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Tabelas de composição química de alimentos: análise comparativa com resultados laboratoriais

Food composition tables: laboratory comparative analysis

Resumos

OBJETIVO: Avaliar a concordância entre os valores de macronutrientes e energia de alimentos analisados em laboratório com os dados apresentados em tabelas e softwares de composição de alimentos em uso no Brasil. MÉTODOS: Foram analisados 11 alimentos totalizando 701 amostras. Foram selecionadas para comparação três tabelas e dois softwares de composição de alimentos. Foi aplicado o teste t de Student univariado, que consistiu na comparação entre a média dos valores obtidos em laboratório e o valor único e constante de cada tabela ou software, com significância no nível de 5%. RESULTADOS: Verificou-se que dependendo do alimento, do nutriente estudado e da tabela ou software escolhido para a comparação, ocorreram diferenças estatisticamente significantes entre os dados analisados em laboratório e os dados de tabelas e softwares. Para os alimentos estudados, foi observado: duas tabelas mostraram tendência à superestimação dos teores de proteína e HCT, enquanto uma outra superestima os teores de HCT; um dos softwares tendeu a superestimar os teores de lipídios e, consequentemente, o valor energético total, e em um outro software todos os nutrientes foram subestimados em relação aos valores obtidos em laboratório. CONCLUSÕES: Concluiu-se que é fundamental a elaboração de uma tabela brasileira de composição de alimentos, a partir de dados obtidos em laboratório, para garantir melhor exatidão das informações.

Tabela de composição de alimentos; Análise de alimentos; Técnicas e procedimentos de laboratório; Alimentos


OBJECTIVE: To evaluate the agreement between macronutrients and food energy values analyzed in laboratory and data of food composition tables and software available in Brazil. METHODS: Eleven types of food were analyzed totaling 701 samples. Student's t-test was performed consisting of the comparison between the mean values obtained in laboratory and the unique constant value of each table or software at 5% confidence level. RESULTS: It was noted that depending on the type of food, nutrient and table or software selected for comparison, there were significant statistically differences between laboratory and tables and software data. Concerning the studied types of food it was observed a trend of overestimating protein and carbohydrate content in two tables while carbohydrate content was overestimated in a third table. One of the software programs showed overestimated lipid content and, consequently, the total energetic values while a second software program underestimated all nutrients when compared to laboratory results. CONCLUSIONS: The results showed it is essential to create a Brazilian food composition table from laboratory data to assure more accurate data.

Table of food composition; Food analysis; Laboratory techniques and procedures; Food


ARTIGO ORIGINAL

Tabelas de composição química de alimentos: análise comparativa com resultados laboratoriais

Food composition tables: laboratory comparative analysis

Pérola RibeiroI; Tânia Beninga de MoraisI; Fernando Antonio Basile ColugnatiII; Dirce Maria SigulemII

ILaboratório de Bromatologia e Microbiologia de Alimentos da Universidade Federal de São Paulo/ Escola Paulista de Medicina. São Paulo, SP, Brasil

IIUniversidade Federal de São Paulo/ Escola Paulista de Medicina. São Paulo, SP, Brasil

Endereço para correspondência Endereço para correspondência Pérola Ribeiro Rua Carneiro da Cunha, 1116 Saúde 04144-001 São Paulo, SP, Brasil E-mail: prminerva@yahoo.com.br

RESUMO

OBJETIVO: Avaliar a concordância entre os valores de macronutrientes e energia de alimentos analisados em laboratório com os dados apresentados em tabelas e softwares de composição de alimentos em uso no Brasil.

MÉTODOS: Foram analisados 11 alimentos totalizando 701 amostras. Foram selecionadas para comparação três tabelas e dois softwares de composição de alimentos. Foi aplicado o teste t de Student univariado, que consistiu na comparação entre a média dos valores obtidos em laboratório e o valor único e constante de cada tabela ou software, com significância no nível de 5%.

