indice di grasso in eccesso (Barlow &

Dietz, 1998), e tale plica può essere il miglior strumento di screening per gli adolescenti dai 10 ai 15 anni

di età (Sardinha et al., 1999). Per la fascia di età dai 6 ai 10 anni, la sensibilità, che esprime la capacità di

un indicatore di riconoscere i “veri positivi”, è risultata piuttosto bassa specialmente per la definizione

della SIEDP2006 (6,30%) e per quelle dell’IOTF (di poco superiore per l’IOTF2012, 38,11%, rispetto a quella

dell’IOTF2000, 37,27%). La definizione del WHO2007, ha mostrato la sensibilità più alta, classificando

correttamente tra gli obesi oltre il 60% il dei bambini (63,32%; 221 di 349) considerati obesi sulla base

della plica tricipitale. Le quattro definizioni di obesità sono però risultate altamente specifiche, con

valori di poco superiori al 99% per quelle dell’IOTF e vicinissimo al 100% per la definizione della SIEDP2006

(99,97%), mentre è leggermente inferiore per quella del WHO2007 (96,97%). In altri termini, quasi il 100%

dei soggetti è correttamente classificato come non obeso dalle varie definizioni. Nei ragazzi di 11-14

anni, la sensibilità, invece, è maggiore rispetto a quella dei bambini di 6-10 anni per tutte e 4 le

definizioni e arriva fino quasi all’80% per quella del WHO2007. La specificità, però è un po’ più bassa, ma è

ancora molto elevata, in modo particolare, anche in questo caso, per la definizione della SIEDP2006

(98,83%). Se si considerano oltre gli obesi, anche i soggetti in sovrappeso raggruppati in una categoria

unica, come spesso si usa in letteratura per descrivere i risultati sulla prevalenza dell’eccesso di peso

delle indagini epidemiologiche, la sensibilità aumenta molto per tutte le definizioni. I valori più alti della

sensibilità si rilevano ancora per la definizione WHO2007, che identifica correttamente il 97,13% (339 su

349) dei bambini in sovrappeso/obesi, seguita dalle definizioni dell’IOTF (91,69% per quella dell’ IOTF2012

e 89,68% per quella dell’IOTF2000) e dalla definizione della SIEDP2006, che, arriva a identificare

correttamente quasi il 70% dei bambini con eccesso di peso. Al contrario, la specificità diminuisce, ma

rimane sempre ancora molto alta, soprattutto per la definizione della SIEDP2006 (96,01%). L’accordo delle

129

quattro definizioni di obesità con l’eccesso di grasso, valutato tramite l’indice Kappa di Cohen (1968), è

risultato moderato per le definizioni ITOF2012, IOTF2000 , WHO2007 e lieve per quella della SIEDP2006 nei

bambini di 6-10 anni. Anche nella fascia d’età 11-14 anni, le definizioni dell’IOTF hanno un accordo

moderato con l’eccesso di peso valutato tramite la plica tricipitale, mentre per quelle del WHO2007 e

della SIEDP2006 è sostanziale. Considerando la categoria riunita del sovrappeso che include anche

l’obesità, nei bambini di 6-10 anni l’accordo peggiora per la definizione del WHO2007 (da moderato a

sufficiente), ma migliora per quella della SIEDP2006 (da lieve a moderato), mentre resta moderato per le

definizioni dell’IOTF. Nei ragazzi di 11-14 anni, l’accordo peggiora per tutte e quattro le definizioni

diventando sufficiente per tutte, tranne che per quella della SIEDP2006 che diventa moderato.

Nessuna delle diverse definizioni proposte è necessariamente quella più corretta, ma ciascuna ha i

suoi vantaggi ed i suoi limiti e dovrebbe essere , perciò, utilizzata con cautela. Probabilmente l’adozione

di un riferimento comune a livello internazionale per la definizione dell’obesità in età evolutiva è ancora

lontana (Rolland-Cachera, 2012); nel frattempo è importante che i dati di prevalenza siano pubblicati

riferendo sempre la definizione utilizzata. Come compromesso, per consentire il confronto tra studi, si

può seguire il suggerimento dell’European Childhood Obesity Group (ECOG; Rolland-Cachera, 2012), di

presentare i risultati utilizzando i principali riferimenti (dell’IOTF e dell’OMS), e in caso anche quelli

nazionali.

Un ulteriore obiettivo di questo studio è stato valutare la validità, per l’età evolutiva, dell’uso di dati

di peso e statura auto-riferiti, invece di quelli misurati, un metodo, spesso utilizzato per semplificare la

raccolta dei dati nelle indagini di sorveglianza nutrizionale e in studi su larga scala. I risultati hanno

mostrato, in accordo con quanto noto in letteratura (Kuczmarski, 2001; Alvarez-Torices, 1993), una

tendenza a sottostimare il peso e sovrastimare la statura legata all’eccesso di peso. Infatti, nei bambini

di 6-10 anni, mentre l’errore nel riferire il peso e la statura del proprio figlio da parte dei genitori

(calcolato sottraendo il valore riferito da quello misurato) è in media (±ds) abbastanza contenuto

(0,2±2,4 kg per il peso e -0,1±4,7 cm per la statura) e si riflette in una lieve differenza nel calcolo

dell’IMC, pari a 0,1±1,9 kg/m2, la sottostima del peso per i genitori di bambini in sovrappeso è in media

di quasi 1 kg (0,9±2,3 kg) e per quelli dei bambini obesi di quasi 2 kg (1,9±3,2 kg). Viceversa la statura, è

sottostimata per circa mezzo centimetro (0,4±4,6 cm per i sovrappeso e 0,5±5,9 cm per gli obesi. Di

conseguenza, l’IMC è sottostimato di 0,5±1,8 kg/m2 nei sovrappeso e di 1±2,7 kg/m2 negli obesi, mentre

nei normo-sottopeso si ha una sovrastima media di 0,2±1,7 kg/m2. Nel campione di adolescenti di 14-16

anni, si è evidenziata una tendenza simile, ma l’errore nei dati auto-riferiti dai ragazzi è maggiore,

rispetto a quello dei genitori dei bambini di 8-9 anni. I sovrappeso e gli obesi sottostimano il proprio

peso rispettivamente di 1,8±3,3 kg di 5,5±5,9 kg e sovrastimano la propria statura di 1,5±3,8 cm e di

1,4±3,6 cm. Di conseguenza l’IMC è sottostimato di 1,1±1,5 kg/m2 nei sovrappeso e di ben 2,5±2,5 kg/m2

negli obesi. Anche i normo-sottopeso sottostimato il proprio peso di 0,5±2,8 kg e sovrastimano la

130

propria statura di 1,1±2,5 cm, quindi anche per questa categoria l’IMC è sottostimato, anche se

leggermente (0,1±1,1). L’errore nella valutazione dell’IMC tramite i dati di peso e statura auto-riferiti si

ripercuote sulla stima della prevalenza di sovrappeso e obesità (utilizzando la definizione IOTF2012), che

risultano sottostimate nei bambini di 6-10 anni di 1,1 punti percentuali per il sovrappeso e di 1,2 punti

percentuali per l’obesità. Negli adolescenti la sottostima delle prevalenze di sovrappeso e obesità è

ancora più elevata, pari a 2,7 punti percentuali per l’obesità e di 1,6 punti percentuali per il sovrappeso.

Pertanto tale metodica, molto utile per semplificare le indagini su larga scala, va utilizzata con

cautela, tenendo in considerazione la possibile sottostima delle prevalenze del sovrappeso e

dell’obesità; è importante anche studiare quali fattori possono influenzare l’errore nel riferire le misure

di peso e statura quando si pianifica un’indagine epidemiologica basata su dati auto-riferiti, o se ne

interpretano i risultati.

Bibliografia

Alvarez-Torices JC, Franch-Nadal J, Alvarez-Guisasola F, Hernandez-Mejia R, Cueto-Espinar A (1993) Self-reported height and weight and prevalence of obesity: study in a Spanish population. Int J Obes Relat Metab Disord, 17, 663–7.

Armstrong J, Dorosty AR, Reilly JJ, Emmett PM; Child Health Information Team (2003) Coexistence of social inequalities in undernutrition and obesity in preschool children: population-based cross-sectional study. Arch Dis Child, 88, 671–5.

Barlow SE, Dietz WH (1998) Obesity evaluation and treatment: Expert committee recommendations. Pediatrics, 102, 1-11.

Bellizzi MC & Dietz WH (1999) Workshop on childhood obesity: summary of the discussion. Am J Clin Nutr, 70, 173S-75S.

Binkin N, Fontana G, Lamberti A, Cattaneo C, Baglio G, Perra A, Spinelli ATM et al (2010) A national survey of the prevalence of childhood overweight and obesity in Italy. Obes Rev, 11, 2-10.

Blössner M, Siyam A, Borghi E, Onyango A, de Onis M (2009) WHO AnthroPlus for Personal Computers Manual: Software for Assessing Growth of the World’s Children and Adolescents. Geneva: WHO; disponibile su http://www.who.int/growthref/ tools/who_anthroplus_manual.pdf. Ultimo accesso: 15 Novembre 2013.

Bostrom G, Diderichsen F (1997) Socioeconomic differentials in misclassification of height, weight and body mass index based on questionnaire data. Int J Epidemiol, 26,860-6.

Branca F, Nikogosian H & Lobstein T (2007) The Challenge of Obesity in the WHO European Region and the Strategies for Response: Summary. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe.

Caballero B. (2005) A nutrition paradox: underweight and obesity in developing countries. N Engl J Med, 352, 1514–6.

Cacciari E, Milani S, Balsamo A, Spada E, Bona G, Cavallo L, Cerutti F, Gargantini L, Greggio N, Tonini G, Cicognani A (2006) Italian cross-sectional growth charts for height, weight and BMI (2 to 20 yr). J Endocrinol Invest, 29, 581-93.

Censi L, D’Addesa D, Galeone D, Andreozzi S, Spinelli A (2012) Studio ZOOM8: l’alimentazione e l’attività fisica dei bambini della scuola primaria. Roma: Istituto Superiore di Sanità; 2012. Rapporti ISTISAN 12/42. Disponibile su: http://www.iss.it/binary/publ/cont/12_42_web.pdf Ultimo accesso: Ottobre 2013.

Cohen J (1960) A coefficient of agreement for nominal scales. Educ Psychol Meas, 20, 37–46. Cole TJ, Bellizzi MC, Flegal KM, Dietz WH (2000) Establishing a standard definition for child overweight

and obesity worldwide: international survey. BMJ, 320,1240-3.

131

Cole TJ, Flegal KM, Nicholls D, Jackson AA (2007) Body mass index cut offs to define thinness in children and adolescents: international survey. BMJ, 335, 194-202.

Cole TJ, Lobstein T (2012) Extended international (IOTF) body mass index cut-offs for thinness, overweight and obesity. Pediatr Obes,7, 284-94.

Crepaldi G, Belfiore F, Bosello O, Caviezel F, Contaldo F, et al (1991) Sovrappeso, Obesità e Salute. Consensus Conference Italiana. Ed. Luigi Pozzi.

Currie C et al., eds. Social determinants of health and well-being among young people. Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study: international report from the 2009/2010 survey. Copenhagen, WHO Regional Office for Europe, 2012 (Health Policy for Children and Adolescents, No. 6).

de Onis M, Onyango AW, Borghi E et al (2007) Development of a WHO growth reference for school-aged children and adolescents. Bull World Health Organ, 85, 660–7.

de Onis M & Lobstein T (2010) Defining obesity risk status in the general childhood population: Which cut-offs should we use? Int J Ped Obes, 5, 458-60.

Deurenberg P, Weststrate JA, Seidell JC (1991) Body mass index as a measure of body fatness: age- and sex-specific prediction formulas. Br J Nutr, 65, 105-14.

Dietz W (1998) Health consequences of obesity in youth: childhood predictors of adult disease. Pediatrics, 101, 518–25.

Dietz WH, Robinson TN (1998) Use of the body mass index (BMI) as a measure of overweight in children and adolescents. J Pediatr, 132, 191-3.

Doak CM, Adair LS, Bentley M, et al (2005) The dual burden household and the nutrition transition paradox. Int J Obes Relat Metab Disord, 29, 129–36.

Eisenberg ME, Neumark-Sztainer D and Story M (2003) Associations of weight-based teasing and emotional well-being among adolescents. Arch Pediatr Adolesc Med, 157, 733–78.

Engstrom JL, Paterson SA, Doherty A, Trabulsi M, Speer KL (2003) Accuracy of self-reported height and weight in women: an integrative review of the literature. J Mid Womens Health, 48, 338–45.

Flegal KM (1993) Defining obesity in children and adolescents: epidemiologic approaches. Crit Rev Sci Nutr, 33, 307-12.

Garrow JS (1988) Health implications of obesity. In obesity and related diseases. London, Churchill Livingstone, 1-16.

Garn SM, Leonard WR, Hawthorne VM (1986). Three limitations of the body mass index. Am J Clin Nutr, 44, 996-7.

Gidding SS, Bao W, Srinivasan SR, Berenson GW (1995) Effects of secular trends in obesity on coronary risk factors in children: the Bogalusa Heart Study. J Pediatrics, 127, 868-74.

Guo SS, Huang C, Maynard LM, Demerath E, Towne B, Chumlea WC, Siervogel RM (2000) Body mass index during childhood, adolescence and young adulthood in relation to adult overweight and adiposity: the Fels Longitudinal Study. Int J Obes, 24(12), 1628-35.

Higgings MW, Keller JB, Metzner HL, Moore FE, Ostrander LD Jr (1980) Studies of blood pressure in Tecumeseh, Michigan. II. Antecedents in childhood of high blood pressure in young adults. HPN, 2(1), 117-23.

Himes JH & Dietz WH (1994) Guidelines for overweight in adolescent preventive services: Recommendations from an expert committee. Am J Clin Nutr, 59, 307-16.

Garn SM & Pesick SD (1982) Comparison of the Benn index and other body mass indices in nutritional assessment. Am J Clin Nutr 36, (4), 573-5.

Garn SM, Leonard WR, Hawthorne VM (1986) Three limitations of the body mass index. Am J Clin Nutr, 44, 996–7 (editorial).

Inoue S, ZImmet P, Caterson I, Chunming C, Ikeda I, Khalid AK, et al (2000) The Asia-Pacific perspective: Redefining obesity and its treatment. Disponibile all’indirizzo: http://www.vepachedu.org/TSJ/BMI-Guidelines.pdf.

INRAN - Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (2003) Linee guida per una sana alimentazione italiana (revisione 2003). Roma: INRAN.

Katzmarzyk PT, Shen W, Baxter-Jones A et al (2012) Adiposity in children and adolescents: correlates and clinical consequences of fat stored in specific body depots. Pediatr Obes 7, e42–e61.

http://www.vepachedu.org/TSJ/BMI-Guidelines.pdf

http://www.vepachedu.org/TSJ/BMI-Guidelines.pdf

132

Keys A, Fidanza F, Karvonen MJ, Kimura N & Taylor HL (1972) Indices of relative weight and obesity. J Chronic Dis, 25(6), 329-43.

Kovalchik S (2009) Validity of adult lifetime self-reported body weight. Public Health Nutr,12, 1072–77. Kuczmarski MF, Kuczmarski RJ, Najjar M (2001) Effects of age on validity of self-reported height, weight,

and body mass index: findings from the Third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988–1994. J Am Diet Assoc, 101(1), 28–34.

Landis JR, Koch GG (1977) The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 33, 159-74.

Larsen JK, Ouwens M, Engels RCME, Eisinga R & van Strien T (2008) Validity of self-reported weight and height and predictors of weight bias in female college students. Appetite, 50, 386–9.

Lohman TG, Roche AF, Martorell R (1988) Anthropometric Standardization Reference Manual. Human Kinetics Pub.

Maffeis C, Pietrobelli A, Salvatoni A, et al (2006) Obesità del bambino e dell’adolescente: Consensus su prevenzione, diagnosi e terapia. Argomenti di Pediatria, 1, 1-36.

Maffeis C, Banzato C, Talamini G et al. (2008) Waist-to-height ratio, a useful index to identify high metabolic risk in overweight children. J Pediatr 152, 207-13.

Martone D, Roccaldo R, Censi L, Toti E, Catasta G, D’Addesa D, Carletti C and the ZOOM8 Study Group (2013) Food consumption and nutrient intake in Italian school children. results of the ZOOM8 study. Int J Food Sci Nutr, 64, 700-5.

Must A & Strauss RS (1999) Risks and consequences of childhood and adolescent obesity. Int J Obes Relat Metab Disord, 23(2), S2-11.

Must A, Jacques PF, Dallal GE Bajema DJ, Dietz WH (1992) Long-term morbidity and mortality of overweight adolescents. A follow-up of the Harvard Growth Study of 1922 to 1935. New Engl J Med, 327, 1350-5.

Niedhammer I, Bugel I, Bonenfant S, Goldberg M, Leclerc A (2002) Validity of self-reported weight and height in the French GAZEL cohort. Int J Obes Relat Metab, 24, 1111–8.

Paeratakul S, White MA, Williamson DA, Ryan DH, Bray GA (2002) Sex, race/ethnicity, socioeconomic status, and BMI in relation to self-perception of overweight. Obes Res, 10:345–50.

Power C, Lake JK & Cole TJ (1997) Measurement and long-term health risks of child and adolescent fatness. Int J Obes Relat Metab Disord, 21, 507-26.

Reilly JJ (2005) Descriptive epidemiology and health consequences of childhood obesity. Best Practice & Research. JCEM, 19:327–41.

Rolland-Cachera MF (2012) Towards a simplified definition of childhood obesity? A focus on the extended IOTF references. Pediatr Obes, 7, 259–60.

Revicki DA & Israel RG (1986): Relationship between body mass indices and measures of body adiposity. Am J Public Health. 76(8), 992-4.

Rissanen A, Heliovaara M, Knekt P, Aromaa A, Reunanen A & Maatela J (1989) Weight and mortality in Finnish men. J Clin Epidemiol, 42 (8), 781-9.

Rissanen A, Knekt P, Heliovaara M, Aromaa A, Reunanen A & Maatela J (1991) Weight and mortality in Finnish women. J Clin Epidemiol, 44(8), 787-95.

Roccaldo R, Censi L, D’Addezio L, Toti E, Martone D, D’Addesa D , Cernigliaro A. (2013) Adherence to the Mediterranean diet in Italian school children (The ZOOM8 Study). In stampa

Rolland-Cachera MF for the European Childhood Obesity Group (2011) Childhood obesity: current definitions and recommendations for their use. Int J Pediatr Obes 6, 325–31.

Rolland-Cachera MF (2012) Towards a simplified definition of childhood obesity? A focus on the extended IOTF references. Pediatr Obes, 7, 259-60.

Sardinha LB, Going SB, Teixeira PJ, Lohman TG (1999) Receiver operating characteristic analysis of body mass index, triceps skinfold thickness, and arm girth for obesity screening in children and adolescents. Am J Clin Nutr, 70(6), 1090-5.

Scholtens S, Brunekreef B, Visscher TL, Smit HA, Kerkhof M, de Jongste JC, Gerritsen J, Wijga AH (2007) Reported versus measured body weight and height of 4-year-old children and the prevalence of overweight. Eur J Public Health, 17(4), 369-74.

133

Sardinha LB, Going SB, Teixeira PJ, Lohman TG (1999) Receiver operating characteristic analysis of body mass index, triceps skinfold thickness, and arm girth for obesity screening in children and adolescents. Am J Clin Nutr, 70(6), 1090-95.

Serra-Majem L, Ribas L, Garcıa A, Perez-Rodrigo C, Aranceta J (2003) Nutrient adequacy and Mediterranean Diet in Spanish school children and adolescents. Eur J Clin Nutr, 57(1), S35–9.

Spinelli A, Lamberti A, Baglio G, Andreozzi S, Galeone D (Ed.) (2009) OKkio alla SALUTE: sistema di sorveglianza su alimentazione e attività fisica nei bambini della scuola primaria. Risultati 2008. Roma: Istituto Superiore di Sanità; 2009. (Rapporti ISTISAN 09/24; www.iss.it/binary/publ/cont/0924.pdf).

Strong WB, Malina RM, Blimkie CJ, Daniels SR, Dishman RK, Gutin B, et al (2005) Evidence based physical activity for school-age youth. J Pediatr, 146(6), 732-7.

Waaler HT (1984) Height, weight and mortality. The Norwegian experience. Acta Med Scand, 679, 1-56. Wang Y & Wang JQ (2002) A comparison of international references for the assessments of child and

adolescent overweight and obesity in different populations. Eur J Clin Nutr, 56, 973-82. Wang Y, Wang JQ, Hesketh T, Ding QJ, Mulligan J & Kinra S (2000) Standard definition of child overweight

and obesity worldwide. BMJ, 321, 1158-9. Wen M, Kowaleski-Jones L (2012) Sex and ethnic differences in validity of self-reported adult height,

weight and body mass index. Ethn Dis, 22, 72-8. Williams J, Wake M, Hesketh K, Maher E and Waters E (2005) Health-related quality of life of overweight

and obese children. J Am Diet Assoc, 293, 70-6. WHO - World Health Organization (1986) Europe Young people’s health — a challenge for society.

Report of a WHO Study Group on young people and Health for All by the Year 2000. Geneva: WHO, Technical Report Series, 731, 1-117.

WHO - World Health Organization (1995) Physical status: the use and interpretation of anthropometry. Report of a WHO Expert Committee. Geneva: WHO, Technical Report Series 854, 368-9.

WHO - World Health Organization (2000) Obesity: Preventing and Managing the Global Epidemic. Report on a WHO Consultation. Geneva: WHO, Technical Report Series 894, Disponibile all’indirizzo: http://www.who.int/nutrition/publications/obesity/WHO_TRS_894/en/; Ultimo accesso: 31/12/2013

http://www.who.int/nutrition/publications/obesity/WHO_TRS_894/en/

134

6 Consumi Alimentari

Aida Turrini, Laura D’Addezio, Marisa Capriotti, Antonella Pettinelli

Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

I dati di consumo alimentare rappresentano il nucleo informativo per valutare l’adeguatezza e la sicurezza alimentare della dieta negli studi di popolazione, in associazione con i dati di composizione degli alimenti e le banche dati di concentrazioni di contaminanti. Il “consumo alimentare” è un fenomeno che concettualmente si articola a diversi livelli. La tipologia dei dati (specifico aspetto rappresentato e livello di precisione nella misurazione) generata dipende dal metodo di rilevazione, la comparabilità dipende dalla fase della catena alimentare di riferimento (produzione, distribuzione, consumo), dalla tecnica di misurazione delle variabili (registrazione/stima delle quantità disponibili, acquistate, consumate, e/o delle frequenze di consumo e/o della spesa) e dai criteri di classificazione adottati per le variabili oggetto di valutazione (alimenti) e fattori esplicativi (variabili socio-economiche-demografiche-culturali). Conoscere il panorama delle indagini sui consumi alimentari e la loro caratterizzazione rispetto alla stima dell’abituale quantità di alimenti assunta giornalmente, permette un uso appropriato dei dati. L’analisi del flusso informativo generato dagli studi di popolazione correnti in materia di consumo alimentare permette di disegnare un sistema ideale di raccolta dei dati per gli studi a carattere nutrizionale e identificare i punti critici in cui occorre sopperire alla mancanza di informazione introducendo rilevazioni da condurre con metodologie specifiche. Il processo si conclude integrando, infine, i dati di consumo alimentare in tutte le loro varianti e determinanti, nel processo di valutazione dello stato nutrizionale, della sicurezza alimentare, e dell’impatto ambientale nel più ampio contesto dell’universo alimentare. Parole chiave: consumi alimentari, modelli di comportamento alimentare, profili nutrizionali, alimentazione-salute-ambiente-agricoltura-socio-economia, indicatori

Abstract

Food consumption data are the core information to assess the adequacy and safety of the diet in population studies, in combination with data from food composition databases and concentrations of contaminants. The "food consumption" is a phenomenon that is conceptually divided in different levels. The type of data ( represented specific aspect and level of measurement accuracy ) generated depends on the detection method , comparability depends on the stage of the food chain reference (production , distribution, consumption ), the technique of measurement of the variables (record/estimate the supplied, purchased, consumed quantities, and/or frequency of consumption/expenditure) and the criteria used for the variables being measured (foods) and explanatory factors (socio-economic-demographic-cultural variables). Knowing the landscape of food consumption surveys and their characterization with respect to the estimation of the usual amount of food taken daily, allowing appropriate use of data. The analysis of the information flow generated by current population studies in the field of food consumption allows you to draw a system of data collection for studies in nutritional and identify the critical points where necessary to compensate for the lack of information by introducing surveys to be conducted with specific methodologies. The process ends by integrating the food consumption data in all their variations and determinants in the process of assessment of nutritional status, food safety, and environmental impact so defining a broader context for the universe of food. Keywords: food consumption, dietary pattern, nutrients intake profiles, food-health-environement-agriculture-socio-economics, indicator

135

Introduzione

I dati sul consumo alimentare individuale rappresentano il nucleo informativo di base (EFSA, 2009)

per valutare l’adeguatezza e la sicurezza alimentare della dieta negli studi di popolazione, sia nei metodi

definiti a due fasi in associazione con i dati di composizione degli alimenti e i dati di concentrazione di

contaminanti o nei metodi a in cui la stima del contenuto della dieta di riferimento risulta dall’analisi

chimica di campioni di alimenti rappresentativi, denominati studi sulla dieta totale (EFSA, 2011).

La registrazione dei consumi alimentari viene utilizzata anche negli studi in cui la dieta è raccolta

come duplicato dell’alimentazione di una giornata, o nell’approccio che si basa sull’analisi di bio-

marcatori (Saba et al. 1992).

Ciascuna metodologia ha pregi e difetti e, in generale, si osserva che esiste una relazione diretta tra

facilità di somministrazione e tasso di partecipazione dei soggetti - un parametro che influenza la

rappresentatività del campione causando una sorta di auto-selezione di soggetti particolarmente

interessati, determinata da una relazione inversa tra precisione del metodo e accettabilità da parte del

partecipante (Turrini, 1993).

La lettura in termini di sistema dei flussi informativi attuali nel settore delle indagini sui consumi

alimentari in ottica nutrizionale vede pertanto indagini a carattere nazionale alternate a studi specifici di

approfondimento o di ampliamento della base informativa mediante integrazione dei dati da diverse

fonti (Turrini, 1993) con un utilizzo dei dati dalle statistiche ufficiali per la stima dei trend e per il

confronto spaziale (Turrini et al., 1996).

L’elemento che occorre aggiungere è la stabilizzazione del disegno instaurando una attività di

coordinamento delle diverse indagini mediante una lettura integrata delle strutture dei dati, che

consenta di identificare l’approccio più idoneo per riempire i gap informativi che si creano mano a mano

che le conoscenze si ampliano, attraverso la ricerca, e le situazioni socio-economiche e culturali si

modificano nello scorrere del tempo.

Si tratta di identificare le fonti utili per gli studi in ottica nutrizionale, i contenuti informativi dei dati

dalle diverse fonti statistiche, le metodologie di trattamento e utilizzo dei dati e una base informativa

che contenga gli elementi per individuare in tempi rapidi le tematiche emergenti. In questo modo, la

raccolta di dati primari, che presenta notevoli difficoltà, può essere alternata con indagini mirate su

aspetti di interesse ai quali la ricerca basata su studi di popolazione può dare risposta, che risultino più

accettabili e, quindi, più facili da somministrare a vasti campioni. Queste conoscenze potranno essere

usate per progettare interventi di politica alimentare coinvolgendo tutti i soggetti della comunità

sociale, sia come cittadini che come attori.

136

Obiettivi

L’obiettivo di questa specifica attività è il disegno di una base informativa che risponda alla domanda

di conoscenza dei modelli di consumo alimentare nella ricerca a carattere nutrizionale, che sono

finalizzati a valutare adeguatezza e sicurezza d’uso della dieta della popolazione italiana, ma anche

definire i livelli di accessibilità a chi desideri utilizzare i dati per elaborazioni di interesse specifico.

Metodi

La ricerca ha richiesto l’uso di diversi approcci per individuare, qualificare e integrare le diverse

tipologie di dati e il loro possibile uso.

L’individuazione delle fonti di dati, o più precisamente, una valutazione sistematica delle

informazioni al riguardo, si è basata su una ricerca in letteratura scientifica (bianca) e tecnico-

reportistica (grigia) essenzialmente sitografica (via web) (Kitchenham, 2004; Okoli, 2009).

L’individuazione di fabbisogni informativi specifici nel contesto del progetto è derivata da una attività

di brainstorming strutturata e non, con la progettazione di indagini e la definizione dei livelli di analisi

dei dati esistenti.

La comparabilità e compatibilità dei dati è stata analizzata in termini concettuali evidenziando le aree

comuni e le relazioni tra le diverse tipologie (Batini et al., 1986)

Risultati

Le tipologie di dati sul consumo alimentare

Le informazioni sui consumi alimentari a livello nazionale in Italia sono raccolte e diffuse a tre livelli

definiti in relazione alla distanza dal momento dell’atto di mangiare: la disponibilità di alimenti per il

consumo (FAO, 2013), gli acquisti di alimenti (ISTAT, 2013a), la frequenza di consumo (ISTAT 2013 b) e,

infine, i profili di assunzione di alimenti in termini di quantità di alimenti assunte (Saba et al.; 1990;

Turrini et al., 2001; Leclercq et al., 2009).

Tutti gli studi sono a carattere campionario con campioni probabilistici rappresentativi, sia pure con

gradi di precisione delle stime diversi in relazione alle diverse numerosità campionarie e al numero di

strati e stadi previsti nel piano campionario.

Limitando l’analisi ai dati di tipo quantitativo misurato, non considerando cioè per il momento le

rilevazioni delle sole frequenze di consumo e senza considerare la problematica della stima del consumo

abituale (Hoffman et al., 2002) la figura 6.1 mette in evidenza le differenze nel contenuto qualificante

del dato misurato in termini di peso ottenuto dai diversi studi. In particolare, una volta allineate

l’espressione dell’alimento (alla produzione, alla vendita, al consumo;

solo quantità edibile (al netto)/al lordo degli scarti);

al cotto o al crudo a seconda dell’alimento)

137

del peso della quantità assunta per unità di tempo (generalmente si considerano g/die/pro-

capite)

le differenze tra i valori dipendono dalle caratteristiche metodologiche dello studio che li ha generati. In

dettaglio, i Bilanci Alimentari Nazionali (BAN) [in inglese Food Balance Sheets (FBS)] forniscono la stima

della disponibilità di alimenti per il consumo calcolata sommando produzione e importazione e

sottraendo le quantità reimpiegate nella produzione e aggiustando per le giacenze, per ciascuna

categoria alimentare. Il dato è espresso in totale tonnellate oppure kg/g pro-capite anno ed è affiancato

dalla stima del contenuto energetico, lipidico e proteico ad esso associati. I dati sono stimati con metodi

della contabilità nazionale come media pro-capite di [(PRODUZIONE + IMPORTAZIONE – REIMPIEGHI –

ESPORTAZIONI) e aggiustati in base alle VARIAZIONI DEGLI STOCKS] che sono grandezze stimate con i

metodi della Contabilità Nazionale (FAO, 2013).

I dati raccolti con le indagini sui consumi delle famiglie (CdF) [in inglese Household Budget Survey

(HBS) (EUROSTAT, 2013)], sono finalizzate a stimare il consumo medio familiare in termini di spesa

mensile. In alcuni casi, sono rilevate sia le spese che le quantità di beni acquistati per il consumo

domestico, ma non esiste un obbligo da parte degli Stati Membri dell’Unione Europea di seguire una

specifica metodologia (EUROSTAT, 2003). Un tentativo di costruire un sistema di database basato per

analisi statistiche di tipo nutrizionale è stato effettuato nel progetto Data Food Networking (DAFNE)

(Trichopoulou et al., 2003). In Italia dal 1997 l’indagine riguarda solo le spese (ISTAT, 2013a) e la stima

delle quantità di alimenti può essere ricavata solo con metodo indiretto applicando ai dati di spesa

opportuni indici dei prezzi, come nel caso dell’elaborazione effettuata da Gioia e Stefani (2007).

Le valutazioni nutrizionali richiedono la stima delle quantità di alimenti ingerite, che richiedono

l’utilizzo di metodologie specifiche per quantificarle (D’Amicis & Turrini, 1995).

Le indagini individuali sui consumi alimentari (IICA) [in inglese Individual Dietary Survey (IDS)]

permettono di stimare l’assunzione media giornaliera di alimenti. Le quantità possono essere ottenute

pesando gli alimenti prima della preparazione, i piatti preparati e gli scarti (Turrini et al., 2001), quando

si somministra il diario alimentare, mediante valutazione visiva (Leclercq et al., 2009) quando si

somministra in diario alimentare o si effettua intervista basata sul ricordo (24 o 48 ore) o, ancora,

valutando la porzione rispetto ad uno standard indicato di solito nei questionari di frequenza, indicati

anche come FFQ (Food Frequency Questionnaire). Le quantità possono essere espresse al netto degli

scarti di cucina e di piatto, così come consumati (al crudo o al cotto, da soli o come ingredienti), oppure

riportati al crudo. Naturalmente, questo comporta una valutazione diversa per i nutrienti veicolati,

poiché occorre considerare il cambiamento nel peso derivante dalla cottura e la ritenzione dei nutrienti

(DFI, 2013). Questo elemento è importante anche nello stimare la quantità di prodotto primario

contenuto nell’alimento consumato, noto come raw agricoltural commodity (RAC) sulla base di fattori

138

tecnici di conversione (FAO, 2009) quando l’obiettivo è stimare la possibile presenza di residui di

fitofarmaci o altri contaminanti.

Una volta definito il livello di confronto, la relazione tra la quantità media pro-capite giornaliera

disponibile-acquistata-consumata è rappresentata nella figura 6.1, in cui si osserva che la quantità

media pro capite disponibile in una unità di tempo per l’alimento i (iAMPCu) è maggiore della quantità

acquistata per il consumo domestico, poiché incorpora gli sprechi di sistema, la quantità acquistata è a

sua volta maggiore della quantità ingerita, in quanto comprende gli scarti di cucina e di piatto che,

invece, sono esclusi dalle quantità assunte mangiando, questione che già era stata affrontata, ma non

completamente formalizzata (Cialfa et al., 1991).

Figura 6.1. Relazione tra diversi livelli di definizione di “consumo alimentare”: disponibilità, quantità

acquistata e ammontare ingerito di un alimento (media pro-capite/unità di tempo) iAMPCu

BAN=Bilanci Alimentari Nazionali/FBS=Food Balance Sheet; CdF=Consumi delle Famiglie/HBS=Household Budget Surveys; IICA=Indagini

Individuali sui Consumi Alimentari/IDS=Individual Dietary Survey

139

Definito iAMPCu (che indichiamo con il subscritto i) e allineata l’espressione di ciascuna quantità

(crudo/cotto) si hanno le seguenti relazioni:

1) Disponibilitài > Quantità acquistatai > Quantità assuntai dove

2) Disponibilitài = Quantità acquistatai + Scarti nella catena alimentarei

3) Quantità acquistatai = Quantità assuntai + scarti di cucinai + scarti di piattoi Inoltre valgono

le seguenti relazioni

4) Quantità assuntai = Quantità assuntai(C) + Quantità assuntai

(FC)

5) Quantità assuntai = Quantità assuntai(L) + Quantità assuntai

(ALO)

6) Quantità assuntai = Quantità assuntai(ARN) + Quantità assuntai

(AP)

7) Quantità assuntai = Quantità assuntai

(C,L) + Quantità assuntai(C, ALO, ARN) +

Quantità assuntai(C, ALO, AP) + Quantità assuntai

(FC, L) + Quantità assuntai(FC, ALO, ARN) +

Quantità assuntai(FC, ALO, AP)

(C = Casa; FC = Fuori Casa; L = locale; ALO = Altri Luoghi di Origine; ARN = Altre Regioni

Nazionali; AP = Altri Paesi)

Quando utilizzare BAN e/o CdF in luogo di, o meglio ancora, ad integrazione di IICA? BAN e CdF sono

frutto di rilevazioni condotte a cadenza regolare e metodologia standardizzata e, dunque, suscettibili di

essere analizzati in serie storica o spaziale permettendo comparabilità e stima delle tendenze evolutive

nel tempo sia del fenomeno in sé (Elmadfa et al., 2009) che di variabili stimate attraverso algoritmi

appositamente studiati (Laghiou et al., 2001). In ogni caso le potenzialità ci sono (Southgate, 1991).

Il tema dell’allineamento delle codifiche è un problema che solo in anni recenti sta trovando

soluzione per gli istituti di statistica degli Stati Membri dell’Unione Europea che in seguito al

coordinamento di EUROSTAT assicurano una trasmissione di dati armonizzati. L’European Food Safety

Authority (EFSA) si è fatta promotore di un programma di impulso e coordinamento alla raccolta dei dati

individuali sui consumi alimentari con registrazione dettagliata degli alimenti, che assicurano la

possibilità di stimare l’esposizione all’assunzione di sostanze dannose per la salute (EFSA, 2009).

La comparabilità dei dati sulla dieta nel tempo

La comparabilità dei dati riguarda i campioni, i metodi, la codifica e le tecniche di elaborazione dei

dati per sintetizzare i risultati e gli indicatori. La tipologia di indicatori da elaborare dipende

essenzialmente dall’ambito di applicazione e gli obiettivi specifici. In generale, la nutrizione è collegata

ad agricoltura da una parte (from farm) al consumo (to fork) (EUROSTAT, 2011) e agli effetti di questo

sulla salute in modo diretto (nutrition and safety) (EURODIET, 2000) e indiretto via la salute

dell’ambiente (environmental impact) (Waltner-Toews & Lang, 2000); infine, in generale il benessere è

140

legato alla solidità del sistema economico e sociale che assicura anche l’accesso al cibo salutare

(Andersson et al., 2007).

I metodi di misurazione dell’assunzione di alimenti presentano un notevole grado di complessità a

causa della pratica impossibilità di misurare direttamente il fenomeno (si può pesare l’alimento prima e

sottrarre l’eventuale scarto, ma non si può certo misurare quello che è entrato nello stomaco) e dei

diversi livelli stima sia in termini di grandezza dei gruppi di alimenti che varia a seconda dell’obiettivo di

analisi (Turrini, 1999) che dell’arco temporale di riferimento: alcuni metodi consentono di stimare

l’assunzione in modo puntuale, altri come i questionari di frequenza sono finalizzati a individuare i

modelli di assunzione abituali (Hoffmann et al., 2002).

Un modo sintetico di rappresentare l’evoluzione della dieta nel tempo attraverso la rappresentazione

della composizione della razione energetica giornaliera risultante dalla disponibilità di alimenti per il

consumo nei decenni dall’unità d’Italia in poi, che ha richiesto l’allineamento di due serie storiche

(ISTAT, 1986; FAO, 2011) e il calcolo della componente dei carboidrati e dell’alcol. La risultante

composizione percentuale di energia fornita da proteine (animali e vegetali), lipidi (animali e vegetali),

carboidrati e alcol, è riportato nella seguente figura 6.2 (ripreso da INRAN, 2011).

Si può notare che complessivamente la componente lipidica del profilo di disponibilità alimentare

medio nazionale nel nostro Paese aumenta passando dal 21% nel decennio 1861-1870 al 38% nel

periodo 2001-2007. La componente animale di proteine e lipidi passa dal 9% (2% proteine, 7% lipidi) nel

decennio 1861-1870 al 24% (7% proteine, 17% lipidi) nel periodo 2001-2007. Entrambi i cambiamenti,

che portano a una riduzione del contributo dei carboidrati dal 59% al 45% sempre negli stessi periodi,

sono indice di minore aderenza al modello Mediterraneo, pur configurando il permanere di un

contributo importante della dieta a base vegetale.

141

Figura 6.2 - Evoluzione della composizione della razione energetica giornaliera (energia da proteine,

lipidi, carboidrati e alcol) pro-capite in Italia. Anni 1961-2011

Considerando un ambito temporale più ristretto e limitandoci alle indagini nazionali condotte nei tre

decenni ’80, ’90 e ’00, il confronto per grandi gruppi alimentari conferma alcune tendenze generali e

mette in evidenza, una discontinuità relativa al consumo di alimenti a livello di ingredienti e

l’introduzione dei cibi composti multi-ingrediente perché comprati tal quali (preparati o semi-preparati)

a casa o perché consumati fuori casa (preparati).

È interessante notare che per motivi diversi lo studio del 1980-84 e del 2005.06 sono maggiormente

confrontabili. Entrambi, infatti, rappresentano l’alimentazione in base agli ingredienti, il primo perché gli

alimenti compositi non erano così in uso per l’alimentazione domestica e si mangiava meno fuori casa. Il

secondo perché anche gli alimenti multi-ingrediente sono stati nella maggior parte dei casi sottoposti a

una scomposizione in ingredienti. Si differenzia lo studio 1994-96 che, come effetto secondario, ha

permesso di mettere in evidenza proprio l’aumento di questa categoria di alimenti nel consumo degli

anni ’90 (tabella 6.1, 6.1a).

2001-07

1991-00

1981-90

1971-80

1961-70

1951-60

1941-50

1931-40

1921-30

1911-20

1901-10

1891-00

1881-90

1871-80

1861-70

6%

6%

6%

6%

7%

8%

11%

11%

11%

11%

11%

11%

10%

11%

11%

7%

7%

7%

5%

5%

4%

3%

3%

3%

3%

3%

3%

3%

2%

2%

21%

20%

19%

17%

17%

12%

9%

10%

12%

10%

11%

12%

12%

14%

14%

17%

18%

17%

14%

11%

10%

9%

10%

9%

10%

8%

11%

11%

8%

7%

45%

46%

47%

51%

55%

60%

62%

59%

59%

60%

60%

57%

57%

59%

59%

3,7%

4,1%

5,0%

6,5%

5,8%

6,1%

6,3%

6,1%

6,1%

6,1%

6,2%

5,9%

6,0%

6,1%

6,1%

Proteine vegetali Proteine animali Grassi vegetali Grassi animali Carboidrati Alcool

142

Tabella 6.1. Consumo medio pro-capite giornaliero di gruppi di alimenti (quantità al crudo e al netto

degli scarti) stimati con gli studi INN-1980-84, INN-CA 1994-96, INRAN-SCAI 2005-06

GRUPPI DI ALIMENTI 1980-84 1994-96 2005-06 %

A B C [(B-A)/A]% [(C-A)/A]% [(C-B)/B]%

Bevande analcoliche (inclusi caffè, tè e infusi)

(°)205 805 836 294% 309% 4%

Cereali, derivati e patate 345 265 309 -23% -10% 17%

Ortaggi e legumi 251 215 222 -14% -11% 3%

Frutta 227 196 208 -14% -8% 6%

Latte e derivati 251 190 198 -24% -21% 4%

Carne 153 130 111 -15% -27% -14%

Bevande alcoliche 177 112 91 -37% -49% -19%

Zucchero e dolci 71 77 64 8% -9% -16%

Prodotti della pesca 24 34 45 43% 88% 32%

Grassi da condimento 55 28 40 -49% -26% 45%

Uova 24 13 21 -43% -11% 55%

Miscellanea (§)26 (§)83 3 215% -88% -96%

(°) non include l’acqua di rubinetto

(§) categoria che nello studio 2005-06 ha una componente minima, essendo stati suddivisi in ingredienti

anche i piatti composti.

Tabella 6.1a. Il gruppo “miscellanea”

Miscellanea 1980-84 1994-96 [(B-A)/A]%

Prodotti dietetici 0,3 3,2 967%

Piatti misti 11,6 59,5 413%

Altri prodotti salati 12,6 18,0 43%

Alimenti per l'infanzia 1,7 1,9 12%

Ciascuno studio è stato disegnato per essere rappresentativo a livello nazionale e per ripartizione

geografica principale (Nord Ovest, Nord Est, Centro, Sud e Isole) e per ottenere una stima

dell’assunzione media giornaliera di alimenti che potrà essere utilizzata ai fini della valutazione

dell’adeguatezza nutrizionale, della sicurezza d’uso della dieta e dell’impatto ambientale

dell’alimentazione umana.

143

Tuttavia, l’evoluzione delle tecniche di rilevazione e la conoscenza dell’impatto delle diverse

metodologie sulla qualità dei dati, in particolare la completezza e l’accuratezza della rilevazione,

evolvono in base all’acquisizione delle conoscenze che deriva dall’esperienza sul campo e dal brain

storming in diversi gruppi di lavoro e progetti (EFCOSUM, 2002; EFCOVAL, 2006-2010), che sono

successivamente sfociate nelle linee guida dell’EFSA (EFSA, 2009).

Nei tre studi condotti dall’ex INRAN, oggi CRA-NUT, si è passati da una rilevazione di 7 gioni per

l’intera famiglia, a 7 giorni individuale e familiare, fino a 3 giorni individuali. La tabella 6.2 che segue

indica le principali caratteristiche dei tre studi e la figura 6.3 illustra la distribuzione territoriale dei

campioni ottenuta attraverso un campionamento a più stadi con stratificazione delle unità geografiche

(regioni per i primi due, province per il terzo studio) a livello di ripartizione geografica principale.

Tabella 6.2 - Caratteristiche metodologiche dei tre studi nazionali sui consumi alimentari con finalità di

analisi nutrizionale condotti dall’INN (INN 1980-84) e dall’INRAN (INN-CA1994-96 e INRAN-

SCAI 2005-06)

Caratteristica INN 1980-84 INN-CA 1994-96 INRAN-SCAI 2005-06

Campione casuale a più stadi stratificato

12.000 famiglie 1.200 famiglie 1.300 famiglie

Rappresentatività

Nazionale e ripartizione geografica principale (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud e Isole)



Unità di rilevamento Famiglia e individuo Famiglia e individuo Famiglia e individuo

Unità di analisi Famiglia Individuo Individuo

Sezione alimentare aperta aperta aperta

Rilevazione delle quantità alimentari

Inventario della dispensa Registrazione acquisti e scarti Diario alimentare di 7 giorni nel libretto familiare

Inventario della dispensa Registrazione acquisti e scarti Registrazione delle ricette, incluso il metodo di cottura Diario individuale di 7 giorni

Diario individuale di 3 giorni (piano campionario studiato per includere una adeguata proporzione di giorni feriali e festivi) Registrazione delle ricette in termini di ingredienti al crudo con riferimento a ricette standard

Questionari

Sezione relativa alle abitudini alimentari individuali Variabili socio-demografiche, antropometriche e culturali

Questionari individuali (incluso Theory of Reasoned Action) Questionario familiare

Questionari individuali Questionario familiare

Strumento di misurazione delle quantità di alimenti consumate

Bilancia di precisione Bilancia di precisione Atlante fotografico

144

Caratteristica INN 1980-84 INN-CA 1994-96 INRAN-SCAI 2005-06

Stima Media giornaliera pro-capite

Media giornaliera pro-capite

Media giornaliera pro-capite

Calcolo Algoritmo di trasformazione da famiglia a individuo

diretto diretto

Espressione degli alimenti

Ingredienti casalinghi al crudo

Alimenti compositi come comprati

Ingredienti casalinghi al crudo

Alimenti compositi come comprati/consumati fuori casa

Ingredienti al crudo

Alimenti compositi e piatti riportati a ingredienti al crudo, eccettuati alcuni alimenti come, ad esempio, il pane, e la pizza margherita

Descrizione degli alimenti

dettagliata dettagliata dettagliata

Codifica degli alimenti A posteriori: Codice parlante gerarchico + descrittivo

Durante la rilevazione: Codice parlante gerarchico + descrittivo

Codice gerarchico + Codice progressivo Descrittore separato per il livello di trasformazione

Gruppi alimentari Parte gerarchica del codice parlante

Parte gerarchica del codice parlante

Codice gerarchico (campo 1)

Sottogruppi alimentari Parte gerarchica + componenti descrittive del codice parlante

Parte gerarchica + componenti descrittive del codice parlante

Codice gerarchico (campo 1 + campo 2)

Categorie alimentari -

Combinazione di codice e applicazione di criteri di classificazione specifici (14 criteri) sviluppo di un “core” database

Core database di circa 1,500 item

Tabelle di composizione

Database bibliografico sviluppato ad hoc*

Database bibliografico sviluppato ad hoc sulla base del DB 1980-84

Database bibliografico sviluppato ad hoc

*citato in Salvini et al., 1998

Il calcolo della dimensione campionaria è stato effettuato sulla base delle stime ottenute con

la precedente indagine, a parte, naturalmente, la prima che, infatti, presentava una numerosità

molto più ampia proprio per tenere conto della fase esplorativa.

