Aplicação de regressão linear para correção de dados dietéticos / Use of linear regression for correction of dietary data

RESUMO

OBJETIVO: Estratégias metodológicas vêm sendo desenvolvidas para minimizar o efeito do erro de medida da dieta. O objetivo do estudo foi descrever a aplicação de uma estratégia para correção da informação dietética pelo erro de medida. MÉTODOS: Foram obtidos dados de consumo alimentar pela aplicação do Questionário de Freqüência Alimentar a 79 adolescentes do Município de São Paulo em 1999. Os dados dietéticos obtidos foram corrigidos por meio de regressão linear, após o ajuste pela energia usando-se o método dos resíduos. O método de referência utilizado foi o recordatório de 24 horas, aplicado em três momentos distintos. RESULTADOS: Os valores corrigidos aproximaram-se dos valores de referência. O fator de correção lambda foi de 0,89 para energia. Para os macronutrientes, os fatores foram de 0,41; 0,22 e 0,20, para carboidratos, lipídios e proteínas, respectivamente. CONCLUSÕES: As médias e desvios-padrão dos valores corrigidos denotam que houve uma correção do erro de medida. Apesar disso, debate-se o desempenho desses métodos, que são notoriamente imperfeitos quando seus pressupostos teóricos não são atendidos, o que é comum nos estudos da dieta que usam instrumentos de medida baseados no relato dos indivíduos.

ABSTRACT

OBJECTIVE: Methodological approaches have been developed to minimize effects of measurement error in dietary intake data. The objective of the study was to apply a strategy to correct intake data according to measurement error. METHODS: Intake data were obtained by applying the Food Frequency Questionnaire in 79 adolescents of São Paulo city, Brazil. Correction of dietary intake data was performed by linear regression, after energy adjustment by the residual method. The reference method used was 24-hour dietary recall and it was applied three times. RESULTS: Corrected values were similar to reference values. Correction factor ? was 0.89 to energy. For macronutrients, factors were 0.41, carbohydrate 0.22, and lipid and protein 0.20. CONCLUSIONS: Mean and standard deviation of corrected values show a correction for the measurement error. The performance of these methods, that are imperfect, is questioned when the assumptions are not proved which is common in intake studies of measures based on the reports of individuals.