RESULTADOS: Verificou-se que dependendo do alimento, do nutriente estudado e da tabela ou software escolhido para a comparação, ocorreram diferenças estatisticamente significantes entre os dados analisados em laboratório e os dados de tabelas e softwares. Para os alimentos estudados, foi observado: duas tabelas mostraram tendência à superestimação dos teores de proteína e HCT, enquanto uma outra superestima os teores de HCT; um dos softwares tendeu a superestimar os teores de lipídios e, consequentemente, o valor energético total, e em um outro software todos os nutrientes foram subestimados em relação aos valores obtidos em laboratório.

CONCLUSÕES: Concluiu-se que é fundamental a elaboração de uma tabela brasileira de composição de alimentos, a partir de dados obtidos em laboratório, para garantir melhor exatidão das informações.

Descritores: Tabela de composição de alimentos. Análise de alimentos. Técnicas e procedimentos de laboratório. Alimentos.

ABSTRACT

OBJECTIVE: To evaluate the agreement between macronutrients and food energy values analyzed in laboratory and data of food composition tables and software available in Brazil.

METHODS: Eleven types of food were analyzed totaling 701 samples. Student's t-test was performed consisting of the comparison between the mean values obtained in laboratory and the unique constant value of each table or software at 5% confidence level.

RESULTS: It was noted that depending on the type of food, nutrient and table or software selected for comparison, there were significant statistically differences between laboratory and tables and software data. Concerning the studied types of food it was observed a trend of overestimating protein and carbohydrate content in two tables while carbohydrate content was overestimated in a third table. One of the software programs showed overestimated lipid content and, consequently, the total energetic values while a second software program underestimated all nutrients when compared to laboratory results.

CONCLUSIONS: The results showed it is essential to create a Brazilian food composition table from laboratory data to assure more accurate data.

Keywords: Table of food composition. Food analysis. Laboratory techniques and procedures. Food.

INTRODUÇÃO

A medida da ingestão de nutrientes e energia no homem é uma das tarefas mais complexas para os profissionais da nutrição. Os dois problemas básicos são a precisão na coleta dos dados sobre a ingestão de alimentos e a conversão dessa informação à quantidade de nutrientes e energia.1,11

Estudos dietéticos utilizando diferentes metodologias de inquéritos mostram diferenças para obter-se o padrão de consumo tanto individual quanto populacional. Jain et al10 (1996) observaram que a ingestão média de nutrientes avaliada por uma combinação de questionários de freqüência alimentar e história dietética era maior que a média avaliada pelo registro alimentar de sete dias. Dufour et al,6 (1999) ao compararem a ingestão de nutrientes utilizando registros e recordatórios dietéticos, verificaram que os registros alimentares apresentavam valores estatisticamente maiores que os recordatórios de 24h para os teores de energia e macronutrientes, em torno de 11% a 13%.

Entretanto, os erros na avaliação do consumo alimentar não estão relacionados apenas à metodologia escolhida para obtenção dos dados, mas também com a conversão dos dados em quantidades de nutrientes, pelas tabelas e softwares de composição de alimentos. A conversão da ingestão de alimentos a nutrientes e energia pode ser realizada por meio de análises químicas ou pelo uso de tabelas de composição de alimentos (TCA).1

A tradução dos dados da ingestão dietética usando tabelas de composição de alimentos é um processo complexo, sendo que sua interpretação é influenciada pela qualidade destas informações, disponíveis nas bases de dados. Por isso, a composição dos alimentos é uma informação básica para o estabelecimento de diversas ações em saúde, desde a prescrição dietética individual, até estudos sobre o padrão de consumo de alimentos. É com base nesse teor de nutrientes que se dá a avaliação da dieta, permitindo decidir sobre sua adequação ou inadequação.18

Entretanto, a exemplo de outros métodos de avaliação dietética, as TCA podem apresentar variações que necessitam ser identificadas e controladas para obter-se estimativas de ingestão o mais próximo possível do consumo real. Os principais fatores que podem resultar em diferenças entre os dados avaliados são: a) descrição incorreta de alimentos e/ou fontes de valores nutricionais; b) amostragem inadequada; c) utilização de métodos analíticos impróprios e inconsistência na terminologia utilizada para expressar certos nutrientes; d) variabilidade resultante de fatores genéticos, ambientais, de preparo e processamento.5,8

As principais fontes de dados em uso atualmente no Brasil são antigas e desatualizadas. As tabelas brasileiras, além de incompletas quanto a nutrientes, são, freqüentemente, pouco confiáveis devido à falta de descrição dos procedimentos analíticos.12

Sabendo-se que a diferença entre os dados é esperada, o objetivo do presente trabalho é avaliar qual a magnitude das diferenças estatisticamente significantes encontradas entre os valores de macronutrientes e valor energético total (VET) de alimentos analisados em laboratório com os dados apresentados nas tabelas e nos softwares de composição de alimentos utilizados no Brasil.