145

Figura 6.3 - Regioni in cui sono stati condotti i tre studi nazionali sui consumi alimentari con finalità di

analisi nutrizionale condotti dall’INN (INN 1980-84) e dall’INRAN (INN-CA1994-96 e INRAN-

SCAI 2005-06)

L’informatizzazione della procedura di inserimento e controllo dei dati in tempo reale, con la

gestione dinamica delle banche dati di supporto (ricette, unità di misura, dati di composizione in

nutrienti degli alimenti) è stata l’innovazione più importante introdotta nello studio 2005-06 (Leclercq et

al., 2009), che ha permesso di ottenere dati accurati ad una velocità estremamente superiore rispetto

agli altri due studi. Inoltre, l’abbandono della tecnica di misurazione basata sulla bilancia insieme

all’accorciamento del periodo di osservazione in linea con le più recenti tendenze nelle scelte

metodologiche (Roman-Viñas et al., 2010; Serra Majem et al., 2009), con la finalità di aumentare

l’accettabilità dello studio e, quindi, la possibilità di analizzare i dati derivanti dall’osservazione su vasti

campioni (Turrini, 1993).

Modelli di comportamento alimentare individuali e familiari

«L’alimentazione come atto in sé è estremamente semplice, ma la sua organizzazione nella giornata,

le attività familiari e individuali relative all’atto del mangiare implicano un continuo processo di

decisione e azione: “dove, quando e quanto” consumare pasti già pronti, “quanto, dove, quando”

comprare prodotti, “quali piatti, come, quando e per quante persone” preparare i pasti, cosa riutilizzare

cosa buttare, come conservare, ecc.» (Turrini et al., 1996).

La rilevazione sui consumi medi giornalieri di alimenti, poi trasformati in nutrienti e valutata anche

rispetto all’aspetto del contributo delle diverse fonti (si veda “Rischi legati ai consumi alimentari”,

Leclercq et al. 2011; Sette et al., 2013) è accompagnata da una raccolta di dati socio-demografici e

culturali a livello di individuo (più esteso per il campione che corrisponde alla cosiddetta “popolazione

attiva” ossia coloro che hanno 15+ anni) e a livello di famiglia.

146

Nell’appendice 6.1 sono riportate le variabili rilevate, mentre i dati elaborati dettagliatamente sono

pubblicati nella parte C della monografia relativa all’indagine (D’Addezio et al., 2011).

L’identificazione di segmenti particolari di popolazione al di là dei raggruppamenti per sesso ed età

richiede la rilevazione di numerosi elementi, come si può vedere scorrendo l’appendice 6.1. In

particolare, alcuni dei quesiti sono finalizzati a sintetizzare le abitudini di consumo che sono invece

rilevate in extenso attraverso il diario. L’aspetto di abitudine e l’aspetto quantitativo puntuale rilevato

con il diario sono messi a confronto tutte le volte che si richiede un approfondimento.

Le abitudini di spesa della famiglia rappresentano, inoltre, un esempio di come categorizzazione degli

alimenti, frequenza e luoghi di consumo forniscono informazioni ad esempio nella formulazione di piani

di campionamento degli alimenti rappresentativi della dieta italiana, attività tipica degli studi sulla dieta

totale (EFSA, 2011a).

Le tabelle 6.3 e 6.4 riportano i raggruppamenti delle principali categorie alimentari rispettivamente

secondo la frequenza e secondo il luogo di acquisto, in base al questionario sulle abitunìdini relative

all’alimentazione somministrato alle famiglie nel 2005-06.

La tabella 6.3 mostra chiaramente che la frequenza di acquisto è inversamente proporzionale alla

freschezza. Esiste poi un gruppo di categorie alimentari che ha ricevuto come risposta “mai” alla

richiesta di indicare quanto spesso la famiglia la acquistasse Tra questi anche i piatti pronti in tutte le

forme: freschi, surgelati, disidratati/liofilizzati.

Tabella 6.3. Raggruppamento delle principali voci alimentari per frequenza di acquisto più diffusa

(INRAN-SCAI 2005-06)

Frequenza di acquisto Codice.Categoria alimentare

5-7 volte a settimana 01.Pane-Non confezionato

Numero di categorie: 4 32.Latte

10.Frutta-Fresca

14.Ortaggi e verdure-Freschi

2-4 volte alla settimana 22.Carne e frattaglie-Fresca

Numero di categorie: 4 25.Salumi

34.Formaggi

33.Yogurt

26.Pesce-Fresco

1 volta a settimana 04.Pasta fresca

Numero di categorie: 14 53.Bevande gassate

07.Biscotti

18.Legumi-Freschi

42.Caffè in polvere/in grani

03.Cracker, grissini, fette biscot.

27.Pesce-Surgelato

40.Dolci-Confezionati (merendine, etc...)

61.Piatti Pronti-In scatola

147


39.Dolci-Artigianali

35.Burro, margarina, panna, etc…,

71.Dadi, estratti

50.Vino

38.Cioccolate/ Caramelle

05.Pasta/Riso

1-3 volte al mese 63.Pizza Refrigerata

Numero di categorie: 28 64.Pizza Al taglio

06.Farina e altri cereali in grani

29.Pesce-In scatola /sott’olio

36.Olio d’oliva

44. Tè-In bustina / foglie

66.Zucchero

65.Soia e prodotti della soia

37.Olio di semi

15.Ortaggi e verdure-Surgelati

70.Salse e condimenti

20.Legumi-Conservati (scatola, sott’olio, etc.)

49.Gelati-Artigianali

51.Birra

19.Legumi-Surgelati


16.Ortaggi e verdure-Conservati (scatola, sott’olio, etc.)

30.Molluschi/Crostacei freschi

08.Cereali prima colazione

21.Legumi-Disidratati / essiccati

09.Snack salati

67.Sale

02.Pane-Confezionato

41.Cacao

46.Tè-In bottiglia / confezionato

47.Orzo-In polvere

31.Molluschi/Crostacei surgelati

24.Carne e frattaglie-In scatola

qualche volta l'anno 13.Frutta-Disidratata/secca

Numero di categorie: 7 52.Superalcolici / amari

12.Frutta-Conservata (scatola, sciroppata)

59.Piatti Pronti-Refrigerati / in busta

28.Pesce-Conservato/essiccato

54.Succhi di frutta

55.Latte vegetale

mai 72.Preparati per dolci/bevande

Numero di categorie: 11 11.Frutta-Surgelata

60.Piatti Pronti-Disidratati / liofilizzati

148


58.Piatti Pronti-Surgelati

45. Tè-Liofilizzato

57.Piatti Pronti-Freschi

48.Orzo-Liofilizzato

17.Ortaggi e verdure -Disidratati

56.Acqua minerale

43.Caffè liofilizzato

62.Pizza Surgelata

23.Carne e frattaglie-Surgelata

Tabella 6.4. Raggruppamento delle principali voci alimentari per luogo di acquisto più diffusa (INRAN-

SCAI 2005-06)

Luogo di acquisto (intervallo di percentuale di risposta) e numero di categorie

Categoria alimentare

1.negozio tradizionale (10,2%-70,7%)

01.Pane-Non confezionato

Numero di categorie: 16 39.Dolci-Artigianali

22.Carne e frattaglie-Fresca


64.Pizza Al taglio

26.Pesce-Fresco

10.Frutta-Fresca


04.Pasta fresca

25.Salumi

18.Legumi-Freschi


34.Formaggi

32.Latte

50.Vino


2.supermercato (13,4%-92,4%) 05.Pasta/Riso

Numero di categorie: 56 66.Zucchero

67.Sale

07.Biscotti

03.Cracker, grissini, fette biscot.

42.Caffè in polvere/in grani

35.Burro, margarina, panna, etc…,

71.Dadi, estratti



32.Latte

56.Acqua minerale

149



33.Yogurt

54.Succhi di frutta

29.Pesce-In scatola /sott’olio


70.Salse e condimenti


34.Formaggi

53.Bevande gassate

40.Dolci-Confezionati (merendine, etc...)

27.Pesce-Surgelato

37.Olio di semi


51.Birra

25.Salumi

36.Olio d’oliva

20.Legumi-Conservati (scatola, sott’olio, etc.)

41.Cacao

16.Ortaggi e verdure-Conservati (scatola, sott’olio, etc.)

08.Cereali prima colazione

09.Snack salati

19.Legumi-Surgelati

46.Tè-In bottiglia / confezionato

02.Pane-Confezionato

72.Preparati per dolci/bevande

22.Carne e frattaglie-Fresca

50.Vino

12.Frutta-Conservata (scatola, sciroppata)

31.Molluschi/Crostacei surgelati

52.Superalcolici / amari

21.Legumi-Disidratati / essiccati

13.Frutta-Disidratata/secca


10.Frutta-Fresca

62.Pizza Surgelata

24.Carne e frattaglie-In scatola

26.Pesce-Fresco

18.Legumi-Freschi

04.Pasta fresca

47.Orzo-In polvere



28.Pesce-Conservato/essiccato

23.Carne e frattaglie-Surgelata

150



57.Piatti Pronti-Freschi

3.mercato rionale (14,9%-29,0%) 10.Frutta-Fresca

Numero di categorie: 4 14.Ortaggi e verdure-Freschi

18.Legumi-Freschi

26.Pesce-Fresco

4.produttore (12,3%-29,5%) 36.Olio d’oliva

Numero di categorie: 4 50.Vino


64.Pizza Al taglio

5.negozio biologico (1,2%-2,1%) 65.Soia e prodotti della soia

Numero di categorie: 6 21.Legumi-Disidratati / essiccati



13.Frutta-Disidratata/secca

59.Piatti Pronti-Refrigerati / in busta

6.consegna domicilio (1,4%-2,3%) 36.Olio d’oliva

Numero di categorie: 7 56.Acqua minerale


27.Pesce-Surgelato


64.Pizza Al taglio

19.Legumi-Surgelati

È interessante notare che in Italia pur essendo prevalente l’acquisto al supermercato (in percentuale

che va dal 13,4% al 92,4% tra le diverse voci) per una gran parte delle categorie alimentari (n=56),

alcune categorie alimentari sono acquistate per una certa quota in luoghi diversi che vanno dal negozio

tradizionale (n=16; 10,2% e 70,7%) o al mercato rionale (n=4; 14,9%-29,0%)) per alimenti freschi, presso

il produttore (n=4; 12,3%-29,5%). Ci sono, infine, categorie che per una piccola quota (1,2%-2,1%) sono

acquistate presso i negozi biologici – soia e legumi, frutta secca, tè, farine e piatti pronti, e per un’altra

piccola quota (1,4%-2,3%) sono acquistate attraverso la consegna a domicilio (per la gran parte

surgelati, oltre a olio di oliva e acqua minerale), tra queste anche il pane fresco viene consegnato a

domicilio.

Discussione

La centralità dei dati sul consumo alimentare per la valutazione della dieta in termini di nutrienti e

potenziali rischi richiede un’attenta valutazione delle problematiche di allineamento della codifica ai fini

del confronto con altri studi nazionali ed internazionali.

151

In questo il ruolo della descrizione e della codifica per aggregazione degli alimenti è fondamentale,

perché è importante “riconoscere” l’alimento sia per potergli associare un dato di composizione, che per

ipotizzare una tipologia di sostanze potenzialmente dannose (EFSA, 2011b).

Con queste premesse conoscitive risulta più attendibile anche il confronto nel tempo e nello spazio

dei risultati, perché il contenuto delle categorie di alimenti è condiviso. Certo un elemento di

arbitrarietà è sempre ipotizzabile, se non altro a livello di alimenti, perché l’universo dei prodotti è

estremamente dinamico, mentre quando si guarda alle grandi categorie i cambiamenti sono meno

repentini e sono visibili nel lungo periodo (la figura 2 in questo senso illustra bene questo concetto).

I dati delle due più recenti IICA a livello nazionale realizzate fino ad ora sono stati integrati nei

database dell’EFSA, i dati aggregati dello studio INN-CA 1994-96 sono inclusi nel Concise Database (EFSA,

2008), mentre i microdati dello studio INRAN-SCAI 2005-06 sono stati trasferiti nel Comprehensive

Database (EFSA, 2011c).

Attraverso la descrizione dei dati di composizione degli alimenti operata applicando il LanguaL

(www.langual.org) e la codifica FoodEx 1 (EFSA, 2011b), è stato possibile codificare gli alimenti

dell’indagine INRAN-SCAI 2005-06 utilizzando la nuova versione FoodEx 2 (EFSA, 2011d). Il punto della

multi-classificazione è un punto cruciale per il trattamento dei dti alimentari perché la teoria della

classificazione degli alimenti non è ancora formalizzata. Tutti i sistemi costruiti finora sono

essenzialmente basati sulla valutazione degli esperti (eminence based) proprio per questo motivo.

Tuttavia, le tecnologie oggi disponibili se da una parte permettono l’elaborazione di grandi masse di

dati, dall’altra richiedono sempre più la conoscenza del contenuto informativo. In altre parole, è

fondamentale sapere di cosa si sta parlando e nel mondo dinamico del mercato dei prodotti alimentari

lo è ancora di più.

Costruire banche dati di prodotti alimentari continuamente aggiornate aiuta sicuramente chi deve

andare sul campo e/o chi deve sviluppare il software per le rilevazioni a realizzare questa infrastruttura

e l’infrastruttura aiuterà ad aumentare il grado di completezza e di precisione dei dati raccolti.

Tutto ciò fornisce la base di dati per le decisioni di politica alimentare e nutrizionale, come ben

sintetizzato in EURODIET (2000):

- Food Health & Nutrients : the role of diet and lifestyles in health and disease patterns in Europe

- Nutrients & Foods : translating nutrient targets into effective food-based dietary guidelines (FBDG);

- Foods & People : effective ways of encouraging health promoting changes in eating and physical

activity patterns and

- People and Policies : the opportunities and barriers posed by the broader policy framework

Il sistema di indicatori può essere costruito integrando diversi insiemi che presentano connessioni

con i modelli di dieta nel Paese (Elmadfa et al., 2009; NOO, 2010; ECHIM, 2013; ISTAT, 2013c) e

mantenuto aggiornato per fare fronte alle esigenze di analisi di tematiche come la transizione

152

nutrizionale (FAO, 2002), tenendo conto di quello che è l’”ambiente alimentare”: secondo i Centers for

Disease Control and Prevention (CDC, 2011).

Conclusioni

La centralità dei dati sul consumo alimentare per la valutazione della dieta in termini di nutrienti e di

esposizione è evidente, ma non facile da realizzare. L’inserimento in una struttura permanente e

dinamica aiuta a sfruttarne appieno il potenziale informativo incluso quello di alimentare il sistema

stesso.

Monitorare le informazioni prodotte e acquisite permetterà di ottenere un quadro del fenomeno

integrato e consultabile da utenti diversi che, ovviamente, guardano al consumo alimentare da diversi

punti di vista.

Questo sarà anche il razionale per il prossimo studio nazionale di tipo IICA.

Bibliografia

Anderson AS, Dewar J, Marshall D, Cummins S, Taylor M, Dawson J and Sparks L (2007) The development of a healthy eating indicator shopping basket tool (HEISB) for use in food access studies – identification of key food items. Public Health Nutr, 10(12), 1440-7.

Batini C, De Petra G, Lenzerini M, Santucci G (1986) La progettazione concettuale dei dati. Milano: Franco Angeli.

CDC - Centers for Disease Control and Prevention (2011) Improving the Food Environment Through Nutrition Standards: A Guide for Government Procurement. U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Division for Heart Disease and Stroke Prevention. Disponibile all’indirizzo: http://www.cdc.gov/salt/pdfs/dhdsp_procurement_guide.pdf. Ultimo accesso 31/12/2013

Cialfa E, Turrini A, Lintas C (1991) A national food survey. Food balance sheets and other methodologies: a critical overview. In Macdonald I ed, Monitoring dietary intakes, ILSI monographs, Bruxelles, 24-44.

D’Addezio L, Capriotti M, Pettinelli A, Turrini A (2011) L’indagine nazionale sui consumi alimentari in Italia INRAN-SCAI 2005-06. Parte C: I risultati dei questionari sulle abitudini alimentari. In: Osservatorio Consumi Alimentari, INRAN. Roma. Disponibile all’indirizzo: http://www.inran.it/files/download/INRAN-SCAI/c_monografia_inran_scai_parte_c_i_risultati_dei_questionari_sulle_abitudini_alimentari.pdf. Ultimo accesso 23 dicembre 2013

D’Amicis A, Turrini A (1995) Elementi di valutazione della qualità dei dati rilevati nelle indagini alimentari. In: Atti del convegno “Metodi di misura nella ricerca per lo studio dell’Obesità”, Roma 15-16/3/1995, 83-96.

DFI – Danish Food Informatics (2013) Using recipe calculation to estimate component content of composite foods. Aggiornato 8/12/2013. Disponibile all’indirizzo: http://toolbox.foodcomp.info/ToolBox_RecipeCalculation.asp. Ultimo accesso 23/12/2013

ECHIM – European Community Health Indicators Monitoring. Disponibile all’indirizzo: www.echim.org. Untimo accesso 31/12/2013

EFCOSUM – European Food Consumption Survey Method (2002) Supplemento n. 2, Eur J Clin Nutr EFCOVAL (2006-2010) European Food Consumption Evaluation. contract FOOD-CT-2006-022895

Disponibile all’indirizzo: http://www.efcoval.eu/index.htm

http://www.cdc.gov/salt/pdfs/dhdsp_procurement_guide.pdf

http://www.inran.it/files/download/INRAN-SCAI/c_monografia_inran_scai_parte_c_i_risultati_dei_questionari_sulle_abitudini_alimentari.pdf

http://www.inran.it/files/download/INRAN-SCAI/c_monografia_inran_scai_parte_c_i_risultati_dei_questionari_sulle_abitudini_alimentari.pdf

http://toolbox.foodcomp.info/ToolBox_RecipeCalculation.asp

http://www.echim.org/

http://www.efcoval.eu/index.htm

153

EFSA – European Food Safety Authority (2008) Guidance for the use of the Concise Database. disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/en/datex/docs/datexfooddbguidance.pdf o da http://www.efsa.europa.eu/en/datexfoodcdb/datexfooddb.htm

EFSA – European Food Safety Authority (2009) General principles for the collection of national food consumption data in the view of a pan-European dietary survey. EFSA Journal, 7(12):1435. Disponibile all’indirizzo http://www.efsa.europa.eu/en/efsajournal/pub/1435.htm. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

EFSA – European Food Safety Authority (2011a) Towards a harmonised Total Diet Study approach: a guidance document. EFSA Journal, 9(11):2450. Disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/de/efsajournal/doc/1970.pdf Ultimo accesso 17 dicembre 2013

EFSA – European Food Safety Authority (2011b) Evaluation of the FoodEx, the food classification system applied to the development of the Comprehensive European Food Consumption Database. EFSA Journal, 9(3), 1970. Disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/de/efsajournal/doc/1970.pdf

EFSA – European Food Safety Authority (2011c) Use of the EFSA Comprehensive European Food Consumption Database in Exposure Assessment. EFSA Journal, 9(3), 2097. Disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/en/efsajournal/doc/2097.pdf Ultimo accesso 17 dicembre 2013

EFSA – European Food Safety Authority (2011d) The food classification and description system FoodEx 2 (draft-revision 1)European Food Safety Authority. EFSA Supporting Publication. Disponibile all’indirizzo: www.efsa.europa.eu/it/search/doc/215e.pdf Ultimo accesso 30 dicembre 2013

EFSA – European Food Safety Authority (2012) Dietary and chemical monitoring unit: 7th Meeting of expert group on food consumption data: Meeting report, Parma, 21-23 Novembre 2012. Disponibile all’indirizzo: www.efsa.europa.eu/en/datexegs/documents/dcmfoodconsumption.pdf Ultimo accesso 23 dicembre 2013

Elmadfa I, Meyer AL, Nowak V [eds] (2009) European Nutrition and Health Report 2009. Ann Nutr Metab, 55, Suppl. 2. Disponibile all’indirizzo https://www.univie.ac.at/enhr/. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

EURODIET (2000) Nutrition & Diet for Healthy Lifestyles in Europe. Disponibile all’indirizzo: http://nutrition.med.uoc.gr/eurodiet/index.html. Ultimo accesso 31/12/2013

EUROSTAT (2011) From farm to fork statistics. Disponbile all’indirizzo: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-32-11-743/EN/KS-32-11-743-EN.PDF, ultimo accesso 31/12/2013.

EUROSTAT (2013) Glossary: Household budget survey (HBS). Disponibile all’indirizzo: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Glossary:Household_budget_survey_%28HBS%29 Ultimo accesso 17 dicembre 2013

EUROSTAT (2003) Household Budget Surveys in the EU Methodology and recommendations for harmonization. European Commission, Theme 3 Population and social condition. Disponibile all’indirizzo: http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/KS-BF-03-003-__-N-EN.pdf. Ultimo accesso 23 dicembre 2013

FAO – Food and Agriculture Organization of the United Nation (2002): FOCUS The developing countries new burden: obesity. Disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/focus/e/obesity/obes2.htm. Ultimo accesso 31/12/2013

FAO – Food and Agriculture Organization of the United Nation (2009) Technical Conversion Factors for Agricultural Commodities. Ultimo aggiornamento 18 marzo 2009. Disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/fileadmin/templates/ess/documents/methodology/tcf.pdf. Ultimo accesso 23 dicembre 2013

FAO – Food and Agriculture Organization of the United Nation (2011) Food Balance Sheet in FAOSTAT (http://faostat3.fao.org/faostat-gateway/go/to/home/E), accesso marzo 2011

FAO – Food and Agriculture Organization of the United Nation (2013) Food Balance Sheet in FAOSTAT (http://faostat3.fao.org/faostat-gateway/go/to/home/E), la definizione è a cura della FAO Statistics Division ed è disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/es/ess/compendium_2004/technotes.asp. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

http://www.efsa.europa.eu/en/datex/docs/datexfooddbguidance.pdf

http://www.efsa.europa.eu/en/datexfoodcdb/datexfooddb.htm

http://www.efsa.europa.eu/en/efsajournal/pub/1435.htm

http://www.efsa.europa.eu/de/efsajournal/doc/1970.pdf

http://www.efsa.europa.eu/de/efsajournal/doc/1970.pdf

http://www.efsa.europa.eu/en/efsajournal/doc/2097.pdf

http://www.efsa.europa.eu/it/search/doc/215e.pdf

http://www.efsa.europa.eu/en/datexegs/documents/dcmfoodconsumption.pdf

https://www.univie.ac.at/enhr/

http://nutrition.med.uoc.gr/eurodiet/index.html

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-32-11-743/EN/KS-32-11-743-EN.PDF

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Glossary:Household_budget_survey_%28HBS%29

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Glossary:Household_budget_survey_%28HBS%29

http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/KS-BF-03-003-__-N-EN.pdf

http://www.fao.org/focus/e/obesity/obes2.htm

http://www.fao.org/fileadmin/templates/ess/documents/methodology/tcf.pdf

http://faostat3.fao.org/faostat-gateway/go/to/home/E

http://faostat3.fao.org/faostat-gateway/go/to/home/E

http://www.fao.org/es/ess/compendium_2004/technotes.asp

154

Gioia M e Stefani G (2007) La spesa alimentare delle famiglie italiane: una ricostruzione della serie storica mensile 1986-2005. Collana Alimentazione e Benessere Quaderno 1/2007. Università degli Studi di Firenze. Centro Interdipartimentale di Ricerca per la Valorizzazione degli Alimenti (CERA). Disponibile all’indirizzo: http://eprints.unifi.it/archive/00001653/01/Quaderno_1_2007_IT.pdf. Ultimo accesso 22 dicembre 2013

Hoffman K, Boeing H, Dufour A, Volatier JL, Telman J, Virtanen M, Becker W and De Henauw S for the EFCOSUM Group (2002) Estimating the distribution of usual dietary intake by short-term measurements. Eur J Clin Nutr 56, Suppl 2, S53–S62.

INRAN – Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (2011) 150 di Unità d’Italia, 75 anni di Ricerca su alimenti e nutrizione. Disponibile all’indirizzo: http://www.inran.it/708/85/news/i_150_anni_dell_italia_unita_e_i_75_anni_di_vita_dell_inran.html. Ultimo accesso 23 dicembre 2013

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (1986) 150 anni: Biblioteca storica digitale. Disponibile all’indirizzo http://www.istat.it/it/archivio/19367. Ultimo accesso 30 dicembre 2013

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2013a) I consumi delle famiglie. Disponibile all’indirizzo http://www.istat.it/it/archivio/4021. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2013b) La vita quotidiana. Disponibile all’indirizzo http://www.istat.it/it/archivio/66990. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2013c) Health for all. Disponibile all’indirizzo http://www.istat.it/it/archivio/14562. Ultimo accesso 17 dicembre 2013

Kitchenham B (2004) Procedures for performing systematic reviews. Joint Technical Report.Software Engineering Group, Department of Computer Science, Keele University, Keele, Stasffs ST5 5BG, UK

Lagiou P, Trichopoulou A and the DAFNE contributors (2001) The DAFNE initiative. The methodology for assessing dietary patterns across Europe using household budget survey data. Public Health Nutr, 4(5B), 1135-42.

Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C, Turrini A. on behalf of the INRAN SCAI 2005-06 study group (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005-06. Main results in terms of food consumption. Public Health Nutr, 12(12), 2504 –32.

NOO - National Obesity Observatory (2010) Review of dietary assessment methods in public health. Okoli, C., Schabram, K. (2009) Protocol for a Systematic Literature Review of Research on the Wikipedia.

Sprouts: Working Papers on Information Systems, 9(65). http://sprouts.aisnet.org/9-65 Saba A, Turrini A, Mistura G, Cialfa E, Vichi M (1990) Indagine nazionale sui consumi alimentari delle

famiglie 1980-84: alcuni principali risultati. Rivista della Società Italiana di Scienza dell'Alimentazione, 19(4), 53-65.

Saba A, Turrini A, Cialfa E (1992) Estimate of intakes: methodology and results of some studies carried out in Italy. Food additives and contaminants, 9(5), 527-34.

Salvini S, Parpinel M, Gnagnarella P, Maisonneuve P, Turrini A [a cura di] (1998): Banca Dati di Composizione degli Alimenti per Studi Epidemiologici in Italia, progetto finanziato dall’Associazione Italiana per la Ricerca sul Cancro

Roman-Viñas B, Ortiz-Andrellucchi A, Mendez M, Sánchez-Villegas A, Peña Quintana L, Moreno Aznar LA, Hermoso M, Serra-Majem L (2010) Is the food frequency questionnaire suitable to assess micronutrient intake adequacy for infants, children and adolescents? Special Issue: EURRECA: How to Derive Recommendations for Infants, Children, Adolescents, Pregnant and Lactating Women, Maternal & Child Nutrition. 6(Supplement 2), 112–21. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1740-8709.2010.00268.x/abstract

Serra-Majem L, Ngo J, Roman-Vinas B. (Guest editors) (2009) Dietary Assessment Methods for micronutrient intake: A systematic review of validation studies. The EURRECA Network of Excellence Brit J Nutr, 102.

Southgate DAT (1991) Database requirements for calculations from food balance sheet data and household budget surveys. In: WHO Regional Publications. Food and health data, their use in nutrition policy-making. European Series No34. Denmark.

http://eprints.unifi.it/archive/00001653/01/Quaderno_1_2007_IT.pdf

http://www.inran.it/708/85/news/i_150_anni_dell_italia_unita_e_i_75_anni_di_vita_dell_inran.html

http://www.inran.it/708/85/news/i_150_anni_dell_italia_unita_e_i_75_anni_di_vita_dell_inran.html





155

Trichopoulou A, Androniki A and the DAFNE III GROUP (2003) European Food Availability databank based on household budget surveys The Data Food Networking initiative. Eur J Public Health, 13(suppl.3), 24-8.

Turrini A (1993) Indagini alimentari su scala nazionale: metodologia e possibilità di utilizzazione. In: Atti della XXV Riunione Generale della Società Italiana di Nutrizione Umana, Roma 23-25/9/1992, Giornale Europeo di Nutrizione Clinica, suppl. 3, 61-9.

Turrini A (1999) Food coding in nutritional surveys. In: Vichi M, Opitz O, eds. Classification and Data Analysis. Theory and Application, Proceedings of the Biannual Meeting of the Classification Group of Società Italiana di Statistica (SIS) Pescara July 3-4 1997, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 361-6.

Turrini A, Buratta V, Crialesi R (1996) Gli stili alimentari in Italia: potenzialità di analisi offerte dalle statistiche ufficiali. Induzioni, 13, 45-53.

Turrini A, Saba A, Perrone D, Cialfa E, & D’Amicis A (2001) Food Consumption Patterns in Italy: the INN-CA Study 1994-96. Eur J Clin Nutr, 55(7), 571-88.

156

Appendice 6.1

Struttura delle informazioni presenti sui questionari socio-demografici e culturali somministrati ai

componenti delle famiglie che formavano il campione dello studio sui consumi nazionali in ottica

nutrizionale INRAN-SCAI 2005-06.

Elenco delle variabili del questionario individuale (compilato dai componenti di 15 anni e più)

/*SESSO DIARIO+QUESTIONARIO*/ /*ETA' DIARIO+QUESTIONARIO*/ /*ETA' DIARIO*/ /*ETA' DIARIO IN CLASSI*/ /*ETA' DIARIO+QUESTIONARIO IN CLASSI*/ *BMI IN 3 CLASSI */ /*NAZIONALITA*/ /*A1 STATO CIVILE*/ /*A1 STATO CIVILE RICLASSIFICATO*/ /*A2 HA FIGLI?*/ /*A3 NUMERO FIGLI IN CLASSI*/ /*A4 (per le donne) STA ALLATTANDO?*/ /*A5 (per le donne) E' IN STATO INTERESSANTE?*/ /*B1 TITOLO DI STUDIO*/ /*B1 TITOLO DI STUDIO ACCORPATO IN CLASSI*/ /*B2 CONDIZIONE PROFESSIONALE*/ /*B4 CLASSE PROFESSIONALE CORRISPONDENTE ALLA PROFESSIONE SVOLTA*/ /*B5 SETTORE ATTIVITA' ECONOMICA*/ /*B6 COME DEFINIREBBE LA PROPRIA ATTIVITA'E FATICA FISICA*/ /*B7 COME SI RECA ABITUALMENTE AL LAVORO/SCUOLA/ALTRA ATTIVITA'*/ /*C1 FUMA?*/ /*C2 A CHE ETA' HA INIZIATO A FUMARE*/ /*C3 COSA FUMA*/ /*C3 QUANTE SIGARETTE FUMA AL GIORNO*/ /*C4 E' UN EX FUMATORE?*/ /*C5 DA QUANDO HA SMESSO DI FUMARE*/ /*C6 PER QUANTO TEMPO HA FUMATO*/ /*C7 BEVE ALCOLICI?*/ /*C8 CON CHE FREQUENZA BEVE ALCOLICI*/ /*C9 A CHE ETA' HA INIZIATO A BERE ALCOLICI*/ /*D1 HA DEL TEMPO LIBERO DURANTE LA GIORNATA?*/ /*D2 ORE SETTIMANALI ATTIVITA' SPORTIVA ORGANIZZATA*/ /*D3 SVOLGE ATTIVITA' SPORTIVA AGONISTICA*/ /*D4 ORE GIORNALIERE DEDICATE ALL'ATTIVITA' MOTORIA LEGGERA*/ /*D5 ORE GIORNALIERE ATTIVITA'SEDENTARIE ESCLUSA ATTIVITA' LAVORATIVA*/ /*D6 E'SODDISFATTO DEL SUO STILE DI VITA?*/ /*D7 COME CONSIDERA IL PROPRIO STILE DI VITA?*/ /*D8 ORE LAVORO/STUDIO AL GIORNO (ricodificata in classi)*/ /*D8 MINUTI LAVORO/STUDIO AL GIORNO (ricodificata in classi)*/ /*D9 PER QUANTI GIORNI LA SETTIMANA LAVORA/STUDIA(vanno da 0 a 7; serve ricodificarla in classi? ) /*D10 USA ABITUALMENTE L'ASCENSORE?*/ /*D11 PREFERISCE SALIRE A PIEDI QUANDO PUO'?*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*COLAZIONE A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*COLAZIONE FUORI CASA*/

157

/*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO MATTINA A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO MATTINA FUORI CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*PRANZO A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*PRANZO FUORI CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO POMERIGGIO A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO POMERIGGIO FUORI CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*CENA A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*CENA FUORI CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO SERALE A CASA*/ /*E1 CONSUMO ABITUALE DEI PASTI*//*SPUNTINO SERALE FUORI CASA*/ /*E2 FREQUENZA CONSUMO PASTI DAVANTI ALLA TV*//*COLAZIONE*/ /*E2 FREQUENZA CONSUMO PASTI DAVANTI ALLA TV*//*PRANZO*/ /*E2 FREQUENZA CONSUMO PASTI DAVANTI ALLA TV*//*MERENDA*/ /*E2 FREQUENZA CONSUMO PASTI DAVANTI ALLA TV*//*CENA*/ /*E3 FREQUENZA ALTRI SPUNTINI DAVANTI ALLA TV*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*MENSA*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*BAR-TAVOLA CALDA*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*TRATTORIA-RISTORANTE*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*FAST FOOD*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*CASA DI AMICI*/ /*E4 CON QUALE FREQUENZA MANGIA NEI SEGUENTI LUOGHI*//*ALTROVE*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*VINO A CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*VINO FUORI CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*BIRRA A CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*BIRRA FUORI CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*APERITIVI A CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//* APERITIVI FUORI CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*SUPER ALCOLICI A CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*SUPER ALCOLICI FUORI CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*LIQUORI A CASA*/ /*E5 DOVE E IN QUALE OCCASIONE CONSUMA LE SEGUENTI BEVANDE*//*LIQUORI FUORI CASA*/ /*F1 COME RITIENE LA SUA CONOSCENZA CIRCA LA RELAZIONE ALIMENTAZIONE-SALUTE*/ /*F2 HA MAI RICEVUTO INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*SCUOLA*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*LIBRI-OPUSCOLI*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*QUOTIDIANI*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*SETTIMANALI*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*PROGRAMMI RADIO-TV*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*CARTELLI-MANIFESTI*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*MEDICO*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*PARENTI-AMICI*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*LAVORO*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*INTERNET*/ /*F3 FONTI INFORMAZIONI RIGUARDANTI IL TEMA ALIMENTAZIONE E SALUTE*//*FONTI ISTITUZIONALI*/ /*F4 COME DEFINISCE IL SUO STILE ALIMENTARE*/ /*F5 HA SEGUITO UNA DIETA NELL'ULTIMO ANNO*/ /*F6 PER QUANTO TEMPO HA SEGUITO UNA DIETA*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//* PERDERE PESO*/

158

/*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*MANTENERE IL PESO*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*MANTENERE UN BUONO STATO DI SALUTE*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*PROBLEMI DI SALUTE*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*MOTIVI ESTETICI*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*ESIGENZE SPORTIVE*/ /*F7 PER QUALE MOTIVO HA SEGUITO UNA DIETA*//*ALTRO*/ /*F8 CHI LE HA CONSIGLIATO DI SEGUIRE LA DIETA*/ /*F9 HA ASSUNTO FARMACI NEGLI ULTIMI 3 MESI*/ /*F10 CHE TIPO DI FARMACI HA ASSUNTO*/ /*F12 CON CHE FREQUENZA ASSUME INTEGRATORI ALIMENTARI*/ /*F14 CON CHE FREQUENZA USA PRODOTTI ALIMENTARI FORTIFICATI*/ /*G1 LE CAPITA DI LEGGERE LE ETICHETTE SULLE CONFEZIONI*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE TUTTE LE INFORMAZIONI SULLE ETICHETTE */ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE L'ELENCO DEGLI INGREDIENTI*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE LA SCADENZA DEL PRODOTTO*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE IL CONTENUTO IN NUTRIENTI*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE IL TIPO DI ADDITIVI*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE LE MODALITA' DI CONSERVAZIONE*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE LE MODALITA' D'USO*/ /*G2 CON QUALE FREQUENZA LEGGE LA PROVENIENZA DEL PRODOTTO*/ /*G3 IMPORTANZA AFFIDABILITA' MARCA DEL PRODOTTO NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA PRODOTTO MOLTO PUBBLICIZZATO NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA AVER CONSUMATO ALTRE VOLTE IL PRODOTTO NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA AFFIDABILITA' DEL NEGOZIANTE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA FACILE REPERIBILITA' DEL PRODOTTO NEI NEGOZI NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA PRODOTTO DI STAGIONE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA PREZZO NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA INFORMAZIONI CHIARE SULLE ETICHETTE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA TIPO DI CONFEZIONE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA FACILITA' NELLA PREPARAZIONE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA ASSENZA DI ADDITIVI NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA SAPORE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA PROPRIETA' NUTRIZIONALI NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA LEGGEREZZA (pochi grassi, pochi zuccheri) NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA LUOGO DI PRODUZIONE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA MODALITA' DI PRODUZIONE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G3 IMPORTANZA PRODUTTORE NEGLI ACQUISTI ALIMENTARI*/ /*G4 SONO SODDISFATTO DI QUELLO CHE MANGIO*/ /*G4 MANGIARE E' UN MODO PER STARE INSIEME AGLI AMICI*/ /*G4 MANGIARE E' UN MODO PER STARE CON LA FAMIGLIA*/ /*G4 NELL'ALIMENTAZIONE MI PIACCIONO LE NOVITA'*/ /*G4 NELL'ALIMENTAZIONE SONO MOLTO ABITUDINARIO*/ /*G4 MI PIACE MANGIARE TANTO*/ /*G4 MI PIACE DEDICARE TEMPO ALLA CUCINA*/ /*G4 QUANDO MANGIO MI PIACE BERE IL VINO*/ /*G4 NON MI PIACE PERDERE TROPPO TEMPO PER MANGIARE*/ /*G4 MI PIACE MANGIARE NEI RISTORANTI ELEGANTI*/ /*G4 MI PIACE CHE SIA CURATA LA PRESENTAZIONE DEL PIATTO*/ /*G4 MI PIACE MANGIARE FUORI CASA*/ /*G4 MI PIACE UNA CUCINA PICCANTE*/ /*G4 MI PIACE UNA CUCINA LEGGERA*/ /*G4 PREFERISCO LA CUCINA TRADIZIONALE*/

159

/*G4 MI PIACE IL CIBO ETNICO*/ /*G5 LE INFORMAZIONI CHE RICEVO SONO AFFIDABILI*/ /*G5 SONO INTERESSATO AD AVERE LE INFORMAZIONI*/ /*G5 LE INFORMAZIONI CHE RICEVO SONO DIFFICILI DA CAPIRE*/ /*G5 NON SO COME AVERE LE INFORMAZIONI*/ /*G5 NON HO TEMPO DI INFORMARMI*/

160

Elenco delle variabili del questionario familiare (compilato dal responsabile delle attività legate

all’alimentazione nella famiglia)

/*A1 E' PRESENTE QUALCUN ALTRO IN FAMIGLIA CHE SI OCCUPA DEGLI ACQUISTI*/ /*A2 SE SI, CHI*/ /*A3 QUESTA PERSONA ACQUISTA GLI ALIMENTI SU INDICAZIONE DEL RESPONSABILE DEGLI ACQUISTI*/ /*A4 LE CAPITA DI ACQUISTARE PRODOTTI DA AGRICOLTURA BIOLOGICA*/ /*A5 LE CAPITA DI ACQUISTARE SALE IODATO*/ /*A6 ACQUISTA I SEGUENTI PRODOTTI FORTIFICATI*/ /*A6 CARAMELLE*/ /*A6 SUCCHI DI FRUTTA/BEVANDE*/ /*A6 CEREALI DA PRIMA COLAZIONE*/ /*A6 LATTE/YOGURT*/ /*A6 ALIMENTI PER L'INFANZIA*/ /*A6 ALTRO*/ /*A7 USA ABITUALMENTE PRODOTTI TIPICI A MARCHIO DOP-IGP-DOC*/ /*A7 USA ABITUALMENTE PRODOTTI TIPICI SENZA MARCHIO*/ /*A8 ACQUISTA ALIMENTI PROBIOTICI/PREBIOTICI/SIMBIOTICI*/ /*A9 SPECIFICA QUALI PROBIOTICI/PREBIOTICI/SIMBIOTICI*/ /*A10 ACQUISTEREBBE ALIMENTI CONTENENTI OGM*/ /*A11 QUANTI INCIDE LA SPESA ALIMENTARE SUL SUO BILANCIO FAMILIARE*/ /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pane Non confezionato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pane Confezionato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cracker, grissini, fette biscot. /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pasta/Riso /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pasta fresca /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Farina e altri cereali in grani /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Biscotti /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cereali prima colazione /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Snack salati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Fresca /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Surgelata /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Conservata (scatola, sciroppata) /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Disidratata/secca /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Freschi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Surgelati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Conservati (scatola, sott’olio, etc.) /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Disidratati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Freschi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Surgelati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Conservati

161

(scatola, sott’olio, etc.) /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Disidratati / essiccati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie Fresca /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie Surgelata /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie In scatola /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Salumi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Fresco /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Surgelato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Conservato/essiccato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce In scatola /sott’olio /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Molluschi/Crostacei freschi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Molluschi/Crostacei surgelati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Latte /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Yogurt /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Formaggi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Burro, margarina, panna, etc…, /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Olio d’oliva /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Olio di semi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cioccolate/ Caramelle /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dolci Artigianali /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dolci Confezionati (merendine, etc...) /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cacao /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/CaffèIn polvere/ in grani /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/CaffèLiofilizzato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’ In bustina / foglie /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’ Liofilizzato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’In bottiglia / confezionato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Orzo In polvere /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Orzo Liofilizzato /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Gelati Artigianali /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Gelati Confezionati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Vino /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Birra /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Superalcolici / amari /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Bevande gassate /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Succhi di frutta /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Latte vegetale /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Acqua minerale

162

/*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Freschi /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Surgelati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Refrigerati / in busta /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Disidratati / liofilizzati /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti In scatola /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Surgelata /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Refrigerata /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Al taglio /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Soia e prodotti della soia /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Zucchero /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Sale /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Salse e condimenti /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dadi, estratti /*A12 CON QUALE FREQUENZA ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Preparati per dolci/bevande /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pane Non confezionato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pane Confezionato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cracker, grissini, fette biscot. /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pasta/Riso /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pasta fresca /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Farina e altri cereali in grani /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Biscotti /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cereali prima colazione /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Snack salati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Fresca /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Surgelata /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Conservata (scatola, sciroppata) /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Frutta Disidratata/secca /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Freschi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Surgelati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Conservati (scatola, sott’olio, etc.) /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Ortaggi e verdure Disidratati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Freschi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Surgelati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Conservati (scatola, sott’olio, etc.) /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Legumi Disidratati /

163

essiccati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie Fresca /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie Surgelata /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Carne e frattaglie In scatola /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Salumi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Fresco /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Surgelato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce Conservato/essiccato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pesce In scatola /sott’olio /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Molluschi/Crostacei freschi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Molluschi/Crostacei surgelati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Latte /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Yogurt /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Formaggi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Burro, margarina, panna, etc…, /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Olio d’oliva /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Olio di semi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cioccolate/ Caramelle /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dolci Artigianali /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dolci Confezionati (merendine, etc...) /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Cacao /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/CaffèIn polvere/ in grani /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/CaffèLiofilizzato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’ In bustina / foglie /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’ Liofilizzato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Te’In bottiglia / confezionato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Orzo In polvere /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Orzo Liofilizzato /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Gelati Artigianali /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Gelati Confezionati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Vino /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Birra /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Superalcolici / amari /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Bevande gassate /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Succhi di frutta /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Latte vegetale /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Acqua minerale /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Freschi /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Surgelati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti

164

Refrigerati / in busta /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti Disidratati / liofilizzati /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Piatti pronti In scatola /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Surgelata /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Refrigerata /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Pizza Al taglio /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Soia e prodotti della soia /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Zucchero /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Sale /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Salse e condimenti /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Dadi, estratti /*A12 CON QUALE MODALITA' ACQUISTA ABITUALMENTE I SEGUENTI ALIMENTI*/Preparati per dolci/bevande /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pane Non confezionato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pane Confezionato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Cracker, grissini, fette biscot. /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pasta/Riso /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pasta fresca /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Farina e altri cereali in grani /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Biscotti /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Cereali prima colazione /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Snack salati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Frutta Fresca /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Frutta Surgelata /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Frutta Conservata (scatola, sciroppata) /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Frutta Disidratata/secca /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Ortaggi e verdure Freschi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Ortaggi e verdure Surgelati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Ortaggi e verdure Conservati (scatola, sott’olio, etc.) /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Ortaggi e verdure Disidratati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Legumi Freschi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Legumi Surgelati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Legumi Conservati (scatola, sott’olio, etc.) /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Legumi Disidratati / essiccati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Carne e frattaglie Fresca /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Carne e frattaglie Surgelata /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Carne e frattaglie In scatola /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Salumi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pesce Fresco /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pesce Surgelato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pesce Conservato/essiccato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pesce In scatola /sott’olio /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Molluschi/Crostacei freschi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Molluschi/Crostacei surgelati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Latte /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Yogurt

165

/*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Formaggi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Burro, margarina, panna, etc…, /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Olio d’oliva /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Olio di semi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Cioccolate/ Caramelle /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Dolci Artigianali /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Dolci Confezionati (merendine, etc...) /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Cacao /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/CaffèIn polvere/ in grani /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/CaffèLiofilizzato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Te’ In bustina / foglie /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Te’ Liofilizzato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Te’In bottiglia / confezionato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Orzo In polvere /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Orzo Liofilizzato /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Gelati Artigianali /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Gelati Confezionati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Vino /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Birra /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Superalcolici / amari /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Bevande gassate /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Succhi di frutta /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Latte vegetale /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Acqua minerale /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Piatti pronti Freschi /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Piatti pronti Surgelati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Piatti pronti Refrigerati / in busta /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Piatti pronti Disidratati / liofilizzati /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Piatti pronti In scatola /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pizza Surgelata /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pizza Refrigerata /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Pizza Al taglio /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Soia e prodotti della soia /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Zucchero /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Sale /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Salse e condimenti /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Dadi, estratti /*A12 INDICARE LA MARCA PIU' ACQUISTATA DEL SEGUENTE ALIMENTO*/Preparati per dolci/bevande /*B1 CON QUALE FREQUENZA LE CAPITA DI CONGELARE CIBI CUCINATI*/ /*B1 CON QUALE FREQUENZA LE CAPITA DI CONGELARE CIBI FRESCHI*/ /*B2 CHI PREPARA ABITUALMENTE I PASTI IN FAMIGLIA*/ /*B3 C'E' QUALCUNO CHE ABITUALMENTE SI PREPARA I PASTI PER CONTO PROPRIO*/ /*B4 IN QUALI GIORNI USUALMENTE SI RIUNISCE LA FAMIGLIA INTORNO ALLA TAVOLA DURANTE LA COLAZIONE*/ /*B4 IN QUALI GIORNI USUALMENTE SI RIUNISCE LA FAMIGLIA INTORNO ALLA TAVOLA DURANTE IL PRANZO*/ /*B4 IN QUALI GIORNI USUALMENTE SI RIUNISCE LA FAMIGLIA INTORNO ALLA TAVOLA DURANTE LA CENA*/

166

/*C1 LA SUA FAMIGLIA HA MODIFICATO LE ABITUDINI ALIMENTARI NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/MOTIVI ECONOMICI*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/MAGGIORI CONOSCENZE SUL RAPPORTO ALIMENTAZIONE/SALUTE*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/PROBLEMI DI SALUTE PRESENTI IN FAMIGLIA*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/GUSTI ALIMENTARI DIVERSI RISPETTO A PRIMA*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/MAGGIORE SCELTA DI PRODOTTI ALIMENTARI*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/ABITUDINI DI VITA DIVERSE*/ /*C2 MOTIVI CHE HANNO PORTATO A MODIFICARE LE ABITUDINI ALIMENTARI DELLA SUA FAMIGLIA NEGLI ULTIMI 5 ANNI*/NON SO*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/MAGGIORE CONSUMO DI LEGUMI, CEREALI E FRUTTA*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/LIMITATA QUANTITA' E MIGLIORATA QUALITA' DEI GRASSI*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/RIDUZIONE DEL CONSUMO DI ZUCCHERI, DOLCI E BEVANDE ZUCCHERATE*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/DIMINUITO CONSUMO DI SALE*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/CONSUMO DI BEVANDE ALCOLICHE SOLO A PASTO*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/AUMENTATA VARIETà DELLE SCELTE A TAVOLA*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/ALTRO*/ /*C3 ASPETTI CHE HANNO RIGUARDATO TALI MODIFICHE*/SPECIFICA ALTRO ASPETTO*/

167

7 Rischi Legati ai Consumi Alimentari

Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

Nell’ambito del progetto PALINGENIO l’Unità Operativa 4 ha eseguito le analisi dei dati per caratterizzare i modelli alimentari osservati nella popolazione. Sono stati utilizzati i dati dell’ultima indagine nazionale sui consumi alimentari della popolazione italiana (INRAN-SCAI 2005-06) condotta dall’INRAN nell’ambito del progetto QUALITA’ ALIMENTARE supportato dal Ministero delle Politiche Agricole e Forestali (MiPAAF). Al fine di valutare l’adeguatezza della dieta, gli alimenti consumati sono stati raggruppati in 15 gruppi e 51 sottogruppi alimentari. Di ciascun gruppo e sottogruppo è stato calcolato il consumo giornaliero, il contributo percentuale all’assunzione di energia, dei macro-nutrienti, delle vitamine e dei minerali. Inoltre, è stata approfondita l’analisi degli alimenti quali fonte di nutrienti. La stima dell’esposizione a sostanze chimiche presenti nella dieta è stata calcolata utilizzando il Crème software, che permette di effettuare stime di esposizione deterministiche e probabilistiche, e la nuova tecnica dell’“Added Portions Exposure Technique” (APET), proposta recentemente dall’Autorità Europea per la Sicurezza degli Alimenti, che si basa sull’utilizzo di porzioni standard di alimenti e non di banche dati di consumo. Un altro obiettivo è stato quello di stimare l’impatto ambientale del consumo di alcuni gruppi alimentari utilizzando i dati disponibili in letteratura che esprimono le emissioni di CO2 equivalente per unità di alimento prodotto e di sviluppare delle ipotesi di sostituzione parziale di alcuni gruppi alimentari nella dieta consumata tenendo in considerazione la qualità nutrizionale della dieta stessa. Parole chiave: assunzione di energia e nutrienti, esposizione al rischio di assunzione, impatto ambientale della dieta

Abstract

Within the PALINGENIO project, Unit 4 has carried out data analyses to characterize dietary patterns observed in the Italian population. Data collected in the most recent nationwide food consumption survey (INRAN - SCAI 2005-06), carried out within the “FOOD QUALITY” project supported by the Ministry of Agriculture and Forestry, were used. In order to assess the adequacy of the diet, the foods consumed were pooled into 15 food groups and 51 subgroups . For each group and subgroup, the daily consumption, the percentage contribution to the energy intake, macro-nutrients, vitamins and minerals were calculated. In addition, in-depth analysis of food as a source of nutrients was performed. The estimation of dietary exposure to chemicals was calculated using the Crème software, which allows to perform deterministic and probabilistic estimates of exposure. The new technique of "Added Portions Exposure Technique" (APET) recently proposed by the European Food Safety Authority(EFSA) , which is based on the use of standard portions of food, was also applied. Another objective was to estimate the environmental impact, in terms of greenhouse gases (GHG) emission, of the consumption of certain food groups. This was done using the data available in the literature regarding CO2 Equivalent emissions per unit of food produced. Moreover a hypothesis of partial substitution of certain food groups consumed was developed, taking into account the nutritional quality of the diet. Keywords: food intake, energy and nutrients intake, intake exposure, dietary environmental impact

168

7.1 Assunzione in termini di gruppi alimentari, sottogruppi e alimenti

Raffaela Piccinelli, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Stefania Sette

Introduzione

I consumi alimentari sono costantemente in trasformazione, nella popolazione italiana così come in

altri paesi industrializzati. Per poter caratterizzare i modelli di consumo alimentare e per capirne la

natura è fondamentale disporre di dati aggiornati, raccolti a livello individuale nei vari segmenti della

popolazione. Grazie a questi dati è possibile realizzare una serie di attività nel campo della tutela del

consumatore, come valutare l'adeguatezza della dieta in termini di nutrienti, formulare le basi per le

linee guida alimentari, prendere decisioni in termini di politica alimentare e nutrizionale, progettare

campagne di educazione alimentare adeguate e stimare l'esposizione alimentare alle sostanze chimiche

presenti nella dieta.

