Revista de Saúde Pública (Feb 2013)
Assessing usual dietary intake in complex sample design surveys: the National Dietary Survey Evaluación del consumo alimentario usual en investigaciones con muestras complejas: pesquisa nacional de alimentación Avaliação do consumo alimentar usual em pesquisas com amostras complexas: Inquérito Nacional de Alimentação
Abstract
The National Cancer Institute (NCI) method allows the distributions of usual intake of nutrients and foods to be estimated. This method can be used in complex surveys. However, the user must perform additional calculations, such as balanced repeated replication (BRR), in order to obtain standard errors and confidence intervals for the percentiles and mean from the distribution of usual intake. The objective is to highlight adaptations of the NCI method using data from the National Dietary Survey. The application of the NCI method was exemplified analyzing the total energy (kcal) and fruit (g) intake, comparing estimations of mean and standard deviation that were based on the complex design of the Brazilian survey with those assuming simple random sample. Although means point estimates were similar, estimates of standard error using the complex design increased by up to 60% compared to simple random sample. Thus, for valid estimates of food and energy intake for the population, all of the sampling characteristics of the surveys should be taken into account because when these characteristics are neglected, statistical analysis may produce underestimated standard errors that would compromise the results and the conclusions of the survey.El objetivo del estudio fue indicar una adaptación del método del Instituto Nacional del Cáncer (NCI), utilizándose datos de la pesquisa nacional de alimentación. Ese método estima la distribución del consumo usual de nutrientes y alimentos y puede ser aplicado en estudios con muestra compleja. Mientras, son necesarios cálculos adicionales, tales como la replicación repetida balanceada, a fin de obtener los errores estándar e intervalos de confianza para los percentiles y el promedio de la distribución de consumo usual. La aplicación de este método fue ejemplificado analizando el total de energía (Kcal) y frutas (gr), comparando las estimaciones de los promedios y sus respectivos errores estándar obtenidos considerando el diseño de la pesquisa y suponiendo muestra aleatoria simple. A pesar que los resultados de las estimaciones puntuales para el promedio hayan sido similares, hubo aumento de hasta 60% en los respectivos errores estándar en el muestreo complejo, comparado con el muestreo simple. De ese modo, para estimaciones validas de consumo de alimentos y de energía se deben tomar en cuenta todas las características de muestreo de las pesquisas, porque cuando estas características son descuidadas, el análisis estadístico puede producir errores estándar subestimados que pueden comprometer los resultados y conclusiones de la investigación.O objetivo do estudo foi indicar uma adaptação do método do Instituto Nacional do Câncer (INC), utilizando-se dados do Inquérito Nacional de Alimentação. Esse método estima a distribuição do consumo usual de nutrientes e alimentos e pode ser aplicado em estudos com amostra complexa. Entretanto, são necessários cálculos adicionais, tais como a replicação repetida balanceada, a fim de obter os erros padrão e intervalos de confiança para os percentis e a média da distribuição de consumo usual. A aplicação desse método foi exemplificada analisando o total de energia (kcal) e frutas (g), comparando as estimativas das médias e seus respectivos erros padrão obtidos, considerando o desenho do inquérito e supondo amostra aleatória simples. Embora os resultados das estimativas pontuais para a média tenham sido similares, houve aumento de até 60% nos respectivos erros padrão na amostragem complexa, comparada à amostragem simples. Desse modo, para estimativas válidas de consumo de alimentos e de energia devem-se levar em conta todas as características de amostragem dos inquéritos, porque, quando essas características são negligenciadas, a análise estatística pode produzir erros padrão subestimados que podem comprometer os resultados e conclusões da pesquisa.