MÉTODOS

As tabelas e os softwares de composição de alimentos escolhidos para a comparação foram: Tabelas de Composição Química de Alimentos do Estudo Nacional da Despesa Familiar3 (ENDEF), Tabela de Composição Química dos Alimentos7 (Guilherme Franco), Tabela Brasileira de Composição de Alimentos da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da Universidade de São Paulo (FCF/USP)13 e os softwares Sistema de Apoio de Informações Nutricionais18 (Virtual Nutri) e Sistema de Apoio e Decisão em Nutrição2 (NUT).

Seleção da amostra

O Laboratório de Bromatologia e Microbiologia de Alimentos da Universidade Federal de São Paulo (LABMA) dispunha de um banco de dados com as análises de umidade, proteína, lipídios, cinzas, carboidratos totais (HCT) e VET, realizadas em diversos tipos de alimentos. Os resultados laboratoriais do período de janeiro de 1992 a junho de 2000 foram compilados e organizados, segundo dois critérios de seleção: a) o número de amostras analisadas para cada alimento deveria ser maior do que cinco; b) para uma maior diversidade da amostra, deveriam ser selecionados alimentos dos três grupos alimentares (reguladores, construtores e energéticos). Entretanto, só foi possível selecionar alimentos dos grupos alimentares construtores e energéticos.

No total selecionaram-se 11 tipos de alimentos, que foram divididos em 2 grupos (cereais e derivados e preparações) totalizando 701 amostras, conforme segue:

• Grupo I (Cereais e derivados): Biscoito doce (n=106); Biscoito salgado (n=50); Biscoito recheado sabor chocolate (n=07); Cereal matinal de milho com açúcar (n=10); Cereal matinal de milho sem açúcar (n=09); Farinha de trigo (n=08); Macarrão (n=09).

• Grupo II (Preparações): Arroz com legumes (n=07); Carne bovina cozida (n=228); Carne de frango ao molho de tomate (n=75); Feijão cozido (50% grão/caldo) (n=192).

Os dados de composição centesimal dos alimentos industrializados são uma média de várias marcas comerciais que foram analisadas em laboratório. As TCA e os softwares utilizados não fornecem os valores nutricionais das preparações avaliadas como um alimento único, portanto é necessário desmembrá-las em seus componentes básicos para executar os cálculos nutricionais e efetuar as comparações entre os dados laboratoriais e as TCA e os softwares.

No caso do arroz com legumes, como o produto consta da maioria das TCA e dos softwares como uma preparação, não foi necessário desmembrá-lo em seus componentes básicos. Entretanto, para possibilitar a comparação entre os dados laboratoriais com os apresentados nas TCA e nos softwares, foi necessário calcular esses valores para o produto hidratado, uma vez que os resultados das análises de composição centesimal desse alimento estavam expressos em gramas por 100 g do produto desidratado com base nas informações fornecidas pelo fabricante. O arroz com legumes é encontrado nas tabelas do ENDEF e Guilherme Franco como risoto, arroz a grega etc., no software NUT como arroz à grega e no Virtual Nutri como arroz primavera legumes Knorr®. Pesquisa realizada com a empresa proprietária da marca revelou que os ingredientes do arroz a grega e primavera são os mesmos. Este alimento não consta na Tabela da FCF/USP.