Nel 2005, l’Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (INRAN), attuale CRA-NUT, ha

realizzato l’indagine nazionale sui consumi alimentari in Italia denominata “INRAN-SCAI 2005-06”,

finanziata dal Ministero delle Politiche Agricole e Forestali (MiPAAF). Nell’ambito del progetto

PALINGENIO sono state, poi, eseguite molteplici analisi dei dati rilevati durante l’indagine nazionale al

fine di costituire un sistema informativo di dati sulla dieta degli italiani per la sorveglianza nutrizionale,

la valutazione del rischio alimentare, il monitoraggio dei consumi alimentari e il loro impatto ambientale

in termini di emissioni di gas climalteranti.

Metodologia

L’indagine nazionale sui consumi alimentari “INRAN-SCAI 2005-06” è stata condotta su un campione

casuale della popolazione italiana, suddividendo il territorio nelle quattro principali ripartizioni

geografiche: Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud e Isole (Figura 7.1). La rilevazione dei dati è stata

effettuata nell’arco di un intero anno mediante registrazione a livello individuale dei consumi di tre

giorni consecutivi su diario alimentare. Tutti i dati riportati nei 9.984 diari alimentari giornalieri sono

stati controllati, inseriti, puliti ed elaborati. L’inserimento su supporto informatico e la codifica di tali dati

è stata effettuata utilizzando il programma “INRAN-DIARIO 3.1” (DASC s.a.s. - realizzazione software).

Con l’ausilio di tale software, nell’ambito del progetto PALINGENIO, i dati di consumo sono stati

ulteriormente controllati ed elaborati aggiornando le 4 banche dati di supporto all’elaborazione relative

a 1092 ricette, a dati di composizione di 1244 alimenti e a 118 medicine/supplementi per 36 nutrienti (di

cui 7 minerali e 13 vitamine) (si veda Tabella 7.4. della sezione “Assunzione in nutrienti e fonti di

nutrienti”), a 2454 unità di misura casalinghe (porzioni, tazze, bicchieri, ecc.).

169

Figura 7.1 - Distribuzione territoriale del campione dello studio INRAN-SCAI 2005-06

Le analisi statistiche sono state effettuate usando il programma SAS per windows (versione 8.01, SAS

Institute®, Cary, NC, USA). Sono stati calcolati alcuni indici statistici: la media dei 3 giorni di rilevazione,

la deviazione standard, la mediana, il 95mo ed il 99mo percentile del consumo dei 15 gruppi alimentari e

dei 51 sottogruppi (Appendice 7.1), espressi in grammi medi giornalieri (g/die) o in grammi medi

giornalieri per chilogrammo di peso corporeo (g/kg pc/die) per il campione totale e per i soli

consumatori, per sesso e classe di età, a livello nazionale e di ciascuna singola ripartizione geografica

principale (Centro, Nord occidentale, Nord orientale, Sud e Isole). Sono stati inoltre analizzati i consumi

in termini di alimenti a livello nazionale del campione totale (g/die e g/kg pc/die).

Dalla banca dati primaria sono state prodotte banche dati di supporto per l’elaborazione, monografie e

pubblicazioni scientifiche che rappresentano prodotti importanti di questo lavoro.

Risultati

Le caratteristiche del campione

Complessivamente hanno partecipato all’indagine “INRAN-SCAI 2005-06” 1329 famiglie: 257 (19%)

nel Nord occidentale, 376 (28%) nel Nord orientale, 257 (19%) nel Centro e 439 (33%) nel Sud ed Isole.

Le analisi finali sono state effettuate su un campione di 3323 soggetti d’età compresa tra 1 mese e

97 anni, di cui 1822 femmine (da 1 mese a 97 anni) e 1501 maschi (da 1 mese a 92 anni). La Tabella 7.1

mostra la numerosità del campione per sesso, classi di età ed area geografica.

Genova

ChiavariNé

Morbegno

Valenza Po

Casalmaggiore

Erba

Vado Ligure

Novate Milanese

Cinisello Balsamo

BresciaBelluno

Padova

Cadoneghe

Lozzo

Monselice

Campagnola E.

Cavriago

Quattrocastella

Bologna

Massa

Città di castello

Umbertide

Pistoia

S.Marinella

Roma

Isernia

S.Marcello Carsoli

Pratola Peligna

Avetrana

Manduria

Macerata Campania

S. Maria Capua Vetere

AlcamoCastellamare del Golfo

Bari

Sannicandro

Napoli

Torre del Greco

Centro

Sud e Isole

Nord EstNord Ovest

Genova

ChiavariNé

Morbegno

Valenza Po

Casalmaggiore

Erba

Vado Ligure

Novate Milanese

Cinisello Balsamo

BresciaBelluno

Padova

Cadoneghe

Lozzo

Monselice

Campagnola E.

Cavriago

Quattrocastella

Bologna

Massa

Città di castello

Umbertide

Pistoia

S.Marinella

Roma

Isernia

S.Marcello Carsoli

Pratola Peligna

Avetrana

Manduria

Macerata Campania

S. Maria Capua Vetere

AlcamoCastellamare del Golfo

Bari

Sannicandro

Napoli

Torre del Greco

Centro

Sud e Isole

Nord EstNord Ovest

170

Tabella 7.1 - Numerosità del campione per sesso, classi di età ed area geografica

Classi di età (anni) Area geografica FEMMINE MASCHI CAMPIONE TOTALE

Bambini piccoli (0-2 anni)

Centro 5 6 11

Nord occidentale 5 5 10

Nord orientale 4 6 10

Sud-Isole 9 12 21

TOTALE 23 29 52

Bambini (3-9 anni)

Centro 14 15 29



Sud-Isole 45 42 87

TOTALE 99 94 193

Adolescenti (10-17 anni)

Centro 25 20 45



Sud-Isole 60 37 97

TOTALE 139 108 247

Adulti (18-64 anni)

Centro 248 187 435



Sud-Isole 440 397 837

TOTALE 1245 1068 2313

Anziani (65-97 anni)

Centro 64 39 103



Sud-Isole 91 68 159

TOTALE 316 202 518

TOTALE Centro 356 267 623



Sud-Isole 645 556 1201

TOTALE 1822 1501 3323

I pasti

Nel campione totale la ripartizione energetica media dei pasti osservata è stata di circa l’11%

dell’energia dalla colazione, il 43% dal pranzo, il 38% dalla cena e l’8% dai 3 spuntini.

La Tabella 7.2 presenta la ripartizione energetica percentuale dei pasti per sesso e classi di età del

campione totale e la Figura 7.2 per area geografica. La prima mette in luce una similarità della

distribuzione dei pasti nella giornata tra i sessi, ma un trend differente per i diversi pasti passando da età

inferiori a età superiori: la colazione fornisce un contributo decrescente all’energia giornaliera, così

come gli spuntini, mentre crescono pranzo e cena.

171

Tabella 7.2 - Ripartizione energetica percentuale dei pasti per sesso e classi di età del campione totale

% Energia da

Classi di età (anni)

n Colazione Spuntino mattutino

Pranzo Spuntino

pomeridiano Cena

Spuntino serale

FEM

MIN

E

Bambini piccoli (0 - 2 anni )

23 18 6 31 12 28 5

Bambini (3 – 9 anni)

99 13 7 37 11 31 1

Adolescenti (10 – 17 anni)

139 11 7 40 7 33 1

Adulti (18 – 64 anni)

1245 11 3 42 4 39 1

Anziani (65 – 97 anni)

316 12 2 47 4 35 1

TOTALE 1822 11 4 42 4 37 1

MA

SCH

I


29 16 8 32 11 27 6


94 13 7 38 9 30 2


108 13 6 38 7 33 2


1068 10 3 43 3 40 2


202 10 3 48 2 36 1

TOTALE 1501 10 3 43 3 38 2

FEM

MIN

E E

MA

SCH

I


52 17 7 32 11 27 6


193 13 7 38 10 31 1


247 12 7 39 7 33 2


2313 10 3 42 3 39 2


518 11 2 47 3 35 1

TOTALE 3323 11 4 43 4 38 1

La ripartizione dei pasti nelle diverse aree geografiche vede il Meridione (Sud-Isole) giocare

un ruolo opposto a quello delle altre aree (Nord-Ovest, Nord-Est e Centro): il pasto principale è

il pranzo, mentre colazione e cena presentano percentuali al di sotto del profilo nazionale.

172

Figura 7.2 - Ripartizione energetica percentuale dei pasti del campione totale per area geografica

Dall’analisi dei luoghi di consumo è emerso che la maggior parte dei pasti principali è stata

consumata a casa (il 94% delle colazioni, l’81% dei pranzi e il 92% delle cene). La Figura 7.3 mostra la

ripartizione percentuale dei pasti del campione totale per luogo di consumo.

Figura 7.3 - Ripartizione percentuale dei pasti del campione totale per luogo di consumo.

I consumi medi per gruppi alimentari, sottogruppi e alimenti

Dall’analisi effettuata sui consumi per gruppi alimentari, sottogruppi e alimenti (Leclercq et al., 2009)

è emerso che gli alimenti appartenenti ai gruppi “Cereali e prodotti da forno”, “Verdura e ortaggi”,

“Frutta”, “Carne, insaccati e sostituti della carne”, “Latte, derivati e sostituti del latte”, “Dolciumi e

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Colazione Spuntino mattutino Pranzo Spuntino pomeridiano Cena Spuntino serale

Centro

Nord occidentale

Nord orientale

Sud-Isole

TOTALE

%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Casa Bar Mensa Ristorante Lavoro Scuola Casa amici

colazione

pranzo

cena

%

173

sostituti”, “Oli e grassi” e “Acqua e altre bevande analcoliche” sono stati consumati almeno una volta

durante i 3 giorni di indagine da più del 90% dei soggetti; mentre gli alimenti appartenenti ai gruppi

“Patate”, “Pesce e frutti di mare”, “Uova” e “Bevande alcoliche e sostituti” sono stati consumati almeno

una volta da circa il 70-75% dei soggetti. Inoltre, gli alimenti appartenenti al gruppo alimentare “Legumi”

sono stati consumati almeno una volta da circa un terzo dei soggetti, mentre in totale soltanto 7

soggetti hanno consumato alimenti del sottogruppo “sostituti della carne”.

Differenze statisticamente significative tra maschi e femmine sono state osservate soltanto negli

adulti e negli anziani e solo per alcuni gruppi alimentari. Per esempio il consumo di “bevande alcoliche e

sostituiti” è risultato maggiore nei maschi rispetto alle femmine (7% vs 3% negli adulti e 8% vs 3% negli

anziani).

A livello di sottogruppi, il consumo alimentare risulta essere più alto nei maschi rispetto alle femmine

in tutto il campione ad eccezione dei sottogruppi “Yogurt e latti fermentati”, che è minore nei maschi

adolescenti, adulti ed anziani (-35%, -40% e -41% rispettivamente), “Acqua” negli adulti ed anziani (-9%

e -15%) ed “Acqua minerale” negli adulti (-5%). Il consumo medio giornaliero è più basso nei maschi

rispetto alle femmine per altri sottogruppi di alimenti come i “Cereali da prima colazione”, “Tisane, tea,

caffè e sostituti (inclusi decaffeinati)”, “Pollame e freschi”, ma queste differenze sono inferiori a 5 g/die.

Il contributo percentuale dei gruppi alimentari alla quantità totale di alimenti consumati varia

significativamente tra le classi di età, ad eccezione del gruppo “Pesce e frutti di mare” nei maschi e del

gruppo “Legumi” nei maschi e nelle femmine.

In particolare, considerando il consumo a livello di gruppi alimentari è risultato che il campione totale

ha un consumo complessivo di frutta e di verdura (208 g/die e 210 g/die rispettivamente) appena

sufficiente a livello di popolazione (FAO/WHO, 2003), ma soltanto gli adulti e gli anziani raggiungono la

quantità consigliata (400 g/die) come mostra la Figura 7.4. Nel gruppo della “Carne, insaccati e sostituti

della carne” la percentuale più alta di consumatori è stata riscontrata nella sottocategoria “prosciutti,

salami e altre carni conservate” (81% del campione totale), ma il consumo giornaliero maggiore è

risultato quello degli alimenti del sottogruppo “Manzo e vitello, freschi” (più di 40 g/die nella

popolazione totale). In particolare è stato calcolato il consumo totale di carne rossa fresca e conservata

(bovini,suini, ovini, equini, includendo “carni conservate”,come i salumi e affettati), come peso a crudo.

Tale consumo è risultato essere di circa 700 g/settimana, significativamente più alto del livello

raccomandato per la prevenzione dei tumori del colon e del retto (non più di circa 400-450 g/settimana

come carne rossa e conservata, peso a crudo) (WCRF/AICR, 2007) (Figura 7.5).

I principali risultati dell’analisi effettuata sui consumi medi giornalieri del campione totale e dei soli

consumatori per gruppi alimentari, sottogruppi e alimenti sono riportati in Tabella 7.3.

Tra i gruppi alimentari è stato analizzato, per la prima volta a questo livello di dettaglio, anche quello

dei “Supplementi e medicine contenenti nutrienti” (dati non riportati in tabella), da cui è emerso che i

174

prodotti appartenenti a questo particolare gruppo alimentare sono stati consumati dal 5% del campione

(104 femmine e 53 maschi) nei tre giorni d’indagine. Il 4% del campione (94 femmine e 47 maschi) ha

consumato “Supplementi” e l’1% del campione (12 femmine e 6 maschi) ha consumato “Medicine

contenenti nutrienti”.

Figura 7.4 - Consumo medio giornaliero di frutta e verdura per classi di età e quantità consigliata per la

popolazione

Figura 7.5 - Consumo medio giornaliero di carne per classi di età e livello massimo raccomandato di

carne rossa

175

I supplementi maggiormente consumati sono stati gli integratori combinati di vitamine e minerali (40

consumatori), gli integratori di singole vitamine o minerali (37 consumatori), i multivitaminici e i

multiminerali (19 e 10 consumatori rispettivamente) ed i prodotti a base di erbe e piante (33

consumatori).

La più alta frequenza di consumo è stata riscontrata nei bambini piccoli (15%), specialmente

supplementi di fluoro e combinazioni di vitamina A e di vitamina D. La frequenza più bassa è stata,

invece, osservata nei bambini e negli adolescenti (2%).

In questa relazione si è scelto di riportare in modo sintetico soltanto alcuni principali risultati delle

analisi effettuate sui consumi a livello di gruppi alimentari, sottogruppi ed alimenti per illustrare aspetti

dello stile alimentare che possono influenzare la qualità della dieta e le problematiche emergenti in

relazione all’adeguatezza nutrizionale, come la considerazione di altre fonti di nutrienti oltre ai cibi. I

dati completi sono stati presentati nella monografia “L’indagine nazionale sui consumi alimentari in

Italia “INRAN-SCAI 2005-06” (parte B, B1, B2, B3, B4, B5 e B6), disponibile on line:

http://www.inran.it/710/I_consumi_alimentari__INRAN-SCAI_2005-06.html.

http://www.inran.it/710/I_consumi_alimentari__INRAN-SCAI_2005-06.html

176

Tabella 7.3 - Consumi medi giornalieri pro-capite in grammi (g) e percentuale di consumatori per gruppi e sottogruppi alimentari e alimenti

Consumatori Consumo medio giornaliero (g)

g(g)(g/die)

Consumatori Campione totale CEREALI E PRODOTTI DA FORNO 99,8% 259 258

SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati

Pane 92,1% 112 103 Pasta e sostituti 91,1% 59 54

ALIMENTI maggiormente consumati Pane di frumento 87,0% _ 94 Pasta di semola 89,6% _ 50

LEGUMI 34,5% 33 11 ALIMENTI maggiormente consumati Piselli 16,6% _ 5

Fagioli 12,9% _ 4 Lenticchie 7,9% _ 1

VERDURA E ORTAGGI, FRESCHI E CONSERVATI 99,6% 212 211 SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Ortaggi a foglia, freschi 84,0% 51 43

Pomodori freschi 83,6% 50 42 ALIMENTI maggiormente consumati

(oltre ai pomodori freschi)

Conserva di pomodori 75,8% _ 34 Lattuga 67,2% _ 17 Zucchine 29,4% _ 14 Carote 57,1% _ 10

PATATE 69,2% 74 51 FRUTTA FRESCA E CONSERVATA 93,7% 222 208

SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Altra frutta(1) 83,1% 172 142 Agrumi 46,9% 98 46

ALIMENTI maggiormente consumati Mele 60,6% _ 59 Arance 25,6% _ 30 Pesche 15,6% _ 18

PESCE E FRUTTI DI MARE 68,0% 66 45 ALIMENTI maggiormente consumati Merluzzo 15,7% _ 8

Tonno in scatola 24,9% _ 4 Crostacei 10,1% _ 4 Calamaro 10,6% _ 3 Sogliola 6,3% _ 3

177

Consumatori

%

Consumo medio giornaliero (g)

g(g)(g/die)

Consumatori Campione totale CARNE, INSACCATI E SOSTITUTI DELLA CARNE 99,0% 111 110

SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Manzo e vitello, freschi 75,2% 57 43 Carni conservate (prosciutto, salame ecc..) 81,3% 34 27

ALIMENTI maggiormente consumati Carne di bovino 75,5% _ 43 Carne di pollo e tacchino 42,3% _ 21 Carne di suino (esclusi gli affettati) 43,9% _ 19 Prosciutto crudo 41,6% _ 8

LATTE, DERIVATI E SOSTITUTI DEL LATTE 99,2% 200 198 SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Latte(2) 78,6% 152 119

Formaggi e sostituti 96,6% 59 57 ALIMENTI maggiormente consumati Latte di mucca 77,5% _ 116

Mozzarella di mucca 58,6% _ 23 Yogurt alla frutta 13,2% _ 10 Yogurt bianco 8,9% _ 7 Parmigiano 73,7% _ 7

OLI E GRASSI 99,7% 41 40 SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Olio di oliva(3) 99,7% 33 33

Burro e panna 45,7% 9 4 ALIMENTI maggiormente consumati

(oltre all’olio di oliva)

Burro 43,1% _ 3 Olio di semi vari 39,9% _ 2 Panna 9,8% _ 1

DOLCIUMI E SOSTITUTI 93,2% 36 33 SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Zucchero, fruttosio e miele 84,9% 20 17

Gelati 20,3% 49 10 ALIMENTI maggiormente consumati

(oltre ai gelati) Zucchero 83,7% _ 16 Marmellata con zucchero 17,5% _ 3 Cioccolato al latte 10,3% _ 1 Miele 8,0% _ 1 Creme spalmabili di nocciola e cacao 7,5% _ 1

UOVA 74,3% 28 21

178

Consumatori Consumo medio giornaliero (g)

g(g)(g/die)

Consumatori Campione totale ACQUA ED ALTRE BEVANDE NON ALCOLICHE 99,9 % 837 836

SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Acqua minerale 76,5 % 591 452 Acqua di rubinetto 57,1 % 344 196

ALIMENTI maggiormente consumati (oltre l’acqua)

Caffè 78,6 % _ 81 Tè non confezionato 18,6 % _ 27 Bevande a base di cola 15,9 % _ 19 Succhi di frutta (pera, pesca, mela e

albicocche) 13,3 % _ 16

BEVANDE ALCOLICHE E SOSTITUTI (4) 75,4 % 122 91 SOTTOGRUPPI alimentari maggiormente consumati Vino 69,7 % 92 64

Birra 16,6 % 149 25 ALIMENTI maggiormente consumati Vino rosso 44,1 % _ 50

Birra 16,6 % _ 25 Vino bianco 51,0 % _ 14

PRODOTTI VARI (5) 77,9 % 4 3 ALIMENTI maggiormente consumati Aceto 33,1 % _ 2

Lievito di birra 36,6 % _ 1

PASTI SOSTITUTIVI(6) 0,1 % 30 0,0 (1) “Altra frutta”ossia mele, pere, pesche, albicocche,uva, fichi, meloni, angurie, fragole, lamponi, melagrani, prugne, ciliegie, ecc.. (2) “Latte”, oltre alle varie tipologie di latte, comprende anche le bevande a base di latte, latte materno, formule lattee e sostituti (3) Il consumo di olio di oliva potrebbe essere stato sovrastimato per l’uso di ricette standard che prevedono l’ olio di oliva come grasso da condimento anche se alcuni soggetti potrebbero averlo sostituito con altre

tipologie di grassi.

(4) Da un’analisi specifica effettuata non considerando le bevande alcoliche presenti nelle ricette, è risultato che tali bevande sono state consumate tal quali dal 47% dei soggetti ed il loro consumo medio giornaliero era

di 194g/die.

(5) “Prodotti vari” ossia aceto, ketchup, salsa di senape, dado di carne, dado da brodo, lievito, agenti lievitanti, salsa di soia, bicarbonato di sodio (usato per la produzione domestica di acqua gassata dal rubinetto).

(6) “Pasti sostitutivi” ossia i prodotti sotto forma liquida o di barretta che possono essere consumati in sostituzione di un pasto.

179

Conclusioni

In tutto il campione preso in esame, il consumo di frutta e di verdura raggiunge appena l’obiettivo

minimo di consumo medio raccomandato per la popolazione, mentre quello della carne rossa è più alto

del livello massimo raccomandato per la prevenzione dei tumori del colon e del retto.

Infine, alcuni aspetti specifici dei modelli di consumo alimentare italiano sono stati confermati: un

alto contributo dall'”Olio di oliva” al gruppo alimentare “Oli e grassi”, dal “Vino” alle “Bevande

alcoliche”, da “Pane”, “Pasta”ai “Cereali e prodotti da forno”.

Bibliografia

Creme GLOBAL (2013) Creme Food Safety (si veda http://www.cremeglobal.com/products/food/) FAO/WHO - Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization (2003)

Diet, Nutrition and the Prevention of Chronic Diseases. Joint WHO/FAO Expert Consultation. WHO Technical Report Series no. 916. Geneva: WHO.

Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C and Turrini A on behalf of the INRAN-SCAI 2005–06 Study Group (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005–06: Main results in terms of food consumption. Public Health Nutr, 12, 2504-32.

WCRF/AICR - World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research (2007) Food, Nutrition, Physical Activity, and the Prevention of Cancer: A Global Perspective. Washington, DC: AICR.

http://www.cremeglobal.com/products/food/

7.2 Assunzione in nutrienti e fonti di nutrienti

Stefania Sette, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli

Introduzione

La stima dell’assunzione dei nutrienti è volta a monitorare lo stato nutrizionale e a identificare gruppi

di popolazione a rischio per apporti insufficienti o eccessivi di alcuni nutrienti specifici; inoltre permette

di pianificare e valutare i programmi di intervento nutrizionale e stabilire le raccomandazioni dietetiche

e i regolamenti legislativi, indirizzando le politiche nazionali in tema di nutrizione e salute (Sandström,

2001).

Nei paesi sviluppati, nonostante l'abbondanza di cibo, ci sono apporti insufficienti di alcuni nutrienti;

il ferro e lo iodio sono tra i nutrienti di maggiore preoccupazione per la salute pubblica secondo

l’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO, 2002). Inoltre, è necessario stimare il livello di assunzione

di alcune sostanze nutritive quali grassi totali, acidi grassi saturi, sodio, potassio, colesterolo che sono

legate ad un aumentato rischio di malattie cardiovascolari, tumori e diabete (FAO, 2010; WCRF-AICR,

2007).

In particolare, la valutazione del contributo relativo dei diversi gruppi di alimenti all’assunzione del

nutriente consente lo sviluppo di raccomandazioni in termini dei modelli di consumo alimentare che

sono allineati con lo stile di vita e le scelte culturali dei diversi gruppi di popolazione. Ciò è

particolarmente utile nella preparazione delle linee guida alimentari sviluppate sulla base dei modelli

delle assunzioni di alimenti e nutrienti osservati nella popolazione bersaglio (FAO/WHO, 1996;

WHO,2003; EFSA, 2007, 2010).

Metodologia

Per le quantità di alimenti consumati è stata utilizzata l’ultima banca dati sui consumi alimentari della

popolazione italiana – INRAN SCAI 2005-06 (Leclercq et al., 2009). Per la stima dell’energia e dei

nutrienti è stata utilizzata la banca dati di composizione in energia e nutrienti per gli alimenti, che

include 1244 voci alimentari e 118 supplementi. Per ogni voce alimentare o supplemento sono riportati i

dati di composizione media relativi a 36 nutrienti (Tabella 7.4), di cui 7 minerali e 13 vitamine. I valori

dell’energia e dei nutrienti provengono principalmente dalle “Banca dati di composizione degli alimenti”

dell’INRAN e dalla “Banca Dati di Composizione degli Alimenti per Studi Epidemiologici in Italia”

pubblicata dall’Istituto Europeo di Oncologia (Marletta and Carnovale, 2002; Salvini et al., 1998).

Ove necessario, per completare i valori mancanti relativi al contenuto nutritivo sono state utilizzate

tabelle di composizione degli alimenti internazionali (National Public Health Institute, 2007; Danish

Institute for Food and Veterinary Research, 2005; German Research Institute for Food Chemistry, 2007;

USDA, 2006), nonché pubblicazioni scientifiche singole, principalmente riguardanti alimenti di

provenienza italiana, allo scopo di salvaguardare la specificità degli alimenti stessi.

181

Tabella 7.4 - Elenco dei nutrienti inclusi nella banca dati di alimenti usata per la stima dell’assunzione di

nutrienti nell’indagine INRAN-SCAI 2005-06.

Nutriente Unità di misura

Acqua grammi (g)

Energia chilocalorie (kcal)

Proteine totali grammi (g)

Grassi/Lipidi totali grammi (g)

Acidi grassi saturi totali grammi (g)

Acido oleico grammi (g)

Acidi grassi monoinsaturi totali grammi (g)

Acido linoneico grammi (g)

Acido linolenico grammi (g)

Acidi grassi polinsaturi grammi (g)

Colesterolo milligrammi (mg)

Carboidrati disponibili grammi (g)

Carboidrati complessi/amido grammi (g)

Carboidrati solubili grammi (g)

Fibra totale grammi (g)

Alcool grammi (g)

Minerali:

Ferro milligrammi (mg)

Calcio milligrammi (mg)

Sodio milligrammi (mg)

Potassio milligrammi (mg)

Fosforo milligrammi (mg)

Zinco milligrammi (mg)

Magnesio milligrammi (mg)

Vitamine:

Tiamina/Vit. B1 milligrammi (mg)

Riboflavina Vit. B2 milligrammi (mg)

Niacina/Vit.PP milligrammi (mg)

Acido Ascorbico/Vit. C milligrammi (mg)

Piridossina/Vit.B6 milligrammi (mg)

Folati microgrammi (g) Retinolo equivalenti microgrammi (g) Retinolo/Vit.A microgrammi (g) Beta-carotene microgrammi (g) Tocoferoli/Vit. E milligrammi

Calciferolo/Vit. D microgrammi (g) Vitamina K microgrammi (g) Cianocobalamina/Vit.B12 microgrammi (g)

La composizione nutrizionale dei nuovi prodotti inseriti in banca dati è stata ricavata, in prima analisi,

dall’etichetta nutrizionale del prodotto (acque minerali, integratori, prodotti per l’infanzia, prodotti

182

fortificati, ecc.) e dai foglietti illustrativi nel caso di medicine/supplementi. La composizione dei nutrienti

dell'acqua di rubinetto deriva da determinazioni analitiche effettuate dalla società ACEA SpA.

Per i nutrienti non riportati in etichetta, i dati sono stati tratti da altre tabelle di composizione

(banche dati italiane, inglesi, americane, finlandesi, danesi, tedesche). Per alcuni prodotti, in cui era

mancante l’etichetta nutrizionale o le informazioni riportate erano insufficienti, sono state contattate le

ditte di produzione. In ultima analisi per quei nutrienti e quei prodotti, per cui non è stato possibile

ricavare informazioni specifiche, sono stati adottati criteri di compilazione dei dati derivati da prodotti

simili a composizione nota e/o mediante calcoli matematici (es. determinazione della distribuzione in

acidi grassi a partire da concentrazioni note in alimenti simili e dal contenuto totale di grassi presente

nell’alimento). Per ogni alimento inserito e per ogni nutriente, così come per quelli già presenti in banca

dati, il database riporta una variabile che definisce la fonte da cui il dato è stato ricavato (Tabella 7.5).

I dati di composizione delle medicine e dei supplementi derivano esclusivamente dalle

etichette/foglietti illustrativi del prodotto o da dichiarazioni della casa produttrice; tuttavia per alcuni

prodotti, queste informazioni non sono complete, quindi, solo per alcune medicine e supplementi, nel

caso di valori mancanti, mentre la presenza del nutriente è probabile o certa, il valore del nutriente può

essere “0”. In tale caso, è segnalato, nella variabile che definisce la fonte di provenienza, come ‘NPE’

(Non Presente in Etichetta) o ‘DMNR’ (Dato Mancante Non Rilevante)

A partire dai dati di consumo sono stati calcolati i valori di assunzione dei nutrienti e verificate le

deviazioni estreme per identificare possibili errori nelle banche dati di composizione utilizzate. Sono

risultate errate le composizioni in nutrienti di circa 30 voci (supplementi) soprattutto per alcune

vitamine. I principali errori riscontrati erano causati dall’erronea trasformazione dell’unità di misura e

dall’applicazione di formule chimiche errate.

Per la stima delle fonti alimentari dei nutrienti sono stati utilizzati i 15 gruppi alimentari e 51

sottogruppi dei prodotti alimentari (Appendice 7.1), già applicati alla valutazione dei consumi alimentari

della popolazione italiana (Leclercq et al., 2009). Il contributo dell’assunzione di nutrienti di ogni gruppo

alimentare comprende anche l'apporto di nutrienti aggiunti nei prodotti fortificati, mentre nella

valutazione della stima percentuale delle fonti alimentari non si è tenuto conto della quota derivante dal

consumo di supplementi (vitamine, minerali e altri composti nutritivi).

Il contributo dei gruppi e sottogruppi all’assunzione di un determinato nutriente è stato calcolato per

ogni individuo come contributo percentuale all’assunzione totale del nutriente stesso.

Dopo la pulizia dei dati effettuata sulla codifica e sulle quantità degli alimenti consumati dal

campione, è stata eseguita una prima elaborazione per calcolare l’assunzione in nutrienti per individuo,

per giorno e per occasione di consumo.

183

Sia l’assunzione totale di energia e nutrienti sia il contributo medio percentuale di ogni gruppo e

sottogruppo all’assunzione del nutriente, è stato calcolato sulla popolazione totale, per fasce d’età e

sesso.

Sono stati considerati le seguenti fasce d’età: neonati e bambini (0-2,9 anni), bambini (3-9,9 anni),

ragazzi (10-17,9 anni), adulti (18-64,9 anni) e anziani (65 anni e oltre). Maschi e femmine sono stati

raggruppati nel caso di neonati e bambini.

Tabella 7.5 - Fonte di provenienza dei nutrienti inclusi nella banca dati di composizione in nutrienti

SIGLA (riportata in banca dati) FONTE

TC01_codice alimento Tabelle di composizione alimenti, INRAN 2000

IEO98_codice alimento Banca dati di composizione degli alimenti per studi epidemiologici in Italia, 1998

USDA16/17/18_codice alimento Database USDA versione16,17,18

MCCANCE92_codice alimento Tabelle inglesi, 1992

SOUCI_pagina alimento Tabelle tedesche, 1994

FINELI04_codice alimento Tabelle finlandesi, 2004

DANISH02_codice alimento Tabelle danesi, 2002

ETICHETTA dati provenienti dall’etichetta nutrizionale

PRODUTTORE dati provenienti dalla casa produttrice

COP_codice alimento se la composizione nutrizionale è copiata da altro alimento simile

C_FONTE_codice alimento se il valore è stato calcolato per similitudine con altro alimento

C_MEDIA se il valore è stato calcolato con media di più alimenti

C_RICETTA calcolato con ingredienti di ricetta

LOGICA per logica in base ad alimenti simili ed altri nutrienti

L01_codice alimento se è un valore della banca dati precedente

Solo per medicine e supplementi:

DMNR se la presenza del nutriente è probabile e non si conosce il valore, ma non è rilevante per la stima nutritiva

NPE se la presenza del nutriente è certa ma non è riportato in etichetta né viene dichiarato dal produttore

184

Risultati

La stima dell’assunzione media (media di 3 giorni) in energia e nutrienti del campione (3323 soggetti)

è riportata in Tabella 7.6. La stessa analisi descrittiva è stata effettuata per sesso e classi d’età.

Sullo stesso campione è stata eseguita un’analisi descrittiva preliminare sui consumatori di

supplementi per calcolare il contributo di tali prodotti all’assunzione totale di vitamine e minerali.

Inoltre è stata effettuata l’analisi dei dati relativa al contributo percentuale delle categorie alimentari,

all’assunzione totale del nutriente per i macronutrienti, vitamine e minerali.

Tabella 7.6 – Apporti medi di energia e nutrienti per la popolazione italiana (inclusi prodotti fortificati)

sul campione totale (maschi e femmine - n. 3323 soggetti )

Media DSa Mediana

Energia(MJ) 8,8 2,6 8,6

Energia (kcal) 2109 630 2050

Proteine (g) 82,0 24,0 80,0

Lipidi (g) 84,5 27,7 82,3

Carboidratidisponibili (g) 256,4 85,8 249,9

Fibra (g) 18,2 7,0 17,5

Minerali:

Potassio (mg) 2956 885 2893

Fosforo (mg) 1251 366 1212

Calcio (mg) 767 305 729

Magnesio (mg) 271 87 261

Ferro (mg) 11,2 3,8 10,7

Zinco (mg) 11,2 3,6 10,9

Vitamine:

Tiamina (mg) 1,00 0,35 0,95

Riboflavina (mg) 1,44 0,46 1,39

Vitamina C (mg) 124 77 107

Vitamina B6 (mg) 1,9 0,6 1,8

Vitamina A (RE μg)b 828 887 667

Retinolo (μg) 337 791 240

β-carotene (μg) 2953 2114 2367

Vitamina E (mg) 12,3 4,3 11,9

Vitamina D (μg) 2,3 2,2 1,7

Vitamina B12 (μg) 5,9 4,9 4,5 a)

Deviazione standard; b)

Vitamina A espressa come Retinolo equivalenti

Solo il 5% dei soggetti (157) ha fatto uso di supplementi nei 3 giorni di indagine. Il contributo

all’assunzione di vitamine e minerali sul campione dei soli consumatori di supplementi è risultato

notevole per la tiamina (64%), vitamina D (54%), vitamina B6 (49%), vitamina E (45%), vitamina B12 (42%),

185

e ferro (34%). Al contrario, il contributo medio di supplementi all’assunzione di nutrienti nel campione

totale studiato era basso per tutte le vitamine e i minerali (raggiunto il 9% solo nel caso dell’assunzione

della tiamina).

L’analisi dell’assunzione media di energia, nutrienti, fibra e micronutrienti sul campione totale è stata

poi effettuata considerando solo le fonti alimentari, inclusi gli alimenti fortificati o supplementati, ma

esclusi i supplementi e gli integratori. Dall’analisi dei dati emerge che nel campione totale, in media, il

36-37% dell’energia deriva dai grassi, il 14-16% dalle proteine e il 44-48% dai carboidrati, nelle varie

classi di età. Il contributo dei carboidrati semplici all’assunzione di energia varia dal 13% al 17%.

L’assunzione di fibra aumenta con l’età (varia da 8 g/die nei bambini piccoli a 22 g/die negli anziani di

sesso femminile). L’assunzione media di alcool negli adulti è di 14 g/die e 5 g/die rispettivamente per

maschi e femmine. L'assunzione media di alcool è maggiore negli anziani, sia maschi che femmine (18,1

g/die nei soggetti maschi e 6,2 g/die nelle femmine).

In generale, l’assunzione media di vitamine e minerali è più alta nei maschi che nelle femmine, sia

negli adolescenti sia negli adulti e negli anziani. La dieta delle femmine è però più densa rispetto a quella

dei maschi per alcuni minerali (calcio, potassio e in minore misura magnesio e fosforo) e vitamine

(vitamina C, vitamina A e β -carotene), sia negli adulti sia negli anziani.

Tale analisi ha prodotto una pubblicazione scientifica che permette di analizzare le assunzioni dei

macro e micro-nutrienti nella popolazione italiana e nelle diverse fasce d’età (Sette et al., 2013).

Per le analisi delle principali fonti alimentari dei nutrienti nell'alimentazione degli italiani, di ciascun

gruppo e sottogruppo è stato calcolato il contributo percentuale all’assunzione di energia, macro-

nutrienti, vitamine (tiamina, riboflavina, vitamina C, vitamina B6, vitamina B12, retinolo and β-carotene,

vitamina A, vitamina E, vitamina D) e minerali (ferro, calcio, fosforo, magnesio, potassio, zinco). Tale

valutazione è stata effettuata sul campione totale (n. 3323 individui) per sesso e classi d’età (0-2 anni; 3-

9 anni; 10-17 anni; 18-64 anni; ≥65 anni).

L’analisi conferma che i gruppi alimentari “Cereali e prodotti da forno” e “Carne, insaccati e sostituti

della carne” sono le prime fonti alimentari di proteine in Italia e forniscono rispettivamente il 29% e il

27% delle proteine assunte con la dieta. Il gruppo “Latte, derivati e sostituti del latte” fornisce il 20%

mentre il gruppo “Pesce e frutti di mare” e il gruppo “Uova” forniscono rispettivamente solo il 9% e il 3%

delle proteine totali della dieta. Per quanto riguarda le carni, va notato che il 10% delle proteine totali

della dieta proviene dal “Manzo e vitello freschi” e il 6% dal “Pollame e pennuti freschi”. Le carni

trasformate quali i salumi e il prosciutto forniscono il 7% delle proteine totali della dieta. Il consumo di

formaggi fornisce ben il 15% dell’apporto proteico totale della dieta italiana. Nell’ambito del gruppo

“Cereali e prodotti da forno” il pane fornisce il 10% delle proteine totali della dieta mentre il 7%

proviene dalla pasta. Il contributo alle proteine totali della dieta dal gruppo “Legumi” e dal gruppo

“Frutta secca in guscio” sono solo rispettivamente dell’1,5% e dello 0,2%.

186

La fonte principale di carboidrati disponibili nella dieta italiana è rappresentata dal gruppo “Cereali e

prodotti da forno” che fornisce il 68% dell’apporto totale; il “pane” e la “pasta” ne forniscono

rispettivamente il 24% e il 16%. La seconda fonte è rappresentata dal gruppo “Frutta” e dal gruppo

“Dolciumi e sostituti” che contribuiscono entrambi con il 9% dei carboidrati disponibili assunti. La fonte

principale di zuccheri semplici è rappresentata dal gruppo “Prodotti Dolciumi e sostituti” (28%) seguito

dal gruppo “Frutta” (24%) e dal gruppo “Cereali e prodotti da forno” (18%). La fonte principale di amido

è rappresentata dal gruppo dei “Cereali e prodotti da forno” con il 92% di cui il 34% proveniente dal

pane e il 23% dalla pasta. La fonte principale di fibra è rappresentata dal gruppo “Cereali e prodotti da

forno” che fornisce il 42% dell’assunzione totale di fibra. La seconda e terza fonte sono rappresentate

dal gruppo “Frutta” e “Verdura e ortaggi” che insieme forniscono un’ulteriore 45%. Questi dati, inoltre

indicano che la maggior parte della fibra ingerita deriva da quella naturalmente presente negli alimenti e

solo una modesta quota (0,3-1% dell’apporto totale negli adolescenti, adulti e anziani) deriva dagli

alimenti fortificati in fibra alimentare (soprattutto cereali per la prima colazione, yogurt e succhi di frutta

fortificati).

Altri risultati emersi dall’analisi delle fonti sono quelli relativi all’assunzione di ferro: il gruppo

alimentare “Cereali e prodotti da forno” risulta la prima fonte e fornisce il 31% del ferro assunto. I

gruppi “Carne, insaccati e sostituti della carne” e “Verdura e ortaggi” forniscono rispettivamente il 17% e

il 14% del ferro assunto. I cereali per la prima colazione fortificati sono gli alimenti fortificati in ferro più

consumati negli adolescenti e negli adulti e forniscono rispettivamente il 3% e lo 0,8% dell’assunzione

totale di ferro. Nei bambini (0-2,9 anni) il latte in formula insieme a pasta e farine per la prima infanzia

sono gli alimenti fortificati in ferro maggiormente consumati (circa il 18% dell’assunzione di ferro totale).

Nell’Appendice 7.2 sono riportate le figure (Figure A.1-A.19) che rappresentano le fonti alimentari

per i diversi nutrienti nella popolazione italiana.

Tale analisi ha prodotto una pubblicazione scientifica che permette di analizzare le fonti alimentari

dei macro e micro-nutrienti nella popolazione italiana e nelle diverse fasce d’età (Sette et al., 2013).

Conclusioni

Nel modello di consumo della popolazione italiana è confermato l’alto contributo dei “Cereali e

prodotti da forno ” con il pane e la pasta all’assunzione di energia, carboidrati, fibra, ma anche proteine.

L’olio di oliva contribuisce largamente all’assunzione dei grassi totali e degli acidi grassi monoinsaturi. La

stima dell’assunzione di nutrienti permette di identificare le maggiori fonti alimentari per ogni nutriente

nel modello di consumo della popolazione italiana, sottolineando quegli alimenti o gruppi di alimenti

che dovrebbero essere consumati in minore quantità e quelli che dovrebbero essere promossi dalla

popolazione, in modo da raggiungere le raccomandazioni nutrizionali. Così l’incremento dell’assunzione

di fibra e la riduzione dei grassi totali e degli zuccheri è un obiettivo che dovrebbe essere perseguito

187

dalle politiche nutrizionali; inoltre è anche da tenere in considerazione l’elevato contributo che hanno

raggiunto i prodotti fortificati come fonti di vitamine e minerali nei bambini e negli adolescenti.

Bibliografia

Danish Institute for Food and Veterinary Research (2005) Danish Food Composition Databank. 3 revision 6.0. Møller A, Saxholt E, Christensen AT, Hartkopp HB, Hess YK editors. Disponibile all’indirizzo: http://www.foodcomp.dk/fcdb_default.asp. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

EFSA - European Food Safety Authority (2007) Development of Foodbased Dietary Guidelines. EFSA Scientific Colloquium No 5 Summary Report. Parma, Italy: EFSA. Disponibile all’indirizzo: http://www.efsa.europa.eu/de/colloquiafbdg/publication/colloquiafbdg.pdf. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

EFSA - European Food Safety Authority (2010) Panel on Dietetic Products, Nutrition, and Allergies (NDA); Scientific Opinion on establishing food-based dietary guidelines. EFSA J 8,1460.

FAO/WHO - Food and Agriculture Organization/World Health Organization (1996) Preparation and use of foodbased dietary guidelines. Report of a joint FAO/WHO consultation, Nicosia, Cyprus, Nutrition Program WHO, Geneva. Disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/docrep/X0243E/x0243e00.htm. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

FAO - Food and Agriculture Organization (2010) Fats and fatty acids in human nutrition. Report of an expert consultation. ISSN 0254-4725. FAO Food and Nutrition Paper n. 91 – Rome. Disponibile all’indirizzo: http://foris.fao.org/preview/25553-0ece4cb94ac52f9a25af77ca5cfba7a8c.pdf. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

German Research Institute for Food Chemistry (2007) Food composition and nutrition tables 6 medpharm online database. Souci, Fachmann, Kraut, editors, based on the 6th edition, revised by Eva Kirchhoff (2005). Disponibile all’indirizzo: http://www.sfk-online.net/cgi-bin/sfkstart.mysql?language=english. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

Disponibile all’indirizzo: http://www.ieo.it/bda Ultimo accesso 9 dicembre 2013 Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C, Turrini A on behalf of the INRAN-SCAI 2005–06

Study Group (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005–06: main results in terms of food consumption. Public Health Nutr, 12,2504–32.