Os dados da carne bovina cozida são provenientes de carne magra sem adição de qualquer tipo de gordura, cozida apenas com sua gordura intrínseca. A carne bovina em conserva é identificada nas tabelas do ENDEF e de Guilherme Franco como carne bovina magra, entretanto o ENDEF não menciona se os dados são para o produto cru ou cozido, ao contrário de Guilherme Franco que relata que os dados são para o alimento cru. Apesar do produto cozido sofrer perdas de minerais e vitaminas e pequenas quantidades de proteína, mesmo assim, optou-se pela comparação entre os dados do alimento cru e cozido. Nos softwares Virtual Nutri e NUT, o alimento consta como carne bovina magra assada. Na tabela da FCF/USP consta como carne bovina traseira cozida.

Assim como para as demais preparações, foi necessário desmembrar a carne de frango do molho de tomate em seus componentes básicos para executar os cálculos nutricionais e efetuar as comparações entre os dados laboratoriais e as TCA e os softwares. Para isso, utilizou-se a mesma proporção de carne de frango e molho fornecidas pelo fabricante e comprovadas em laboratório por meio de pesagem. Os ingredientes da preparação foram: peito de frango e molho de tomate pronto. A carne de frango é identificada na tabela do ENDEF como galinha magra, na de Guilherme Franco como frango grelhado total comestível, na FCF/USP como carne de frango inteiro cozida. No software Virtual Nutri consta como filé de peito de frango cozido e no NUT como frango cozido. O molho de tomate na tabela de Guilherme Franco e nos softwares Virtual Nutri e NUT é identificado desta mesma maneira, sendo que na tabela do ENDEF e da FCF/USP consta como massa e polpa de tomate em pedaços, respectivamente.

A maioria das TCA e softwares não registram a proporção entre os componentes (grãos e caldo) do feijão cozido. Como apenas o software Virtual Nutri apresentava a proporção entre os componentes da preparação feijão cozido (50% grão/caldo), decidiu-se adotá-la como a proporção padrão, tanto para o produto analisado em laboratório como para as outras TCA e softwares. O feijão é identificado na tabela do ENDEF e no software NUT como feijão cozido. A mesma identificação é apresentada na tabela da FCF/USP, mencionando que a variedade do alimento analisado é feijão mulatinho. O software Virtual Nutri identifica o alimento como feijão cozido, com proporção de 50% entre grãos e caldo. Na tabela de Guilherme Franco consta apenas como feijão roxinho.

Os alimentos selecionados no presente estudo não são representativos nem das marcas nem da freqüência de consumo da população brasileira. Entretanto, entende-se que em nenhuma das tabelas em uso no Brasil os alimentos têm representatividade, desconhecendo-se o número de amostras que deu origem aos dados.

Análise de exatidão, repetibilidade e precisão dos dados laboratoriais

Os valores do LABMA foram adotados como o padrão para efetuar-se as comparações com os dados das tabelas de composição de alimentos. Isso se tornou possível através das análises de exatidão, repetibilidade e precisão dos dados laboratoriais.

A exatidão dos dados do LABMA foi avaliada através do I e II Estudos Interlaboratoriais Cooperativos (EIC) promovidos pelo Núcleo de Estudos e Pesquisa em Alimentação (NEPA). Foram realizadas análises laboratoriais em uma amostra de material certificado e os resultados foram encaminhados ao NEPA, que os classificou em satisfatórios ou não, através do z-escore.15 O LABMA obteve resultados satisfatórios para a análise de macronutrientes nos dois EIC, demonstrando a exatidão das análises realizadas no laboratório.

A análise de repetibilidade e precisão dos dados laboratoriais é um procedimento rotineiro no LABMA e é realizada através de um modelo linear de componentes da variância para medidas repetidas, segundo os critérios da Association of Official Analytical Chemists, o qual decompõe as variabilidades totais em componentes interpretáveis.14

Utilizou-se a razão de Horwitz (HORRAT),9 onde o coeficiente de variação calculado é dividido pelo valor esperado, que depende da concentração em que o analito é medido, no caso desse estudo, proteína, lipídios e carboidratos totais. Considera-se um HORRAT adequado o que não ultrapassa 2,0, sendo recomendado buscar as causas de variação para os que excederem 1,5. Os índices HORRAT obtidos, para os alimentos estudados variaram de 0,36 a 0,96, apresentando-se dentro dos limites estabelecidos. Portanto, quanto à precisão, as medições realizadas pelo LABMA são satisfatórias, podendo utilizar-se os valores das análises como padrão de referência para a comparação com as tabelas de composição de alimentos.

Análises laboratoriais

Todas as análises laboratoriais foram realizadas, em duplicata, no LABMA por meio de técnicas padronizadas nacional e internacionalmente.

• Umidade: aquecimento direto da amostra em estufa a 105ºC;

• Proteína: digestão Kjeldahl. Os fatores de conversão de nitrogênio em proteína utilizados foram os recomendados, em 1972, pelo Comitê para Requerimentos de Energia e Proteína da WHO/FAO;21

• Lipídios: extração contínua em aparelho do tipo Soxhlet;

• Cinzas ou resíduo mineral fixo (RMF): perda de peso através de incineração da amostra em mufla a 500-550ºC;

• Carboidratos ou hidratos de carbono totais (HCT): calculados por diferença, subtraindo-se de 100 os valores encontrados para umidade, proteína, lipídios e resíduo mineral fixo;

A análise da fração fibra alimentar, na época da coleta dos dados, não era realizada pelo LABMA, portanto seu teor está inserido no valor de carboidratos. Nos softwares Virtual Nutri e NUT essa informação está disponível apenas para alguns alimentos, e na tabela de Guilherme Franco não consta esse dado. As únicas tabelas que apresentam o conteúdo de fibras para todos os alimentos são ENDEF (teores de fibra bruta) e FCF/USP (teores de fibra alimentar total). Ambas referem, ainda, que os valores de fibra estão inclusos nos teores de carboidratos. Portanto, decidiu-se utilizar o conteúdo de carboidratos totais (incluindo fibra) para a comparação entre os dados do LABMA e das tabelas e softwares.

• VET: calculado pela soma das calorias fornecidas por carboidratos, lipídios e proteínas multiplicando-se seus valores em gramas pelos fatores de Atwater 4 Kcal, 9 Kcal e 4 Kcal, respectivamente.

Para que a comparação com os dados do LABMA fosse possível, foi necessário recalcular o VET da tabela da FCF/USP, pois essa tabela, para obter a energia total metabolizável, desconta o conteúdo de fibra alimentar inserido no valor de carboidratos. Portanto, o cálculo realizado para a comparação dos dados foi realizado aplicando-se os fatores de Atwater 4 Kcal, 9 Kcal e 4 Kcal, respectivamente, para proteína, lipídios e carboidratos (que incluíam a fração fibra alimentar).

Usualmente o valor energético dos alimentos é expresso em calorias. No entanto, segundo o Sistema Internacional de Unidades, a expressão das diferentes formas de energia é em Joules (J). Optou-se por apresentar os respectivos resultados na forma de quilocalorias (Kcal), visto que é a forma rotineiramente utilizada pelos profissionais da área de nutrição. Se houver necessidade de conversão, deve-se considerar que uma quilocaloria (Kcal) equivale a 4,18690 quilojoules (KJ), ou, ainda, que 1KJ corresponde a 0,23884 Kcal.

Análise estatística

As comparações entre os dados laboratoriais e as tabelas de composição de alimentos foram realizadas por meio da diferença média entre os n valores individuais de cada alimento em estudo e o valor único e constante de cada tabela ou software, aplicando-se a fórmula:

onde:

: é a média dos valores laboratoriais.

: é o valor único e constante de cada tabela ou software estudado.

Como desconhecia-se das TCA e softwares o número de amostras analisadas e o seu desvio padrão, para analisar as diferenças entre os valores obtidos no LABMA e os existentes nas tabelas, aplicou-se o teste t de Student univariado,19 onde foi testada a hipótese nula: a diferença entre a média das determinações do LABMA para um nutriente de determinado alimento e o valor apresentado nas tabelas e softwares é igual a zero (0), pois não se conhecia o desvio-padrão (s) das tabelas, o qual precisava ser estimado a partir da amostra. Os testes estatísticos foram realizados pelo software Stata versão 5.0 para Microsoft Windows®.