Marletta L. Carnovale E (2000) Tabelle di Composizione degli Alimenti. Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e al Nutrizione. Milano: EDRA. Disponibile all’indirizzo: http://www.inran.it/646/tabelle_di_composizione_degli_alimenti.html Ultimo accesso 9 dicembre 2013

National Public Health Institute (2007) Finnish food composition database. Release 8. National 1 Public Health Institute, Nutrition Unit. Helsinki. Disponibile all’indirizzo: http://www.ktl.fi/fineli/ Ultimo accesso 9 dicembre 2013

Salvini S, Parpinel M, Gnagnarella P, Maisonneuve P, Turrini A (a cura di) (1998) Banca Dati di Composizione degli Alimenti per Studi Epidemiologici in Italia. Milano:Istituto Europeo di Oncologia.

Sandström B. (2001) A framework for food-based dietary guidelines in the European Union. Public Health Nutr 4,293-305.

Sette S, Le Donne C, Piccinelli R, Mistura L, Ferrari M., Leclercq C on behalf of the INRAN-SCAI 2005–06 Study Group (2013) The third National Food Consumption Survey, INRAN-SCAI 2005–06: major dietary sources of nutrients in Italy. Int J Food Sci Nutr, DOI: 10.3109/09637486.2013.816937

USDA - United States Department of Agriculture (2006) USDA Nutrient Database for Standard 10 Reference, Release 19. Agricultural Research Service. Disponibile all’indirizzo: http://www.ars.usda.gov/ba/bhnrc/ndl. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

WCRF-AICR - World Cancer Research Fund International-American Institute for Cancer Research (2007) Food, nutrition, physical activity and the prevention of cancer: a global perspective. Washington, DC: AICR. Disponibile all’indirizzo: http://eprints.ucl.ac.uk/4841/1/4841.pdf Ultimo accesso 9 dicembre 2013

http://www.foodcomp.dk/fcdb_default.asp

http://www.efsa.europa.eu/de/colloquiafbdg/publication/colloquiafbdg.pdf

http://www.fao.org/docrep/X0243E/x0243e00.htm

http://foris.fao.org/preview/25553-0ece4cb94ac52f9a25af77ca5cfba7a8c.pdf

http://www.sfk-online.net/cgi-bin/sfkstart.mysql?language=english

http://www.sfk-online.net/cgi-bin/sfkstart.mysql?language=english

http://www.ieo.it/bda

http://www.inran.it/646/tabelle_di_composizione_degli_alimenti.html

http://www.ktl.fi/fineli/

http://www.ars.usda.gov/ba/bhnrc/ndl

http://eprints.ucl.ac.uk/4841/1/4841.pdf

188

WHO - World Health Organization (2002) World health report, 2002. Reducing risks, promoting healthy life. Geneva: World Health Organization. Disponibile all’indirizzo: http://www.who.int/whr/2002/en/whr02_en.pdf Ultimo accesso 9 dicembre 2013

WHO - World Health Organization (2003) Food based dietary guidelines in the WHO European Region. Copenhagen: WHO. Disponibile all’indirizzo: http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0017/150083/E79832.pdf Ultimo accesso 9 dicembre 2013

http://www.who.int/whr/2002/en/whr02_en.pdf

http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0017/150083/E79832.pdf

189

7.3 Stima del rischio di assunzione di sostanze chimiche e potenzialmente dannose

Lorenza Mistura, Cinzia Le Donne, Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette

Introduzione

Gli alimenti possono contenere diverse centinaia di composti chimici quali gli aromi che

contribuiscono al loro sapore. Le sostanze aromatizzanti possono essere naturalmente presenti in un

alimento e/o aggiunti intenzionalmente al fine di conferire o modificare un aroma e/o un sapore. Sono

normalmente costituiti da una miscela di sostanze che forniscono un aroma con l’intensità necessaria

per poter essere utilizzati nel processo di produzione alimentare. Al fine di sviluppare un elenco europeo

di sostanze aromatizzanti, la Commissione Europea ha messo a punto un registro di tutte quelle

utilizzate nei prodotti alimentari per la valutazione da parte del Comitato Scientifico dell'Alimentazione

Umana (Scientific Committee on Food - SCF), che è stato poi sostituito dall’Autorità Europea per la

Sicurezza Alimentare (European Food Safety Authority - EFSA). Un totale di circa 2700 sostanze

aromatizzanti è stato inserito nel Registro, che è stato poi adottato con decisione della Commissione

1999/217/CE (Commissione Europea, 1999) e successive modifiche.

Solo gli aromi che sono presenti nel Registro possono essere immessi sul mercato e utilizzati nei o sui

prodotti alimentari alle condizioni d'impiego specificate. L'elenco dell'Unione degli aromi autorizzati

(circa 2543), è stato recentemente introdotto dal Regolamento UE n. 872/2012 (Commissione Europea,

2012).

In considerazione del gran numero di sostanze aromatizzanti e nonostante l'adozione dell'elenco

dell'Unione, è essenziale disporre di metodi attendibili che consentano di valutare facilmente

l'esposizione alimentare agli aromi all'interno del processo della loro valutazione di sicurezza. Sono

diversi gli approcci pratici sviluppati in passato (Cadby, 1996). La procedura per la valutazione della

sicurezza delle sostanze aromatizzanti adottata dalla Commissione Europea (CE), al fine di stabilire un

elenco positivo di tali sostanze, si basa su un approccio graduale che è stato sviluppato da un gruppo di

esperti sugli additivi alimentari della FAO/OMS (FAO/WHO, 1997) e modificata dallo SCF (1999).

Secondo questa procedura, l’assunzione attraverso la dieta è stimata mediante il metodo "Maximised

Survey-derived daily intake" (MSDI) basato sul calcolo del volume totale di produzione annua di un

aroma pro-capite (Young et al., 2006). L'assunzione è stimata per i soli consumatori, che si presume

rappresentino il 10% della popolazione, per tutti gli aromi.

Le limitazioni del MSDI sono state evidenziate dallo SCF (1999). Il Comitato ha riconosciuto che la

procedura JECFA (Joint FAO/WHO Expert Committee on FoodAdditives) « è un approccio pragmatico»,

ma ha dichiarato che «le stime di assunzione non dovrebbero essere basate solo su dati di produzione»,

suggerendo che l’MSDI dovrebbe essere combinato con un metodo più conservativo come il

”Theoretical Added Maximum Daily Intake” (TAMDI). Questo metodo basa il calcolo di assunzione su

190

porzioni standard di diversi alimenti e bevande aromatizzate consumate durante la giornata e propone

l'ipotesi che un aroma sarà sempre presente in questi alimenti al più alto livello d’uso (Upper Use Level)

(Cadby, 1996), che corrisponde ai livelli medi degli MPL (Maximum Permitted Level) riportati

dall’industria. Poiché il metodo TAMDI è stato pensato per essere oltremodo conservativo, è stato

sviluppata una versione modificata (“modified Theoretical Added Maximum Daily Intake”- mTAMDI) che

è attualmente in uso da parte dai Panel Scientifici dell’EFSA nelle valutazioni sulla sicurezza delle

sostanze aromatizzanti ad integrazione dell’MSDI. Il metodo mTAMDI utilizza il livello medio d’uso più

alto riportato (normale o abituale) di una sostanza aromatizzante nella categoria (EFSA, 2004). Entrambi

gli approcci, MSDI e mTAMDI, prendono in considerazione l’esposizione alimentare di un adulto di 60 kg.

Anche il JECFA ha osservato che la tecnica MSDI potrebbe portare a stime di esposizione che sono

sostanzialmente inferiori a quelle osservate utilizzando i livelli di uso delle sostanze (FAO/WHO, 2006);

proponendo quindi lo SPET (Single Portion Exposure Technique) (FAO/WHO, 2008).

Lo SPET è calcolato combinando, in ciascuna categoria di alimenti, il livello d’uso medio (normale o

usuale) di una sostanza aromatizzante con la porzione standard dell’alimento aromatizzato (Leclercq et

al., 2009b). Per le sostanze aromatizzanti che sono usate in più categorie alimentari (maggior parte dei

casi), viene considerata solo la categoria di alimenti che risulta con la più alta esposizione osservata.

Questa tecnica mira a rappresentare l'esposizione alimentare di un adulto di 60 kg, consumatore

regolare di un alimento aromatizzato, che è fedele a un prodotto specifico che contiene l’aroma

d’interesse.

Dal 2010 il Panel scientifico dell'EFSA, per tener conto di alcune delle limitazioni dell'approccio

utilizzato fino a quel momento, e per identificare i gruppi di popolazione con la più alta esposizione

stimata dalla dieta, ha sviluppato un nuovo approccio per la valutazione dell'esposizione di aromi di

nuova immissione sul mercato, l’“Added Portions Exposure Technique” (APET) (EFSA, 2010). È simile

all'approccio SPET ma permette di stimare l’esposizione alimentare per adulti, bambini e neonati,

considerando non solo l'esposizione agli aromi aggiunti, ma anche l'esposizione alimentare a sostanze

naturalmente contenute nel cibo, prendendo in considerazione sia scenari di esposizione acuta sia

cronica. Tale tecnica si basa sul consumo quotidiano di una porzione standard di cibo solido e liquido.

Metodologia

Per l’analisi concernente la stima dell’assunzione di sostanze chimiche potenzialmente dannose è

stata usata la banca dati di consumo italiana INRAN-SCAI 2005-2006 (Leclercq et al., 2009a)

categorizzata sulla base dei criteri stabiliti nel progetto europeo ‘FACET’ (Flavourings, Additives and food

Contact materials Exposure Task) per gli aromi, additivi e residui di materiali da imballaggio

(http://www.ucd.ie/facet/). Tale categorizzazione ha permesso di stimare l’esposizione per la categoria

191

di sostanze aromatiche in base ai livelli d’uso degli aromi aggiunti ai prodotti alimentari distinti per

categorie di alimenti.

Due modelli di esposizione sono stati sviluppati e applicati a due sostanze aromatizzanti: l’isoamyl

acetate e il 4-hydroxy-2,5-dimethyl-3(2H)-furanone. Sono entrambi aromi presenti in natura che

vengono anche aggiunti agli alimenti per esaltarne l’aroma o il sapore. Per la stima di esposizione a tali

aromi sono state utilizzate due tecniche diverse. Per quanto riguarda l’isoamyl acetate l’esposizione, sia

come aroma aggiunto che naturale, è stata calcolata usando i dati dell’ultima indagine sui consumi

alimentari (INRAN-SCAI 2005-06) e per i valori d’uso la banca dati acquisita dal progetto FACET che

include dati da diverse fonti quali: il Flavor and Extract Manufacturers Association (FEMA) (Burdock,

2005), il Consiglio d’Europa (Council of Europe - CoE) (Council of Europe, 2000) e l’International

Organization of the Flavor Industry (IOFI, 2010); anche per i dati di concentrazione dell’isoamyl acetate

naturalmente presente negli alimenti è stata usata la banca dati prodotta nel progetto FACET (i dati

provengono dal Volatile Compounds in Food database (TNO, 2010). L’esposizione è stata calcolata

utilizzando il software “FACET” (prodotto da Creme Global Ltd, 2013) che permette di effettuare stime di

esposizione deterministiche e probabilistiche utilizzando dati di consumo a livello individuale di diversi

paesi europei (Mistura et al., 2013).

Per la stima all’esposizione del 4-hydroxy-2,5-dimethyl-3(2H)-furanone è stato sviluppato il nuovo

approccio proposto dall’EFSA, l’“Added Portions Exposure Technique” (APET). La tecnica dell’APET si

basa sull’utilizzo di porzioni standard di alimenti e non di banche dati di consumo. In questo modo è

possibile stimare l’esposizione all’aroma sia aggiunto sia presente naturalmente negli alimenti, nei

diversi gruppi di popolazione (adulti, bambini e lattanti) ed è anche possibile stimare l’esposizione

cronica e acuta (Piccinelli et al, 2013).

Una descrizione più dettagliata delle tecniche di stima utilizzate per l’esposizione alimentare agli

aromi e i risultati ottenuti anche attraverso l’attività svolta nel progetto PALINGENIO sono presentati in

Mistura et al. (2013), Piccinelli et al. (2013) e Raffo et al. (2013).

Categorizzazione degli alimenti presenti nella banca dati di consumo italiana INRAN-SCAI 2005-06.

Al fine di consentire la valutazione dell'esposizione alimentare agli aromi, è stato sviluppato un

sistema di classificazione per i prodotti alimentari da applicare alle banche dati di consumo alimentare.

Sulla base delle 41 sostanze aromatizzanti selezionate per il progetto FACET, per ogni alimento

consumato, il sistema di classificazione dovrebbe consentire di formulare ipotesi sulla presenza di:

- sostanze aromatizzanti aggiunte in prodotti alimentari fatti in casa e/o processati a livello

industriale

- aromi naturalmente presenti in alcuni alimenti (banana, lampone, ecc.)

192

- sostanze aromatizzanti presenti in spezie ed erbe aromatiche (cumarina, safrolo, ecc.) aggiunti per

la preparazione di cibi e/o presenti nella lista degli ingredienti di alimenti processati.

Per identificare la presenza di aromi sono stati creati i cosiddetti campi ‘flag’ con l'elenco di tutti gli

ingredienti/gusti d’interesse in relazione alle 41 sostanze aromatizzanti selezionate come target. I ‘flag’

sono nuove variabili aggiuntive da assegnare ai prodotti alimentari presenti nella banca dati di consumo

nazionale. Tali ‘flag’ sono stati assegnati al 3° e al 4° livello di classificazione delle 18 grandi categorie

alimentari (Appendice 7.3).

La presenza di sostanze aromatizzanti potrebbe essere identificato mediante l'assegnazione di un

massimo di 4 ‘flag’ per ogni alimento. I valori possibili per ogni ‘flag’ sono 43 (Tabella 7.7), sono

denominati FL6, FL7, FL8 e FL9 e possono essere utilizzati per identificare sia il gusto (additivi

aromatizzanti) sia la presenza di un ingrediente che contiene la sostanza aromatizzante (naturale). Così il

‘flag’ "Fragola" viene utilizzato sia per una gomma da masticare al gusto fragola sia per una torta fatta

con le fragole.

I ‘flag’ includono valori che descrivono la certezza dell’aggiunta dell’aroma al prodotto anche se il

gusto specifico che conferisce tale sostanza è sconosciuto. Inoltre, il ‘flag’ "sconosciuto" è assegnato

quando non sono disponibili informazioni in relazione alla presenza di sostanze aromatizzanti.

La Tabella 7.8 mostra come il sistema ‘flag’ è stato applicato a ciascun alimento presente nella banca

dati nazionale. In particolare:

- l'ordine tramite cui vengono assegnati dei ‘flag’ non ha rilevanza. Per esempio, un dessert alla

vaniglia e cioccolato potrebbe essere contrassegnato con FL6 " Vaniglia " e FL7 "Cioccolato o cacao

incluso cioccolato bianco " o FL6 “Cioccolato o cacao incluso cioccolato bianco" e FL7 "Vaniglia". Ciò non

comporterebbe alcuna differenza nella valutazione dell'esposizione alimentare;

- i prodotti alimentari per i quali è nota l’aggiunta di aromi, ma il gusto specifico che essi conferiscono

non è conosciuto saranno contrassegnati con il ‘flag’ "Con aromi aggiunti (non precisamente noto o non

nella lista degli specifici ‘flag’)". Per questo e per altri quattro ‘flag’, la dicitura “non precisamente noto”

indica che il più alto livello di descrizione dell’aroma non poteva essere raggiunto, mentre “non nella

lista degli specifici ‘flag’”indica che il sapore/aroma è noto, ma non è presente nella lista dei 43 ‘flag’

perché non richiesto per la valutazione dell'esposizione delle 41 sostanze aromatizzanti selezionate (in

futuro si prevede che l'elenco ‘flag’ potrà essere aggiornato in base a specifiche esigenze);

- i prodotti alimentari per i quali nessuna informazione è disponibile in relazione al sapore/aroma

avranno il ‘flag’ "Sconosciuto".

193

Tabella 7.7 - Possibili valori dei ‘flag’ per l’identificazione degli aromi, da includere nei 4 campi ‘flag’

Valore dei ‘flag’ per gli aromi Note

1 Senza aromi aggiunti 2 Con aromi aggiunti (non precisamente noto o non nella lista dei specifici ‘flag’)

3 Prodotti a base di soia

4 Cioccolato o cacao incluso cioccolato bianco

5 Caffè

6 Vanigla

7 Caramello

8 Aroma cola

9 Frutta, fresca e secca (non precisamente noto o non nella lista dei specifici ‘flag’)

10 Frutta tropicale escluso noci tropicali (non precisamente noto o non nella lista dei

specifici ‘flag’)

11 Frutti di bosco (non precisamente noto o non nella lista dei specifici ‘flag’)

12 Banana

13 Ananas

14 Mango

15 Frutto della passione

16 Noce di cocco

17 Mela

18 Fragola

19 Lampone

20 Ciliegia

21 Arancia e agrumi

22 Pesca e albicocca

23 Noci (non precisamente noto o non nella lista dei specifici ‘flag’)

24 Mandorla

25 Finocchio

26 Erbe/spezie/radici speziate es. zenzero (non precisamente noto o non nella lista

dei specifici ‘flag’)

27 Menta

28 Mentapeperita/mentolo

29 Mentaverde/forte

30 Eucalipto

31 Bergamotto (principalmente in earlgrey tea )

32 Liquirizia

33 Anice

34 Canella

35 Zafferano

36 Basilica

37 Rosmarino

38 Aroma di affumicato

39 Aroma di arrosto

40 Aromatizzati con ingredienti alcolici (cibi solidi es. dolci, caramelle al cioccolato

ecc.)

41 Marmellate, gelatine, o spalmabili Da usare solo per

la frutta

42 Sconosciuto

43 Non sono disponibili ulteriori informazioni

Utilizzato come valore di default per l'interfaccia web

194

Tabella 7.8 - Esempi di applicazione dei ‘flag’

DESCRIZIONE ALIMENTO Tier 0 Tier 1 FLAGS

FL6 FL7 FL8 FL9

Crème Caramel,

preparato per ricette 17 A17.1 Caramello

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Dessert, preparati

commerciali, dessert

vaniglia e cioccolato –

Vitasnella

17 A17.1 Vaniglia

Cioccolato o

cacao incluso

cioccolato

bianco

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Dessert, mousse,

cioccolato e crema

“Danette” tipo Danone

17 A17.1

Cioccolato o

cacao

incluso

cioccolato

bianco

Vaniglia Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Dessert, mousse, basso

contenuto di grassi,

senza zucchero -

Vitasnella

17 A17.1

Con aromi

aggiunti

(non

precisamen

te noto o

non nella

lista dei

specifici

‘flag’)

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Budini, preparati

commerciali, budino

alla soia con cioccolato

e vaniglia, pronti a

consumo

17 A17.1

Prodotti a

base di soia

Cioccolato o

cacao incluso

cioccolato

bianco

Vaniglia Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Budini, preparati

commerciali, budino di

riso, tipo “risolatte”

17 A17.1

Vaniglia Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Crema pasticcera,

preparato – da ricetta 17 A17.1

Vaniglia Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Yogurt bianco, basso

contenuto di grassi 17 A17.1

Senza aromi

aggiunti

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Yogurt alla banana,

senza aroma aggiunti 17 A17.1

Senza aromi

aggiunti

Banana Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Succo di frutta tropicale 14 A17.1

Frutta

tropicale

escluso noci

tropicali (non

precisamente

noto o non

nella lista dei

specifici ‘flag’)

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

Non sono

disponibili

ulteriori

informazioni

195

Per formulare l’ipotesi di presenza di aromi sono stati utilizzati anche alcuni dei ‘flag’ appositamente

preparati per la stima dell’esposizione agli additivi e ai residui di materiali da contatto:

In particolare:

- Flag "basso contenuto di grassi " presente come scelta nei flags “informazioni nutrizionali”; viene

usato per selezionare i prodotti con un ridotto contenuto di grassi e la possibile presenza di sostanze

aromatizzanti .

- Flag "Processato (preparata, curata, trattata, .... )" da FL3 e flag "congelato" o "secco/disidratato " è

utilizzato per identificare lo stato della frutta e dei prodotti a base di frutta.

- Flag "Nessuna confezione " da FL4 è applicato a "Pane e prodotti da forno" per identificare se il

prodotto è stato acquistato confezionato o meno.

Risultati

Stima dell’esposizione alimentare acuta e cronica al 4-hydroxy-2,5-dimethyl-3(2H)-furanone attraverso

la tecnica APET (Added Portions Exposure Technique).

L’4-Hydroxy-2,5-dimethyl-3 (2H)-furanone (nome commerciale: Furaneolo) (CAS n 3658-77-3) è

presente in un gran numero di alimenti sia naturalmente sia come sostanza aggiunta. È naturalmente

presente in alcuni tipi di frutta (ad esempio ananas, fragola, frutto della passione), e come prodotto

della reazione di Maillard (Cappelli & Vannucchi, 2009) ed è quindi presente in alimenti e bevande

trasformate termicamente (prodotti da forno, patatine fritte, caffè e carne cotta). Come aroma aggiunto

è utilizzato frequentemente per migliorare gli odori a fondo cremoso e di fruttato. La sua nota di fondo è

stata descritta come dolce, fruttata, di fragola, di zucchero caldo, di caramello o fruttato di "ananas

bruciato".

Lo scenario di esposizione preso in considerazione è stato quello di un consumatore (adulto,

bambino, neonato) che consuma ogni giorno una porzione standard di bevanda aromatizzata e/o una

porzione standard di cibo solido aromatizzato, contenenti la sostanza al livello di presenza (mg/kg)

definito ‘Normale’ per il calcolo dell’esposizione cronica (APETcronico) o al livello di presenza (mg/kg)

definito ‘Massimo’ per il calcolo dell’esposizione acuta (APETacuto). L'esposizione è stata calcolata per tre

classi di età:

- Adulti considerando un peso corporeo pari a 60 kg (la somma delle due esposizioni alimentari più alte,

quella derivante dalle bevande e quella dagli alimenti solidi, è diviso per 60);

- Neonati e bambini piccoli, così identificati: bambini fino a 12 mesi;

- Bambini oltre i 3 anni di età. La classe di età di 3 anni è stata scelta al fine di fornire uno scenario

conservativo per tutti i bambini anche di età superiore, poiché il consumo di alimenti e bevande per

kg peso corporeo diminuisce con l’età. Il peso corporeo considerato è pari a 15 kg per i bambini e a

10 kg per i neonati (la somma delle due esposizioni alimentari più alte, quella derivante dalle

196

bevande e quella dagli alimenti solidi, è diviso per 15 e 10 rispettivamente, per ottenere l’esposizione

per kg/peso corporeo).

Nella presente relazione scientifica, sono riportati i risultati dell’esposizione alimentare al Fureneolo

per la classe di età “adulti” e “bambini” (Piccinelli et. al., 2013).

La Tabella 7.9 mostra il calcolo dell’esposizione cronica al Furaneolo negli adulti e nei bambini ed era

rispettivamente pari a 0,06 mg/kg di peso corporeo e 0,15 mg/kg di peso corporeo. L’APET dei neonati,

calcolato sommando l'esposizione al livello massimo di presenza combinato di ogni categoria e diviso

per 10, era 1,66 mg/kg di peso corporeo (dati non riportati in tabella).

I risultati dell’ APETacuto relativi agli adulti sono pari a 1,20 mg/kg di peso corporeo, 0,53 mg/kg di

peso corporeo e 1,20 mg/kg di peso corporeo da "aroma aggiunto", "altri fonti "e" combinato",

rispettivamente. I risultati per l’APETacuto relativo ai bambini sono pari a 3,02 mg/kg di peso corporeo,

1,32 mg/kg di peso corporeo e 3,02 mg/kg di peso corporeo, rispettivamente da "aroma aggiunto", "altri

fonti "e" combinato".

La più alta esposizione acuta era quindi quella stimata in un bambino di 15 kg di peso (3,02 mg/kg di

peso corporeo) e dovrebbe essere considerata nella valutazione della sicurezza come una stima di

esposizione alimentare acuta.

Lo stesso esercizio è stato eseguito utilizzando altre fonti di dati di livelli d’uso.

197

Tabella 7.9 - Calcolo dell’esposizione cronica e acuta con la tecnica APET e i dati FEMA(a) per il 4-hydroxy-2,5-dimethyl-3(2H)-furanone (Furaneolo) in BAMBINI

(15 kg di peso corporeo) e ADULTI (60 kg di peso corporeo)

CRONICA

AROMA AGGIUNTO ALTRE FONTI FONTI COMBINATE

BAMBINI ADULTI BAMBINI ADULTI BAMBINI ADULTI

Più alta esposizione da una porzione di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

CIBO SOLIDO (mg/die) 1.26 126 g di “Dessert a

base di cereali e amido”

2.00

200 g di “Dessert a


1.26 79 g di “Frutta

processata“

2.00

125 g di“Frutta

processata”

1.26 79 g di “Frutta

processata “o 126 g di “Dessert a


2.00

125 g di “Frutta

processata “o200 g di “Dessert a


BEVANDE(mg/die) 0.95 189 ml di “altre

bevande analcoliche

1.50 300 ml di “altre

bevande analcoliche


bevande analcoliche

1.32 300 ml di “altre bevande

analcoliche”


bevande analcoliche


bevande analcoliche

CIBO SOLIDO e BEVANDE(mg/die)

2.21 3.50 2.30 3.32 2.30 3.50

APETcronico

(mg/kg pc) 0.15 0.06 0.15 0.06 0.15 0.06

ACUTA

AROMA AGGIUNTO ALTRE FONTI FONTI COMBINATE

BAMBINI ADULTI BAMBINI ADULTI BAMBINI ADULTI

Più alta esposizione da una porzione di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di Livello esposizione

Dal consumo di

Livello esposizione

Dal consumo di

CIBO SOLIDO e BEVANDE (mg/die)


bevande analcoliche


bevande analcoliche


bevande analcoliche”

31.50 900 ml di “altre bevande

analcoliche”


bevande analcoliche


bevande analcoliche

APETacuto

(mg/kg pc) 3.02 1.20 1.32 0.53 3.02 1.20

(a) Burdock (2005).

(b) L’esposizione alimentare potenziale nei bambini può essere ottenuta moltiplicando l’ APET negli adulto per un fattore di 2,52 solo se le sotto-categorie " leading " dell’ APET non sono diverse da quelle degli adulti. In

questo caso specifico, nel calcolo dell’ APET nei bambini, le "bevande a base di caffè"sono state escluse dal calcolo del livello di presenza normale e massimo nella categoria 14.1c ("altre bevande analcoliche) (espressi

come liquido).

198

Stima dell’esposizione alimentare all’Isoamyl acetate come aroma aggiunto e naturalmente presente

negli alimenti.

L’esposizione all’isoamyl acetate (CAS n. 123-92-2) è stata stimata utilizzando un modello di tipo

deterministico sia come aroma intenzionalmente aggiunto agli alimenti sia come presente naturalmente

in essi. L’isoamyl acetate è un aroma che viene aggiunto per esaltare il gusto della banana ed è spesso

usato negli alimenti destinati ai bambini.

La stima dell’esposizione si basa sulla media giornaliera dell’assunzione dell’aroma: per ogni alimento

la somma del prodotto tra il livello di uso della sostanza e la quantità dell’alimento consumata viene

diviso per il numero dei giorni e il peso corporeo di un individuo (60 kg).

Il modello deterministico adottato per la stima dell’esposizione prevede tre livelli di raffinamento: i)

essenziale, ii) intermedio, iii)raffinato.

Al livello essenziale tutte le categorie alimentari in cui è certo che l’aroma non è aggiunto sono

escluse, come ad esempio l’acqua, il latte fresco e le uova. Tutte le altre categorie alimentari

contribuiscono a determinare la stima di esposizione che è pari a 0,4 mg/kg di peso corporeo. A questo

livello i flags sono ignorati.

A livello intermedio vengono esclusi tutti quegli alimenti a cui sono stati assegnati il ‘flag’ ‘senza

aroma aggiunto’ o ‘alimenti non processati’ per la categoria di alimenti della frutta e verdura. La media

di esposizione diminuisce rispetto al livello precedente ed è pari a 0,16 mg/kg di peso corporeo. Infine a

livello raffinato, il sistema completo dei flags viene considerato e si introduce la ‘probabilità di addizione

dell’aroma’ che è una variabile definita da esperti e stima la probabilità che l’aroma sia presente

nell’alimento, si ottiene così una media di esposizione di 0,05 mg/kg di peso.

La Figura 7.6 riporta i risultati delle medie di esposizione all’isoamyl acetate in mg/kg di peso

corporeo per categorie alimentari. Le medie sono state calcolate utilizzando la banca dati di consumo

INRAN SCAI 2005-06 (Leclercq et al., 2009a) e i livelli d’uso dell’aroma sono quelli fornite dalla banca

dati sviluppata nell’ambito del progetto FACET

Per determinare l’esposizione all’Isoamyl acetate naturalmente presente nell’alimento pari a 0,03

mg/kg di peso corporeo, sono stati utilizzati i dati di concentrazione proveniente dalla banca dati

prodotta per il progetto FACET (dati provenienti da Volatile Compounds in Food database (TNO, 2010).

Sono state fatte diverse assunzioni sulla presenza dell’aroma per alcuni alimenti dei quali non è stato

possibile trovare un dato di concentrazione certo poiché il database di concentrazione non esaurisce i

livelli di concentrazione di tutti gli alimenti per ogni aroma. La figura 7.7 mostra l’esposizione totale

all’isoamyl acetate.

199

Figura 7.6 - Confronto delle medie di esposizione all’isoamyl acetate nei tre livelli di raffinamento

Figura 7.7 - Esposizione media totale all’isoamyl acetate: aggiunto più naturale

200

Conclusioni

La caratteristica più importante dei metodi di screening è che le ipotesi conservative per quanto

riguarda i consumi alimentari e livelli di concentrazione delle sostanze negli alimenti, dovrebbero essere

utilizzati per fornire un elevato livello di protezione per l'intera popolazione (FAO/WHO, 2009).

Il calcolo di esposizione al Furaneolo, con il modello APET, si propone di mostrare come questa

tecnica ha tutte le caratteristiche necessarie per fornire una stima conservativa dell'esposizione

alimentare media a lungo termine per i consumatori di prodotti aromatizzati, in quanto permette di

valutare l’esposizione cronica e acuta e prende inoltre in considerazione i gruppi di popolazione più

vulnerabili come i neonati e i bambini. E’ uno strumento utile quando i dati di consumo alimentare non

sono disponibili.

Il modello illustrato (caso studio isoamyl acetate) per eseguire stime di esposizione deterministiche e

probabilistiche fornisce un semplice quadro di riferimento per valutare l'esposizione alimentare alle

sostanze aromatizzanti intenzionalmente aggiunte agli alimenti.

Il modello è stato costruito per essere adatto sia a un approccio deterministico sia probabilistico.

Quest'ultimo richiede delle assunzioni sulla distribuzione dei dati di concentrazione in ogni categoria

alimentare di interesse e tiene esplicitamente conto della variabilità dei dati, fornendo un risultato più

realistico di quello prodotto da semplici scenari deterministici, che generalmente sono vincolati da

ipotesi conservative quando un valore singolo deve essere selezionato per rappresentare l'intera

distribuzione.

Bibliografia

Burdock GA (2005) Fenaroli’s handbook of flavor ingredients. 5thed. Boca Raton (FL): CRC Press. Cadby P (1996) Estimating intakes of flavouring substances. Food Addit Contam, 13, 453-460. Cappelli P, Vannucchi V (2009) Chimica degli alimenti. Terza edizione. Bologna: Zanichelli. Commissione Europea (1999) Decisione della Commissione del 23 febbraio 1999 che adotta il repertorio

delle sostanze aromatizzanti utilizzate nei o sui prodotti alimentari compilato in applicazione del regolamento (CE) n. 2232/96 del Parlamento europeo e del Consiglio del 28 ottobre 1996. Gazzetta Ufficiale delle Comunità Europea, L 84, 27.3.1999.

Commissione Europea (2012) Regolamento di Esecuzione (UE) n. 872/2012 della Commissione del 1 ottobre 2012 che adotta l'elenco di sostanze aromatizzanti di cui al Regolamento (CE) n. 2232/96 del Parlamento Europeo e del Consiglio, lo inserisce nell'allegato I del Regolamento (CE) n. 1334/2008 del Parlamento Europeo e del Consiglio e abroga il regolamento (CE) n. 1565/2000 della Commissione e la Decisione 1999/217/CE della Commissione. Gazzetta Ufficialedell’Unione Europea, L 267/1, 2.10.2012.

EFSA - European Food Safety Authority (2004) Opinion of the Scientific Panel on Food Additives, Flavourings, Processing aids and Materials in Contact with Food (AFC) on a request from the Commission related to flavouring group evaluation 11 (FGE.11): aliphatic dialcohols, diketones, and hydroxyketones from chemical group 10 (Commission Regulation (EC) No 1565/2000 of 18 July 2000). Adopted on 9 December 2004 by the European Food Safety Authority (EFSA). EFSA Journal, 166, 1-44.

FAO/WHO - Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization (1997) The Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives. Safety Evaluations of Groups of Related

http://books.google.it/books/about/Chimica_degli_alimenti_Conservazione_e_t.html?id=4LisPQAACAAJ&redir_esc=y

201

Flavouring Agents: 46th Report of the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives. WHO Technical Report Series, 868. Geneva: WHO.

FAO/WHO - Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization (2006) Evaluation of certain food additives. Sixty-fifth report of the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives. WHO Technical Report Series, 934. Geneva: WHO.

FAO/WHO - Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization (2008) Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives. Sixty-ninth meeting, Rome, Italy, 17-26 June 2008. Summary and conclusions. Issued 4 July 2008.

FAO/WHO - Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization (2009) Dietary exposure assessment of chemicals in food (Chapter 6). In: Principles and methods for the risk assessment of chemicals in food. Environmental Health Criteria 240. FAO/WHO. International Programme on Chemical Safety (IPCS). Geneva: WHO.

IOFI - International Organization of the Flavor Industries (2010) Focused Survey of the Global Flavour Industry on Poundage and Added Use Levels for 19 Flavouring Substances. Report Submitted by IOFI to FACET, Flavourings, Additives and Food Contact Materials Exposure Task in 2010.

Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C and Turrini A on behalf of the INRAN-SCAI 2005–06 Study Group 2009). The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005–06: main results in terms of food consumption. Public Health Nutrition, 12, 2504-2532.

Leclercq C, Charrondiere UR, Di Novi M, Baines J, Leblanc JC, Verger P, et al. (2009b) Dietary exposure assessment of flavouring agents: incorporation of the Single Portion Exposure Technique (SPET) into the procedure for the safety evaluation of flavouring agents. In: Safety evaluation of certain food additives a cura di IPCS. Prepared by the sixty ninth meeting of the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives (JECFA). WHO Food Additives Series, 60. Geneva, 267-289.

Mathews AC (1999) Beverage flavourings and their applications. In: Food flavourings, third ed. a cura di Ashurst PR. Gaithersburg: Aspen Publishers Inc, 199–228.

Mistura L, Sette S, O’Mahony C, Engel K-H, Mehegan J, Leclercq C on behalf of the Flavours, Additives, and Food Contact Material Exposure Task (FACET) Consortium 2013. Modelling framework for assessment of dietary exposure to added flavouring substances within the FACET (Flavours, Additives, and Food Contact Material Exposure Task) project. Food Chem Toxicol, 58, 236–241.

Piccinelli R, Mistura L, Raffo A, Sette S, Le Donne C, Charrondiere R and Leclercq C (2013) Case study on the use of the “Added Portions Exposure Technique e APET” to estimate total dietary exposure to flavouring substances. Trends in Food Science & Technology 32, 51-70.

Raffo A, D’Aloise A, Magrì AL, Leclercq C (2013) Quantitation of tr-cinnamaldehyde, safrole and myristicin in cola-flavoured soft drinks to improve the assessment of their dietary exposure. Food Chem Toxicol, 59, 626–635.

SCF - Scientific Committee on Food (1999). Opinion on a programme for the evaluation of flavouring substances, SCF/CS/ FLAV/TASKF/11 Final. Bruxelles: Volume European Commission, Health & Consumer Protection Directorate-General.

TNO - Netherlands Organisation for Applied Scientific Research (2010) Volatile Compounds in Food database. In: Nijssen LM; Ingen-Visscher CA, van Donders JJH – Version 12.2 – Zeist (The Netherlands): TNO Quality of Life, 1963-2010. Disponibile all’indirizzo: http://www.vcf-online.nl/VcfHome.cfm. Ultimo accesso 9 dicembre 2013

Young KWH, Danielewska-Nikiel B, Munro IC (2006) An evaluation of the maximized survey-derived daily intake (MSDI) as a practical method to estimate intake of flavouring substances. Food Chem Toxicol, 44, 1849-1867.

http://www.vcf-online.nl/VcfHome.cfm

http://www.vcf-online.nl/VcfHome.cfm

202

7.4 Valutazione dell’impatto ambientale relativo all’emissioni di CO2 per gruppi di alimenti

Marika Ferrari, Catherine Leclercq, Cinzia Le Donne, Lorenza Mistura, Raffaela Piccinelli, Stefania Sette

Introduzione

A livello internazionale, il settore agroalimentare è direttamente responsabile di circa un terzo delle

emissioni totali di gas serra, in particolare di protossido di azoto (N2O), rilasciato dai terreni concimati, e

di metano (CH4), prodotto dagli allevamenti, soprattutto di bovini (UNEP, 2010). La produzione

combinata di N2O e CH4 del settore agricolo pare abbia lo stesso impatto sul cambiamento climatico del

settore dei trasporti (Friens of the Earth UK, 2007). Alla produzione di carne è imputato quasi un quinto

delle emissioni globali di gas serra poiché i ruminanti emettono metano che è 23 volte più deleterio per

il riscaldamento globale rispetto al diossido di carbonio (CO2) (FAO, 2006). Dal National Inventory Report

(ISPRA, 2009), in Italia il bilancio di emissioni di gas serra nel 2007 è stato pari a 553 milioni di tonnellate

di CO2 equivalenti per cui l’agricoltura è risultata responsabile del 6,7% (37 milioni di tonnellate) delle

emissioni totali. A livello di singoli gas serra, l’attività agricola è stata responsabile del 41% delle

emissioni nazionali di metano e del 68% delle emissioni nazionali di protossido di azoto.

Su tale panoramica, gli studi sullo sviluppo di diete a basso impatto ambientale vengono indirizzati,

principalmente, sulla riduzione del consumo di carne la cui produzione determina una maggiore

emissione dei gas ad effetto serra rispetto, per esempio, a quella dei legumi, della frutta e della verdura.

Uno studio statunitense ha rilevato che la sostituzione di una pietanza a base di carne rossa con una a

base di pollo, pesce, uova o legumi nella razione alimentare settimanale di ciascun nucleo familiare,

equivarrebbe ad una riduzione delle emissioni di CO2 equivalente di circa 350 Kg CO2/anno (Weber and

Mattews, 2008). La sostituzione del filetto di manzo con altre fonti proteiche di origine vegetale (come

ad esempio i legumi) ridurrebbe il riscaldamento globale potenziale dell’80% (Moresi, 2011). Anche il

consumo di prodotti locali, di stagione e con poco imballaggio permetterebbe di ridurre la produzione di

CO2 legata al trasporto delle merci, alla produzione ed allo smaltimento dei materiali di imballaggio.

Lo scopo principale dello studio è stato quello di utilizzare i dati disponibili in letteratura che

esprimono l’emissione di CO2 equivalente per unità di alimento prodotto per stimare l’impatto

ambientale del consumo di alcuni gruppi alimentari. Inoltre, lo studio si è posto anche l’obiettivo di

sviluppare delle ipotesi di sostituzione parziale di alcuni gruppi alimentari nella dieta consumata

tenendo in considerazione la qualità nutrizionale della dieta stessa. I gruppi alimentari presi in

considerazione in questo studio sono stati: “Carne, prodotti della carne e sostituti”, “Legumi freschi e

conservati”,“Acqua e bevande non alcoliche” e “Frutta”.

Inoltre, è stata sviluppata una metodologia per stimare le emissioni di CO2 legate all’importazione di

frutta consumata fuori stagione. Tale metodologia è stata applicata come primo esempio al consumo di

203

kiwi considerando i mesi (da maggio a ottobre) in cui il consumo deriva dal prodotto di importazione

proveniente dall’Australia, dal Cile e Nuova Zelanda e dall’Argentina.

Metodologia

Per quantificare le emissioni di CO2 degli alimenti prodotti sono stati utilizzati i dati di CO2 equivalente

emessi dal settore agricolo per la produzione di carne (ISPRA, 2009) e, per quanto riguarda altri generi

alimentari, sono stati utilizzati i dati provenienti da studi sulla valutazione del ciclo di vita dell’alimento

(Vergé et al, 2009; Ewing et al., 2008; Nielsen et al, 2003). Per la quantificazione dei consumi alimentari

sono stati utilizzati i dati dell’ultima indagine nazionale INRAN-SCAI 2005-06 (Leclercq et al., 2009),

effettuata mediante registrazione dei consumi per tre giorni consecutivi di diario alimentare.

I dati sui consumi sono stati espressi in grammi di alimento al giorno pro capite mentre le emissioni

di gas ad effetto serra sono state espresse in grammi di CO2 equivalente su 100 gr di alimento prodotto.

E’ stato quindi creato un database in cui su ogni gruppo alimentare preso in considerazione è stato

applicato il relativo quantitativo di CO2 equivalente per unità di alimento. In questo modo è stato

possibile quantificare le emissioni di CO2 equivalente derivanti dal consumo di alcuni prodotti alimentari.

Per stimare le emissioni di CO2 legate all’importazione di kiwi, la quantità di CO2 emessa per kg di

merce trasportata è stata calcolata moltiplicando la quantità di kiwi importato (in tonnellate) per la

distanza media tra il porto di partenza e quello di arrivo per la quantità di CO2 emessa per km di una

nave (Department for Environment, Food and Rural Affairs, 2008).

Risultati

Carne, prodotti della carne e sostituti

Le emissioni di CO2 equivalente provenienti dalla produzione agricola dei diversi allevamenti sono

risultate variare da 0,1 kg/100g per il pollame e 0,2 kg/100g per il maiale e la carne ovina fino ad arrivare

a 1,1 kg/100g per il manzo. Il consumo medio giornaliero di carne, espressa come carne a crudo, è stata

pari a 121 g/die/pro capite (Tabella 7.10). Dall’utilizzo e dall’analisi di queste banche dati (di emissione

CO2 equivalente e di consumo alimentare) è risultato che il consumo di carne è responsabile

dell’emissione di 637 g CO2 equivalente die/pro capite (Tabella 7.10), ciò equivale ad una quantità

emessa all’anno da tutta la popolazione italiana pari a 1395*104 tonnellate di CO2 equivalente. Dalla

Tabella 7.10 si osserva come le varie tipologie di carne consumata presentino un impatto ambientale

diverso relativo all’emissione di CO2 equivalente. Se la carne di manzo e vitello concorre per l’80% del

CO2 equivalente associato ai consumi di carne, il pollame concorre solo per il 3% e il coniglio per poco

più dell’1% (Figura 7.8).

http://www.defra.gov.uk/

204

Tabella 7.10 - Consumo giornaliero pro capite ed emissione di CO2 equivalente relativo alle diverse

categorie di carne consumata nella popolazione italiana.

*espresso come carne a crudo

Il consumo medio di carne rossa, espressa come carne a crudo, è risultato pari a circa 700

g/settimana/pro capite e quindi al di sopra del livello raccomandato per la prevenzione dei tumori del

colon e del retto (non più di circa 400-450 g espressa come cruda) (WCRF/AICR, 2007).

E’ importante evidenziare che la carne di manzo e di vitello risultano fonti importanti di proteine

(10%), di ferro (8%), di zinco (12%) e di vitamina B12 (16%).

Tipologia di carne g/die/pro capite* g CO2 equivalente die/pro

capite*

Manzo e vitello 46.1 507.1

Cavallo, asino 1.1 1.6

Pecora 1.2 2.2

Maiale 48.6 97.2

Pollame 21.2 21.2

Coniglio 3.1 7.2

Altre carni 0.1 0.1

Totale 121.5 637

205

Figura 7.8 - Contributo (%) delle diverse categorie di carne consumata annualmente sull’emissione dei

gas serra nella popolazione italiana.

Legumi freschi e conservati

Il consumo medio giornaliero è stato di 11 g/pro capite (di cui circa 6 g di legumi freschi e 5 g di

legumi secchi) nel campione totale. Dai dati del ciclo di vita dei legumi (Ewing et al., 2008) si è stimato

un impatto ambientale pari 34*104 tonnellate di CO2 equivalente emesse nell’atmosfera a seguito del

consumo di legumi.

Acqua e bevande non alcoliche

Il consumo medio giornaliero è risultato pari a 836 g/die/pro capite nel campione totale. All’interno

di questo gruppo alimentare il maggior consumo da parte del campione totale è derivato dal

sottogruppo “Acqua minerale” (452 g/die/pro capite) seguito da “Acqua di rubinetto” (196 g/die/pro

capite). Il consumo relativo al sottogruppo dei “succhi di frutta” e di “altre bibite analcoliche” è stato di

36 e 29 g/die/pro capite rispettivamente.

Al consumo annuale di acqua minerale riferito a tutta la popolazione italiana (98988*102tonnellate) è

stato ipotizzato un utilizzo di 66*108 bottiglie in polietilene tereftalato (PET) da 1,5 litri all’anno.

Prendendo in riferimento i dati del ciclo di vita della bottiglia di PET (McRande, 2004) si è stimato un

impatto ambientale pari 8448*102 tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera a seguito del consumo

annuale di acqua minerale. Al consumo annuale dei succhi di frutta riferito a tutta la popolazione

(7884*102 tonnellate) viene ipotizzato un utilizzo di 5,3*108 bottiglie in PET da 1,5 litro cui corrisponde

un impatto ambientali pari a 673*102 tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera. Per quanto riguarda il

consumo annuale di bibite analcoliche riferito a tutta la popolazione (6351*102 tonnellate), è stato

ipotizzato un utilizzo di 4,2*108 bottiglie in PET da 1,5 litri su cui si è calcolato un impatto ambientale

pari a 542*102 tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera.

0,0%

MANZO E VITELLO 79.6%

CAVALLO, ASINO 0.3%

PECORA 0.4%

MAIALE 15.3%

POLLAME 3.3%

CONIGLIO 1.1%

206

È importante tenere in considerazione che l’acqua in bottiglia risulta una fonte non trascurabile di

calcio (5%). I succhi di frutta sono una fonte importante di vitamina C (13%) mentre le bibite risultano

una fonte significativa di carboidrati semplici (10%).

Frutta

Il consumo medio giornaliero è stato pari a 208 g/die/pro capite nel campione totale. All’interno di

questo gruppo alimentare il maggior consumo è derivato dal sottogruppo “Altra frutta” (quali mele,

pere, pesche, albicocche, uva, fichi, meloni, angurie, fragole, lamponi, melagrani, prugne, ciliegie, ecc.)

(142 g/die/pro capite). Il consumo del sottogruppo relativo alla “Frutta esotica” è risultato pari a 17

g/die/pro capite. Sul quantitativo annuale di frutta esotica (banane e ananas) consumato dall’intera

popolazione (372300 tonnellate), è stato stimato un impatto ambientale relativo al trasporto pari a

553*102tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera.

Nel complesso, il consumo medio di frutta e verdura (208 g/die/pro capite e 211 g/die/pro capite)

nel campione totale raggiunge appena il quantitativo minimo di consumo raccomandato per la

popolazione cioè pari a 400 g/die/pro capite (WHO, 2003).

Sostituzione nella dieta di porzioni di carne rossa con il pollame e altri gruppi alimentari

La Tabella 7.11 mostra la sostituzione di una parte della quantità consumata di carne rossa (inclusi gli

insaccati) dalla popolazione italiana con porzioni di carne bianca, legumi, cereali e frutta secca in guscio.

Tabella 7.11 – Porzioni (n) e quantità (g) di carne rossa e bianca sostituite settimanalmente nella dieta

italiana

Tipologia di carne Dieta attuale Modifiche Dieta sostituita

(n) (g) (n) (g) (n) (g)

Manzo e altra carne rossa 3 300 - 2 200 1 100

Salumi 4 200

(300*) - 3 150

(200*) 1

50 (70*)

Maiale 1 100 - ½ 50 ½ 50

Totale carne rossa 700* 450* 220*

Pollame 1 e ½ 150 + 1 100 2 e ½ 250

Pasta 5 400 + ½ 40 5 e ½ 440

Pane 14 e ½ 700 + 2 100 16 e ½ 800

Legumi 1 e ½ 150§ + 1 100§ 2 e ½ 250§

Noci ½ 15 + 1 30 1 e ½ 45 * espresso come carne trasformata §

espresso come legume fresco

207

I cambiamenti in percentuale riferiti all’apporto di alcuni nutrienti essenziali a seguito della

sostituzione di porzioni di carne rossa nella dieta italiana sono mostrati nella Figura 7.9 dove si rileva

una diminuzione maggiore del 10% per quanto riguarda l’apporto di vitamina B12, di vitamina D, di

colesterolo e degli acidi grassi a catena lunga (acido eicosapentaenoico + acido docosaesaenoico; EPA +

DHA e EPA) e un aumento uguale o maggiore del 10% per ciò che riguarda l’apporto degli acidi grassi

omega-3, degli omega-6 e della fibra.

Sul totale di 114,6 kg CO2 equivalente pro capite risparmiati annualmente (Figura 7.10) viene

corrisposto un quantitativo pari a 68768*102 tonnellate di CO2 equivalente per tutta la popolazione

risparmiati annualmente a seguito della sostituzione di porzioni di carne rossa con altri gruppi alimentari

nella dieta italiana.

Figura 7.9 – Modifica in percentuale dell’apporto di nutrienti a seguito della sostituzione nella dieta della

carne rossa con carne bianca, cereali, legumi e frutta secca

208

Figura 7.10 - Modifica della quantità annuale dell’emissione di CO2 equivalente per alimento a seguito

della sostituzione di porzioni di carne rossa nella dieta

Sostituzione nella dieta di acqua minerale e altre bevande analcoliche con acqua di rubinetto

I cambiamenti in percentuale riferiti all’apporto di alcuni nutrienti a seguito della sostituzione nella

dieta italiana del consumo di acqua minerale e di altre bevande analcoliche con quello dell’acqua di

rubinetto sono mostrati nella Figura 7.11 dove si rileva una diminuzione maggiore del 10% per quanto

riguarda l’apporto di zuccheri semplici (CHO).

Per quanto riguarda l’impatto ambientale, si rileva un risparmio di 8448*102 tonnellate di CO2 e di

542*102 tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera per le bottiglie in PET dell’acqua minerale e delle

bevande analcoliche, rispettivamente.

209

Figura 7.11 - Modifica in percentuale di alcuni nutrienti a seguito della sostituzione nella dieta dell’acqua

minerale e delle bevande con acqua di rubinetto

Sostituzione nella dieta dei succhi di frutta con frutta di stagione

La Figura 7.12 mostra i cambiamenti in percentuale riferiti all’apporto di alcuni nutrienti a seguito

della sostituzione nella dieta italiana del consumo di succhi di frutta con frutta fresca, ciò comporta una

diminuzione solo del 6% di vitamina C.

Figura 7.12 - Modifica in percentuale di alcuni nutrienti a seguito della sostituzione nella dieta dei succhi

di frutta con la frutta fresca

210

A seguito della sostituzione, si rileva un risparmio di 704*102 tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera

per le bottiglie in PET dei succhi di frutta.

Sostituzione nella dieta della frutta esotica con la frutta di stagione

I cambiamenti in percentuale riferiti all’apporto di alcuni nutrienti a seguito della sostituzione nella

dieta italiana del consumo di frutta esotica, ananas e banane, con frutta di stagione sono mostrati nella

Figura 7.13 dove le percentuali per tutti i nutrienti presi in considerazione sono al di sotto del 5%.

Figura 7.13 - Modifica in percentuale di alcuni nutrienti a seguito della sostituzione della frutta esotica

con la frutta di stagione

In seguito a tale sostituzione si ottiene un risparmio pari a 553*102 di tonnellate di CO2 emesse

nell’atmosfera per il trasporto delle banane e dell’ananas come frutta esotica.

Cambiamenti degli apporti dei nutrienti e delle emissioni di CO2 equivalenti a seguito delle sostituzioni di

carne rossa, bevande analcoliche, succhi di frutta e frutta esotica nella dieta italiana

Per un recupero delle quantità di vitamina D e degli acidi grassi a catena lunga persi dalla dieta a

seguito della sostituzione di alcune porzioni di carne rossa, viene ipotizzato che il consumo di pesce

fresco della popolazione italiana (270 g/a settimana) sia esclusivamente di piccoli pesci azzurri

particolarmente ricchi di questi nutrienti.

La Figura 7.14 quindi mostra le modifiche in nutrienti a seguito di tutte le sostituzioni (carne, pesce,

frutta e bevande); si nota un sostanziale aumento dell’apporto di vitamina D (circa 140%) e degli acidi

grassi a catena lunga quali EPA e DHA (125%) mentre si rileva una diminuzione del 50% per la vitamina

211

B12. Per quanto riguarda gli altri nutrienti, non si osservano cambiamenti in percentuale particolarmente

significativi.

Figura 7.14 - Modifica in percentuale di nutrienti essenziali a seguito della sostituzione completa (carne,

pesce, frutta e bevande) nella dieta italiana

Per quanto riguarda l’impatto ambientale, si è calcolato un risparmio totale di 68768*102 tonnellate

di CO2 equivalente e di 10216*102 di tonnellate di CO2 emesse nell’atmosfera a seguito delle sostituzioni

di porzioni carne rossa, acqua minerale, bevande analcoliche, succhi di frutta e frutta esotica della dieta

italiana.

Stima delle emissioni di CO2 relative al consumo del kiwi della popolazione italiana

Il 91% dei soggetti arruolati nello studio INRAN-SCAI 2005-06 (Leclercq et al., 2009) hanno consumato

frutta fresca durante i 3 giorni di rilevazione dei consumi. La distribuzione del consumo di alcune

tipologie di frutta disponibili per tutta la durata dell’anno (Tabella 7.12) mostra un lieve decremento

nella percentuale dei consumatori durante il periodo estivo dove la varietà della frutta disponibile è più

vasta che in altri periodi dell’anno e i consumatori tendono a sostituire parte della frutta “fuori

stagione” con la “frutta di stagione”.

Dai dati dell’indagine INRAN-SCAI 2005-2006 risulta che il 14% dei soggetti hanno consumato kiwi.

Il trend del consumo di kiwi non era bilanciato nei mesi in cui avviene la raccolta del frutto con un

apporto pari a 11,4 g/die/pro capite (18% dei consumatori) da novembre ad aprile verso un apporto pari

a 6,5 g/die/pro capite (12% consumatori) da maggio a ottobre.

212

Il consumo annuale e totale di kiwi riferito a tutta la popolazione italiana è stato stimato pari a

183.346 tonnellate di cui 103.346 tonnellate di kiwi risultano essere prodotti locali e 79.716 tonnellate

provengono da fuori Italia. Considerando una stima di 15 g CO2 per tonnellata/km per nave è stato

stimata una quantità di CO2 emessa a seguito del consumo di kiwi “fuori stagione” che varia da 21.523 a

14.349 tonnellate per anno.

Tabella 7.12 - Percentuale relative ai consumatori di specifiche tipologie di frutta per ogni mese

dell’anno

Mesi Campione

totale (n)

Consumatori (%)

Kiwi Limoni Ananas Banana Pera Mela Ciliegie Pesche

Gennaio 318 22,3 19,8 3,1 34,0 28,9 65,1 0,0 0,0 Febbraio 488 15,2 17,6 0,8 35,0 28,9 68,0 0,0 0,2 Marzo 189 20,6 16,9 2,6 43,9 30,7 64,6 0,5 2,1 Aprile 301 16,9 19,3 4,3 42,2 31,9 70,1 0,0 0,7 Maggio 319 21,6 16,0 6,6 50,8 26,3 73,0 11,0 1,6 Giugno 315 12,7 24,4 4,8 36,8 28,9 48,3 24,1 47,0 Luglio 434 9,4 8,8 1,8 29,7 25,8 36,6 6,2 58,3 Agosto 85 0,0 18,8 2,4 35,3 29,4 42,4 0,0 51,8 Settembre 106 7,5 34,0 2,8 32,1 32,1 61,3 0,0 29,2 Ottobre 248 7,7 25,4 4,0 35,5 41,5 64,9 0,0 10,9 Novembre 420 12,6 15,5 1,9 36,7 34,3 65,2 0,0 0,7 Dicembre 100 12,0 18,0 2,0 32,0 30,0 58,0 0,0 0,0

Tutto l’anno 3323 14,4 18,1 3,0 37,1 30,4 60,5 4,2 15,6

Conclusioni

Dai risultati di questo studio si può concludere che le sostituzioni proposte nella dieta italiana in

riferimento ad alcuni gruppi alimentari (carne rossa, acqua minerale e bevande analcoliche, succhi di

frutta e frutta esotica) ad elevato impatto ambientale non sembrano determinare modifiche sostanziali

sugli apporti dei nutrienti essenziali ad eccezione di un apporto più elevato di vitamina D e degli acidi

grassi a catena lunga oltre ad una riduzione della vitamina B12.

È bene precisare che tali sostituzioni sono riferite alla popolazione e la loro applicabilità deve essere

verificata per ogni gruppo di popolazione (bambini, adolescenti, adulti, anziani) poiché i fabbisogni

variano con l’età e il sesso. In ogni caso, questo studio dimostra come modificazioni nel nostro

comportamento alimentare, sviluppando scelte consapevoli, possono comportare grandi vantaggi sia in

termini di salute, poiché assicurano un adeguato apporto di nutrienti, sia in termini ambientali, con un

notevole risparmio di emissioni di CO2.

Per quanto riguarda l’esercizio effettuato prendendo in considerazione il consumo di kiwi e l’impatto

ambientale derivato dalla sua produzione, questo lavoro mette in rilievo l’importanza delle indagini

nazionali sui consumi alimentari nella valutazione delle emissioni di CO2 relative alle miglia/alimento

(foodmiles). La metodologia applicata da questo caso studio può essere utilizzata per identificare

213

alternative di consumo della frutta fuori stagione che possono contribuire alla riduzione delle emissioni

di CO2 nell’atmosfera.

Bibliografia

Department for Environment, Food and Rural Affairs (2008) Guidelines to Defra’s GHG Conversion Factors: Methodology Paper for Transport Emission Factors. Disponibile all’indirizzo: http://www.defra.gov.uk/environment/business/envrp/conversion-factors.htm#transport Ultimo accesso 9 dicembre 2013

Ewing B, Reed A, Rizk SM, Galli A, Wackernagel M and Kitzes J 2008 Calculation Methodology for the National Footprint Accounts. 2008 ed. Oakland: Global Footprint Network. Friends of the Earth UK (2007) Food and Climate Chang. Disponibile all’indirizzo: http://www.foe.co.uk/sites/default/files/downloads/food_climate_change.pdf Ultimo accesso 9 dicembre 2013

FAO - Food and Agriculture Organization of the United Nations (2007) Livestock's Long Shadow: Environmental. Issues and Options. Disponibile all’indirizzo: http://www.fao.org/docrep/x5305e/x5305e00.htm Ultimo accesso 9 dicembre 2013

ISPRA - Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale (2009) Italian Greenhouse Gas Inventory 1990-2007. National Inventory Report 2009.

Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C and Turrini on behalf of the INRAN-SCAI 2005-06 Study Group (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005-06: main results in terms of food consumption. Public Health Nutr , 12(12),2504-32.

INRAN - Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione. Linee Guida per una Sana Alimentazione Italiana, revisione 2003.

McRande P 2004 The Green Guide, in State of the world. Ed Ambiente, Milano, 136-7 Moresi M 2011 Impatto ambientale del settore agroalimentare italiano. Convegno “cambiamenti

climatici, agricoltura e catena alimentare”, Roma. Nielsen PH, Nielsen AM, Weidema BP, Dalgaard R and Halberg N 2003 LCA food data base. Disponibile

all’indirizzo: www.lcafood.dk Ultimo accesso 9 dicembre 2013 UNIPO - United Nations Environment Programme 2010 Assessing the Environmental Impacts of

Consumption and Production: Priority Products and Materials. A Report of the Working Group on the Environmental Impacts of Products and Materials to the International Panel for Sustainable Resource Management, 108. Disponibile all’indirizzo: http://www.unep.org/resourcepanel/Portals/24102/PDFs/PriorityProductsAndMaterials_Report.pdf Ultimo accesso 9 dicembre 2013

Vergé XPC, Dyer JA, Desjardins RL and Worth DE 2009. Greenhouse gas emissions from the Canadian pork industry. Livestock Science, 121(1), 92-101. doi : 10.1016/j.livsci.2008.05.022.

Weber CL, Matthews HS 2008. Food-miles and the relative climate impacts of food choices in the United States. Environ Sci Technol 42, 3508-13.

WCRF/AICR - World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research 2007 Food, Nutrition, Physical Activity, and the Prevention of Cancer: a Global Perspective.Project Report. The American Institute for Cancer Research, Washington, DC.

WHO - World Health Organization 2003 Diet, Nutrition and the prevention of chronic diseases. Report of a Joint WHO/ FAO Expert Consultation. WHO Technical Report Series 916, WHO, Geneva.

http://www.defra.gov.uk/

http://www.defra.gov.uk/environment/business/envrp/conversion-factors.htm#transport

http://www.foe.co.uk/sites/default/files/downloads/food_climate_change.pdf

http://www.fao.org/docrep/x5305e/x5305e00.htm

http://www.lcafood.dk/database

http://www.unep.org/resourcepanel/Portals/24102/PDFs/PriorityProductsAndMaterials_Report.pdf

214

Appendice 7.1 - Alimenti presenti nei gruppi e sottogruppi

Gruppi e sottogruppi alimentari

Lista delle singole voci alimentari e degli alimenti composti classificati nel gruppo o

sottogruppo

Ingredienti minori

appartenenti ad altri

gruppi alimentari

presenti con maggiore

frequenza in alimenti

composti

Cereali e prodotti da forno

Pane Tutte i tipi di pane preparato con ogni tipo di farina (frumento, frumento integrale, soia, mais ecc...), pane speciale, pancarré, escluso pangrattato e pane tostato

Latte e grassi nei pani

speciali; soia nel pane di

soia

Pasta e sostituti della pasta

Tutte i tipi di pasta, incluso, riso, tagliatelle, pasta fresca con uova, tortellini (pasta fresca con ripieno di carne) e la pasta per bambini, pasta sfoglia

Carne nei tortellini, uova

nella pasta fresca, burro

nella pasta sfoglia

Pizza Pizza bianca semplice, pizza al pomodoro

semplice, escluse le altre pizze che sono state codificate attraverso ricette

Pomodoro nella pizza

rossa semplice, olio nella

pizza bianca semplice e

nella pizza rossa

Riso Tutti i tipi di riso, bianco ed integrale, escluso il riso nei budini di riso commerciali

---

Frumento, altri

cereali e farine Tutti i tipi di farine (frumento, mais, avena, couscous, miglio, orzo, riso, ecc...) utilizzati nelle ricette (polenta, pizza, pasta fresca, dolci), pangrattato, cereali per l’infanzia

Frutta in alcuni cereali per

l’infanzia

Cereali da prima colazione

Tutti i tipi di cereali pronti al consumo (generalmente cereali da prima colazione consumati con il latte): fiocchi di mais, frumento soffiato, riso essiccato e tostato, muesli, ecc...

Frutta secca e frutta in

guscio nel muesli;

zucchero; cacao

Biscotti Tutti i tipi di biscotti dolci, inclusi i biscotti senza

zucchero, biscotti granulati per l’infanzia, biscotti senza glutine

Zucchero; uova; grassi;

cacao; frutta secca e

frutta in guscio

Prodotti da forno salati

Tutti i tipi di cracker, grissini, fette biscottate, pop-corn, stuzzichini salati e biscotti salati

Grassi

Dolci e snack dolci Dolci a forma di rotolo, tutti i tipi di torte (semplici, al cioccolato, alla frutta, con panna, ecc...), snack dolci a base di cereali (ad esempio, barrette)

Grassi; uova, frutta; latte

215



sottogruppo

Ingredienti minori


gruppi alimentari



composti

Legumi, freschi e trasformati

Tutti i tipi di legumi (freschi e trasformati): lenticchie, piselli, ceci, tutti i tipi di fagioli esclusi fagiolini, soia

---

Verdure ed ortaggi, freschi e trasformati

Ortaggi a foglia freschi

Cicoria, lattuga, spinaci, ecc.. ---

Pomodori, freschi Pomodori freschi utilizzato in insalate e altre

ricette (per esempio salsa di pomodoro) ---

Altri vegetali a

frutta, freschi Melanzane, peperoni, cetrioli, zucca, zucchine, ecc...

---

Ortaggi a radice e

a bulbo Cipolla, aglio, sedano rapa, barbabietole, daikon ---

Altri vegetali, freschi

Tutti gli altri tipi di ortaggi freschi: broccoli, cavoli, cavolfiori, carciofi, asparagi, finocchi, funghi, fagiolini e il cuore di palma

---

Altri vegetali, trasformati

Conserve vegetali (in aceto, sott'olio o in salamoia), pomodori in scatola, zuppe di verdure disidratate, insalata mista industriale con maionese, vegetali omogeneizzati per bambini

Uova (nella maionese),

olio (nelle conserve in olio

e nella maionese), i

cereali e le patate (nel

brodo disidratato), aceto

(nelle conserve in olio)

Spezie ed erbe aromatiche

Prezzemolo, basilico, rosmarino, origano, semi di sesamo, curry, ginseng, ecc...

Patate, tuberi e loro prodotti

Patate crude, patate dolci, tapioca, patatine fritte, patatine fritte con formaggio, crocchette di patate, fiocchi di patate disidratate

Grassi in tutte le patatine

fritte; Formaggi, in alcuni

patatine speciali;

panatura nelle crocchette

di patate

Frutta, fresca e trasformata

Agrumi, freschi Arancia, limone, pompelmo, mandarino, mapo ---

Frutta esotica, fresca

Banana, cherimoya, avocado, papaya, mango, litchi

---

Altra frutta, fresca Tutti gli altri tipi di frutta: mele, pere, pesche, albicocche, uva, fichi, melone, anguria, fragola,

---

216



sottogruppo

Ingredienti minori


gruppi alimentari



composti

lampone, melagrana, prugna, ciliegia, ecc...

Frutta secca, semi, olive e loro prodotti

Frutta in guscio tostata, secca, in polvere o in purea (mandorle, castagne, noci, noce di cocco, pinoli, arachidi, pistacchi), semi (semi di zucca) e tutta la frutta secca (fichi, prugne, uva passa), olive

---

Frutta trasformata

(in sciroppo, in scatola ecc...),

Tutti i tipi di frutta sciroppata (pesca, albicocca, pera, cocktail di frutta, ecc), purea di frutta, frutta tritata, compresi omogeneizzati di frutta per bambini

Zucchero

Pesce e frutti di mare

Pesce e frutti di mare, freschi o surgelati

Tutti i tipi di pesce, molluschi, crostacei, crudi (freschi e surgelati) e bastoncini di pesce

Panatura nei bastoncini di

pesce

Pesce e frutti di mare conservati

Tutti i tipi di conserve di pesci, molluschi, crostacei e uova di pesce (caviale, acciughe in salamoia o in olio, tonno in olio o salamoia, salmone affumicato, carne di granchio in scatola, merluzzo essiccato e salato, aringhe affumicate, ecc...), compresi i prodotti omogeneizzati per bambini

Olio nelle conserve in olio

Carne, insaccati e sostituti della carne

Manzo e vitello non conservati, escluse frattaglie

Manzo, vitello, omogeneizzati di carne per bambini, sugo di carne industriali

Pomodoro nel ragù

industriale; grassi, cereali

e tuberi negli

omogeneizzati per

bambini

Maiale non conservati escluse frattaglie

Carne di maiale, carne di maiale arrosto (porchetta), piede di maiale crudo, escluse le frattaglie

---

Pollame e pennuti

non conservati, escluse frattaglie

Fagiano, pollo, pollo arrosto, oca, quaglia, tacchino, struzzo, inclusi i prodotti omogeneizzati per bambini

Grassi, cereali e tuberi

negli omogeneizzati per

bambini

Altre carni non conservate, escluse frattaglie

Agnello, capretto, cavallo, asino, cervo magra, cinghiali, conigli, rane, lumache terrestri, inclusi i prodotti omogeneizzati per bambini, escluse le frattaglie



217



sottogruppo

Ingredienti minori


gruppi alimentari



composti

bambini

Prosciutto, salame, salsicce e altre carni conservate

Carne di maiale, pollo e carne di tacchino conservata (prosciutto, mortadella, salsicce, wurstel, salumi, ecc...), roast-beef, carne in scatola, carne secca o la carne di cavallo (bresaola), inclusi omogeneizzati per bambini



bambini

Frattaglie e derivati

Fegato, rene, cervello, cuore, trippa, lingua, animelle, sangue e paté di fegato

Grassi nel patè di fegato

Sostituti della

carne Seitan (glutine di frumento), hamburger di soia Soia, frumento

Oli e grassi

Olio di oliva Olio extra-vergine di oliva, olio di oliva, incluso il tipo arricchito

---

Altri oli vegetali Tutti i tipi di oli vegetali, escluso l'olio d'oliva --- Burro e panna Burro, panna, panna ad alto contenuto di grassi

(≥ 36%) ---

Altri grassi Tutti i tipi di margarina, maionese, lardo,

compreso il burro di soia Uova nella maionese

Latte, derivati e sostituti del latte

Latte, bevande a base di latte, latte materno, formule lattee e sostituti

Tutti i tipi di latte (liquido, condensato ed in polvere), inclusi alimenti per lattanti, latte umano, e sostituti del latte (ad esempio, soia, riso, avena), latte aromatizzato (per esempio, latte aromatizzato al cioccolato confezionato)

Zucchero nelle bevande

di latte aromatizzato,

cacao nelle bevande di

latte aromatizzato, soia,

riso nei prodotti

sostitutivi del latte

Yogurt e latti fermentati

Yogurt, yogurt da bere, dessert a base yogurt con frutta per bambini

Zucchero nello yogurt;

frutta o cereali nello

yogurt

Formaggi e sostituti

Tutti i tipi di formaggi (ad esempio mozzarella, parmigiano, edam, feta, fontina), formaggio dolce aromatizzato per i bambini, sostituti del formaggio (ad esempio tofu), prodotti caseari omogeneizzati per bambini

Frutta e zucchero in

formaggi aromatizzati per

bambini

Dessert a base di latte e sostituti*

Dessert commerciali a base di latte (ad esempio, mousse al cioccolato, crema pasticcera, chantilly), incluso budini di riso

Crema di latte; zucchero;

cacao; riso nel budino di

218



sottogruppo

Ingredienti minori


gruppi alimentari



composti

cremoso commerciali (risolatte) riso

Uova Tutti i tipi di uova (di gallina, di anatra, di struzzo, ecc...) escluse le uova di pesce

---

Bevande alcoliche e sostituti

Vino e sostituti Tutti i tipi di vino (rosso, bianco), vino "non-

alcolico", escluso vino spumante ---

Birra, sidro e

sostituti Tutti i tipi di birra, birra analcolica ---

Vino dolce, spumante, aperitivi e liquori

Spumante, vino con alto volume alcolico (ad esempio, Porto, cherry vermouth, vino da dessert dolce o secco, da aperitivo), superalcolici (ad esempio, grappa, brandy, whisky), liquori (Amaro, limoncello, ecc...)

---

Dolciumi e sostituti

Gelati , ghiaccioli e sostituti

Tutti i tipi di gelati (di tutti i gusti ed ingredienti possibili), ghiaccioli

Latte nei gelati a base di

latte; Soia nei gelati alla

soia; Frutta; Uova

Cioccolato e sostituti

Tutti i tipi di cioccolato (al latte, bianco, 70-90% di cacao, alle nocciole, ecc...), crema al cioccolato da spalmare, con o senza nocciole, barrette di cioccolato ripieno di mou

Latte nel cioccolato al

latte; frutta in guscio in

alcune creme di

cioccolata e barrette; riso

in alcune barrette al

cioccolato

Caramelle, marmellate e altri dolci anche senza zucchero

Tutti i tipi di caramelle (ad esempio mou, fondenti, dure, gommose, diversi gusti), gomme da masticare, confetture, marmellate, torrone con le mandorle, marron glace, croccante di arachidi e di sesamo, compresi i prodotti senza zucchero

Frutta in guscio, semi

Zucchero, fruttosio, miele

Miele, zucchero, fruttosio, sciroppo d'acero, pappa reale

---

Cacao e polvere a base di cacao

Cacao in polvere, polvere di cacao miscelata con altri ingredienti, con o senza zucchero, con o senza latte disidratato

Zucchero, latte

219



sottogruppo

Ingredienti minori


gruppi alimentari



composti

Dolcificanti artificiali

Tutti i dolcificanti contenenti edulcoranti artificiali (ad esempio, aspartame, saccarina) in compresse, polvere o liquidi

---

Pasti sostitutivi Pasti sostitutivi in forma liquida o barrette ---

Prodotti vari Aceto, ketchup, salsa di senape, dado di carne, dado da brodo, lievito, agenti lievitanti, salsa di soia, bicarbonato di sodio (usato per la produzione di uso domestico di acqua gassata dal rubinetto)

Pomodoro e zucchero nel

ketchup; carne nei dado

di carne;

Acqua e altre bevande non alcoliche

Acquadi rubinetto (consumata come tale, in bevande e ricette)

Acqua di rubinetto ---

Acqua minerale in bottiglia

Tutti i tipi di acqua minerale industriale ---

Caffè, tè, tisane e sostituti (inclusi decaffeinati)

Tutti i tipi di caffè (ad esempio, infuso, decaffeinato, "Espresso", in polvere), tutti i tipi di tè (in polvere, infuso, deteinato) con o senza zucchero, tisane (ad esempio, camomilla), caffè d'orzo perlato

Zucchero in polvere per la

preparazione di bevande

istantanee

Succhi di frutta e verdura (senza edulcoranti artificiali)

Tutti i tipi di succhi di frutta e verdura (ad esempio, nettare, succo di carota, succo d'arancia), con o senza l'aggiunta di acqua, zucchero ed edulcoranti intensi, inclusi prodotti fortificati.

---

Altre bevande Tutti i tipi di bevande carbonate (ad esempio, cola, soda, gingerino, aranciata, acqua tonica) con zucchero o senza zucchero, bevande al tè confezionato, tisane confezionate, bevande energetiche, bevande sportive, sciroppi da diluire (incluso il latte di mandorla)

---

220

Appendice 7.2 - Fonti alimentari per i diversi nutrienti nella popolazione italiana

Figura A.1 - Contributo percentuale di ENERGIA dai gruppi alimentari

Figura A.2 - Contributo percentuale di PROTEINE dai gruppi alimentari

221

Figura A.3 - Contributo percentuale di LIPIDI dai gruppi alimentari

Figura A.4 - Contributo percentuale di CARBOIDRATI TOTALI dai gruppi alimentari

222

Figura A.5 - Contributo percentuale di CARBOIDRATI SEMPLICI E COMPLESSI dai gruppi alimentari

Figura A.6 - Contributo percentuale di FIBRA dai gruppi alimentari

223

Figura A.7 - Contributo percentuale di FERRO dai gruppi alimentari

Figura A.8 - Contributo percentuale di CALCIO dai gruppi alimentari

224

Figura A.9 - Contributo percentuale di ZINCO dai gruppi alimentari

Figura A.10 - Contributo percentuale di TIAMINA dai gruppi alimentari

225

Figura A.11 - Contributo percentuale di RIBOFLAVINA dai gruppi alimentari

Figura A.12 - Contributo percentuale di NIACINA dai gruppi alimentari

226

Figura A.13 - Contributo percentuale di VITAMINA C dai gruppi alimentari

Figura A.14 - Contributo percentuale di VITAMINA B6 dai gruppi alimentari

227

Figura A.15 - Contributo percentuale di VITAMINA A dai gruppi alimentari

Figura A.16 - Contributo percentuale di VITAMINA E dai gruppi alimentari

228

Figura A.17 - Contributo percentuale di VITAMINA D dai gruppi alimentari

Figura A.18 - Contributo percentuale di VITAMINA K dai gruppi alimentari

229

Figura A.19 - Contributo percentuale di VITAMINA B12 dai gruppi alimentari

Appendice 7.3 - Gruppi e sottogruppi per analisi sostanze aromatizzanti

Codice Livello 0

1 Prodotti del latte e ProP Prodotti del latte e analoghi

2 Grassi e e oli e grassi emulsionati

3 Frutta, noci e semi, inclusi dessert a base di frutta

4 Vegetali, patate, legumi e altri prodotti vegetali

5 Cioccolato e prodotti dolciari

6 Cereali e prodotti

7 Pane e prodotti da forno inclusi i prodotti da forno dolci

8 Carne e prodotti della carne

9 Pesce e prodotti, molluschi, crostacei

10 Uova e prodotti

11 Zuccheri, dolcificanti e miele

12 Sale, spezie, salse e zuppe industriali

13 Prodotti dietetici

14 Bevande non alcoliche (escluse bevande a base di latte)

15 Bevande alcoliche

16 Snack salati pronti da consumare

17 Dessert (esclusi i prodotti da forno e dessert a base di frutta)

18 Piatti composti o piatti misti

231

8 Ristorazione collettiva: indagine sulla qualità totale.

Deborah Martone, Dina D’Addesa, Laura Censi Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

L’obiettivo globale del servizio di ristorazione è quello di fornire un pasto appropriato in un contesto adeguato secondo una visione sistemica della qualità. Lo studio ha previsto due tipi di valutazione: indiretta e diretta. La prima si è svolta attraverso la distribuzione di 792 questionari ai bambini e genitori, 120 ai dirigenti scolastici e 86 agli insegnanti, atti ad esplorare e stimare attraverso una griglia di domande le variabili relative alla accettabilità dei pasti distribuiti a mensa, alle abitudini alimentari circa la colazione e le merende, alla percezione dell’ambiente mensa e agli aspetti strutturali, organizzativi, nutrizionali ed educativi del sistema di ristorazione scolastica. La valutazione diretta è stata eseguita su un campione di 250 soggetti attraverso la pesata degli alimenti scartati a mensa. I risultati hanno evidenziato una percentuale di scarto medio totale del 35,8%, con punte massime di rifiuto per il contorno (41,5%), mentre il primo piatto risulta essere il più gradito (29%) ed il secondo si colloca in una situazione intermedia con un rifiuto del 37%. Dalla valutazione dell’adeguatezza energetica-nutrizionale del pasto effettivamente consumato, emerge che esso apporta circa la metà della copertura energetica prevista per il pranzo. Tali risultati, assieme alle altre informazioni raccolte, sono utili sia per condurre interventi correttivi e migliorativi in tutte le fasi del servizio di ristorazione, sia per programmare adeguate iniziative di educazione alimentare. Parole chiave: refezione scolastica, mensa, ristorazione, scarti alimentari

Abstract

The overall objective of the catering service is to provide a proper meal in a suitable context according to a systemic vision of quality. The study included two types of evaluation: indirect and direct. The indirect estimation was carried out by distributing 792 questionnaires to children and parents, 120 school directors and 86 teachers, aimed at exploring through a set of questions the variables relating to the acceptability of the food distributed canteen, eating habits about the breakfast and snacks, the perception of the canteen environment and the structural, organizational, nutritional and educational system of school catering. The direct weighing method was used to evaluate the amount of school food left uneaten in a sample of 250 subjects. The results showed a high mean percentage of food not eaten (35.8%), most of the food thrown away were vegetables (41.5%), whereas the first course of the meal was the most eaten (29%) and the second one was discarded by 37% of the subjects. Results showed that midday school meals provided almost half of the energy intake expected. Such data and all other information provided can support operative solutions and proper nutrition education interventions. Keywords: school meals, canteen, catering, left-overs

232

Introduzione

Negli ultimi tempi è progressivamente aumentata la tendenza della popolazione a consumare uno o

più pasti della giornata fuori dal tradizionale ambiente familiare; questo sia per necessità logistiche e

lavorative sia per libera scelta. Recenti studi hanno stimato che circa ventuno milioni di italiani hanno

dichiarato di aver consumato almeno una volta un pranzo funzionale fuori casa (Ismea, 2008), dove per

pranzo funzionale si intende un’occasione di consumo legata ad impegni quotidiani di lavoro o di studio.

Di questi, circa nove milioni di pasti vengono serviti dalla cosiddetta “ristorazione di servizio”, cioè

mense aziendali, scolastiche, ospedaliere, militari, ecc. (Ministero della Salute, 2003). In particolare, si

evidenzia come ogni giorno due milioni e settecentomila bambini consumino un pasto a scuola. Essi

rappresentano per le aziende di ristorazione collettiva un giro di affari che supera la rispettabile cifra di

tremila miliardi di vecchie lire. Nonostante il calo di iscrizioni scolastiche, si è assistito, infatti, ad un

incremento del numero di fruitori del servizio di refezione scolastica (D’Addesa et al., 2004). Essa

rappresenta circa il 25% dei pasti della ristorazione collettiva extradomestica, sia come conseguenza

dell’incremento degli orari scolastici con il tempo prolungato e/o pieno, sia come conseguenza della

crescita dell’occupazione femminile (Gravante et al., 2000).

I mutamenti intervenuti nei modelli ristorativi scolastici nel giro dell’ultimo cinquantennio sono

radicali. Questa evoluzione è talmente strutturata, che si può apprezzare anche semplicemente

consultando un vocabolario della lingua italiana, che alla voce Refezione scolastica, definita come “Cibo

che si passa nelle scuole ai bambini poveri” (dizionario enciclopedico, 1959), passa ad assumere quello

di “Pasto fornito agli alunni della scuola durante l’intervallo tra le lezioni antimeridiane e il doposcuola”

(stesso dizionario enciclopedico, 1995) (Regione Lombardia, 1998).

La prima Direttiva Regionale per la Ristorazione scolastica emanata dalla Regione Lombardia nel 1989

(deliberazione della Giunta Regionale del 27/6/1989 n°44198) (Regione Lombardia, 1998), traduce in

termini operativi il generale orientamento alla salute e all’aspetto educativo dell’alimentazione, nonché

le indicazioni fornite dall'Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione attraverso le “Linee

Guida per una sana alimentazione italiana” e dai LARN (Livelli di Assunzione Raccomandati di Energia e

Nutrienti per la Popolazione Italiana), (INRAN, 2003; SINU, 1996). L’obiettivo globale del servizio di

ristorazione è quello di fornire un pasto appropriato in un contesto adeguato secondo una visione

sistemica della qualità (Ministero della Salute, 2010).

In tal senso, le finalità e le strategie di organizzazione di un servizio di ristorazione scolastica devono

ispirarsi ad una consapevole ed efficace politica di qualità totale che tenga conto di:

definizione e formalizzazione di ruoli e responsabilità per la progettazione, gestione, produzione

e controllo;

individuazione delle risorse umane necessarie e delle relative qualifiche;

233

addestramento e aggiornamento del personale sugli obiettivi e peculiarità del servizio in ragione

delle sue finalità e della sua utenza;

corretta gestione e miglioramento delle dotazioni strutturali ed impiantistiche;

disponibilità di locali ed arredi di adeguato comfort per la consumazione del pasto;

garanzia di un sistema di autocontrollo igienico;

valutazione e gestione di avanzi ed eccedenze;

corretta gestione dei rifiuti (raccolta differenziata, uso di piatti in ceramica o a basso impatto

ambientale, ecc.);

attivazione di un sistema di rilevazione e gestione delle non conformità del servizio;

differenziazione del menù in relazione alla tipologia e necessità degli utenti;

congruità degli orari di consumazione con le abitudini alimentari e le necessità fisiologiche degli

utenti;

sistema di verifica del grado di soddisfazione dell’utenza, attraverso indicatori oggettivi e

soggettivi;

specifici interventi di collaborazione a progetti educativi in tema di alimentazione.

Il raggiungimento di queste finalità è determinato dalla collaborazione ottimale fra i soggetti

interessati e cioè l’Ente committente (Comune o scuola paritaria), il Gestore del servizio di ristorazione,

l’Azienda Sanitaria Locale, l’Utenza (bambini e loro genitori), le Istituzioni scolastiche (i dirigenti

scolastici, gli insegnanti e il personale non docente). Tra i soggetti coinvolti, a vario titolo, nella refezione

scolastica, i genitori svolgono un ruolo fondamentale dal momento che effettuano la scelta di aderire o

non al servizio. I genitori possono essere definiti i “decisori primari”, mentre gli utenti sono i loro figli. I

genitori, non essendo i “consumatori”, hanno una conoscenza indiretta del servizio. Conseguentemente,

le loro scelte possono derivare da preconcetti, da insufficiente informazione o da immagini distorte.

Gli insegnanti rappresentano il “testimone” più importante delle “problematiche” della refezione

scolastica, perché possiedono conoscenze dirette ed elaborano un “vissuto” quotidiano che rendono

particolarmente interessanti le loro opinioni, gli atteggiamenti e le disponibilità al cambiamento. Il

personale non docente deve curare la formazione e valorizzare il proprio ruolo, colmando ogni possibile

senso d’inadeguatezza e favorendo il recupero di ogni risorsa umana.

Il risultato di una collaborazione ottimale fra questi soggetti è determinante nell’ottica di un graduale

ma progressivo miglioramento delle abitudini alimentari dei bambini e possibilmente delle loro famiglie.

Gli obiettivi nutrizionali che la ristorazione scolastica deve garantire con il pasto in mensa sono:

a. distribuzione razionale ed equilibrata di energia e nutrienti nella giornata;

b. aumento del consumo dei carboidrati complessi fino al 50-55% della assunzione calorica totale e

riduzione del consumo dei zuccheri semplici fino ad un massimo del 12-15% dell’assunzione

calorica totale;

234

c. assunzione dei lipidi non superiore al 30%, la quota di acidi grassi saturi non dovrebbe superare

il 10% dell’energia della dieta ed il rapporto fra acidi grassi saturi/acidi grassi insaturi uguale ad

uno;

d. riduzione dell’assunzione di proteine secondo le raccomandazioni dell’O.M.S. e dei L.A.R.N;

e. riduzione dell’assunzione di sale;

f. mantenimento del peso corporeo nei limiti normali per l’altezza dei bambini ed il

conseguimento di un normale accrescimento pondero-staturale;

g. realizzazione di un’ampia varietà di ricette compatibili con le caratteristiche del servizio e le

esigenze igienico-sanitarie rispettando le tradizioni alimentari locali, se corrette;

h. consumo quotidiano di più porzioni di ortaggi e frutta fresca, e aumentare il consumo di legumi

sia freschi che secchi.

È importante adottare e raggiungere questi obiettivi sia perché l’infanzia rappresenta l’età più

ricettiva e quindi un’alimentazione sbagliata può essere più facilmente corretta, sia perché malattie

cronico-degenerative come obesità, dislipidemie, diabete mellito, ecc., in cui l’alimentazione è

estremamente importante come concausa, hanno inizio nell’infanzia e pertanto un’azione preventiva in

questa fascia di età ha maggiori probabilità di essere efficace (WHO, 2000; WHO, 2003; WHO, 2007;

Dietz, 1998).

Tuttavia, l’alimentazione non è soltanto un fatto nutrizionale. L’interazione con il cibo coinvolge i

sensi (vista, olfatto, gusto, udito e tatto) e influenza il bambino sotto il profilo emotivo e cognitivo

(Pagliarini et al., 2005). Il momento del pasto vissuto in modo consapevole può diventare, infatti, un

momento di educazione alimentare e un’occasione in cui si possono trasmettere al bambino modelli

corretti di orientamento (Barzanò et al., 1997) al fine di consentire di:

riconoscere ed apprezzare l’ampia varietà dei cibi;

effettuare percorsi di educazione al gusto;

modificare atteggiamenti nei riguardi del cibo;

imparare a riconoscere le proprie esigenze nutrizionali;

conoscere altre culture alimentari.

Il primo passo che compie il bambino è quello della conoscenza di sé e dell'ambiente che lo circonda;

in ambito alimentare questo vuol dire imparare a riconoscere i singoli alimenti ed anche a prendere

consapevolezza degli stessi.

L’educazione al gusto vuol dire prendere contatto con gli alimenti in maniera più completa attraverso

i cinque sensi per poter compiere successivamente una scelta pienamente consapevole. Il rapporto del

bambino con il cibo è mediato in primo luogo dai genitori (l’esperienza inizia con la madre durante il

periodo dell’allattamento), ma successivamente i gusti innati subiscono variazioni in funzione di influssi

sociali e culturali (Goldstein, 2006). Il bambino, se opportunamente stimolato, supera il rifiuto nei

235

riguardi di certi alimenti (e l’ambiente della mensa può avere un ruolo importante in questo senso),

sviluppando nel tempo addirittura una preferenza durevole verso quelli prima rifiutati (Nistri, 1998).

Il riconoscimento delle proprie esigenze nutrizionali rappresenta, infine il raggiungimento del livello

più alto di consapevolezza e di astrazione dalle proprie sensazioni di piacere. Esso nasce nel bambino dal

fatto di aver provato alimenti nuovi, ma anche dalla consapevolezza che non esiste l’alimento perfetto

capace di veicolare tutti i nutrienti di base e che solo dalla varietà nasce lo stato di salute (Guinard,

2001). Ciò lo metterà in grado di compiere scelte alimentari più oculate ed adeguate alle reali esigenze

del proprio organismo, acquisendo nel tempo una maggiore coscienza del valore e dell’importanza di

una sana nutrizione (Burgess & Bunker, 2002).

La scuola in questo senso costituisce l’ambiente privilegiato per azioni di educazione alimentare, sia

perché qualsiasi intervento, può essere seguito e sviluppato per un tempo sufficientemente lungo, sia

perché attraverso la mensa offre momenti particolarmente favorevoli ad attività educative in tema di

nutrizione (Contento, 1995; Dixey et al., 1999).

Caratteristiche delle tabelle dietetiche elaborate dall’INRAN

Sulla base di queste premesse, un comune del Lazio, Grottaferrata, ha richiesto all’Istituto Nazionale

di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (INRAN) per l’anno scolastico 2003-2004, l’elaborazione delle

tabelle dietetiche affiancate dai menù diversificati per cicli settimanali e stagionali. Tali tabelle sono

state formulate in base alle indicazioni fornite dai Livelli di assunzione raccomandati di energia e

nutrienti per la popolazione italiana (SINU, 1996), e dei suggerimenti esposti nelle Linee Guida per una

sana alimentazione italiana (INRAN, 2003), utilizzando le Tabelle di Composizione degli Alimenti

dell’INRAN (Carnovale & Marletta, 2000). Essi rappresentano, allo stato attuale delle conoscenze, le

indicazioni più aggiornate per un’alimentazione corretta e protettiva per la salute. Altro importante

aspetto, nella scelta dei piatti, è stato quello di privilegiare alternative poco elaborate, di facile

digestione e in linea con le abitudini culturali e gastronomiche del luogo (Di Nallo, 2001).

Le tabelle formulate prevedono peraltro:

l’adeguatezza della razione alimentare ai fabbisogni nutrizionali, con una copertura energetica per il

pasto di metà giornata di circa il 35-40% del fabbisogno di energia giornaliera;

la rotazione del menù estivo ed invernale;

la varietà dei menù redatti su cinque settimane, tenendo conto delle stagionalità;

la scelta e l’abbinamento dei piatti in base alla quota calorica;

l’utilizzo di tutti i gruppi di alimenti;

l’alternanza tra i primi piatti (asciutti / in brodo);

la presenza ad ogni pasto di frutta e verdura;

l’appetibilità dei piatti attraverso opportune combinazioni e modalità di preparazione.

236

Tali menù contribuiscono a coprire il fabbisogno nutrizionale dei bambini per il 35-40% delle

necessità in calorie e in nutrienti dell’intera giornata, corrispondente alla quota energetica ritenuta

ottimale per il pranzo, che in una corretta organizzazione della giornata alimentare dovrebbe

rappresentare il pasto principale.

I livelli di energia e nutrienti ottimali per singole fasce di età sono stati definiti in base alle indicazioni

dei LARN per la popolazione italiana (revisione 1996).

Nei menù elaborati si è tenuto conto che la quota energetica da assicurare per il pasto di metà

giornata ai bambini della scuola materna è di 500-600 kcal, in quelli della scuola elementare di 700-800

Kcal, ed in quelli della scuola media inferiore di 900-1000 kcal.

Per quanto riguarda l’apporto in proteine, il fabbisogno è calcolato in funzione del peso corporeo del

bambino e della fascia di età. Poiché la formulazione dei menù prevede un pasto completo e molto

spesso la quota proteica viene superata, è stato consigliato alle famiglie di somministrare pasti serali

ricchi in frutta e verdura, tali da ridurre la quota proteica giornaliera a vantaggio di fibra e

micronutrienti.

Il fabbisogno lipidico valutato intorno al 30% dell'apporto calorico giornaliero è comprensivo sia dei

grassi aggiunti sotto forma di condimenti, che di quelli intrinseci facenti parte della struttura degli

alimenti stessi.

La presenza ricca e varia di alimenti fonte di carboidrati rispecchia le necessità di questo tipo di

nutriente valutabile intorno al 55-60% dell’energia giornaliera. La quota preponderante è rappresentata

nelle tabelle dai carboidrati complessi sotto forma di cereali e loro derivati, tuberi e legumi. L'apporto in

fibra alimentare attraverso il pasto previsto dai menù non è mai inferiore a 8-12g.

Per quanto riguarda i sali minerali, una attenzione particolare è stata attribuita al calcio, molto

importante nell'età evolutiva per il raggiungimento del picco di massa ossea in un organismo in

accrescimento e che secondo le indicazioni dei LARN si attesta sugli 800-1200mg/die. Il menù, grazie

all’inserimento di yogurt, budino o gelato, da distribuire al momento della merenda, assicura la

copertura di tale micronutriente per il 33-46% del fabbisogno giornaliero.

L’apporto in ferro copre il 50% del fabbisogno giornaliero (7-12mg/die) per le tre fasce d’età

considerate, sufficiente quindi per il pasto di metà giornata. Nelle ragazzine in pubertà, tuttavia, il

fabbisogno di questo minerale è più alto (18 mg/die), perciò la copertura del menù è solo del 27-30%:

diviene quindi necessario integrare questo nutriente attraverso la normale alimentazione casalinga.

La completezza del pasto sotto il profilo vitaminico è garantita da una presenza adeguata e molto

varia di frutta fresca e verdura.

Nella redazione dei menù si è dovuto, inoltre, tenere in considerazione che in alcune scuole

elementari e medie, la preparazione del pasto avviene in una unità produttiva centralizzata da cui il cibo

viene differito ai terminali di distribuzione distanti al massimo 20 km. Il servizio di ristorazione, per

237

queste scuole, è attuato secondo il legame fresco-caldo; le pietanze sono distribuite all’interno di

contenitori in alluminio monoporzione della tipologia usa e getta, sigillati individualmente. Il trasporto

con mezzi dedicati, all’interno di contenitori termoisolanti, assicura che il pasto vada in

somministrazione ai piccoli utenti alla temperatura di sicurezza prevista dalla normativa (almeno +60°C

per i caldi, ≥+10°C per i freddi).