Para expressar a magnitude relativa da diferença em relação à concentração do nutriente, calcularam-se as diferenças percentuais, para cada alimento, utilizando-se a seguinte fórmula:

O nível de rejeição para a hipótese de nulidade foi fixado em 0,05 ou 5% (alfa menor ou igual a 0,05 ou 5%). Os valores assinalados com asterisco nas Tabelas apresentaram diferenças estatisticamente significantes em relação ao valor analisado em laboratório.

RESULTADOS

As Tabelas de 1 a 4 apresentam as diferenças entre os valores laboratoriais e os das tabelas e softwares de composição de alimentos considerando os grupos estudados, para os teores de proteína, lipídios, carboidratos totais, em g/100 g, e VET, em Kcal/100 g; e também as diferenças percentuais entre os valores do LABMA e das tabelas e softwares de composição de alimentos. Quando o dado laboratorial foi inferior ao apresentado na tabela, a diferença resultou em um valor negativo, representado pelo sinal matemático menos (-) antecedendo o dado numérico. Quando não houver nenhuma designação matemática anterior ao número, significa que o dado laboratorial foi maior que o da tabela, resultando em uma diferença positiva. Os nutrientes ou alimentos que não constavam das TCA foram representados pelo sinal gráfico reticências (...).

A Tabela 5 ilustra a proporção com que os valores das tabelas e softwares foram maiores ou menores do que os resultados laboratoriais, considerando os 11 alimentos estudados, para proteína, lipídios, carboidratos e VET.

Observou-se que 64% dos dados de proteína foram superestimados pela tabela do ENDEF, enquanto em 64% dos dados de lipídios e 55% de carboidratos e energia, respectivamente, ocorreu subestimação. A tabela de Guilherme Franco tendeu a superestimar os valores de proteína em 72% e a subestimar 55% dos dados de lipídios e energia e 64% dos de carboidratos. O software Virtual Nutri tendeu a superestimar os valores de carboidratos e energia em 64% e 55%, respectivamente, e a subestimar os de proteínas e lipídios em 91% e 72% dos dados, respectivamente. O software NUT tendeu a subestimar os teores de proteína e lipídios em 72% e de carboidratos e de energia em 64% dos dados. Na tabela da FCF/USP houve uma tendência à superestimação do conteúdo de lipídios e carboidratos (55% dos dados) e subestimação de proteínas (67% dos dados) e energia (78% dos dados).

DISCUSSÃO

A grande maioria dos alimentos apresentou diferenças estatisticamente significantes na comparação entre os resultados analisados em laboratório e os dados disponíveis nas tabelas e softwares.

Pelas Tabelas 1 e 2, observa-se que para os biscoitos os teores de lipídio constantes das tabelas sempre foram menores do que aqueles obtidos em laboratório, possivelmente, devido à desatualização da maior parte das tabelas que não acompanharam as mudanças na formulação desses produtos. No caso do software Virtual Nutri, seus valores foram sempre superiores aos obtidos em laboratório, provavelmente, porque foram baseados em fichas técnicas de um único fabricante.

No caso da "carne de frango em pedaços ao molho de tomate" as tabelas e softwares utilizados não fornecem os valores nutricionais desse produto como um alimento único, sendo necessário, portanto, desmembrá-lo em seus componentes básicos para executar os cálculos nutricionais e efetuar as comparações entre os dados laboratoriais e as tabelas e softwares. Para isso, foram utilizadas as mesmas proporções de carne de frango e molho encontradas no produto cuja análise é realizada no LABMA. No entanto, mesmo utilizando-se esse procedimento, observou-se discordância entre os resultados analisados no LABMA e os calculados pelas tabelas e softwares. Avaliando-se os resultados obtidos para esta preparação (Tabela 3), chamou atenção a pouca concordância observada nas diferentes tabelas para todos os macronutrientes. Em relação à proteína, todas as tabelas e softwares apresentaram valores inferiores aos obtidos em laboratório, o que poderia ser explicado pelas diferentes proporções relativas dos demais macronutrientes. Os valores de lipídio, na preparação "carne de frango em pedaços ao molho de tomate", poderiam ser influenciados tanto pelo tipo de corte utilizado – com ou sem pele – como pela adição de gordura vegetal ao molho de tomate. A falta de descrição dessas características prejudicaria o uso dessas tabelas, levando a erros de avaliação do consumo de macronutrientes. Na Tabela 4, pode-se observar que à exceção da FCF/USP, todas as tabelas e softwares apresentaram valores de carboidratos que foram julgados muito altos, uma vez que não se esperaria a presença desse macronutriente em carnes. Quanto ao molho de tomate, os valores de carboidratos encontrados nas tabelas foram semelhantes àqueles observados no fruto, quando se esperaria um valor menor devido à diluição provocada pela adição de água e lipídios durante a preparação do molho.