Partendo da questi presupposti è stato definito e condotto uno studio atto a valutare i molteplici

aspetti della ristorazione (organizzativi, nutrizionali, ambientali, educativi), necessari a determinare la

qualità totale della ristorazione scolastica. L’indagine ha coinvolto gli alunni, i genitori, i dirigenti

scolastici e gli insegnanti. Le fasi operative dello studio sono state precedute da una accurata azione di

sensibilizzazione rivolta ai docenti delle scuole coinvolte. Attraverso diversi incontri sono state loro

illustrate le motivazioni, gli obiettivi e la metodologia del lavoro. Ciò ha garantito il loro appoggio,

nonché il loro supporto e la loro collaborazione anche come referenti per eventuali chiarimenti ai

genitori.

Metodologia

Nel Comune di Grottaferrata, nel periodo considerato, venivano erogati oltre 800 pasti giornalieri,

distribuiti in 7 plessi, di cui 2 della scuola materna, 3 delle elementari e 2 delle medie inferiori. Tutti i

bambini della scuola materna e parte dei bambini della scuola elementare usufruivano della refezione

tutti i giorni, mentre gli alunni delle medie utilizzavano tale servizio solo alcuni giorni della settimana

scolastica, sulla base di turni predisposti. Per il raggiungimento degli scopi sopra descritti sono stati

utilizzati due tipi di valutazione: diretta e indiretta.

Valutazione diretta

La valutazione diretta è stata eseguita su un campione di 250 soggetti (circa il 32% del campione

complessivo) ed è stata svolta mediante pesata delle portate servite ai pasti nella refezione (primo

piatto, secondo e contorno) (Fidanza, 1988; D’Amicis, 1999; De Lorenzo & Fidanza, 2007).

Sono stati pesati gli scarti totali delle portate servite ai 250 utenti (72 della scuola materna, 152 della

elementare e 26 della media). Su ognuno di detti gruppi la rilevazione è stata eseguita in cinque giorni

diversi, equivalenti ad una settimana di refezione scolastica (per un totale di 15 giorni). Tale procedura

ha consentito di ottenere un quadro indicativo degli scarti relativi alle diverse proposte alimentari (primi

piatti asciutti o in brodo, secondi piatti a base di carne, pesce o formaggi, verdure crude o cotte).

Per la misura dello scarto complessivo di ogni portata sono state utilizzate una bilancia digitale di

marca Sohenle con portata 20 kg ± 10 g per gli scarti elevati ed una bilancia digitale di marca Terraillon

con portata 5 kg ± 5 g per gli scarti minori. Agli stessi soggetti è stata somministrata anche una scheda

giornaliera atta a conoscere il loro giudizio sul cibo (compreso quello sulla frutta) servito a mensa nello

238

stesso giorno della rilevazione degli scarti, al fine di ottenere un parere individuale sul gradimento delle

pietanze servite.

Valutazione indiretta

La valutazione indiretta si è svolta attraverso la distribuzione di 792 questionari rivolti a bambini e

genitori, di 120 questionari diretti ai dirigenti scolastici e di 86 questionari rivolti agli insegnanti, atti ad

esplorare e stimare attraverso una griglia di domande le variabili relative alla accettabilità dei pasti

distribuiti a mensa, alle abitudini alimentari circa la colazione e le merende, alla percezione

dell’ambiente mensa e agli aspetti strutturali, organizzativi, nutrizionali ed educativi del sistema di

ristorazione scolastica.

Questionario bambino

È un questionario da cui si ottengono informazioni relative alle abitudini alimentari dei bambini su

prima colazione e merende consumate nella giornata, alla loro percezione dell’ambiente mensa e alla

fonte delle informazioni sull’alimentazione. Il questionario comprende 10 domande di cui 3 a risposta

multipla. I questionari sono stati distribuiti dagli insegnanti e la loro compilazione è stata effettuata a

scuola, direttamente dai ragazzi delle scuole medie ed elementari, con la supervisione dei loro

insegnanti. Per quanto riguarda invece i bambini della scuola materna, i questionari sono stati compilati

a casa, dai loro genitori.

Questionario genitori

È un questionario da cui si ottengono informazioni relative alla percezione dei genitori riguardo alla

quantità e qualità del cibo offerto a mensa ai loro figli, al gradimento degli alimenti serviti, alla

percezione dell’ambiente mensa e ad alcune opinioni sull’inserimento del self-service e del piatto unico

a mensa. Il questionario comprende 18 domande e il genitore lo compila a casa.

Questionario insegnanti

È un questionario da cui si ottengono informazioni relative alla percezione degli insegnanti riguardo

alla quantità e qualità del cibo offerto a mensa ai loro studenti, al gradimento degli alimenti serviti, alla

percezione dell’ambiente mensa, ad alcune opinioni sull’inserimento del self-service, del piatto unico a

mensa, alla loro partecipazione a corsi di aggiornamento sull’educazione alimentare e al tempo che

dedicano all’insegnamento di argomenti di nutrizione. Il questionario comprende 17 domande e

l’insegnante risponde in classe.

Questionario dirigenti scolastici

È un questionario di autovalutazione rivolto ai dirigenti di tutte le scuole coinvolte nello studio per

valutare gli aspetti strutturali, organizzativi, ambientali, nutrizionali ed educativi del sistema di

239

ristorazione scolastica. I questionari sono stati distribuiti in 120 scuole dai referenti regionali delle ASL di

sei regioni italiane: due regioni del Nord (Friuli-Venezia Giulia e Liguria); due del Centro (Marche e

Lazio); e due del Sud (Calabria e Sicilia).

I dirigenti scolastici delle scuole contattate hanno compilato il questionario che indagava alcune

caratteristiche delle scuole primarie quali la presenza della mensa, le ore di attività motoria svolte dagli

alunni e i programmi didattici, con particolare riferimento all’insegnamento di corretti stili di vita e di

una sana alimentazione. È stato inoltre richiesto di compilare, con l’aiuto del personale della ASL, la

parte riguardante la formulazione, la diffusione e la preparazione dei menù.

Risultati

Valutazione diretta del cibo scartato attraverso la pesata degli scarti di mensa

Dalla valutazione diretta degli alimenti rifiutati a mensa attraverso la pesata, si evidenzia che la

pietanza meno gradita dai bambini è il contorno con una media di scarto del 41,5%, con una avversione

maggiore per le verdure cotte rispetto a quelle crude (58% vs 22% di scarto rispettivamente). Il primo

piatto risulta essere il più gradito, con uno scarto medio del 29% ed il secondo piatto si colloca in una

situazione intermedia con un rifiuto del 37%. Un’analisi più approfondita rileva che lo scarto maggiore

del primo e del secondo piatto si riscontra nella scuola elementare (rispettivamente 40% e 49%). Per ciò

che riguarda il contorno, gli scarti si attestano al 52% per la scuola materna e sul 47,5% per la scuola

elementare. Nel complesso, in questo studio diretto si evidenzia che i bambini delle scuole medie

presentano uno scarto inferiore del pasto rispetto alle altre fasce d’età, con un 24% per il primo piatto, il

31% per il secondo, ed un 25% per il contorno (Tabella 8.1).

Tabella 8.1 - Percentuali medie di scarto delle portate servite a mensa per tipo di scuola

Scuola Soggetti n°

Primo piatto % scarto

Secondo piatto % scarto

Contorno % scarto

Materna 72 24 32 52,0 Elementare 152 40 49 47,5 Media 26 24 31 25,0 Scarto medio 250 29 37 41,5

Analizzando i singoli piatti (Tabella 8.2), si osserva che i più accettati risultano essere la pizza

margherita, la pasta e lenticchie e le lasagne al forno tra i primi, il petto di pollo panato, l’hamburger alla

pizzaiola e i bocconcini di tacchino al forno tra i secondi, patate arrosto e pomodori in insalata tra i

contorni. I piatti meno accettati sono risultati: l’insalata di riso, le melanzane alla parmigiana e le

melanzane al funghetto.

240

Tabella 8.2 - Elenco dei piatti serviti a mensa per tipo (primi, secondi, contorni) in ordine decrescente di

percentuale di scarto

Primi piatti %Scarto Secondi piatti %Scarto Contorni %Scarto

Insalata di riso 53 Melanzane alla parmigiana 70 Melanzane al funghetto

75

Risotto all’ortolana 52 Palombo panato 60 Piselli al prosciutto 68

Sedanini pomodoro, capperi e olive

45 Stracchino 59 Carote cotte 66

Risotto con zucchine 44 Spezzatino di bovino con piselli

56 Fagiolini all’olio 58

Risotto al limone 36 Filetto di sogliola gratinato 51 Spinaci al limone 57

Pasta e piselli 35 Frittata con zucchine 45 Patate lesse 47

Maccheroni gratinati al forno 30 Insalata di tonno e pomodori

42 Patate e zucchine al forno

46

Fusilli alle melanzane 29 Frittata con patate 40 Finocchi in insalata 46

Tortellini al pomodoro 28 Sformato di fagiolini e ricotta

33 Zucchine trifolate 42

Pasta e fagioli 24 Prosciutto crudo 29 Pomodori in insalata 26

Penne alla amatriciana 23 Polpette alla pizzaiola 28 Patate arrosto 20

Tortellini burro e salvia 21 Bocconcino di tacchino agli aromi

26

Lasagne al forno 20 Bocconcino di tacchino al forno

25

Pasta e lenticchie 19 Hamburger alla pizzaiola 18

Pizza margherita 18 Petto di pollo panato 14

241

I risultati rilevano come in generale i bambini della scuola primaria preferiscano le verdure crude alle

cotte, con le minori percentuali di scarto per i pomodori in insalata, rispetto ad esempio, alle melanzane

al funghetto.

Considerando gli scarti suddivisi per scuola materna, elementare e media, si possono evidenziare

differenze di gradimento dei bambini per lo stesso piatto. Ad esempio la pietanza preferita dai bambini

della materna e delle elementari è la minestra con i legumi (pasta e fagioli per i bambini delle elementari

e pasta e lenticchie per i bambini della materna), mentre gli alunni delle medie preferiscono i tortellini

burro e salvia. Per quanto riguarda i secondi, il pesce ed il formaggio sono sicuramente tra gli alimenti

meno graditi ai bambini di materna ed elementari, infatti più della metà dello stracchino e del filetto di

sogliola gratinato e palombo panato finiscono nella spazzatura. Tra i contorni, le patate sono

decisamente l’alimento preferito dagli scolari di materna ed elementari, ma come si può osservare dalle

percentuali di scarto, è particolarmente importante il modo di cottura e di preparazione, con una netta

preferenza delle patate arrosto rispetto a quelle lesse (20% contro 51% degli scarti rispettivamente). I

fagiolini all’olio (74%) e le melanzane al funghetto (71%) sono i contorni più rifiutati dai bambini della

materna, mentre le melanzane al funghetto (79%) e i piselli al prosciutto (68%) i meno apprezzati dalle

elementari. Il contorno preferito dai ragazzi delle medie sono i pomodori in insalata, mentre i fagiolini

all’olio sono i meno graditi (43%).

Adeguatezza nutrizionale dei menù

La pesata diretta del cibo, rifiutato a mensa dai bambini esaminati, ha evidenziato uno scarto medio

totale del 35,8%. Considerando che i menù vengono elaborati per garantire una copertura teorica del

35-40% del fabbisogno energetico e nutrizionale giornaliero, è stata calcolata la copertura effettiva del

pasto scolastico valutando solo il cibo realmente consumato dai bambini. La valutazione nutrizionale dei

menù è stata effettuata confrontando i valori nutrizionali dei piatti con i livelli di assunzione giornalieri

raccomandati di energia e nutrienti per la popolazione italiana (SINU, 1996). Nel calcolo si è tenuto

conto della variazione che il peso degli alimenti subisce con la cottura, secondo la tabella peso

volumetrica riportata nelle Tabelle di Composizione degli Alimenti dell’INRAN (Carnovale & Marletta,

2000). Sono stati selezionati i menù di due pasti che prevedevano gli stessi piatti per gli alunni della

scuola materna, elementare e media.

Nella prima giornata il menù era così composto: risotto all’ortolana, petto di pollo panato, fagiolini

all’olio, pane e kiwi. Nella seconda giornata il pasto comprendeva: fusilli alle melanzane, filetto di

merluzzo gratinato, pomodori in insalata, pane e mela.

In Tabella 8.3 sono riportati i consumi effettivi da parte dei bambini della scuola materna,

elementare e media relativi ai pasti di entrambe le giornate.

242

Tra i due contorni esaminati, i fagiolini all’olio sono meno graditi dai bambini della materna (con un

consumo pari solo al 26%), seguiti dai bambini delle elementari e delle medie (con un consumo

rispettivo del 42% e del 57%), mentre i pomodori in insalata sono graditi da tutte e tre le fasce di età

(con un consumo rispettivo del 67%, 80% e 91%). Il pesce non incontra il gusto degli alunni, soprattutto

di quelli delle elementari, con un consumo pari al 37%, mentre per i bambini della materna il consumo

non supera il 50% e per i ragazzi delle medie supera di poco la metà. Il pane viene mangiato, in media, in

quantità superiore dai ragazzi delle medie (72,5%) ed in quantità decisamente inferiore dai bambini

della materna (21%). Il consumo di frutta dipende molto dal tipo di frutta distribuita: i kiwi sono stati

preferiti alla mela dai bambini della materna e delle elementari (58,5% kiwi contro 33% mela). Quando il

menù consisteva in un primo con le verdure (risotto all’ortolana) e in un secondo come il petto di pollo

panato, le preferenze degli alunni sono andate tutte verso il secondo (92% dei consumi per la materna,

91% per le elementari e 74% per le medie), mentre quando il menù prevedeva per secondo il pesce, la

scelta degli alunni si è orientata verso il primo, anche se questo era rappresentato dai fusilli alle

melanzane (consumi che arrivano al 75% per la materna ed all’ 83% per le medie) (Tabella 8.3).

Tabella 8.3 - Consumi effettivi di due giornate di menù da parte dei bambini della scuola primaria e

secondaria di primo grado (% delle quantità servita)

Menù 1 Materna % Consumi

Elementari % Consumi

Medie % Consumi

Risotto all’ortolana 40 40 64

Petto pollo panato 92 91 74

Fagiolini all’olio 26 42 57

Pane 19 26 72

Kiwi 49 68 -

Menù 2

Materna % Consumi

Elementari % Consumi

Medie % Consumi

Fusilli alle melanzane 75 55 83 Filetto di merluzzo 50 37 54 Pomodori in insalata 67 80 91 Pane 23 49 73 Mela 26 35 38

Nei due giorni considerati è stata fatta la valutazione energetica e nutrizionale del cibo

effettivamente consumato a mensa dai bambini.

Nel confronto tra le percentuali di energia e macronutrienti del pasto realmente consumato dai

bambini rispetto a quello servito a mensa, si osserva, per il pasto composto da risotto all’ortolana, petto

di pollo panato, fagiolini all’olio, pane e kiwi, come il contenuto energetico del pasto ingerito si dimezzi

per i bambini della scuola materna (da 586 kcal a 261 kcal) ed elementare (da 747 kcal a 369 kcal) e

diminuisca sensibilmente per quelli delle medie (da 912 kcal a 570 kcal). L’equilibrio energetico dei

243

nutrienti si modifica con una sensibile riduzione della percentuale dei carboidrati (dal 57% al 48% per i

bambini della materna e dal 58% al 48% per quelli delle elementari). Per quanto riguarda le proteine, si

registra un aumento della loro percentuale (dal 19% al 27% per i bambini della materna e dal 19% al

26% per le elementari). In questo modo, il pasto scolastico riesce a soddisfare, mediamente, appena il

21% del fabbisogno energetico, invece del 40% così come stabilito per quel pasto (Figura 8.1).

Figura 8.1 - Confronto energetico e nutrizionale tra il pasto servito e il pasto realmente consumato a

mensa dai bambini della scuola primaria e secondaria di primo grado

Nella giornata in cui il pasto era composto da: fusilli alle melanzane, filetto di merluzzo gratinato,

pomodori in insalata, pane e mela, si osserva, come il contenuto in carboidrati rimanga all’incirca

costante, in accordo con la percentuale di carboidrati calcolata sulla base dei LARN, mentre a ridursi,

anche se in modo limitato, sia il contenuto in proteine.

Questo è facilmente spiegabile, in quanto l’alimento meno gradito dai bambini è, in questo pasto, il

secondo. Come per il menù precedente, a risentirne di più è il contenuto calorico, infatti la copertura

energetica del pasto si riduce, in media, dal 36% al 21% (Figura 8.2).

38

17

39

19

42

26

19

27

19

26

19

21

24

25

23

26

23

22

57

48

58

48

58

57

0 25 50 75 100

Pasto servito*

586 Kcal

Pasto consumato

261 Kcal

Pasto servito*

747 Kcal

Pasto consumato

369 Kcal

Pasto servito*

912 Kcal

Pasto consumato

570 Kcal

Ma

tern

aE

lem

enta

reM

edie

% Energia LARN

Proteine

Lipidi

Carboidrati

* Pasto servito:

Risotto all’ortolana, Petto di pollo panato, Fagiolini all’olio, Pane, Kiwi

%

244

Figura 8.2 - Confronto energetico e nutrizionale tra il pasto servito e il pasto realmente consumato a mensa per la scuola primaria e secondaria di primo grado

Valutazione della “accettabilità del pasto” attraverso somministrazione di questionario.

In base ai risultati derivanti dal parere sull’accettabilità del pasto, più di 1/3 dei ragazzi delle medie

ha espressamente giudicato “cattivo” il contorno e più di 1/3 come “così-così”, mentre per i bambini

delle elementari il piatto meno gradito è il secondo, con il 33% che lo considera “cattivo” ed il 24% “così-

così”. Il primo viene giudicato “buono” dal 47% e dal 41% dei bambini delle elementari e medie

rispettivamente, ed è la frutta la più gradita, con solo il 12% dei bambini delle elementari ed il 9% dei

bambini delle medie che la considera “cattiva” (Tabella 8.4).

34

18

36

18

38

28

19

19

20

18

18

17

18

23

19

21

19

20

63

58

61

61

63

63

0 25 50 75 100

Pasto servito*

529 Kcal

Pasto consumato

277 Kcal

Pasto servito*

690 Kcal

Pasto consumato

351 Kcal

Pasto servito*

831 Kcal

Pasto consumato

606 Kcal

Mate

rn

aE

lem

en

tare

Med

ie

% Energia LARN

Proteine

Lipidi

Carboidrati

* Pasto servito:

Fusilli alle melanzane, Filetto di merluzzo gratinato, Pomodori in insalata, Pane, Mela

%

245

Tabella 8.4 - Giudizio dei bambini delle scuole elementari e medie (178 soggetti) sulle portate servite a

mensa

Portata Buono %

Così-così %

Cattivo %

Non si esprime %

Elementare Media Elementare Media Elementare Media Elementare Media

I piatto 47 41 29 33 23 25 1 1

II piatto 35 23 24 41 33 27 8 9

Contorno 32 28 21 32 27 34 20 6

Frutta 67 58 16 31 12 9 5 2

Questionario bambino

Dalla valutazione indiretta tramite somministrazione di questionari è stata valutata l’incidenza dei

fattori che rendono l’ambiente della mensa più o meno gradevole al bambino. I risultati evidenziano che

oltre il 70% dei bambini trova l’ambiente rumoroso; solo il 18,8% lo giudica allegro e appena l’1,6%

colorato. Tuttavia, il bambino sembra percepire l’ambiente più allegro che triste (3,5%), anche se un po’

troppo rumoroso (Figura 8.3). Infatti il momento del pasto, si svolge, nella maggior parte dei casi, in

grandi ambienti, senza alcuna insonorizzazione, dove i bambini mangiano tutti insieme: il risultato finale

è una notevole rumorosità, che a volte rende addirittura impossibile la comunicazione verbale tra i

commensali.

Figura 8.3 - Percezione dell’ambiente mensa da parte del bambino

È stato chiesto ai bambini se avevano piacere a mangiare a mensa, più della metà di essi (54%) ha

risposto positivamente.

0 20 40 60 80

Rumoroso

Allegro

Triste

Colorato

%

246

Dalle risposte alle domande mirate a conoscere e valutare le abitudini alimentari del bambino

emerge che l’80,6% consuma la prima colazione tutti i giorni, il 18,3% la fa saltuariamente e l’1,1% non

consuma nulla (Figura 8.4).

Figura 8.4 - Abitudini alimentari della prima colazione dei bambini

Chi fa la colazione abitualmente la consuma a casa (97%). Gli alimenti consumati in prevalenza per la

prima colazione sono latte/yogurt (81,2%), accompagnato da biscotti/fette biscottate (49,7%), cereali

(23,2%), merendine/torte (8,9%), mentre è scarsa l’abitudine a consumare frutta e spremute (3,5%)

(Figura 8.5).

Figura 8.5 - Alimenti consumati dai bambini per la prima colazione

247

La merenda a scuola viene fatta dal 74,3% dei bambini. Gli alimenti maggiormente utilizzati per

questo spuntino sono: succhi di frutta (20,8%), pizza (19,9%), merendine/torte (19,4%), panino imbottito

(14,3%), crackers (7,6%) (Figura 8.6).

Figura 8.6 - Alimenti consumati dai bambini per la merenda a scuola

La maggior parte dei bambini fa merenda il pomeriggio (94,4%), consumando più del 32%

yogurt/budino/gelato, oltre il 20% succhi di frutta e pizza, circa il 15% panino imbottito e

merendine/torte (Figura 8.7).

Figura 8.7 - Alimenti consumati dai bambini per la merenda del pomeriggio

0 5 10 15 20 25

Succhi di frutta

Pizza

Merendine/torte

Panino imbottito

Crackers

Biscotti

Patatine/pop corn

Yogurt

Frutta

Tramezzino

Cioccolata

%

% 0 5 10 15 20 25 30 35

Yogurt/budino/gelato

Succhi di frutta

Pizza

Panino imbottito

Merendine/torte

Frutta

Biscotti

Patatine/pop-corn

Crackers

Barrette/cioccolata

248

Infine, i bambini hanno risposto che le principali fonti di informazioni sull’alimentazione gli vengono

fornite principalmente dalla famiglia (83%), solo per il 14% dalla scuola e per il 3% dalla televisione

(Figura 8.8).

Figura 8.8 - Principali fonti di informazioni sull’alimentazione per i bambini

Questionario genitori

Per quanto riguarda l’atteggiamento dei genitori rispetto al pasto di mensa, dall’analisi dei risultati

relativi ai questionari da loro compilati si evince che la quasi totalità “chiede al bambino che cosa ha

mangiato a mensa” e “cerca di tenerne conto per la preparazione della cena”. Oltre il 64% ritiene che il

bambino resti volentieri a mensa per il pasto di mezzogiorno (Figura 8.9).

Figura 8.9 - Atteggiamento nei confronti della mensa da parte dei genitori

% 0 20 40 60 80 100

Chiede cosa ha mangiato

Ne tiene conto per la cena

Si fida di ciò che mangia a mensa

Pensa che resti volentieri a mensa

249

Per quel che riguarda il menù, il 67,5% ritiene che sia “sufficiente”, sul piano quantitativo il 42,9% lo

ritiene “adeguato alle esigenze del proprio figlio” mentre solo il 32,2% lo ritiene di “buona qualità” ed il

54,6% dichiara di “non essere in grado di dare una risposta” in merito (Figura 8.10).

Figura 8.10 - Opinione dei genitori riguardo al menù

E’ stato richiesto di esprimere un parere, attraverso una scala da 1 (non gradito) a 5 (graditissimo)

sulle preferenze del proprio figlio rispetto agli alimenti serviti a mensa. I risultati evidenziano che la

pasta, il pane, gli affettati e la frutta sono gli alimenti più graditi ai bambini, a giudizio dei genitori (42,5%

la pasta, 42,2% il pane, gli affettati 42,1% e 38,5% la frutta). Questi dati sono congrui con quelli

sull’accettazione del pasto da parte dei bambini, dove il 44% dichiara che il primo piatto è buono e il

29% esprime lo stesso parere sul secondo piatto. Le verdure cotte e crude vengono ritenute “per niente

gradite” da circa il 60% dei genitori. I legumi sono “mediamente graditi” secondo il 35%, il pesce e le

uova “scarsamente graditi” (53 e 34%) (Figura 8.11).

La categoria di alimenti prevalentemente non gradita, secondo il parere dei genitori, è rappresentata

dalle diverse verdure, con una punta massima per la scuola media (40%), seguita dalla elementare (32%)

e dalla scuola materna (27%). Abbastanza rifiutato è anche il pesce (intorno al 16%), in misura simile tra

materna, elementare e media (Figura 8.12).

0 20 40 60 80 100

Sufficiente

Non so dare risposta

Adeguato alle esigenze

Buona qualità

%

250

Figura 8.11 - Indice di gradimento degli alimenti serviti a mensa ai bambini a giudizio dei genitori

Figura 8.12 - Piatti rifiutati dal bambino a mensa secondo il parere dei genitori

I principali motivi di rifiuto sono da ricercare, secondo i genitori, su “come il cibo è cucinato” (43%) e

“sapori a cui il bambino non è abituato” (20%), mentre “l’inappetenza” inciderebbe per meno del 4% dei

casi (Figura 8.13)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Carne e affettati

Verdure

Legumi

Pesce

Formaggi

Pasta

Riso

Minestra-Minestroni

Frittata-uova

Media Elementare Materna

%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Pasta

Riso

Pane

Verdure…

Verdure cotte

Frutta

Carne

Affettati

Pesce

Uova

Formaggi

Legumi

Non o poco gradito Gradito Graditissimo Non risponde

251

Figura 8.13 - Motivi di rifiuto dei piatti secondo il parere dei genitori

Per quanto riguarda l’ambiente della mensa, il 42% dei genitori ritiene che sia “rumoroso”. Il

problema della rumorosità viene rilevato molto di meno dai genitori rispetto ai bambini e agli

insegnanti, poiché non viene vissuto direttamente al momento del pasto, infatti ben il 32% non ha

saputo dare una risposta (Figura 8.14). Il 57% dei genitori è favorevole all’inserimento del self-service

per alcuni alimenti facilmente trasportabili, nonché degli utensili, ed il 62% si esprime a favore del piatto

unico.

Figura 8.14 - Qualità dell’ambiente mensa secondo il parere dei genitori

Sul ruolo informativo della scuola, il 35% dei genitori dichiara che non vengono fornite “mai”

informazioni sul tipo di pasto che viene consumato, il 65% dichiara di non avere “mai” informazioni su

0 10 20 30 40 50

Rumoroso

Non so

Accogliente/allegro

Non accogliente/freddo

Non risponde

%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Come il cibo è cucinato

Sapori a cui il bambino non è abituato

Altro

Non risponde

Inappetenza

%

252

Discreta

62%

Buona

36%

Scadente

2%

Giusta

77%

Abbondante

1%

Scarsa

22%

Quantità Qualità

come integrare l’alimentazione del bambino a casa e che la scuola non fornisce “mai” le notizie relative

ad una corretta alimentazione.

Questionario insegnanti

I risultati evidenziano che più del 90% degli insegnanti che accompagnano gli alunni alla mensa

consuma mediamente 2-3 volte a settimana il pasto insieme ai bambini e il 51% di loro ritiene che

“mangino volentieri a mensa”.

L’opinione degli insegnanti sulla qualità degli alimenti serviti a mensa è risultata “discreta” nel 62%,

“buona” nel 36% e “scadente” nel 2% dei casi; mentre la quantità degli alimenti è stata valutata “giusta”

nel 77%, “scarsa” nel 22% e “abbondante” nell’1% dei casi (Figura 8.15).

Figura 8.15 - Opinioni degli insegnanti sui pasti serviti a mensa.

Il personale della mensa, inoltre sarebbe “disponibile” secondo il 67% degli insegnanti, anche se

“indaffarato” (21%).

Per quanto concerne l’ambiente mensa, il 63% degli insegnanti lo giudica “rumoroso”, il 19%

“accogliente/allegro” e il 13% “non accogliente/freddo” (Figura 8.16).

253

Figura 8.16 - Qualità dell’ambiente mensa secondo il parere degli insegnanti.

Per quanto concerne le preferenze alimentari dei bambini, l’opinione degli insegnanti è che la pasta e

il pane siano in generale “graditi” (63% e 43% rispettivamente), mentre il 67% ritiene che i legumi siano

“poco graditi”. La frutta riscuote un buon successo, infatti viene ritenuta “gradita” nel 58% dei casi e

“graditissima” nel 30% dei casi. Le verdure cotte e crude sono “poco gradite” (88% e 53%

rispettivamente) secondo il parere degli insegnanti. Il 65% ritiene, inoltre, che i bambini gradiscono la

carne, mentre per quello che riguarda il pesce e uova i docenti ritengono che siano “per nulla graditi”

(81% e 42% rispettivamente). Gli affettati sono ritenuti da “molto graditi” a “graditissimi” nell’85% dei

casi, mentre i formaggi risultano “graditi” nel 58% dei casi (Figura 8.17).

Figura 8.17 - Indice di gradimento degli alimenti serviti a mensa ai bambini a giudizio degli insegnanti

% 0 20 40 60 80

Rumoroso

Accogliente/allegro

Nonaccogliente/freddo

Non so

Non risponde

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Pasta

Riso

Pane

Verdure crude

Verdure cotte

Frutta

Carne

Affettati

Pesce

Uova

Formaggi

Legumi

Non o poco gradito Gradito Graditissimo Non risponde

254

I motivi dei rifiuti sarebbero legati prevalentemente a “sapori a cui il bambino non è abituato” (lo

ritiene circa il 57% degli insegnanti), ma anche a “come il cibo è cucinato” (36%), mentre “l’inappetenza”

è considerata come motivo di rifiuto solo dall’1% degli insegnanti (Figura 8.18).

Figura 8.18 - Motivi di rifiuto dei piatti secondo il parere degli insegnanti

L’atteggiamento degli insegnanti nel caso di rifiuto del pasto da parte del bambino è di cercare di

convincerlo nell’83% dei casi e parlarne con i genitori nel 16% dei casi; mentre ad un’ulteriore richiesta

di cibo l’atteggiamento più comune è quello di concedere un’ulteriore porzione nel 95% dei casi.

Contrariamente ai genitori, gli insegnanti sono meno d’accordo all’inserimento del self-service (42%

vs 57% dei genitori). Gli insegnanti della scuola media sono sicuramente più favorevoli (86%) rispetto ai

colleghi della scuola elementare (34%) e a quelli della materna (32%). Per quanto riguarda l’inserimento

del piatto unico sia gli insegnanti che i genitori si esprimono positivamente (53% vs 62%

rispettivamente).

Per il 99% degli insegnanti il momento del pasto a mensa ha una funzione educativa e alla domanda

se nei loro programmi di insegnamento affrontano argomenti di nutrizione il 92% ha risposto

positivamente, anche se poi il tempo dedicato ogni anno ad insegnare questi argomenti non supera le 7

ore per il 35%, da 3 a 7 ore per un altro 35% e per meno di 3 ore per il 20% degli insegnanti. Alla

domanda se negli ultimi due anni hanno avuto occasione di frequentare corsi di aggiornamento

sull’educazione alimentare il 92% ha risposto negativamente.

Questionario dirigenti scolastici

I risultati evidenziano che solo il 57% dei plessi scolastici contattati è provvisto di mensa che, nella

grande maggioranza dei casi (77%), è funzionante almeno cinque giorni a settimana.

% 0 10 20 30 40 50 60

Sapori a cui il bambino non è abituato

Come il cibo è cucinato

Altro

Inappetenza

255

Come mostrato in Figura 8.19, diverse figure professionali o istituzioni sono coinvolte nella

definizione del menù scolastico. La principale risulta essere il Comune (39,1%).

Figura 8.19 - Responsabile della predisposizione del menù scolastico

Nei menù scolastici sono adeguatamente rappresentati tutti i gruppi di alimenti secondo le risposte

dell’83,3% dei dirigenti, sono rispettati gli standard nutrizionali (78,2%), i menù prevedono una

variazione stagionale (75,6%) e sono distribuiti su 4 settimane (55,1%). Per quanto riguarda la

divulgazione dei menù alle famiglie, essi sono resi pubblici per il 78,2% attraverso l’affissione in bacheca

a scuola e per il 73,1% l’unica informazione fornita è la lista dei piatti, senza grammature né ricette. Il

sistema utilizzato per la preparazione dei pasti è la cucina interna alla scuola per il 46,2% delle strutture

e per il 41% il centro cottura esterno alla scuola. In questo ultimo caso, il 61,6% del personale della

mensa non sa in quanto tempo viene trasportato e somministrato il pasto e il 15,3% di essi dichiara dai

30 minuti in poi. I cibi trasportati necessitano di essere scaldati (7,7%), sono in porzioni pluridose

(33,3%) e il sistema di riscaldamento più utilizzato sono i carrelli termici (28,2%). La gestione del servizio

di mensa è affidato a terzi nel 64,1% delle strutture e per la somministrazione dei pasti si usano stoviglie

monouso (55,1%) e tradizionali (33,3%).

In media vengono erogati 214 pasti al giorno, con un minimo di 15 ad un massimo di 800 pasti. I turni

previsti in mensa vanno da uno (43,5%), a 2 (40,6%), a 3 (11,6%), a 4 (2,9%) e addirittura in unico caso si

arriva a 5 turni (1,4%). Nel caso di più turni è ridotto il tempo che i bambini hanno a disposizione per

mangiare. In media la durata dei pasti è di 46 minuti, con un tempo minimo di 15 minuti ad un tempo

39,1

28,9

11,5

0

10

20

30

40

50

Responsabile comune Esperto della ASL Azienda appaltatrice

Predisposizione del menu scolastico

%

256

massimo di 60’. La maggior parte dei dirigenti scolastici (80,8%) dichiara comunque sufficiente il tempo

che i bambini hanno a disposizione per mangiare tranquillamente.

Il gradimento del menù scolastico viene valutato attraverso l’uso dei questionari (42,3%), mediante la

rilevazione degli scarti (20,5%) e tramite interviste dirette ai bambini (12,8%).

I menù adottati nelle scuole prevedono: la possibilità di fornire diete speciali per patologie o

minoranze etnico-religiose (87,2%), la presenza di alimenti biologici (59%), la presenza di alimenti tipici e

di produzione locale (39,7%) e la presenza di ricette tipiche (39,7%).

Nel 74,4% delle scuole contattate esiste una Commissione mensa formata da genitori ed i menù

vengono rispettati nel 79,5% delle scuole. Il pasto scolastico viene consumato principalmente in un

locale ampio (78,2%) e in misura minore in un locale piccolo (10,3%). Il 64% degli ambienti mensa non è

insonorizzato, solo il 21,8% dei refettori lo è.

E’ stata indagata anche la presenza di distributori automatici di alimenti all’interno dei plessi

scolastici e il relativo utilizzo da parte dei bambini. Nella grande maggioranza dei casi (82,1%), tali

distributori non sono accessibili agli alunni, ma nell’11,5% delle scuole, i dirigenti hanno dichiarato che

risultano di libero accesso non solo agli adulti ma anche ai bambini. Nelle scuole dove sono presenti i

distributori automatici la maggior parte di essi (61,5%) eroga bevande calde zuccherate, il 28,2% eroga

spuntini confezionati, il 20,5% fornisce bevande gassate e nessuno di essi distribuisce frutta fresca.

La maggioranza dei bambini consuma solo il pasto del servizio di ristorazione scolastica (83,3%), il

6,4% porta un panino da casa e il 2,6% può consumare alimenti preparati a casa.

In alcune scuole, il servizio di ristorazione scolastica distribuisce alimenti durante l’arco della

giornata, principalmente durante la merenda di metà mattina (32,1%), solo il 6,4% la merenda del

pomeriggio. Non vengono fornite informazioni su come integrare l’alimentazione a casa nella metà delle

scuole contattate e in queste scuole le informazioni vengono fornite dagli insegnanti.

Anche la partecipazione della scuola ad iniziative finalizzate alla promozione di sane abitudini

alimentari, organizzate da o in collaborazione con Enti o Associazioni, costituisce elemento di interesse

per lo studio. Solo il 28,2% dei plessi scolastici ha partecipato ad iniziative di questo tipo e solo il 48,7%

delle scuole dichiara di avere attualmente in corso programmi di educazione alimentare. Tale

percentuale aumenta al 52,6% se si considera lo svolgimento di tali programmi negli ultimi tre anni. Il

75,6% degli insegnanti dichiara di non avere svolto recentemente corsi di formazione sulla nutrizione.

Un altro aspetto indagato dalla nostra indagine è l’attività motoria svolta dagli alunni a scuola. Le

norme generali relative alle scuole primarie prevedono, nell’ambito del curriculum nazionale

obbligatorio, lo svolgimento per ogni classe di un’ora di attività motoria settimanale dedicata a corpo,

movimento e sport e, nel curriculum opzionale/facoltativo, la possibilità di dedicare una delle tre ore

settimanali ad attività laboratoriali come il laboratorio di attività motorie e sportive (DL.vo n. 59 del 19

257

febbraio 2004). Lo svolgimento delle due ore di attività motoria raccomandato dal curriculum nazionale

è previsto per tutte le classi nel 66,7% dei plessi scolastici (Figura 8.20).

Figura 8.20 - Percentuale delle classi che svolgono le 2 ore di attività motoria curricolare

I motivi della non attuazione delle 2 ore dedicate all’attività motoria curriculare sono molteplici:

mancanza o inagibilità della palestra (11,5%), struttura dell’orario scolastico (9,0%), insufficienza della

palestra (7,7%), scelta del docente (3,8%), mancanza o inagibilità di spazi esterni (2,6%), eccessiva

distanza della palestra dalla scuola (1,3%) (Figura 8.21).

Figura 8.21 - Motivi del mancato svolgimento delle 2 ore di attività motoria curriculare

66,7

15,4

9,0

1,3

0

15

30

45

60

75

Tutte Quasi tutte Poche Circa la metà

Classi che svolgono due ore di attività motoria

%

11,5

9,0

7,7

3,8

2,6

1,3

0

5

10

15

Mancanza oinagibilità

della palestra

Strutturadell'orarioscolastico

Insufficienzadella palestra

Scelta deldocente

Mancanza oinagibilità dispazi esterni

Eccessivadistanza

della palestradalla scuola

Motivi del mancato svolgimento delle 2 ore di attività motoria curriculare

%

258

Il 76,9% dei plessi scolastici offre agli alunni l’opportunità di praticare attività motoria

extracurricolare all’interno della scuola stessa, per lo più nel pomeriggio (34,6%) e/o durante la

ricreazione (29,5%). Nel 37,2% dei plessi scolastici sono state organizzate ulteriori iniziative di

promozione dell’attività motoria dei bambini con la partecipazione attiva dei genitori. Nella grande

maggioranza dei casi tali iniziative, volte a migliorare la qualità dell’attività motoria dei bambini nelle

scuole primarie, hanno richiesto l’ausilio di esperti esterni (77%), perché l’81% delle scuole ha risposto di

non avere un curriculum di formazione strutturato ed efficace per promuovere l’attività motoria.

Conclusioni

I risultati ottenuti mettono in luce che a quasi la metà del campione di bambini esaminati (46%) non

fa piacere consumare il pasto presso la mensa scolastica. Gli scarti registrati, indubbiamente massicci, lo

confermano. Lo scarto è elevato per il contorno (41,5%), ma è abbastanza sostenuto anche per il primo

(29%) e per il secondo piatto (37%). Questo andamento dimostra chiaramente che la pianificazione dei

pasti secondo principi razionali e scientifici, pur essendo fondamentale, non è sufficiente a garantire

l’assunzione degli alimenti previsti e, di conseguenza, dei nutrienti in essi contenuti, con maggiore

probabilità quindi, di squilibri nutrizionali (Berra et al., 1997; Cranage et al., 2003; Gleason & Suitor,

2003). I risultati di questo studio, infatti, evidenziano che il pasto scolastico consumato riesce a garantire

circa la metà della copertura energetica prevista per il pranzo con conseguente squilibrio di energia da

nutrienti. Il non adeguato apporto energetico da parte degli scolari, se non adeguatamente

controbilanciato nell’arco della giornata, può creare situazioni di squilibri nutrizionali con potenziali

ripercussioni sullo stato di salute (James et al., 2004; Kennedy, 2004; Prentice & Jebb, 2003).

Molti possono essere i fattori causali di tale fenomeno. Dall’esame dei dati raccolti si evince che le

possibili motivazioni di questo comportamento possono essere in parte ascrivibili a:

non adeguato consumo della prima colazione da parte dei bambini da noi seguiti. Infatti, il 18,3% di

essi la consuma saltuariamente e l’1,1% regolarmente la salta. Mentre, si è constatato che la quasi

totalità del campione (sia quelli che fanno la prima colazione che non), assume sempre una merenda

a metà mattina. Ciò ci induce a sospettare che l’inappetenza al momento del pasto scolastico sia

dovuta proprio a detta merenda che, dai risultati rilevati, risulta costituita soprattutto da succhi di

frutta, pizza, merendine, panini: eccessiva dunque o troppo sostanziosa prima del pasto principale.

Tale ipotesi è avvalorata anche dal fatto che gli scarti più rilevanti si verificano con i bambini delle

scuole materne ed elementari. Questi, rispetto ai ragazzi delle medie, consumano il pasto un’ora

prima (12.00-12.30). E’ probabile, quindi, che non abbiano sufficiente appetito per un pasto

completo e così poco distanziato da una sostanziosa merenda;

utilizzo dei distributori automatici da parte dei bambini. In quasi tutte le scuole è stata riscontrata la

presenza di distributori automatici di spuntini confezionati, di bevande gassate, di bevande calde

259

zuccherate, ecc. Nella maggior parte delle scuole (82,1%) tali distributori non sono accessibili agli

alunni, ma alcuni dirigenti hanno dichiarato che risultano di libero accesso non solo agli adulti ma

anche ai bambini (Spinelli et al., 2012). L’utilizzo di tali macchinette distributrici da parte dei bambini

potrebbe portare ad un maggior rifiuto degli alimenti offerti a mensa a causa della mancanza di

appetito;

modalità di preparazione dei piatti non sempre rispondente al gusto dei ragazzi. I genitori, infatti,

attribuiscono molta importanza a come il cibo è cucinato: il 43% del campione esaminato considera

questo fattore la causa principale dello scarso consumo degli alimenti serviti a mensa. Altro

importante fattore è la scarsa abitudine al “sapore dei cibi” offerti con la ristorazione scolastica,

componente segnalata da una consistente percentuale di insegnanti (57%). E’ pertanto necessario

dedicare maggiore attenzione a questi due aspetti, soprattutto per i contorni (per lo più costituiti da

verdure e ortaggi) per i quali l’accettabilità manifestata dai bambini è minima: sono addirittura

considerati “cattivi” dal 61% di essi;

ambienti troppo ampi e rumorosi. Il 78,2% dei locali è giudicato troppo grande e il 64% dei refettori

non è insonorizzato. Da un lato questi due aspetti possono essere percepiti dai bambini come

elementi che rendono l'ambiente più allegro; dall'altro, l'atmosfera caotica non favorisce la

comunicazione verbale, anzi rende i commensali meno ricettivi a qualsiasi richiamo e anche più

tendenti ad imitare il gruppo;

insufficiente attività di educazione alimentare. Solo il 28,2% dei plessi scolastici ha partecipato ad

iniziative di questo tipo e solo il 48,7% delle scuole afferma di avere attualmente in corso programmi

di educazione alimentare. Tale percentuale aumenta al 52,6% se si considera lo svolgimento di tali

programmi negli ultimi tre anni. Il 75,6% degli insegnanti dichiara di non avere svolto recentemente

corsi di formazione sulla nutrizione. Considerato che molti insegnanti del nostro campione

appartengono alla scuola materna ed elementare, ossia senza specifiche conoscenze in campo

nutrizionale, è ipotizzabile che tali attività, in assenza di metodologie adeguate e a causa della loro

breve durata, sortiscano scarsi risultati;

scarso coinvolgimento dei genitori. Più di un terzo dei genitori ammette che non vengono fornite

“mai” informazioni sul tipo di pasto che viene consumato a scuola dal bambino; ben il 65% sostiene

di non ricevere alcuna informazione e/o consiglio su come integrare l'alimentazione del bambino a

casa e che la scuola non fornisce “mai” le notizie relative ad una corretta alimentazione.

A nostro avviso, quindi, per migliorare la qualità del servizio di ristorazione scolastica e dell’ambiente

scolastico in relazione alla promozione della salute, sarebbe necessaria una strategia che miri a:

favorire una maggiore diffusione a scuola dell’educazione alimentare da parte di insegnanti

adeguatamente formati e/o aggiornati, in collaborazione e con il sostegno di personale esperto in

materia nutrizionale e con l’adozione di idonei strumenti e metodologie (INRAN, 2008);

260

promuovere nella scuola percorsi di “educazione al gusto” per bambini e ragazzi e attività pratiche

coinvolgenti, che favoriscano in essi esperienze ricche di emozioni e di sensazioni corporee (INRAN,

2008). In tal senso, in alcune scuole del Nord Italia soprattutto, sono state realizzate esperienze

positive di percorsi di educazione al gusto, attraverso l’istituzione di veri e propri laboratori (Barzanò

et al., 1997). Questo tipo di iniziativa è ancor più necessaria per quelle portate (verdure in

particolare) che, neppure assaggiate, sono respinte integralmente dai giovani commensali (Vania et

al., 1992);

promuovere l’attività motoria nelle scuole. Un terzo delle scuole contattate non può garantire lo

svolgimento delle due ore di attività motoria a tutte le classi soprattutto a causa della mancanza o

inagibilità della palestra. La scuola, deve promuovere la salute e la crescita sana dei bambini, non

solo attraverso programmi che prevedano l’educazione alimentare ma anche tramite iniziative di

promozione dell’attività fisica dei bambini, con la partecipazione attiva dei genitori (Spinelli et al.,

2009);

sollecitare il consumo di una “buona prima colazione” per tutta la popolazione scolastica, ma

soprattutto per quel segmento non trascurabile di bambini che non consuma o consuma solo

saltuariamente questo importante pasto della giornata (INRAN, 2003; Giovannini et al., 2008);

incoraggiare il consumo a scuola di merende a bassa densità energetica come la frutta fresca. Ciò

contribuirebbe non solo ad una maggiore disposizione verso il pasto di mezzogiorno, ma anche ad

equilibrare la giornata alimentare sia in termini di micronutrienti che di fibra, tanto più che risulta

gradita dalla maggioranza e viene definita “cattiva” solo dal 21% del campione analizzato;

favorire l’installazione di distributori automatici di frutta, in sostituzione delle macchinette

distributrici di snack dolci e salati, questa dovrebbe diventare la regola in tutti gli ambienti scolastici;

provare ad inserire nel programma di ristorazione scolastica il “piatto unico” che racchiude in sé le

caratteristiche del primo e del secondo e che forse potrebbe essere più apprezzato e di più facile

consumo: anche la maggioranza dei genitori (62%) e docenti (53%) ha espresso a tale proposito

parere positivo. Comunque, il gradimento del piatto unico è ancora da valutare sui diretti utenti della

mensa;

applicazione di un sistema di valutazione degli scarti e di verifica che la razione programmata

corrisponda a quella servita. Inoltre rilevare la percezione dei piccoli commensali sulla qualità dei

piatti serviti. Il loro coinvolgimento e la loro opinione sono fondamentali per individuare le pietanze

più appetibili. La raccolta di tali dati rappresenta un presupposto indispensabile per effettuare

interventi migliorativi ed evitare che si assista, non solo ad enormi sprechi, economicamente rilevanti

ed eticamente inaccettabili, ma anche per la reale inadeguatezza energetica-nutrizionale del pasto

effettivamente assunto dai ragazzi (Lucchin et al., 1999; D’Addesa et al., 2002; Centro Studi per la

Sicurezza Alimentare, 2011). Per evitare questa rilevante discrepanza tra il pasto equilibrato

261

formulato in base a criteri scientifici e quello di fatto consumato dagli alunni, occorre valutare bene

le variabili responsabili del fenomeno (Rossi et al., 2006). L’applicazione di un sistema di valutazione

degli scarti può generare una serie di informazioni utili al fine di identificarne le cause, intervenire

per il superamento di eventuali carenze e ottenere il miglioramento del servizio, come previsto

anche nelle linee guida per la ristorazione scolastica (Ministero della Salute, 2010).

utilizzare ambienti mensa più circoscritti, più accoglienti e meno rumorosi in quanto acusticamente

protetti (p.e. installazione di pannelli fono-assorbenti). Ciò contribuirebbe sicuramente a rendere il

momento del pasto più socializzante e consentirebbe all’insegnante di svolgere meglio il proprio

compito educativo (D’Addesa, 2001). Anche l’uso di tavoli più piccoli sarebbe preferibile alle lunghe

tavolate che, attualmente, raccolgono sino a 20-25 bambini e che sicuramente contribuiscono al

congestionamento, al movimento, alla rumorosità. Questa alternativa, però, andrebbe

accompagnata dalla contemporanea presenza di più docenti;

favorire una maggiore informazione per i genitori sul pasto scolastico e, soprattutto, sulle modalità

di integrazione dello stesso attraverso quello casalingo (Ariano et al., 1997). Sarebbe auspicabile

realizzare incontri o seminari di educazione alimentare per i genitori, attraverso e con l’ausilio di

personale professionalmente preparato (D’Addesa, 2001; Del Balzo, 1999). Ciò contribuirebbe a

diminuire la diffidenza e/o annullare l’atteggiamento negativo del genitore e di riflesso del bambino

verso il pasto mensa. Infatti, solo il 32,2% dei genitori del nostro campione considera i cibi proposti a

scuola di “buona qualità”.

Bibliografia

Ariano E, Bravi R, Silvestri MG (1997) Potenziamento del consumo di vegetali. Metodologia e risultati di un intervento educativo condotto nella scuola USSL 25 di Lodi. ADI Magazine Rivista Scientifica dell’Associazione Italiana di Dietetica e Nutrizione Clinica, 3, 18-22.

Barzanò C, Marconi L, Colli A, Albertini A (1997) Alla scoperta del gusto. Regione Lombardia, Settore Agricoltura, Servizio Alimentazione.

Berra G, Manchi D, Petrali R, Macchi L (1997) L’indagine sul mangiar bene a scuola. Ristorazione Collettiva, 5(195), 33-40.

Burgess AL, Bunker VW (2002) An investigation of school meals eaten by primary school children. Br Food J, 104, 705-12.

Carnovale E, Marletta L (a cura di) (2000) Tabelle di Composizione degli Alimenti. Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione. Milano: EDRA.

Centro Studi Per la Sicurezza Alimentare (2011) Mense scolastiche, se la qualità si valuta dagli scarti alimentari, alimenti e bevande. Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Regioni Lazio e Toscana, 37-43.

Contento I (1995) The effectiveness of nutrition education and implications for nutrition education policy, programs, and research: a review of research. JNE, 27, 277-422.

Cranage DA, Conklin MT, Bordi P (2003) Can young adults be influenced to eat healthier snascks: the effects of choice and nutritional information on taste, satisfaction and intent to purchase. Food Res Int, 14, 125-37.

D’Addesa D, Martone D, Sette S, Muli MP (2004) Curiosità gustativa secondo i piccoli. Ristorazione Collettiva, 4, 35-40.

262

D’Addesa D, Sette S, Muli MP, Martone D, Le Donne C, Alicino G (2002) Ristorazione scolastica: livelli di gradimento dei pasti in un Comune del Lazio. Riv Sci Alim, 31(2), 119-27.

D’Addesa D (2001) Gli interventi di educazione alimentare nelle scuole italiane. In: Branca F, Cairella G, Boccali C, Scalfi L, a cura di. Prevenire l’obesità in Italia. Indicazioni metodologiche per la realizzazione di interventi di Educazione Alimentare. Milano: SINU – Società Italiana di Nutrizione Umana, 82-92.

D’Amicis A (1999) Valutazione dello stato nutrizionale. In: Mariani Costantini A, Cannella C, Tomassi G, a cura di. Fondamenti di nutrizione umana. Roma: Il Pensiero Scientifico Editore, 417-46.

Del Balzo V (1999) Il bambino a tavola a scuola e a casa. In: Assessorato alle Politiche Educative Comune di Roma, a cura di. Una cucina coi fiocchi. Roma: Giunti, 9-15.

De Lorenzo A, Fidanza F (2007) Valutazione dello stato di nutrizione e della composizione corporea e rilevamento dei consumi alimentari. 2° ed. Napoli: Idelson-Gnocchi.

Dietz WH (1998) Health consequences of obesity in youth: childhood predictors of adult disease. Pediatrics, 101, 518–25.

Di Nallo E (2001) Il futuro della ristorazione scolastica attraverso l’analisi della metodologia del meeting point. In: Finocchiaro RB, a cura di. Programma Interregionale Comunicazione ed Educazione Alimentare. Cultura che nutre. La ristorazione scolastica: prospettive future. Quaderno 5. Ministero delle Politiche Agricole e Forestali e Regioni. Catanzaro: Ismea (Istituto di Servizi per il Mercato Agricolo Alimentare), 39-99.

Dixey R, Heindl I, Loureiro I, Pérez–Rodrigo C, Snel J & Warnking P (1999) Un’alimentazione sana per i giovani in Europa. In: Comba M, Muscolo G, a cura di. Guida scolastica di educazione alimentare. International Planning Committee (IPC), Rete Europea delle Scuole che Promuovono la Salute (ENHPS).

Fidanza F (1988) Tecniche di rilevamento delle abitudini e dei consumi alimentari. In: Fidanza F, Liguori G, a cura di. Nutrizione Umana. Napoli: Idelson, 346-78.

Giovannini M, Verduci E, Scaglioni S, Salvatici E, Bonza M, Riva E, Agostoni C (2008) Breakfast: a good habit, not a repetitive custom. J Int Med Res, 36(4):613-24.

Gleason PM, Suitor CW (2003) Eating at school: how the national school lunch program affects children’s diets. Am J Agr Econ, 85, 1047-61.

Goldstein EB (2006) Sensation and Perception. 7° ed. Pacific Grove, CA, USA: Wadsworth Publishing Company.

Gravante G, Figà MA, Gallo M (2000) Qualità del servizio di refezione e piano dell’offerta formativa (P.O.F.) delle scuole. I risultati di una indagine nelle scuole di Palermo. Il punto di vista degli alunni. Riv Sci Alim, 29(2), 169-81.

Guinard JX (2001) Sensory and consumer testing with children. Trends in Food Sci Technol, 11, 273-83. Ismea - Istituto di Servizi per il Mercato Agricolo Alimentare (2008) Consumi Extra Domestici: Indagine

qualitativa Panel famiglie. Indagine sui consumi extradomestici. II semestre 2007. Panel n.4. Disponibile all’inidirizzo: http://www.ismea.it/flex/cm/pages/ServeBLOB.php/L/IT/IDPagina/3006.

INRAN - Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (2003) Linee guida per una sana alimentazione italiana (revisione 2003). Roma: INRAN.

INRAN - Istituto Nazionale di Ricerca per gli Alimenti e la Nutrizione (2008) Più ortaggi, legumi e frutta. Educazione alimentare e del gusto nella scuola primaria. Manuale per la formazione dell’insegnante. D’Addesa D, Toti E, Martone D, a cura di. Roma: INRAN.

James J, Thomas P, Cavan D, Kerr D (2004) Preventing childhood obesity by reducing consumption of carbonated drinks: cluster randomised controlled trial. BMJ, 328(1237), 1-6.

Kennedy E (2004) Dietary diversity, diet quality, and body weight regulation. Nutr Rev, 62(7 Pt 2), 78-81. Lucchin L, Brugger K, Adessa A, Spogler M, Calandrin M (1999) Pasto scartato spreco annunciato.

Ristorazione Collettiva, 9(216), 20-5. Ministero della salute (2003) Mangiare sicuri e meglio anche fuori casa. Documento Bollino Blu.

Redazione Ministerosalute.it - febbraio/2003. Ministero della salute. Dipartimento per la sanità pubblica veterinaria, la nutrizione e la sicurezza degli

alimenti. Direzione generale della sicurezza degli alimenti e della nutrizione (2010) Linee di indirizzo

http://www.ismea.it/flex/cm/pages/ServeBLOB.php/L/IT/IDPagina/3006

263

nazionale per la ristorazione scolastica. Conferenza Unificata. Provvedimento 29 aprile 2010. Intesa, ai sensi dell’art.8, comma 6, della legge 5 giugno 2003, n.131, G.U. n. 134 del 11-6-2010. Disponibile all’indirizzo: www.salute.gov.it.

Nistri R (1998) Dire, fare, gustare. Percorsi di educazione del gusto nella scuola. Bra (CN): Arcigola Slow food.

Pagliarini E, Gabbiadini N, Ratti S (2005) Consumer testing with children on food combinations for school lunch. Food Qual Prefer, 16, 131-38.

Prentice AM, Jebb SA (2003) Fast foods, energy density and obesity: a possible mechanistic link. Obes Rev, 4(4), 187-94.

Regione Lombardia (1998) Linee Guida per la ristorazione scolastica della Regione Lombardia. Repubblica Italiana - Bollettino Ufficiale della Regione Lombardia, 1° suppl. straord. al n°33 del 18.08.1998. Direzione Generale Sanità - Servizio Prevenzione Sanitaria. Disponibile all’indirizzo: http://www.aiclombardia.it/Jus/D.G.R.17-7-1998_6.37435.pdf.

Rossi F, Malvicini G, Pazzoni A, Maj M, Ciappellano S (2006) Rilevamento preferenze e consumi nella refezione scolastica. Riv Sci Alim, 35, 25-34.

SINU - Società Italiana di Nutrizione Umana (1996) Livelli di assunzione giornaliera raccomandati di energia e nutrienti per la popolazione italiana (LARN). Revisione 1996. Roma: INN - Istituto Nazionale della Nutrizione.

Spinelli A, Lamberti A, Nardone P, Andreozzi S, Galeone D (2012) Sistema di sorveglianza OKkio alla SALUTE: risultati 2010. Rapporti ISTISAN 12/14. Roma: ISS - Istituto Superiore di Sanità.

Spinelli A, Lamberti A, Baglio G, Andreozzi S, Galeone D (2009) OKkio alla SALUTE: sistema di sorveglianza su alimentazione e attività fisica nei bambini della scuola primaria. Risultati 2008. Rapporti ISTISAN 09/24. Roma: ISS - Istituto Superiore di Sanità.

Vania A, Pitzalis G, Mariani P (1992) Indagine nutrizionale su bambini romani di età prescolare che usufruiscono della refezione scolastica. III – Consumi a scuola. Riv Sci Alim, 21(3), 205-13.

WHO - World Health Organization (2000) Obesity: preventing and managing the global epidemic. Geneva: WHO Technical Report Series No. 894.

WHO - World Health Organization (2003) Diet, nutrition and the prevention of chronic diseases. Report of a Joint WHO/FAO Expert Consultation. Geneva: WHO Technical Report Series No. 916.

WHO - World Health Organization Europe (2007) The challenge of obesity in the WHO European Region and the strategies for response. Branca F, Nikogosian H, Lobstein T, a cura di. Copenhagen, Denmark: WHO Regional Office for Europe.

http://www.salute.gov.it/

http://www.aiclombardia.it/Jus/D.G.R.17-7-1998_6.37435.pdf

264

9 Educazione e comunicazione

Andrea Ghiselli, Laura Gennaro, Cristina Giannetti, Roberta Guttilla, Romana Roccaldo, Sibilla Berni Canani, Laura D’Addezio. Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

Numerose campagne di educazione alimentare hanno dimostrato quanto sia più efficace un approccio basato non su nozioni e divieti, ma sulla trasmissione interattiva delle conoscenze, soprattutto, nel caso dei bambini, ad opera di operatori esterni alla scuola e non a opera degli insegnanti. Da qui, la necessità di sperimentare e validare approcci educativi innovativi nel mondo della scuola e non solo, imperniati su attività frontali di tipo ludico-didattico o basati sull’utilizzo del web come mezzo di comunicazione più familiare alle giovani generazioni. Parole chiave: educazione nutrizionale, comunicazione nutrizionale

Abstract

Several nutrition education campaigns have proved, especially when aimed at children, that interactive educational activities are more effective than plain provision of basic notions and prohibitions and, if run by external operators rather than school teachers. For this reason, there is the need to explore and validate innovative educational tools for schools and other collectives, based on frontal ludic-didactical activities or web education and communication, the latter being particularly suitable for younger generations. Keywords: nutritional education, nutritional communication

Introduzione

Sovrappeso e obesità sono diventati ormai un grave problema di salute pubblica in Europa,

particolarmente allarmante in bambini e adolescenti (WHO, 2007; Colapinto et al., 2007). I dati non

lasciano dubbi: nel nostro Paese, come emerso dall’indagine 2012 del sistema di sorveglianza OKkio alla

SALUTE, il 22,2% dei bambini della classe terza primaria è risultato in sovrappeso e il 10,6% in condizioni

di obesità (Okkio alla salute, 2013).

Molte possono essere le motivazioni, ma dieta inadeguata e inattività fisica vengono ormai indicate

come le cause principali. Il WHO, in una monografia dedicata (2007), riconosce quanto sia difficile

trovare un metodo che da solo si riveli veramente valido, per prevenire e/o contrastare l’obesità, ma

riporta l’efficacia riscontrata negli interventi educativi nelle scuole. Non solo alla famiglia, infatti, ma

anche alla scuola viene riconosciuto sicuramente un ruolo di primaria importanza per insegnare ai

bambini i principi basilari di un sano stile di vita (WHO, 2007; Haerens et al., 2007; Roblin, 2007; Story,

1999). È dimostrato che i bambini che imparano in famiglia, a scuola, e grazie ai media le abitudini di

uno stile di vita sano sono più spinti, anche da grandi, ad avere una vita fisicamente attiva e gestire

meglio lo stress; inoltre, risultano essere meno tentati dal fumo di sigaretta (Perez-Rodrigo and

Aranceta, 2001). Lezioni in classe, quindi, ma unite ad indicazioni su comportamenti, osservazioni,

attività da proseguire a casa con i genitori (Cullen et al., 2005). La letteratura scientifica è ricca di

265

informazioni, in questo senso. Gli interventi didattici nelle scuole si sono infatti rivelati più efficaci se

svolti da personale (ovviamente qualificato) esterno alla scuola, e sembrano essere positivamente

influenzati dall’aspetto ludico, quindi dall’abbinamento con i giochi (Blanchette & Brug, 2005; Amaro et

al., 2006; Lakshman et al., 2010; Perez-Lopez and Delgado-Fernandez, 2012; Ingles-Camats et al.,

2012). Per quanto riguarda gli argomenti da trattare nello specifico, le indicazioni degli esperti

convergono sull’importanza di non soffermarsi mai, con i bambini, sulle differenze tra cibi buoni e cibi

cattivi, ma parlare di alimentazione nel suo complesso, approfondendo la conoscenza pura degli

alimenti, per i bambini, senza dimenticare l’importanza del movimento e dell’attività fisica nella vita

quotidiana. Grandi cambiamenti possono essere ottenuti con piccoli passi, e che il trasferimento di

informazioni semplici si è rivelato un mezzo importante di apprendimento, purché gli insegnamenti

siano basati su metodi comunicativi efficaci (Nitzke S and Freeland-Graves, 2007; McKinnon, 2007).

Il punto nodale degli interventi educativi sui bambini diventa quindi la comunicazione (Pira e Marrali,

2007; Lynn, 2005; Hoek and Gendall, 2006), sia nel senso di individuare il giusto canale, relativo alla

specifica fascia di età interessata, sia nel senso che va insegnato loro il codice di analisi e interpretazione

dei tanti messaggi che ogni giorno ricevono, in particolare dai media. Senza queste considerazioni,

l’educazione nutrizionale si rivela totalmente inefficace (Summerbell et al., 2002; Doak et al., 2006).

Su queste basi affonda le sue radici l’idea del laboratorio ludico didattico INRAN (oggi CRA-NUT)

“Gioca con la fantasia”, in cui personale qualificato (tecnologi alimentari, nutrizionisti, dietisti, esperti di

comunicazione del settore alimentare) coinvolge i bambini e i ragazzi (dai 5-6 fino ai 13 anni circa) in

attività divertenti, utilizzando i codici di comunicazione più adeguati alle varie fasce di età.

Lo scopo era sviluppare un nuovo metodo per coinvolgere i partecipanti in giochi di movimento che

avessero, però, come obiettivo il trasferimento della conoscenza delle caratteristiche principali degli

alimenti e della loro frequenza di consumo ideale. La particolarità di questo Laboratorio sta dunque nel

combinare l’insegnamento dell’educazione alimentare con il movimento, perché alimentazione

bilanciata e attività fisica costituiscono le basi di uno stile di vita corretto, conditio sine qua non per il

raggiungimento e mantenimento di uno stato di benessere e salute.

Inoltre, cruciverba di gruppo, attività guidate di analisi e decodificazione delle pubblicità (per i più

grandi), o sagome di frutta e verdura da riconoscere e colorare (per i più piccini) sono solo alcune delle

possibilità delineate nel Manuale che descrive il Laboratorio, e che ne possono essere parte integrante,

aggiuntiva o sostitutiva. Tutto secondo le regole dell’ “imparare giocando” (Bondioli, 2008; Annarumma

& Fragnito, 2011), nell’intento di fornire poi agli insegnanti le basi e l’occasione per continuare in classe

le attività sperimentate al di fuori.

Metodologia

I giochi didattici del Laboratorio INRAN vengono dettagliatamente descritti nel manuale d’uso che

accompagna il kit “Gioca con la fantasia: carte in tavola” (Gennaro et al., 2009), che del Laboratorio

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Nitzke%20S%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=17682300

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Freeland-Graves%20J%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=17682300

266

costituisce lo strumento principale. Il kit, oltre che dal manuale, è composto da 32 carte pettorali

raffiguranti alimenti o gruppi di alimenti, le cui modalità di utilizzo possono essere numerose, e

dipendono da fantasia e creatività personale, oltre che dall’età e dalla preparazione di base dei ragazzi

(Appendice 1).

Per verificare la valenza ludica e il gradimento dei ragazzi, il Laboratorio è stato sperimentato con

successo in più occasioni (ad esempio al Festival della Scienza di Genova 2006 e al Mondadori Junior

Festival 2007 a Verona). I partecipanti agli eventi si sono alternati, con cadenza oraria, e hanno potuto

giocare con l’educazione alimentare, secondo quanto illustrato finora. Il Laboratorio, infatti, si è

dimostrato essere facilmente riproducibile, dovunque si possa avere, oltre alle professionalità del CRA-

NUT, spazio “a misura di bambino”, per creare un percorso per l’attività fisica, e per poter colloquiare

tranquillamente con i partecipanti.

Una volta verificata la valenza ludica e sperimentato l’effettivo divertimento dei partecipanti, è stata

oggetto di indagine l’efficacia del metodo-gioco nel permettere il trasferimento delle informazioni in

genere, al di là delle specifiche informazioni trasmesse. Il Progetto ha coinvolto circa 300 alunni di scuole

elementari e medie di Roma, negli anni scolastici 2007-2009 per verificare quanto dei contenuti

trasmessi durante i giochi venisse effettivamente assimilato dai partecipanti. In dettaglio, le attività sono

state svolte nelle palestre di due classi di scuole secondarie di primo grado (Italo Calvino), una classe di

terza e due di quarta di scuole primarie pubbliche romane (Fiume Giallo, D’Antona-Biagi e Ferrari). Il

campione è sicuramente non rappresentativo, ma si è preferito scegliere di svolgere questa

sperimentazione nelle scuole dove si sapeva di trovare piena disponibilità degli insegnanti e dei dirigenti

didattici all’ingresso degli operatori esterni e all’inserimento del Laboratorio tra le attività già previste

per quegli anni scolastici, di approfondimento sull’alimentazione. Questo consentiva, infatti, il controllo

dei fattori sperimentali, necessario per poter effettuare la valutazione dei risultati. Prima dell’inizio delle

attività, è stato richiesto ai genitori degli alunni coinvolti di firmare un consenso informato.

Il laboratorio è stato effettuato in assenza degli insegnanti, per favorire un rapporto di complicità con

gli operatori ed evitare possibili imbarazzi dei bambini ad esprimersi con sincerità.

A seconda dei materiali a disposizione nelle singole palestre (materassini, birilli, cerchi, palloni, ecc…),

di volta in volta è stato “costruito” un percorso di attività fisica, di difficoltà modulabile a seconda degli

spazi a disposizione, dell’età e dell’agilità dei bambini/ragazzi. Il percorso, speculare, è sempre stato

ideato in modo da poter essere compiuto contemporaneamente, nelle due direzioni opposte, da due

partecipanti. I ragazzi venivano divisi in due squadre. Ad ogni turno, giocava uno per ogni squadra. I due

prescelti per la gara venivano identificati tra i bambini di corporatura simile. L’esperto a questo punto

leggeva una delle domande riportate sul manuale (vedi manuale, gioco “Indovina, ma corri”). Alla fine

della domanda, con un colpo di fischietto dava il via e il partecipante di turno per ogni squadra doveva

compiere il percorso; quindi erano in due, contemporaneamente, a correre nei due sensi opposti

267

affrontando gli ostacoli previsti. Appena ognuno di loro ritornava al punto di partenza, la squadra di

appartenenza (che nel frattempo si era consultata) suggeriva la risposta e il giocatore doveva cercare la

carta corrispondente alla risposta da dare in un contenitore che raccoglieva l’intero kit di carte. A questo

punto, indovinato l’alimento, l’esperto poneva una seconda domanda, di approfondimento,

approfittando per aggiungere spiegazioni sull’argomento. L’assegnazione di punti alle risposte esatte

rendeva il gioco più coinvolgente per i bambini.

Alla classe è stato somministrato uno stesso questionario contenente una serie di domande relative a

caratteristiche e comportamenti alimentari, ma soprattutto alcune domande relative alla conoscenza di

quegli alimenti oggetto del gioco in due momenti diversi, sia prima dell’intervento con il laboratorio

(circa due mesi prima) che successivamente (circa due mesi dopo). Gli insegnanti erano presenti in aula

durante la compilazione dei questionari, ma senza aver modo di intervenire. Nell’elaborazione dei dati si

è tenuto conto solo dei bambini/ragazzi che hanno partecipato a tutte e tre le fasi del Progetto

(Questionario pre, laboratorio, questionario post), per un totale di 248 unità. Sono state quindi

confrontate, per ogni istituto scolastico, le percentuali di risposta relative al prima e dopo aver

partecipato al laboratorio didattico. Per ciascuna domanda viene riportata la forchetta con il calore

minimo e il valore massimo rilevato tra le scuole.

Le attività sono state svolte nelle palestre di due classi prime di scuole secondarie di primo grado, in

due anni diversi (Italo Calvino – 1_Calvino e 2_Calvino ), una classe di terza e due di quarta di scuole

primarie pubbliche romane (3_Fiume Giallo, 4_D’Antona-Biagi e 4_Ferrari).

Risultati

Per motivi di spazio e opportunità discutiamo in questo report i soli risultati dell’elaborazione delle

domande del questionario strettamente relative ai concetti e alle informazioni trasmesse durante il

gioco e non la parte relativa a caratteristiche e comportamenti alimentari dei partecipanti e delle loro

famiglie. Le risposte sono riportate in istogrammi separati per scuole/classi.

Dal momento che obiettivo primario del laboratorio ideato è quello di far comprendere ai bambini

come alimentazione e attività fisica debbano essere sempre strettamente collegate, oltre a trasmettere

loro informazioni e conoscenza su determinati alimenti, abbiamo voluto iniziare la nostra analisi dei dati

da questa domanda. Il risultato evidenzia che la maggioranza dei bambini, in tutte le classi, è convinta,

prima del laboratorio, che la colpa dell’eccesso di peso sia ascrivibile a determinati alimenti. Solo dopo

le attività del laboratorio dimostra di aver compreso l’importanza dell’attività fisica all’interno di un sano

stile di vita.

In generale, si vedrà nell’analisi dei diversi insiemi di risposte che in tutti i casi si riduce più o meno

drasticamente (qualche volta azzerandola) la percentuale della risposta “non lo so”.

268

Uno sguardo complessivo alle diverse tipologie di risposte proposte sembra sottolineare che alcuni

elementi sono entrati a far parte del patrimonio culturale dei bambini, come accade, ad esempio, per la

scadenza e l’apporto nutrizionale del latte. Vediamo, quindi, i risultati rispetto ai singoli quesiti.

Domanda: Qual è la principale causa dell’obesità? (Una sola risposta):

Le merendine e i fast food (come Mac Donald’s) La pasta e il pane

La mancanza di movimento L’uso di olio e burro non lo so

Infatti il 49,2-69,6 % dei bambini prima del laboratorio indica come colpevoli le merendine e i fast

food, mentre dopo le attività questa risposta viene scelta dal 23,7-37,7 % dei bambini. D’altra parte, se

prima del laboratorio la risposta corretta “la mancanza di attività fisica” viene selezionata solo da 11,3-

28,9 % dei bambini, dopo l’intervento queste percentuali salgono a 47,5-65,8 %.

In alcuni casi, come questo, si è potuto osservare come i bambini, indipendentemente dall’età,

conoscessero già la risposta esatta alla domanda posta, anche prima del laboratorio didattico.

269

Domanda : La data di scadenza sulla confezione del latte ci dice che… (Una sola risposta)

□ dopo quella data non si può più bere □ si può ancora bere tre giorni dopo quella data

□ è la data entro cui i negozi devono venderlo □ non lo so

A questa domanda, infatti, in I media come in III e IV elementare più del 70 % dei bambini ha risposto

“dopo quella data non si può più bere” già prima del laboratorio, con lieve aumento nelle percentuali di

risposte esatte dopo il laboratorio INRAN.

Domanda: Qual è la cosa più importante che il latte ci fornisce? (Una sola risposta):

Calce Calcio Zuccheri Grassi non lo so

Scenario simile per questa domanda. Più dell’80% dei bambini ha risposto “calcio”, già la prima volta.

In quattro classi su cinque si può osservare anche un lieve aumento della percentuale delle risposte

esatte dopo il laboratorio.

270

Domanda: I cereali della prima colazione (ad esempio i corn flakes) ci forniscono: (Una sola risposta)

□ Energia □ Ossigeno □ Acqua □ Latte □ non lo so

Si può osservare una grandissima maggioranza di risposte esatte, intorno al 90%,( leggermente

meno, 70%, in III elementare), anche per questa domanda, sia prima che dopo l’intervento dell’INRAN, e

ciò si può probabilmente ascrivere alle numerose pubblicità in televisione, che ripetono in ogni modo

come i cereali forniscano energia.

271

Domanda: Perché i salumi provocano la sete? (Una sola risposta)

□ Perché si mangiano col formaggio □ Perché sono crudi

□ Perché si mangiano soprattutto d’estate □ Perché contengono molto sale □ non lo so

Scenario simile infine anche per questa domanda sui salumi. Si è potuto osservare in quasi tutte le

classi almeno il 70% delle risposte esatte “perché contengono molto sale” sin dal primo questionario

sottoposto. In tutti i casi, comunque, dopo il laboratorio didattico INRAN, si è verificato un aumento

nelle percentuali di risposte esatte. Parallelamente si è potuta notare una diminuzione delle risposte

“non lo so” tra “prima” e “dopo” il laboratorio.

272

Domanda: Come sono riportati gli ingredienti nelle etichette alimentari? (Una sola risposta)

□In ordine alfabetico degli ingredienti □In ordine di quantità degli ingredienti

□Prima le materie prime e poi gli additivi □non lo so

Negli ultimi anni, con l’aumento considerevole del numero di persone sovrappeso anche in Italia e i

tentativi di arginare questo fenomeno, si è parlato molto di etichette nutrizionali. Le etichette sono la

carta d’identità di un prodotto e dovrebbero rendere il consumatore consapevole di ciò che compra e

mette in tavola.

Ma il consumatore legge le etichette e, nel nostro caso, i bambini sanno come si leggono? Alla

domanda “come sono riportati gli ingredienti nelle etichette alimentari?”, prima dell’intervento INRAN

nelle scuole si è ottenuto come risposta una grande maggioranza di “non lo so”, tra il 55,4 e il 70% a

seconda delle scuole. Dopo il laboratorio si è potuto notare una drastica diminuzione delle risposte “non

lo so” fino anche al passaggio da 61,5 a 9,4% nel caso della classe Terza primaria della scuola Fiume

Giallo, a fronte di un aumento della risposta esatta “in ordine di quantità degli ingredienti” .

273

Di quali piante mangiamo le radici? (Una sola risposta)

□ Le carote □ Le patate □ I broccoli □ I fagiolini □ non lo so

Passando a domande più specifiche sugli alimenti, come questa, si possono osservare scenari diversi.

Gli alunni di I media hanno risposto in modo esatto solo per il 35% sia prima che dopo il laboratorio

in un caso e per il 50% prima ma solo il 34,2% dopo nel secondo caso. In III elementare, al contrario, il

35% degli alunni ha dato la risposta esatta, “le carote”, prima del laboratorio INRAN e il 63,9% degli

alunni dopo tale intervento. Parallelamente, in IV elementare si passa da un 37,7-41% di risposte esatte

prima al 46,2-55,4% dopo. In tutte le classi in misura più o meno maggiore si può osservare una

riduzione delle risposte “non lo so” tra il prima e il dopo l’intervento INRAN (anche qui, maggiore in III

elementare).

274

Domanda: quanti litri di latte servono per fare un chilo di Parmigiano? (Una sola risposta)

□ Uno □ Circa Cinque □ Circa Dieci □ Circa Quindici □ Circa Venti

Alla domanda “quanti litri di latte servono per fare un chilo di parmigiano?”, tendenzialmente, in ogni

classe si vede un aumento delle risposte esatte , ovvero “circa quindici”, tra prima e dopo l’intervento

INRAN. La percentuale più alta di risposte esatte, il 58,9%, si è raggiunta dopo il laboratorio in una IV

elementare. Da notare che per questa domanda non vi è tra le risposte possibili la “non lo so”. Si può

comunque evidenziare come prima del laboratorio siano maggiori le risposte “uno/ circa cinque/ circa

dieci” mentre, dopo l’intervento INRAN, queste risposte diminuiscono a fronte di un aumento delle

risposte “circa quindici/circa venti”, a dimostrazione che i bambini, anche se non ricordano il numero

esatto, hanno capito/memorizzato l’ordine di grandezza.

Domanda: Il pomodoro è ricco di vitamine e antiossidanti. E’ meglio (Una sola risposta):

□ Mangiarlo crudo □ Mangiarlo cotto

□ Mangiarlo sia crudo sia cotto □ Non mangiarlo mai □ non lo so

Per questa domanda, alla primaria si può vedere come già il 24,6-32,1% conoscesse la risposta esatta

“mangiarlo sia crudo sia cotto” prima dell’intervento INRAN, per poi arrivare al 59-69,8% di risposte

esatte dopo il laboratorio. Alle scuole secondarie di primo grado, invece, si passa da un 18,4-27,5% di

risposte esatte a 36,8-48,7% dopo l’intervento, quindi un effetto minore rispetto a quanto osservato alla

scuola primaria.

275

Si può inoltre notare come, nonostante diminuiscano, rimangano elevate le percentuali della risposta

“mangiarlo crudo” anche dopo il laboratorio alle secondarie, superando in alcuni casi le percentuali della

risposta esatta

Domanda: Spagna e Borlotti sono (Una sola risposta):

□ Varietà di fagioli □ Tipi di formaggio □ Varietà di pomodori □ Fichi □non lo so

276

Al contrario del caso precedente, per questa domanda, in I media nel 37,8-45% dei casi gli alunni

conoscono già la risposta esatta, “varietà di fagioli”, anche prima del laboratorio, mentre alle

elementari solo il 16,4-32,1% degli alunni rispondono in modo corretto prima. In tutti i casi si osserva

un aumento delle risposte esatte dopo il laboratorio, a fronte di una diminuzione delle risposte “non lo

so”.

Domanda: Con cosa si fa la pasta? (Una sola risposta):

□ Con il grano tenero □ Con il grano duro □ Con l’orzo

□Con qualsiasi cereale □ non lo so

Alla domanda “con cosa si fa la pasta?”, in tutte le classi, che siano elementari o medie, si può vedere

come, dopo l’intervento dell’INRAN, vi è un aumento della risposta “grano duro”, tranne in una classe di

medie nella quale era già la risposta predominante al 50% prima del laboratorio didattico e nella quale

le risposte prima e dopo sono sostanzialmente le stesse. Solo in una IV elementare e in una I media

l’aumento della risposta “grano duro” avviene a fronte di una diminuzione delle risposte “grano tenero”

e “non lo so”. In una III elementare infatti, le risposte “grano tenero” rimangono comunque invariate

mentre in una IV elementare le risposte “grano tenero” aumentano in parallelo a quelle “grano duro”.

277

Domanda: Come si chiamano i grassi del pesce? (Una sola risposta):

□ Omega 3 □ Beta 7 □ H 24 □ AZ 15 □ non lo so

Si parla molto di omega 3 da diversi anni sulle etichette di prodotti alimentari, ma come si può

vedere dalle risposte date alla domanda “come si chiamano i grassi del pesce?” pochi sono i bambini

delle elementari e I media a conoscere la risposta esatta prima del laboratorio (da un 8% in III

elementare fino ad un dignitoso 23% in una IV elementare). Le risposte “non lo so” invece predominano

in tutte le classi, fino a superare il 70%. Dopo il laboratorio INRAN, invece, si può notare come, in tutte le

classi, aumentino le risposte esatte e diminuiscano i “non lo so”.

Domanda: Cosa c’è in tutti gli yogurt che fa bene all’intestino? (Una sola risposta)

I fermenti lattici La fibra Gli acidi grassi La frutta non lo so

Complici probabilmente tutte le pubblicità di yogurt che si possono vedere in televisione, già un 65%

dei bambini nelle scuole medie visitate, prima dell’intervento dell’INRAN, sapeva che alla domanda

“cosa c’è in TUTTI gli yogurt che fa bene all’intestino” la risposta esatta era “i fermenti lattici”. Viceversa,

forse in conseguenza di tutte le recenti campagne per promuovere il consumo di frutta e verdura nei

bambini, la risposta più frequente, in III elementare in particolare con un 39%, prima dell’intervento è

stata “la frutta”. Alle elementari, dopo l’intervento si può comunque vedere un aumento delle risposte

giuste.

278

Domanda: Qual è il più antico fra questi alimenti? (Una sola risposta)

Marmellata Miele Nutella Zucchero non lo so

A questa domanda, la risposta esatta “il miele” è la più frequente in tutte le classi anche prima del

laboratorio, con percentuali che vanno dal 41% in III elementare al 66% di una IV elementare.

Sorprende un poco vedere in I media valori per la risposta “miele” tra il 43 e il 50% ma anche un 30 %

di risposte “zucchero”, prima del laboratorio didattico. Viceversa, dopo il laboratorio, le risposte

279

“miele” aumentano fino al 70-86% a seconda delle classi e diminuiscono le risposte “zucchero” nonché

le risposte “non lo so”, abbastanza frequenti in III elementare.

Domanda: L’insalata è costituita soprattutto da: (Una sola risposta)

Proteine Zuccheri Acqua e fibre Grassi non lo so

Passando a questa domanda, sui gruppi di alimenti, si può vedere come, sia alle elementari che in I

media, le conoscenze siano ancora un po’ confuse. Tranne che in una I media (dove il 51% dei bambini

ha dato la risposta esatta “acqua e fibre” da subito), gli alunni hanno risposto in maggioranza, intorno al

50%, “proteine”. Dopo l’intervento dell’INRAN, ci sono ancora un 30% dei bambini che danno la risposta

“proteine” ma la maggioranza, tra il 51,7 e il 73,7% risponde in modo corretto e diminuiscono anche le

risposte “non lo so”.

Domanda: Quali sono i tre Paesi maggiori produttori di olio d’oliva? (Una sola risposta)

Francia, Inghilterra e Madagascar Spagna, Italia e Grecia

Cina, Irlanda e India Stati Uniti, Brasile e Canada non lo so

Alla seconda domanda “A cosa, in particolare, fa bene il consumo di olio di oliva?”, più difficile, si

sono ottenute, prima dell’intervento dell’INRAN, in tutte le classi, più del 50% in media di risposte “non

lo so”; il restante 50% delle risposte è ben distribuito su “articolazioni”, “cuore” (risposta esatta) o

“digestione” mentre in pochi hanno risposto “cervello”. Dopo il laboratorio dell’INRAN invece, tranne

280

che in III elementare dove le risposte più numerose sono rimaste le “non lo so”, la maggioranza delle

risposte ottenute è stata “cuore”.

Domanda: A cosa, in particolare, fa bene il consumo di olio di oliva (Una sola risposta)

Alle articolazioni Al cuore Al cervello

Alla digestione non lo so

Tra le varie domande del questionario, i bambini hanno dovuto rispondere a due domande sull’olio di

oliva, molto diverse l’una dall’altra. Alla prima, più intuitiva, “quali sono i tre Paesi maggiori produttori di

olio di oliva?” ci sono state, prima del laboratorio didattico, un 50%, in media a seconda delle classi, di

risposte “non lo so”, con un 31,6% però in una I media dove invece il 68,4% ha risposto in modo corretto

“Spagna, Italia e Grecia” sin da subito. Nelle altre classi, la risposta giusta è stata data con numeri

variabili che vanno dal 24,6% dei bambini in III elementare sino ad un 54,6% in una IV elementare. Dopo

il laboratorio INRAN le risposte esatte arrivano al 90% nelle I medie e al 62-83% nelle classi elementari.

Mentre aumentano le risposte giuste diminuiscono le risposte “non lo so”, soprattutto nelle classi di I

media.

281

Domanda: Il vino va bevuto: (Una sola risposta)

Mai da bambini Anche da bambini, ma con moderazione

Solo quando si mangia il pesce Sempre non lo so

E per finire, qualche domanda sui consumi.

282

E’ stato chiesto ai bambini quando va bevuto il vino e fortunatamente, già prima dell’intervento

dell’INRAN, la maggioranza dei bambini, soprattutto alle elementari, ha risposto “mai da bambini”.

Sorprende però un 15-20% alle elementari e un 30% alle medie di bambini che hanno risposto “anche da

bambini, ma con moderazione”, a testimonianza dell’allarme assunzione bevande alcoliche da parte dei

ragazzi nella fascia di età 11-15 anni. Dopo il laboratorio INRAN cresce la consapevolezza che il vino non

vada consumato da bambini con l’ottenimento di almeno 80% di risposte esatte in tutte le classi.

Domanda: E’ meglio mangiare carne: (Una sola risposta)

Tutti i giorni, anche due volte al giorno Tre-quattro volte alla settimana

Tre quattro volte al mese Il meno possibile (quasi mai) non lo so

Per quanto riguarda il consumo di carne, si può vedere come, alle medie, i bambini sono già in

maggioranza consapevoli che vada mangiata “tre-quattro volte alla settimana” mentre in pochi hanno

risposto “tutti i giorni, anche due volte al giorno”. Alle elementari, in particolare in III, le risposte sono le

più disparate. Un 20-30% di bambini ha risposto “tutti i giorni, anche due volte al giorno” al primo

questionario a fronte di 37,7-50% di bambini che invece ha risposto “tre-quattro volte alla settimana”. Al

secondo questionario, dopo il laboratorio dell’INRAN, in modo meno evidente in III elementare e in una I

media (ma in quest’ultima le risposte esatte erano comunque già una maggioranza sin dal primo

questionario), aumentano le risposte esatte fino al 75-85%.

283

Domanda: E’ meglio mangiare pesce: (Una sola risposta)

Tutti i giorni, soprattutto fritto Almeno due volte alla settimana

Tre quattro volte al mese Il meno possibile (quasi mai) non lo so

Stesso scenario per la domanda sul consumo di pesce, alle medie ma anche in IV elementare, un 66-

81,6% di bambini sa già che “è meglio mangiare il pesce” “almeno due volte alla settimana” prima

ancora dell’intervento dell’INRAN. In III elementare, le risposte sono più varie, le idee ancora un po’

confuse, ma si vede un piccolo miglioramento nella distribuzione delle risposte dopo il laboratorio

dell’INRAN.

Conclusioni

Dall’analisi dei questionari non è possibile trarre conclusioni statisticamente significative sull’efficacia

dell’utilizzo di tale metodo didattico. A valle di tutta la sperimentazione, infatti, sono risultati evidenti

alcuni punti critici che non è stato possibile preventivare. Primo fra tutti, il lavoro parallelo degli

insegnanti, svolto sulle classi, e non concordato e coordinato con gli operatori INRAN. Solo casualmente,

infatti, è stato possibile sapere che nel corso degli anni scolastici, durante i mesi della sperimentazione,

sulle classi si erano alternati insegnanti diversi (anche supplenti) che avevano ritenuto di intervenire con

lezioni dedicate, integrando a loro modo quello che veniva spiegato durante i laboratori INRAN e

falsando così alcuni dei risultati. Altra considerazione importante è che non per tutte le domande e

risposte è stato possibile di volta in volta dedicare lo stesso tempo agli approfondimenti, sia per

interruzioni ricevute per i più svariati motivi da insegnanti e personale ATA (Amministrativo, Tecnico e

284

Ausiliario), sia per l’interesse variabile dimostrato dai bambini, anche in funzione dell’orario di

svolgimento delle attività del laboratorio, orario conseguente esclusivamente alla disponibilità della

palestra. Di conseguenza, le risposte ottenute dall’elaborazione dei questionari possono fornire solo

indicazioni, e non dati di efficacia statisticamente significativi. Fatte le dovute premesse, è possibile

comunque notare che, laddove le risposte e gli approfondimenti svolti con i bambini durante il gioco si

riferivano ad argomenti più “nuovi” o particolari (come nel caso dei grassi omega 3, dei benefici dell’olio

di oliva sul sistema cardiovascolare o della lettura delle etichette), o comunque ad argomenti che i

bambini ritenevano di non conoscere prima del laboratorio (maggioranza di risposte “non lo so” al

primo questionario), sicuramente diventava più facile per i piccoli memorizzare e quindi riportare in

maniera corretta quanto imparato durante il gioco. Viceversa, in alcuni casi, i bambini ritenevano, a

torto o a ragione, di possedere già la risposta corretta. Questo in conseguenza non solo degli

insegnamenti familiari, scolastici o delle campagne pubbliche di informazione, ma a volte anche per le

influenze subite dalla pubblicità o dalle mode alimentari. In questi casi i ragazzi prestavano

evidentemente minore attenzione alle spiegazioni, per cui la differenza di conoscenze tra il prima e il

dopo laboratorio, anche se presente, risultava in molti casi meno marcata. Eccezione marcata a questa

osservazione è costituita dalla prima domanda esaminata, quella sull’obesità, dove si è visto che,

nonostante i forti pregiudizi iniziali nei confronti del fast food e delle merendine, i bambini/ragazzi sono

stati molto recettivi nella comprensione di quanto l’attività fisica sia essenziale nella prevenzione

dell’obesità.

Oltre tutto questo va considerata anche la grande disparità di comportamento tra i bambini e i

ragazzi delle diverse fasce di età. E’ stato infatti possibile riscontrare che, mentre i bambini più piccoli si

mostravano in generale più interessati e disponibili sia al gioco sia all’ascolto delle spiegazioni, tra i

ragazzi più grandi (scuole secondarie di primo grado) è stato frequente osservare un ostentato

disinteresse, che veniva amplificato proprio in assenza degli insegnanti di riferimento. La manifestazione

plateale di questo loro disinteresse ha rasentato in alcuni casi l’arroganza, arrivando alla dichiarazione

pubblica, per alcuni ragazzi (non a caso quelli più avanti con lo sviluppo, rispetto alla media della classe)

di avere di proposito selezionato delle risposte sbagliate durante il questionario ex post, come

probabilmente nel caso della domanda sulle carote. Possiamo ascrivere questo comportamento tra

quelli tipici di questa fascia di età (11-12 anni), in cui gli individui sono più concentrati sull’integrazione

all’interno del gruppo dei pari e sono più inclini al rigetto dei messaggi di prevenzione sulla salute

(Jourdan , 2004).

Questi dati sono comunque incoraggianti nell’indicare che la metodologia ludico-didattica adottata

può funzionare, soprattutto se si tiene conto dei limiti descritti, e quindi se si riesce ad operare senza

interruzioni esterne, per facilitare l’interazione e la complicità che si viene a creare con i bambini

durante il gioco, e se ci si concentra sulle fasce di età pertinenti alla scuola primaria.

285

Viceversa, dal confronto con i più grandi, così difficili e restii ad un coinvolgimento ludico, è emersa la

necessità di utilizzare, a partire già da questa fascia di età, mezzi e strumenti di comunicazione diversi e

più confacenti, come i social media (Brouwer et al., 2011; Webb et al., 2010; Duncan et al., 2012). Sulla

base di tali considerazioni, si è deciso quindi di implementare il lavoro di educazione e comunicazione

alimentare affiancando alle pagine di tutoraggio già previste nel sito internet www.sapermangiare.mobi,

dedicato interamente ai giovani consumatori adulti, anche una pagina facebook animata

quotidianamente, in modo da poter raggiungere anche fasce di età intermedie (adolescenti). Sulla

pagina vengono affrontati ogni giorno temi diversi, proposti dai moderatori o richiesti dagli utenti, con

dibattitti a volte anche molto accesi. La pagina conta un numero di fan in crescente aumento, ad oggi

più di 5600. La partecipazione e il coinvolgimento sono incoraggianti, e dimostrano che c’è ampio

margine di esplorazione nel settore delle nuove tecnologie. Non solo web, quindi, ma anche app da

sviluppare per tablet e cellulari.

Ringraziamenti

Un particolare ringraziamento è rivolto agli operatori sanitari e della scuola, ai bambini, alle famiglie,

ai dirigenti scolastici e agli insegnanti che hanno preso parte a tutte le attività.

Bibliografia

Amaro S, Viggiano A, Di Costanzo A, Madeo I, Viggiano A, Baccari ME, Marchitelli E, Raia M, Viggiano E, Deepak S, Monda M, De Luca B (2006) Kaledo, a new educational board game, gives nutritional rudiments and encourages healthy eating in children: a pilot cluster randomized trial. Eur J of Pediatr, 165: 630-5.

Annarumma M, Fragnito R (a cura di) (2011) La creatività tra pedagogia e didattica. Roma: ARACNE EDITRICE.

Blanchette L. & Brug J (2005) Determinants of fruit and vegetable consumption among 6-12-year old children and effective interventions to increase consumption. J Hum Nutr Diet, 18, 431-43.

Bondioli A (2008) Gioco e educazione. Milano: FRANCOANGELI Brouwer W, Kroeze W, Crutzen R, de Nooijer J, de Vries NK, Brug J, Oenema A (2011) Which intervention

characteristics are related to more exposure to internet-delivered healthy lifestyle promotion interventions? A systematic review. Journal of medical internet research; Jan 6;13(1):e2.

Colapinto CK, Fitzgerald A, Taper LJ, Veugelers PJ (2007) Children’s preference for large portions: prevalence, determinants, and consequences. J Am Diet Assoc, 107, 1183-90.

Cullen KW, Watson K, Baranowski T, Baranowski JH, Zakeri I (2005) Squire’s quest: intervention changes occurred at lunch and snack meals. Appetite, 45, 148-51.

Doak CM, Visscher TL, Renders CM, Seidell JC (2006) The prevention of overweight and obesity in children and adolescents: a review of interventions and programmes. Obesity review, 7, 111-36.

Duncan MJ, Vandelanotte C, Rosenkranz RR, Caperchione CM, Ding H, Ellison M, George ES, Hooker C, Karunanithi M, Kolt GS, Maeder A, Noakes M, Tague R, Taylor P, Viljoen P, Mummery WK (2012) Effectiveness of a website and mobile phone based physical activity and nutrition intervention for middle-aged males: trial protocol and baseline findings of the ManUp Study. BMC Public Health; 12:656.Open access disponibile all’indirizzo: http://www.biomedcentral.com/1471-2458/12/656

Gennaro L, Roccaldo R,Giannetti C, Ghiselli A (2009). Gioca con la fantasia, Carte in tavola! – Manuale d’uso. INRAN, Roma. Appendice 9.1

Haerens L, De Bourdeaudhuijet I, Maes L, Vereecken C, Brug J and Deforche B (2007) The effect of a middle school healthy eating intervention on adolescents’ fat and fruit intake and soft drinks consumptions. Public health nutrition, 10 (5), 443-9.