No caso da preparação "arroz com legumes", as imprecisões das tabelas e softwares, a falta de descrição dos ingredientes, a proporção entre eles e a quantidade de água utilizada na preparação contribuíram para explicar as diferenças encontradas. Essas imprecisões foram encontradas nas tabelas do ENDEF e Guilherme Franco, que agruparam em um mesmo grupo – "risoto, arroz a grega e etc" – preparações bastante distintas entre si, sem descrever os ingredientes utilizados. Os altos teores de proteína e lipídio (Tabela 3) encontrados nessas tabelas, para a preparação "arroz com legumes", poderiam ser devidos à adição de carne, o que, no entanto, não está claramente explicitado. Essas discrepâncias entre os dados laboratoriais e as tabelas contribuirão para um valor energético total elevado em relação ao calculado no LABMA (Tabela 4).

Ocorreram imprecisões mesmo em um prato típico da culinária brasileira, o feijão. As TCA não descreviam nem a proporção entre os componentes (grão e caldo) da preparação (exceto o software Virtual Nutri), nem os ingredientes utilizados e suas proporções. Apesar disto, embora as diferenças entre os valores das tabelas e os de laboratório tenham sido estatisticamente significantes, não o foram do ponto de vista nutricional, uma vez que os valores numéricos de todos os macronutrientes encontraram-se muito próximos dos valores laboratoriais, para todas as tabelas.

Entre as TCA e os softwares escolhidos para o presente estudo verificou-se que a maioria compilou seus dados de fontes internacionais. A utilização de tabelas de origem estrangeira apresenta certas limitações para os estudos dietéticos, já que muitos alimentos consumidos nos países desenvolvidos são enriquecidos, o que não é tão freqüente nos países em desenvolvimento.11 Por outro lado, deve-se considerar que fatores como o desenvolvimento de sistemas de produção e distribuição de alimentos e o fenômeno da urbanização, influenciando o estilo de vida da população, têm levado a mudanças no padrão de consumo alimentar do brasileiro.17 Em contrapartida, essa evolução não foi acompanhada pelas TCA.

Além disso, uma das principais fontes de erro das TCA é a imprecisão na identificação e na descrição dos alimentos e preparações culinárias. Na maioria das tabelas, os alimentos são descritos simplesmente por nomes comuns e as informações sobre eles são mínimas, por isso, a comparação exata dos alimentos selecionados no LABMA com os identificados nas tabelas e softwares de composição nem sempre foi possível.

Por outro lado, o número de amostras que deu origem aos dados e medidas de variabilidade, como desvio ou erro padrão, são dados fundamentais para a comparação entre as TCA e, portanto, deveriam constar de toda fonte de dados de composição de alimentos. Embora poucas tabelas proporcionem informações sobre a variabilidade das amostras que originaram os dados, Southgate & Greenfield21 consideram esta informação imprescindível para se realizar comparação correta entre os valores provenientes de diferentes tabelas. Segundo Burgos et al4 (1996), a omissão nas tabelas de informações quanto às técnicas de análise química, critérios e formas de amostragem utilizadas têm sido fator limitante da confiabilidade dos dados das tabelas.

Além disso, a escolha do método analítico freqüentemente é vista como a maior causa de discrepâncias entre os dados de diferentes tabelas.20 Das tabelas e softwares estudados, as únicas que descrevem a metodologia empregada na análise de cada nutriente são a ENDEF3 e a FCF/USP.13 Uma descrição precisa da metodologia analítica empregada é necessária para abolir dúvidas quanto aos procedimentos utilizados durante a análise dos nutrientes.

Contudo é difícil avaliar, do ponto de vista nutricional, qual seria o limite ideal para se considerar que uma diferença entre os dados das tabelas e softwares de composição de alimentos é significativa, quando comparados entre si e com os dados obtidos através de análise laboratorial. Infelizmente não encontramos na literatura nenhum parâmetro que pudesse ser utilizado para a comparação de valores. Talvez uma variação no conteúdo de macronutrientes, para um indivíduo saudável, em torno de 10%, seja uma variação aceitável, enquanto diferenças acima deste valor poderiam questionar a confiabilidade dos dados provenientes de algumas tabelas e softwares de composição de alimentos. Por outro lado, para um indivíduo que necessita de um controle preciso da ingestão de nutrientes, em decorrência de alguma patologia, uma variação em torno de 10% no cálculo nutricional pode representar um fator de risco.

Por exemplo, no cálculo da dieta de um indivíduo com insuficiência renal, o cálculo da dieta é importante para garantir o máximo aproveitamento dos nutrientes ingeridos e permitir melhora na qualidade de vida do paciente. Dependendo do estágio da doença e da taxa de filtração glomerular, é necessário administrar uma dieta com restrição protéica, visto que do metabolismo desse nutriente resultam vários produtos organonitrogenados, que na falência renal são retidos. Portanto, se na dieta fornecida para um nefropata, que necessita de controle preciso da ingestão protéica, foi incluída carne de frango em pedaços ao molho e calcular-se pela TCA e softwares a quantidade de proteínas, e compará-la com os dados obtidos em laboratório, verificar-se-á que todos os valores calculados pelas TCA e softwares encontram-se abaixo dos resultados obtidos no LABMA. Independente da quantidade de proteína prescrita, se os cálculos fossem realizados pela tabela de Guilherme Franco o erro, em 100 g da preparação, seria de 43% a mais do que o valor calculado, enquanto pelo software Virtual Nutri o erro seria de 10% a mais de proteína.

Portanto, se o nutricionista não estiver atento tanto aos erros relacionados aos diferentes métodos de avaliação do consumo alimentar quanto aos relacionados às tabelas de composição de alimentos, poderá cometer enganos que, possivelmente, comprometerão a intervenção dietética.

Em conclusão, as tabelas e softwares de composição de alimentos são as ferramentas básicas e de rápido acesso para o desenvolvimento do trabalho do nutricionista. Entretanto deve-se ter cautela durante sua utilização porque, como observado, existem diferenças estatisticamente significantes e nutricionalmente significativas entre os resultados calculados pelos TCA e softwares e os analisados em laboratório.

Por sua vez, a análise laboratorial é a forma mais precisa de se obter dados sobre composição centesimal de alimentos. No entanto, é impossível para o nutricionista que desempenha suas atividades em um consultório avaliar a composição da dieta consumida por seus clientes pelos dados de um laboratório, o que o leva a recorrer às TCA ou aos softwares. Portanto, para que seja possível o acesso a informações sobre composição centesimal de alimentos mais precisas e confiáveis, o ideal seria a elaboração de uma tabela de composição de alimentos brasileira, cujas análises fossem realizadas em laboratório, baseadas em um delineamento para a amostragem representativa dos alimentos e em um protocolo analítico conhecido. A coleta de dados para a elaboração de uma tabela de composição de alimentos nacional permitirá, no futuro, avaliar com maior precisão o que e quanto é consumido, além de fornecer dados para o desenvolvimento de programas que melhorem a qualidade de vida da população.

Baseado na dissertação de mestrado apresentada à Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Medicina para a obtenção do título de mestre em nutrição, no ano de 2001

Recebido em 7/11/2001

Reformulado em 19/2/2002

Aprovado em 17/11/2002

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  • Endereço para correspondência
    Pérola Ribeiro
    Rua Carneiro da Cunha, 1116 Saúde
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  • Datas de Publicação

    • Publicação nesta coleção
      04 Abr 2003
    • Data do Fascículo
      Abr 2003

    Histórico

    • Aceito
      17 Nov 2002
    • Revisado
      19 Fev 2002
    • Recebido
      07 Nov 2001
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