Hoek J and Gendall P (2006) Advertising and obesity: a behavioural perspective. Journal of health communication, 11, 409-23.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Kroeze%20W%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Crutzen%20R%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=de%20Nooijer%20J%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=de%20Vries%20NK%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Brug%20J%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Oenema%20A%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=21212045

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Duncan%20MJ%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Vandelanotte%20C%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Rosenkranz%20RR%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Caperchione%20CM%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Ding%20H%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Ellison%20M%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=George%20ES%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Hooker%20C%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Karunanithi%20M%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Kolt%20GS%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Maeder%20A%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Noakes%20M%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Tague%20R%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Taylor%20P%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Viljoen%20P%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Mummery%20WK%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=22894747

286

Ingles-Camats G, Presno-Rivas MM, Antonijoan M, Garcia-Panella O, Forrest T (2012) Yummy tricks: a serious game for learning healthy eating habits. Stud Health Technol Inform; 172:185-90

Jourdan D (2004) Quelle éducation nutritionnelle à l’école? La Santè de l’homme– Dossier “Nutrition, ça bouge à l’école”, 374, 26-9). Disponibile all’indirizzo: http://www.inpes.sante.fr/SLH/articles/374/02.htm

Lakshman RR, Sharp SJ, Ong KK, Forouhi NG (2010) A novel school-based intervention to improve nutrition knowledge in children: cluster randomised controlled trial. BMC Public health, 10:23

Lynn S (2005) Il marketing all’assalto dell’infanzia.Milano: ORME EDITORI. McKinnon (2007) Lessons from VERB: A case for branding in nutrition education. J Nutr Educ Behav, 39,

S53-4. Nitzke S, Freeland-Graves J; American Dietetic Association (2007) Position of the American Dietetic

Association: total diet approach to communicating food and nutrition information. J Am Diet Assoc; 107(7): 1224-32.

Okkio alla salute (2013) Disponibile all’indirizzo: http://www.epicentro.iss.it/okkioallasalute/pdf/OKkio%20alla%20SALUTE%20sintesi%202012_finale.pdf

Perez-Lopez IJ and Delgado-Fernandez M (2012) A school breaks card game improves eating habits in adolescents. Nutr Hosp, Nov-Dec; 27 (6):2055-65

Perez-Rodrigo C, Aranceta J (2001) School-based Nutrition education: lessons learned and new perspectives. Public Health nutrition, 4, 131-9.

Pira F e Marrali V (2007) Infanzia, media e nuove tecnologie. Collana di Sociologia, Franco Angeli. Roblin L (2007) Childhood obesity: food, nutrient, and eating-habit trends and influences. Appl Physiol

Nutr Metab, 32 (4) 635-45. Story M (1999) School-based approaches for preventing and treating obesity. Int J Obes Relat Metab

Disord, 23, 2, S43-51. Summerbell CD, Waters E, Edmunds LD, Kelly S, Brown T, Campbell KJ (2002) Interventions for

preventing obesity in children. Cochrane Database Syst Rev, 20 (3). Webb TL Webb TL, Joseph J, Yardley L, Michie S (2010) Using the internet to promote health behavior

change: a systematic review and meta-analysis of the impact of theoretical basis, use of behavior change techniques, and mode of delivery on efficacy. Journal of medical internet research; Feb 17;12(1):e4.

WHO - World Health Organization (2007) The challenge of obesity in the WHO European region end the strategies for response. Copenhagen. Disponibile all’indirizzo: http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0010/74746/E90711.pdf

Elenco delle occasioni di proposta e verifica del Laboratorio:

Festival scientifici: Festival della Scienza Genova 2006 Mondadori Junior Festival Verona 2007 Festival della Salute Viareggio 2011 Roma Fiction Festival Roma2012 Bergamo scienza Bergamo 2013 Elenco ambiti didattici extra sperimentazione: Scuola dell’infanzia Papa Wojtyla, Roma 2006 Scuola primaria Trento e Trieste, Roma 2008 Gruppo scout Roma 139 2010

Manuale didattico

.\Dropbox\antonella - aida\05.new cap\Manuale capitolo 9.pdf

http://www.inpes.sante.fr/SLH/articles/374/02.htm

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Nitzke%20S%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=17682300

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Freeland-Graves%20J%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=17682300

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=American%20Dietetic%20Association%5BCorporate%20Author%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17682300

http://www.epicentro.iss.it/okkioallasalute/pdf/OKkio%20alla%20SALUTE%20sintesi%202012_finale.pdf

http://www.epicentro.iss.it/okkioallasalute/pdf/OKkio%20alla%20SALUTE%20sintesi%202012_finale.pdf

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Webb%20TL%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=20164043

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Joseph%20J%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=20164043

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Yardley%20L%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=20164043

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=Michie%20S%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=20164043

http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0010/74746/E90711.pdf

287

10 Gestione e armonizzazione delle indagini

Aida Turrini, Laura D’Addezio, Alessandro Gubitosi, Antonella Pettinelli Consiglio per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura (CRA) – Centro di Ricerca per gli alimenti e la nutrizione (CRA-NUT)

Sommario

Al giorno d'oggi, la miriade di informazioni sulla rete pone molte questioni importanti: in primo luogo, dove reperire le informazioni giuste, e in secondo luogo, come determinare la validità della fonte di informazioni rispetto alle esigenze della ricerca. La complessità del fenomeno richiede la disponibilità di un sistema informativo che consenta di ottenere risultati attendibili e facilmente utilizzabili, ad esempio come indicatori. Schema concettuale di componenti (entità e relazioni), le procedure e i metadati devono essere identificati per implementare il sistema. Operazioni manuali e lavoro di acquisizione computerizzato sono pensati per lavorare nello stesso modo, ma ad una velocità differente e con una diversa possibilità di analizzare le informazioni. Tuttavia occorre considerare che l’uno non può esistere senza l'altro e che devono essere intercambiabili tra di loro, al fine di garantire la prosecuzione anche in assenza di energia elettrica, o se internet per qualche motivo non risulta accessibile. Parole chiave: sistema di indagini nutrizionali, basi di dati nutrizionali, esplorazione del web, schema concettuale,esplorazione dei dati, recupero informazioni, selezione di informazioni

Abstract

Nowadays, the myriad of information on the network brings many important issues: first, where to find the right information, and second, how to determine the validity of the source of information against the requirements of the research. The complexity of the phenomenon requires that an information system is available and allows for providing reliable and exploitable results, e.g. indicators. Conceptual scheme of components (entities and relationships), procedures and metadata are to be identified to implement the system. Manual operations and computerized acquisition work in the same manner but at a different rapidity and a different possibility to analyse the information. However, one cannot survive without the other one and they are mutually interchangeable in order to warrant the continuation also in absence of electric energy or if internet is not accessible. Keywords: nutritional survey system, nutritional databases, web mining, conceptual scheme, data mining, information retrieval, information selection?

Introduzione

Un sistema di indagini che risponde alle esigenze informative sempre più sofisticate e, soprattutto,

integrate richiede una infrastruttura permanente che sia in grado di fornire un’ampia documentazione

sulle informazioni scientifiche e tecniche, i database e le metodologie più aggiornate e validate, insieme

a una raccolta di banche dati che si integri con i sistemi di database costruiti a partire dalle indagini

INRAN degli anni ‘80, ‘90 e ’00, che già includono dati di consumo alimentare, dati di composizione degli

alimenti, ricette, sistemi di codifica, software gestionale sviluppato usando pacchetti statistici come il

SAS (versione 8.01, SAS Institute®, Cary, NC, USA) e lo SPSS (versione 20.0, SPSS Inc., Chicago, IL), ma

anche altri come STATSOFT (Statistica 8 per Windows della StatSoft ® StatSoft, Italia srl) e XLSTAT (2013).

Il sistema deve permettere la selezione di informazioni di interesse per gli studi di popolazione in campo

nutrizionale.

288

L’attività svolta dall’unità operativa incaricata del coordinamento e armonizzazione delle indagini, ha

portato agli sviluppi introdotti all’inizio della presente monografia e discussi nella sua parte finale.

Il progetto di integrazione prevede l’acquisizione su base continuativa di informazioni sulle

informazioni rilevanti per la ricerca basata su studi di popolazione nel campo del comportamento

alimentare, che vede la gestione delle informazioni in entrata sia in automatico che su attivazione

specifica e la generazione di una wiki al fine di strutturare e aggiornare il sistema ai fini della

consultazione a diversi livelli. Il sistema così sviluppato è denominato AIRS - Automatic Intelligent

Research System.

Con la fine dell’anno 2011 lo sviluppo degli strumenti è giunto ad una fase (versione alfa4) che grazie

al lavoro svolto nel nuovo anno sta portando rapidamente alla release di una versione beta5 dei sistemi,

affinando le caratteristiche e la funzionalità dei software per una loro migliore utilità ed usabilità.

Questa operazione viene eseguita effettuando un accurato testing delle funzionalità del sistema

(assessment tecnico), insieme ad un assiduo confronto con utenti privilegiati (assessment operativo).

Al fine di avere una visione d’insieme delle successive implementazioni del sistema, è stata

effettuata un’analisi preliminare sui dati in-house per la loro integrazione nel sistema AIRS.

Le informazioni raccolte hanno consentito di realizzare delle ipotesi di sviluppo per un’ulteriore

diramazione del sistema, aggiungendo altre funzionalità.

L’analisi preliminare, l’analisi tecnica e il piano di sviluppo per il sistema di strumenti Artificial

Intelligenct Research System (AIRS, https://airs.inran.it/), hanno richiesto di spaziare nell’area della

scienza dell’informazione quale substrato necessario per un approccio che guardi a nuovi paradigmi

scientifici e li faccia propri. I risultati della elaborazione di questi elementi sono riportati di seguito.

Obiettivo del presente lavoro è quello di definire lo schema concettuale del sistema di indagini ed

evidenziaregli elementi portanti, la base di metadati, le procedure di inserimento e gli insiemi di dati di

supporto nel contesto tecnico-informatico.

Metodologia

Il progetto è stato realizzato attuando una analisi delle tipologie di dati disponibili per definire uno

schema concettuale idoneo a costruire un sistema per gestire il flusso informativo che funzioni

minimizzando le ridondanze e massimizzando l’uso delle informazioni disponibili.

4 In generale, si parla di versione alfa o alfa per un software che è in fase di sviluppo, le cui funzionalità non sono

ancora state completamente implementate e che presenta sicuramente una lunga serie di bug che dovranno

essere risolti. Fonte: Wikipedia

5 La versione beta è una versione di un software non definitiva, ma già testata dagli esperti, che viene messa a

disposizione di un numero maggiore di utenti, confidando proprio nelle loro azioni imprevedibili che potrebbero

portare alla luce nuovi bug o incompatibilità del software stesso. Fonte: Wikipedia

https://airs.inran.it/

289

Risultati

L’analisi del contenuto informativo di queste attività dal punto di vista scientifico ha portato alla

definizione della scheda per la registrazione del flusso informativo nell’ambito di ciascuna UO del

progetto e la definizione di archivi documentali per la sistemazione delle informazioni acquisite

partecipando ad attività di ricerca similari o complementari, che si ritiene forniscano conoscenze utili

per il presente progetto.

I prodotti della ricerca e l’archivio documentale delle diverse UO sono archiviati su supporto

informatico, se possibile, e su supporto cartaceo gestito dal team che supporta il coordinamento del

progetto.

L’analisi dei dati primari raccolti nelle banche dati contenenti le informazioni raccolte con le indagini

sulla dieta individuale condotte su scala nazionale dall’ex INRAN (Saba et al., 1990; Turrini et al., 2001;

Leclercq et al. 2009) ha, inoltre, messo in evidenza la necessità di definire criteri di definizione delle

variabili statistiche su cui effettuare le elaborazioni (figura 10.1).

Figura 10.1 - Sequenza di lavorazione per la generazione della matrice dei dati

Microdati grezzi CODIFICA microdati codificati PROCEDURA DI AGGREGAZIONE matrice

dai dati ELABORAZIONE risultati

Il progetto di sistematizzare gli studi di popolazione per il monitoraggio dei consumi alimentari e stile

di vita in ottica nutrizionale, richiede in prima istanza la definizione di un sistema di banche dati che le

indagini concorrono ad aggiornare.

L’analisi concettuale ha condotto a identificare due tipologie di banche dati: gli archivi contenenti le

informazioni strutturate che contengono i risultati degli studi (intra-progetto) e le informazioni di

supporto (sia intra – come ad esempio, i database di concentrazione, i database di composizione in

energia e nutrienti degli alimenti, che extra-progetto, come ad esempio, le informazioni sulla

legislazione rigiardanti i residui di sostanze, i contaminanti, ecc.).

Le indagini statistiche utilizzate negli studi di popolazione CRA-NUT (ex INRAN) sono demandate a

aggiornare e ampliare le banche date autoctone contenente i dati primari raccolti, la ricerca bibliografica

e sitografica alimentano il set di database che contengono i dati di supporto per la ricerca tematica

principale. Una banca dati per parole chiave utilizzate nelle ricerche bibliografiche e sitografiche in cui i

risultati sono catalogati per tipologia di interesse per il sistema informativo nutrizionale (si veda lo

schema 3 nel paragrafo discussione).

L’idea di sistematizzare il flusso informativo e incamerare mano a mano le informazioni che sono

raccolte con il monitoraggio, non è nuova per il CRA-NUT, si veda, ad esempio, il Sistema Informativo

290

Nutrizionale (SIN) (Ferro-Luzzi et al., 1994). I cambiamenti più importanti che si sono verificati rispetto a

quella esperienza, oltre all’avanzamento delle conoscenze che rappresenta un elemento strutturale del

settore della ricerca, risiedono nella quantità di informazione disponibile e nella relativa facilità di

accesso attraverso la rete internet, che richiede di ripensare le modalità di costituzione del corredo

informativo scientifico. Inoltre, il legame tra salute, nutrizione, ambiente, economia, agricoltura è più

chiaro (Waltner-Toews & Lang, 2000) e vale la pena approfondire i temi implicati dalla

multidimensionalità della domanda alimentare in Italia.

L’esigenza di strutturare l’informazione di fenomeni complessi è ineludibile, pena una perdita di dati

che deriva dall’impossibilità di analizzare volumi di flussi informativi di notevole ampiezza.

In base a questa considerazione, è stato definito lo schema per la memorizzazione delle ricerche, che

costituirà la base dell’archivio bibliografico e sitografico a tema e parola chiave ad uso interno dei

ricercatori nel campo nutrizionale in ottica agro-alimentare. Il sistema è aperto sia nei contenuti -

l’elenco delle categorie dei dati è soggetto a continua revisione, che nella struttura – è possibile

aggiungere nuovi campi. Struttura e contenuti sono riportati nello schema 1 presente nell’introduzione

della presente monografia.

La creazione di un sistema all’interno del quale scambiare le informazioni sarà utile per l’attività dei

ricercatori. La somministrazione del questionario in due situazioni seminariali nel mese di maggio sulla

tipologia di informazione acquisita 2010 e l’uso che pensano di poterne fare ha evidenziato che c’è una

necessità di scambio delle conoscenze tra settori della ricerca che vanno dalla conoscenza in senso

generale (53%) ad aspetti specifici (37%). Tali conoscenze saranno usate in modi diversi: richieste di

informazioni (56%), richieste di collaborazione/consulenza (41%), stesura di futuri progetti (41%),

disseminazione all'esterno (32%).

Per rispondere alle esigenze dei ricercatori la bibliografia, intendendo sia la letteratura scientifica che

tecnica, è organizzata per aree tematiche e fonti di informazione.

Le informazioni in input, acquisite, cioè da fonti esterne al progetto, sono state registrate creando un

apposito modello (denominato UO9.Schema partecipazione a eventi) in cui sono riportate

schematicamente le tematiche trattate dall’evento in questione, ritenute utili ai fini

dell’implementazione del progetto.

Una sperimentazione

In sintesi, il world wide web fornito un ambiente adatto per impostare strumenti di acquisizione dei

dati, il miglioramento delle tecniche di telerilevamento consentite per raccogliere una quantità enorme

di dati su variabili agricole e, più recenti, tecniche fotografiche (si veda un esempio in figura 10.2)

permetterà di raccogliere diverse informazioni statistiche in un molto modo rapido ridurre l'onere per i

partecipanti allo stesso tempo l'ampia diffusione di reti di dati wireless consente la raccolta di dati da

291

sensori e la loro memorizzazione in un modo nuovo. I nuovi strumenti facilitare la disposizione di un ben

strutturato di rete per supportare un approccio cloud computing (Sermoneta e Roccaldo, 2011). Inoltre,

per migliorare nuovi modi per ottenere informazioni di alta qualità in modo più rapido un tale tipo del

sistema facilita la costruzione della matrice dei dati, cioè, il punto di partenza per un insieme affidabile

di risultati di analisi statistiche.

Figura 10.2 - Immagine tratta da Wired Magazine 16.07 Feeding the Masses: Data In, Crop Predictions

Out By Ben Paynter 06.23.08, http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-

07/pb_feeding#The Iowa agriculture landscape: Green areas are more productive for soy,

corn, and wheat; red are least. Image: Firstborn,

La visione proposta

La consueta attività di ricerca bibliografica, di ricerca nel web, anche finalizzata alla realizzazione di

meta-analisi, e di costruzione di banche dati finalizzate alla descrizione dei fenomeni riguardanti

l’alimentazione e la nutrizione, che presuppone la reiterazione di indagini sul campo (Turrini, 1993,

2000a, 2000b), oggi può essere fruttuosamente affiancata da un sistema di cattura dei dati non già nel

“tradizionale” modo di strutturare una indagine via web in cui il rapporto “somministratore-intervistato”

non viene alterato (Balestrino & Gaucci, 2009), ma in una modalità in cui è il dato ad approdare con una

sistematicità secondo schemi “larghi” definiti dall’utente, producendo risultati il più possibile codificati,

http://www.wired.com/services/feedback/letterstoeditor

292

riducendo al minimo la necessità di intervento prima del trattamento che sarà effettuato con approccio

statistico quali-quantitativo (Gubitosi & Turrini, 2013).

In tempi di sviluppo della e-Science che vede grandi masse di dati raccolti come frutto della

collaborazione di gruppi i ricerca a livello mondiale (Hey & Trefethen, 2003) e, in generale, grandi masse

di dati derivanti da una miriade di attività di ricerca sul campo nei settori più diversi (si veda ad esempio,

Veenhoven, 2009 ) o da attività di sorveglianza (es. in Italia si veda http://www.epicentro.iss.it/passi/) o

monitoraggio come quelli effettuati dai laboratori nazionali di riferimento

(http://www.salute.gov.it/pianoNazionaleIntegrato/paginaInternaMenuPianoNazionaleIntegrato.jsp?id

=2012&lingua=italiano&menu=capitolo2).

I risultati delle attività condotte a cadenza regolare sono anche convogliati sistematicamente in

database basti pensare come esempi ai database resi disponibili dalle agenzie ONU, dall’OMS, da

EUROSTAT e così via) con finalità di costituzione di una base informativa per le decisioni relative ad

azioni di politica nazionale e internazionale.

In realtà abbiamo a che fare con un gigantesco ossimoro che vede da una parte sussistere

affermazioni come “il diluvio dei dati rende il metodo scientifico obsoleto” (Anderson, 2008), ma

dall’altra la definizione di un nuovo paradigma basato sulla civiltà del petabyte (figura 10.3).

Come il cervello filtra milioni di stimoli, «gli esperti della comunicazione hanno valutato che una

persona riceve diecimila impressioni sensoriali (extracettive e propriocettive6) al secondo. È ovvio che un

processo di drastica selezione sia necessario per impedire che i centri più elevati del cervello vengano

sommersi dall’informazione irrilevante. Ma la decisione di cosa è indispensabile e di cosa è irrilevante

varia necessariamente da individuo a individuo e sembra determinata da criteri che sono

sostanzialmente ‘fuori’ dalla consapevolezza individuale» [Watzlawick et al., 1971]. (Turrini, 2003).

Il sistema ha perciò necessità di dotarsi delle capacità di un cervello umano per filtrare e strutturare

le informazioni acquisite, per renderle intellegibili. Questo è il tradizionale ruolo dei sistemi di

classificazione, poiché «in questo modo l’infinita variabilità del mondo si riduce a dimensioni tollerabili

e manipolabili (Tyler, 1969).» (Fiz Pérez, Laudadio, 2008), ma il problema oggi è che abbiamo bisogno di

districarci tra masse enormi di informazioni, non sempre adeguatamente qualificate.

La statistica oggi chiama data mining (Fraire, Rizzi, 2011) l’uso integrato di strumenti di analisi

multivariata esplorativa prima che confermativa per identificare le strutture presenti nei dati e poterci

lavorare con gli strumenti della statistica.

Nasce così l’architettura di sistema basata sulle reti neurali gestiti da algoritmi complessi e flessibili

capaci di leggere segnali ed elaborarli in uscita, dare risposte, e, infine, anche auto-organizzare mappe di

lettura della realtà fenomenica (Kohonen, 1990). Nasce così anche il web semantico, un ambiente

6 Extracettive: percepite dall’esterno; propriocettive: percepite dall’interno.

http://www.salute.gov.it/pianoNazionaleIntegrato/paginaInternaMenuPianoNazionaleIntegrato.jsp?id=2012&lingua=italiano&menu=capitolo2

http://www.salute.gov.it/pianoNazionaleIntegrato/paginaInternaMenuPianoNazionaleIntegrato.jsp?id=2012&lingua=italiano&menu=capitolo2

293

informatizzato che è strutturato per supportare la creazione di quelle mappe di lettura della realtà che

permettono di sfruttare la grande massa di informazioni che il ricercatore in rete si trova a fronteggiare.

È il web mining, infine, a fornire uno strumento per districarsi nella massa di informazioni (Zhang &

Segall, 2008) per la ricerca e l’estrazione di risorse, la selezione e trattamento preliminare delle

informazioni , i modelli di analisi e identificazione, validazione e interpretazione, e visualizzazione.La

quantità abnorme di informazione circolante in rete crea un assordante segnale rumoroso, ma le

capacità infrastrutturali che nuvole di processori e nuvole di computer oggi offrono permettono di

affrontarlo e risolverlo almeno nelle proiezioni delle nuvole di informazioni per specifici settori.

Figura 10.3 - I concetti sottostanti la definizione proposta di petabyte society

Il campo della ricerca bibliografica è stato il primo a dare luogo a banche dati consultabili e a dare

vita a un metodo di ricerca sistematica (Brereton et al., 2007), ma chi ha a che fare con fenomeni come

l’alimentazione che ha una fortissima componente socio-culturale ha necessità anche di analizzare

quello che rappresenta un generico “food environment” e la mera informazione scientifica non

consente di avere un quadro completo dell’informazione circolante, che condiziona l’adozione di

comportamenti e rappresenta, al tempo stesso, un potente canale di restituzione di una informazione

corretta (si veda ad esempio www.sapermangiare.mobi).

Informazione scientifica e visuale scientifica dell’informazione liberamente circolante si incontrano

nella progettazione di infrastrutture per la ricerca, che tengano conto di un aspetto fondamentale: la

http://www.sapermangiare.mobi/

294

ricerca è un’attività continuativa in cui il cervello del ricercatore mantiene attivi tutti i canali di ricezione

per consentire l’apprendimento di sempre nuove informazioni.

Lo schema del sistema di dati

La necessità di orientarsi e selezionare dati per le elaborazioni in settori specifici pone un nuovo

paradigma “affrontare in modo scientifico il diluvio dei dati”: mappare, qualificare, selezionare,

utilizzare, ha guidato la schematizzazione del flusso informativo sintetizzando l’esperienza in ambienti di

ricerca e complementari.

Si ottiene così la matrice dei flussi informativi riportata in tabella 10.1. In cui sono indicati i “Dati”,

definiti come “informazioni elaborate e qualificate in relazione al campo di ricerca scientifico” e le

“Informazioni” ossia contenuti da qualificare ed elaborare per creare da esse i “dati” ed essere così

utilizzate.

Tabella 10.1 - Schema delle fonti di informazione ad uso del ricercatore: sistematizzare l’acquisizione selettiva di input per creare una base informativa.

Fonti di dati

Fonti di informazioni per la ricerca

Formali Informali

Sistematiche Statistiche correnti I/O Piattaforme scientifico-tecnologiche I Feed RSS I

Banche dati aggiornate su base regolare I/O

Reti di ricerca I/O Newsletter I

Archivi di documenti I Rassegna stampa I

Banche dati bibliografiche I

Una tantum Risultati di progetto I/O Richieste O Siti web I/O Partecipazione a commissioni e

gruppi di esperti I/O Uso di motori di ricerca I

Partecipazione a seminari, workshop, giornate di studio I/O

Blog I/O

Partecipazioni a convegni I/O Social network I/O Partecipazione a consultazioni I Articoli I/O Progetti (descrizione) I/O

Elaborazione INRAN: Unità Operativa 9 “Coordinamento e armonizzazione delle indagini” progetto PALINGENIO

La base informativa viene prodotta dalla sistematicità dell’acquisizione ed è costituita da

informazioni documentate ossia qualificate e, perciò, suscettibili di elaborazione. In generale, si

costruisce così un approccio utile per fronteggiare il “diluvio dei dati” riducendo il tempo necessario a

qualificare l’informazione necessaria per fare il punto sullo stato dell’arte in un determinato campo

scientifico (necessario per la scrittura di progetti, relazioni e articoli scientifici).

Le fonti di dati e informazioni possono essere visti come canali per acquisire gli input (I) per le

attività di ricerca, ma anche canali per la diffusione dei prodotti della ricerca (O). Nel caso dei dati è la

295

fase che ne definisce la funzione: nella fase di inizio di un progetto i dati sono usati come input, mentre

in fase conclusiva i dati rappresentano i risultati in output; le informazioni per la ricerca in un contesto

formale sono da considerarsi in input se la partecipazione riguarda progetti diversi da quello in essere, in

output se sono luoghi di presentazione dei risultati del progetto; le informazioni possono essere

acquisite in un contesto informale, ad esempio per l’aggiornamento dei dataset, o in uscita per la

divulgazione dei risultati o per la continuazione dell’attività del progetto al di là della sua scadenza

formale.

Le informazioni in entrata sono registrate seguendo uno schema a più livelli che segue la struttura

dei contenitori dell’informazione individuati in fase di ricerca (appendice 10.1). I dataset possono essere

alimentati “a mano” oppure automaticamente attraverso il sistema AIRS (Gubitosi & Turrini, 2013) a

seconda della fase e della disponibilità del supporto, ma contribuiscono comunque alla costruzione del

sistema informativo

Conclusioni

Nel lavoro quotidiano del ricercatore è usuale l’uso combinato di fonti formali e informali di

informazione che concorrono a definire il quadro informativo in cui il pensiero scientifico si muove per

orientarsi nell’individuazione di nuove tematiche tra aree non coperte, nuove domande e studio di

nuove metodologie. A tutto questo fa da sfondo il quadro delle conoscenze acquisite e della percezione

di queste, che possono non coincidere, soprattutto nel dibattito pubblico.

La creazione di ontologie consente di maneggiare in modo sempre più efficiente perché strutturato la

massa di informazioni che circola selezionando e articolando i fenomeni di interesse, scremando dalle

numerosissime ridondanze del “diluvio dei dati”.

Questo strumento aiuterà a costruire il sistema di banche dati e di procedure che permette di

sostenere un sistema di indagini basate sia su dati primari (aggiornamenti e approfondimenti o indagini

“leggere”) che dati secondari che coesistono in modo integrato.

Bibliografia

Anderson C (2008): The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. Wired, http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory.

ART Group - Università degli Studi di Roma 'Tor Vergata'

http://semanticturkey.uniroma2.it/support/supporters.jsf Balestrino R & Gaucci A (2009) Tecniche di cattura dati nei processi di produzione statistica. Documenti

ISTAT, 2 Brereton P, Kitchenham BA, Budgen D, Turner M, Khalil M (2007) Lessons from applying the systematic

literature review process within the software engineering domain. The Journal of Systems and Software 80 (2007) 571–83.

Ferro-Luzzi A., Leclercq C., Martino L. & Berardi D. (1994) SIN – Sistema Informativo Nutrizionale. Monografie dei Quaderni della Nutrizione. Roma: INRAN

http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory

http://semanticturkey.uniroma2.it/support/supporters.jsf

296

Fiz Pérez FJ, Laudadio A (2008) La categorizzazione degli alimenti. In Fiz Pérez FJ (a cura di) (2008): Mangiare e crescere Mangiare e crescere Aspetti cognitivi, sociali e relazionali. Roma: Edizioni Scientifiche Ma.Gi. srl

Gubitosi A, Turrini A (2013) AIRS – Automatic Intelligent Research System An Open “Heuristically programmed Algorithmin calculator” for nutrition researches. International Journal of Computer and Information Technology (ISSN: 2279 – 0764), 2(3) – Issue 03, May 2013. Disponibile all’indirizzo: http://ijcit.com/archives/volume2/issue3/Paper020317.pdf. Ultimo accesso: 23 dicembre 2013

Kohonen T (1990) The Self-Organizing Map. In: Proceeding of the IEEE, Vol. 78, No. 9, pp. 1464-1480. Leclercq C, Arcella D, Piccinelli R, Sette S, Le Donne C, Turrini A. on behalf of the INRAN SCAI 2005-06

study group (2009) The Italian National Food Consumption Survey INRAN-SCAI 2005-06. Main results in terms of food consumption. Public Health Nutr, 12(12), 2504 –32.

Saba A, Turrini A, Mistura G, Cialfa E, Vichi M (1990) Indagine nazionale sui consumi alimentari delle famiglie 1980-84: alcuni principali risultati. Rivista della Società Italiana di Scienza dell'Alimentazione, 19(4), 53-65.

Sermoneta C, Roccaldo R (2011). New techniques to collect, process and store agricultural data. Convegno intermedio SIS 2011 “La Statistica nei 150 anni dall’Unità d’Italia”, Bologna, 8-10 giugno 2011.

Turrini A, Saba A, Perrone D, Cialfa E, & D’Amicis A (2001) Food Consumption Patterns in Italy: the INN-CA Study 1994-96. Eur J Clin Nutr, 55(7), 571-88.

www.sis-statistica.it/meetings/index.php/sis2011/2011/paper/downloadSuppFile/1222/313 Turrini A (1993) Indagini alimentari su scala nazionale: metodologia e possibilità di utilizzazione. In: Atti

della XXV Riunione Generale della Società Italiana di Nutrizione Umana, Roma 23-25/9/1992, Giornale Europeo di Nutrizione Clinica, suppl. 3, 61-9.

Turrini A (2000a) Conceptual framework of an integrated databases system for nutritional studies, J Food Compos Anal, 13(4), 585-95.

Turrini A (2000b) Food data quality in nutritional surveys: which issues are to be tackled? J Food Compos Anal, Vol. 13, No. 4, Aug 2000, pp. 597-609 http://www.idealibrary.com

Zhang Q, Segall RS (2008) Web mining: a survey of current research, technique and software. International Journal of Information Technology and Decision Making, 07(04),683. http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0219622008003150?journalCode=ijitdm

Waltner-Toews D, Lang T (2000) A new conceptual base for food and agricultural policy, the emerging model of links between agriculture, food, health, environment and society. Global change & Human Health, 1(2), 116-29.

SIS-Società Italiana di Statistica/ISTAT-Istituto Nazionale di Statistica (2011) Enhancement and Social Responsibility of Official Statistics. Disponibile all’indirizzo: http://old.sis-statistica.org//files/pdf/2011/programma_definitivo_SIS_VSP.pdf

ISTAT – Istituto Nazionale di Statistica (2010) Statistica 2.0 vivere l’innovazione al servizio della società, decima conferenza nazionale di statistica, Roma 15-16 dicembre 2010. Disponibile all’indirizzo: http://www.istat.it/it/archivio/15499

Fraire M, Rizzi A, Fraire (a cura di) (2011) Analisi dei dati per il Data Mining. Roma: Carocci editore. Metodologie di analisi Turrini A (2003): Appunti di teoria della comunicazione, in “Appunti per le lezioni di teoria Anno I”, pp.

156-200.Testo ad uso interno dell’Associazione Centro “La Famiglia”, Scuola di Formazione per Consulenti Familiari.

Tyler SA (1969) Cognitive anthropology, New York, Holt, 1969. Watzlawick P, Helmick Beavin J, Jackson DD (1967) Pragmatic of human communication. A study of

interactional patterns, pathologies, and paradoxes, 1967, New York: Norton & Co. Edizione italiana 1971: Pragmatica della comunicazione umana. Studio dei modelli interattivi delle patologie e dei paradossi. Astrolabio, Roma.

http://ijcit.com/archives/volume2/issue3/Paper020317.pdf

297

Appendice 10.1 Schema per la memorizzazione delle ricerche bibliografiche e sitografiche a tema e

parola chiave

Database modulare di ricerche: struttura e codifica delle informazioni

DB 1 – Ricerche

Tracciato record:

Codice1 Codice

responsabile

Numero

di ricerca MOTORE Parole chiave

Collegamento

ipertestuale

Numero

A+B A B

Tabella 1

Concordare inizialmente elenco

parole chiave in relazione

all’interesse di ricerca,

aggiornare l’elenco ogni volta

che si cambia

Pagina web

completa

salvata

DB 2 – Risultati ricerche

Tracciato record:

Codice

risultato

Codice

1

(DB1)

Risultato

numero Livello

Tipo

Ente

Nome

Ente Organizzazione

dei dati

Tipo di

dati Progetto

Descrizione

(referenza,

titolo, note,

ecc.)

Db rif. dove

confluiranno i

dati)

Codice1+C C

Tabella

2

Tabella

3

Tabella 4

Tabella

5

Nome del

progetto

(se

rilevante)

Tabella 5

298

TABELLE PER LA CODIFICA – versione 1

Tabella 10.1.1 – motori di ricerca

TIPO URL

MOTORI GENERICI

www.google.it http://clusty.com

RICERCHE BIBLIOGRAFICHE http://www.ebi.ac.uk/citexplore/ http://info.scopus.com/ http://scholar.google.it/ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ http://www.doaj.org/ Directory of open access journals http://search.medscape.com/all-search http://highwire.stanford.edu/lists/freeart.dtl

RICERCA IN LETTERATURA GRIGIA www.greynet.org

RICERCHE PRODOTTI ALIMENTARI http://www.goodguide.com/ Code check (www.codecheck.com/cc/index.html)

RICERCHE DATI DI COMPOSIZIONE www.eurofir.eu (eSearch)

SISTEMI DI DOCUMENTAZIONE SIQUAL http://www.istat.it/dati/pubbsci/documenti/Documenti/doc_2006/2006_3.pdf

DB INDAGINI International Social Survey Program www.istat.it; https://indata.istat.it/;

Tabella 10.1.2 – Livello di estensione

LIVELLO codice Esempi

Sovranazionale SOV ONU, FAO, WHO/OMS,…

Europea EU COMMISSIONE, EUROSTAT, EFSA, ...

Singola nazione

Sigla www.worldatlas.com/aatlas/ctycodes.htm Definire se a due lettere, tre lettere o numero

Ente Locale REG, PRO, COM, MUN, ASL ...., altre denominazioni (CONTEA, DISTRETTO, etc.)

…

Tabella 10.1.3 – Tipo di Ente

TIPO DI ENTE Codice

Organizzazione ORG

Agenzia AG

Ministero MIN

Direttorato DIR

Ente Pubblico di Ricerca EPR

Società di Ricerche di Mercato SRM

Azienda AZ

… …

http://www.google.it/

http://clusty.com/

http://www.ebi.ac.uk/citexplore/

http://info.scopus.com/

http://scholar.google.it/

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/

http://www.doaj.org/

http://search.medscape.com/all-search

http://highwire.stanford.edu/lists/freeart.dtl

http://www.greynet.org/

http://www.goodguide.com/

http://www.codecheck.com/cc/index.html

http://www.eurofir.eu/

http://www.istat.it/dati/pubbsci/documenti/Documenti/doc_2006/2006_3.pdf

http://www.istat.it/

https://indata.istat.it/

299

Tabella 10.1.4 - Organizzazione dei dati

ORGANIZZAZIONE Codice Sub codice

Banca dati BD Micro, aggregati (tabelle, grafici)

Letteratura Bianca (lettera, breve comunicazione, abstract, articolo, capitolo, libro, supplemento, numero, ecc.)

LB LET, BRC, ABS, ART, CAP, LIBRO, SUPP, NUM, ecc.

Letteratura Grigia (report, newsletter, articolo divulgativo, depliant, rassegna, catalogo, periodico, ecc.)

LG REP, NEWL, DIV, DEP, RAS, CAT, PER, …

Sito web SW URL, PORtale

… …

Tabella 10.1.5 - Tipologie di dati (sigle – contenuto) per la catalogazione dei contenuti

ADDitivi MARche alimentari

Altre sigle da definire in base alle ricerche MATeriale di contatto

CLAssificazione degli alimenti MENU

CONCentrazione METodologie di indagine

COTtura MR - motori d ricerca

DB riviste LB MS – indagini multiscopo: frequenze di consumo e indicatori di stile alimentare

DB riviste LG NUT – biomarkers

ELABorazioni specifiche ONTologie/KB

ES - epidemiological studies: coorte, caso-controllo PPA - Programmi di politica alimentare

ESPosizione PRESS – rassegna stampa quotidiana/periodica

FBS – disponibilità per il consumo – bilanci alimentari nazionali – food balance sheets

PRODotti alimentari

FCT/FCDB – database di composizione PROGetti

GMA - consumi e povertà RACcomandazioni

HBS - consumi delle famiglie – household budget surveys RICette

HFA - Health-for-All RISTorazione

IDS - indagini nutrizionali – studi di popolazione nutrizionali – consumi alimentari su scala nazionale – individual dietary surveys

SC – studi clinici (clinical trial, RCT ecc.)

INDicatori SOFTware

LEGislazione TDS – studi sulla dieta totale – total diet studies

LG – linee guida TRATtamento

… …

300

Discussione

L’analisi strutturale di cui all’introduzione della presente monografia e l’analisi delle attività che sono

svolte correntemente nelle diverse Unità Operative che fanno riferimento alle diverse tematiche ha

portato a definire le modalità in cui si articolano i flussi informativi che sono rappresentate nel

diagramma riportato nello schema 2, identificando gli elementi costitutivi di un sistema informativo per

gli studi di popolazione a carattere nutrizionale.

La lettura del fenomeno oggetto di studio, ovvero i modelli di alimentazione nella popolazione, vuole

cercare di rispondere alla domanda di informazione di chi vede alimentazione-agricoltura-salute inseriti

in un quadro complessivo che mette in evidenza le interazioni tra ciò che succede nei diversi settori,

cosa che, naturalmente si riflette più in generale anche a livello economico e sociale secondo una

visione proposta da Waltner-Toews e Lang nel 2000 (si veda la bibliografia del capitolo 10).

Più recentemente, la ricerca di indicatori che sintetizzino la qualità della dieta in una popolazione ha

portato a definire un indice della salubrità alimentare attraverso il carrello della spesa come proposto da

Anderson et al. nel 2007 (si veda bibliografia del capitolo 10), che indirettamente mette in evidenza che

acquisti (ossia “domanda”, con implicazioni quindi per l’economia, e in particolare per il settore agricolo

e agro-industriale) e salute (qualità degli alimenti, accesso a cibi salutari) sono legati e identificare

alimenti chiave per sintetizzare questo indicatore equivale a stimare il peso relativo delle diverse

componenti della dieta e a calibrare anche la valorizzazione dei diversi prodotti a seconda del ruolo

effettivo che possono svolgere. In relazione agli indicatori, si può cercare di rispondere ad alcune

domande preliminari per la formulazione di piani di politica alimentare e nutrizionale. Ad sempio, quali

sono i prodotti tradizionali che più concorrono a definire un indice di questo tipo? Quali caratteristiche

esaltare nei diversi prodotti agro-alimentari? Quale contesto di mercato occorre considerare (locale,

nazionale, internazionale)? Quali atteggiamenti dei consumatori sono in favore dello sviluppo di

particolari prodotti o modi di produzione? E così via…

Ogni attività di ricerca cerca di rispondere a uno degli aspetti del fenomeno che poi potrà essere

utilizzato nel contesto più generale.

L’attività di ricerca svolta attraverso elaborazioni di dati primari (indagini ex-novo) e/o l’analisi di dati

secondari disponibili (archivi derivati da ricerche precedenti o da altre fonti statistiche) produce una

base informativa rappresentata dai risultati che sono strutturati in banche dati disponibili per essere

sottoposte ad ulteriori elaborazioni on-demand e divulgati attraverso pubblicazioni o altre attività di

disseminazione e trasferimento a portatori di interesse.

Parallelamente, il monitoraggio dei diversi aspetti relativi al comportamento alimentare e lo stile di

vita ad essi collegato di nuovo concetti passa per l’acquisizione di informazioni rilasciate da fonti esterne

al progetto in occasioni diverse e riguardano diverse tipologie di informazioni che vanno da dati

statistici, a sistemi di banche dati e portali, a informazioni sulla legislazione, e, in generale sul mondo

301

degli alimenti dalla produzione al consumo, allo studio di metodologie innovative per il trattamento dei

dati e le infrastrutture per il monitoraggio dei fenomeni di interesse.

Schema 2. Analisi del flusso dell’informazione scientifica nell’attività di ricerca la prospettiva del

progetto PALINGENIO

302

Tutto questo è stato oggetto di discussione in momenti di brainstorming tra i ricercatori sia in

occasioni strutturate a hoc (riunioni scientifiche), che in confronti informali nel corso della quotidiana

attività e attraverso l’analisi dei contenuti acquisiti in occasioni esterne (riportati nelle schede di evento

compilate dai ricercatori). Opportunità e punti deboli delle diverse componenti sono stati, quindi,

analizzati per dare vita a una rappresentazione concettuale dell’insieme di banche dati necessario a

sostenere il sistema che consenta la realizzazione di indagini ogni volta che ne sorga l’esigenza e un

insieme di rilevazioni (principalmente analisi di dati secondari) da svolgere in modo più continuativo al

fine di mantenere aggiornate le informazioni e stimare le tendenze evolutive.

Lo schema 3 illustra le componenti di questo sistema che viene alimentato dalle diverse tipologie di

informazioni, in cui i risultati delle raccolte di dati e delle elaborazioni effettuate nell’ambito degli studi

di popolazione a carattere nutrizionale costituiscono il nucleo centrale, che viene aggiornato

periodicamente attraverso l’acquisizione continuativa di informazioni dal web (feed di informazioni da

diverse fonti) e la ricerca in letteratura, sistematica e non.

Tutte le informazioni raccolte sia in input (bibliografia e informazioni da altri progetti/attività) che in

output (prodotti della ricerca – pubblicazioni a testo esteso, pubblicazioni in abstract, lezioni, relazioni,

ecc.) è stato memorizzato come repository in e repository out.

Schema 3. Tipologie di informazioni che alimentano la base informativa di un sistema di studi di popolazione nell'ottica nutrizionale

303

Il risultati del progetto, le basi di dati raccolte, la bibliografia, le metodologie e i protocolli, insieme ai

risultati sono disponibili per gli utenti che volessero accedere. I dati relativi alla Monografia sui consumi

alimentari in Italia raccolti con lo studio INRAN-SCAI 2005-06 sono attualmente pubblicati sul sito

internet www.inran.it. Elaborazioni personalizzate sono sempre possibili on demand scrivendo ad

[email protected]; [email protected]; [email protected];

[email protected] via web, via fax (0651494440) o attraverso invio postale all’indirizzo CRA-NUT

Via Ardeatina 546, 00178 Roma.

La registrazione al sito https://airs.inran.it è gratuita, ma richiede la registrazione dell’utente. La

richiesta deve essere inviata attraverso l’apposita pagina di registrazione online.

Conclusioni

In epoca di esigenze informative crescenti siamo di fronte al paradosso di una scarsità di informazioni

specifiche dovuta alla grande massa disomogenea di dati. La selezione dei dati, e delle informazioni in

generale, è una attività che richiede moltissimo tempo e ha una elevata probabilità che qualcosa sfugga.

Le grandi organizzazioni possiedono sistemi informativi organizzati intorno alle proprie esigenze e una

rete di contributori attraverso istituzioni nazionali. Ogni ricercatore o, meglio ancora, un gruppo di

ricerca può però strutturare un deposito di dati e un insieme di strumenti per la gestione. Esistono

strumenti che consentono di creare ontologie e sfruttare così la tecnologia del web 3.0.

L’esperienza del progetto PALINGENIO va nella direzione di coordinare le diverse tipologie di

informazione per creare un sistema permanente di supporto agli studi di popolazione di cui possono

usufruire i ricercatori in fase di progettazione, i decisori che volessero accedere agli indicatori prodotti e,

in generale, tutti coloro che desiderassero saperne di più sull’argomento.

La strutturazione della base informativa facilita anche il trasferimento delle conoscenze più idonee a

rispondere alla domanda di conoscenza del comportamento alimentare e dei fattori determinanti che gli

stili di vita associati ai modelli della popolazione.

Le basi di dati saranno rese disponibili seguendo le indicazioni della politica di Open Data emanate il

6 novembre 2013 dal Consiglio di Amministrazione del C.R.A. e in ottemperanza della richiesta presente

nella circolare relativa alla valorizzazione del patrimonio informativo dell’Ente.

Ringraziamenti

Un ringraziamento particolare alla sig.ra Antonella Pettinelli per il supporto tecnico e l’accurata

revisione del testo.

Si ringraziano tutti coloro che a vario titolo hanno contribuito alla realizzazione del progetto, qui

riportati in ordine alfabetico: V. Angelini, C. Arganini, L. Barnaba, S. Berni Canani, N. Bevilacqua, P.

Buonocore, M. Capriotti, L. Censi, D. Ciarapica, F. Comendador, G. Crisponi, D. D’Addesa, L. D’Addezio, A.

http://www.inran.it/

mailto:[email protected]




304

D’Amicis, V. Del Balzo, G. Di Lena, I. Fabbri, M. Ferrari, P. Ferrari, A. Ferrari Toniolo, M. Galfo, L. Gennaro,

A. Ghiselli, C. Giannetti, M. Griner, A. Gubitosi, R. Guttilla, C. Le Donne, C. Leclercq, F. Mariani, D.

Martone, T. Mastrobuono, B. Mauro, S. Meucci, L. Mistura, E. Moneta, M. Muli, M. Peparaio, A.

Pettinelli, R. Piccinelli, A. Polito, A. Raffo, R. Roccaldo, L. Rossi, A. Saba, A. Scanu, S. Sette, F. Sinesio, A.

Turrini, M. Vassallo, A. Vienna, M. Zaccaria.

305

Indice degli autori

Cognome Nome Capitolo

Arganini Claudia Capitolo3

Barnaba Lorenzo Capitolo 4

Berni Canani Sibilla Capitolo 9

Bevilacqua Noemi Capitolo 5

Capriotti Marisa Capitolo 6

Censi Laura Capitoli 5,8

Ciarapica Donatella Capitolo 4

D’Addesa Dina Capitolo 8

D’Addezio Laura Capitoli 6, 9, 10

Ferrari Marika Capitolo 7

Galfo Myriam Capitolo 5

Gennaro Laura Capitolo 9

Ghiselli Andrea Capitolo 9

Giannetti Cristina Capitolo 9

Gubitosi Alessandro Capitolo 10

Guttilla Roberta Capitolo 9

Le Donne Cinzia Capitolo 7

Leclercq Catherine Capitolo 7

Martone Deborah Capitoli 5,8

Mauro Beatrice Capitolo 4

Mistura Lorenza Capitolo 7

Moneta Elisabetta Capitolo2

Peparaio Marina Capitolo 2

Pettinelli Antonella Capitoli 6,10

Piccinelli Raffaela Capitolo 7

Polito Angela Capitolo 4

Roccaldo Romana Capitoli 5, 9

Saba Anna Capitolo 1

Sette Stefania Capitolo 7

Sinesio Fiorella Capitoli 2, 3

Turrini Aida Introduzione, capitolo 6, capitolo 10, discussione, conclusioni

Vassallo Marco Capitolo 1

Studi di popolazione a carattere nutrizionale in...

Documents

Transcript of Studi di popolazione a carattere nutrizionale in...