RESUMEN
Introduction. Frequent use of ultra-processed foods (UPF) leads to poor health outcomes, and the population must avoid their consumption. Objective. To assess the occurrence of ultra-processed foods (UPFs) in culinary lunch menus from various institutional food services. Materials and methods. Over one month, the five institutional food services analyzed served 1,128 culinary preparations; and a total of 3,863 ingredients were classified according to the extent and purpose of processing using the NOVA classification system. Associations between the occurrence of UPFs and the type, size, and management of food service establishments were analyzed. Five institutional food services in three municipalities (Bauru, Limeira, and Campinas), Brazil. Results. We found 8.4 % up to 12.6 % UPF ingredients used in culinary preparations. The highest frequency of UPFs was associated with private cafeterias (p = 0.002). Most UPFs were part of the recipe or the main ingredient in protein dishes and desserts (p < 0.05) and in university and hospital food services, respectively. UPF use was associated with food service size and type of management (p ≤ 0.003) and was more prevalent in protein dishes (p = 0.003) and large-size institutional food services (28.8 %). Self-managed units (p = 0.03) also use high amounts of UPFs in protein dishes (20.3 %). Conclusions. The presence of UPF rounded 10%; the validity of this value needs further studies. There are no comparative data in the scientific literature regarding the use of these ingredients in institutional food service culinary preparations. Therefore, it is necessary to stimulate reflection to promote healthy food habits and adequate nutrition for diners(AU)
Introducción. El uso frecuente de alimentos ultraprocesados (UPF) conduce a complicaciones de salud, y la población debe evitar su consumo. Objetivo. Evaluar la presencia de alimentos ultraprocesados (UPFs) en los menús de almuerzos de diversos servicios de alimentación institucionales. Materiales y métodos. Durante un mes, los cinco servicios de alimentación institucionales analizados sirvieron 1.128 preparaciones culinarias; y se clasificaron un total de 3.863 ingredientes según el alcance y el propósito del procesamiento, utilizando el sistema de clasificación NOVA. Se analizaron las asociaciones entre la ocurrencia de UPFs y el tipo, tamaño y gestión de los establecimientos de servicio de alimentos. Cinco servicios institucionales de alimentación en tres municipios (Bauru, Limeira y Campinas), Brasil. Resultados. Se encontró entre un 8,4 % hasta un 12,6 % de ingredientes UPF utilizados en las preparaciones culinarias. La mayor frecuencia de UPF se asoció a cafeterías privadas (p = 0,002). La mayoría de los UPFs formaban parte de la receta o eran el ingrediente principal en platos proteicos y postres (p < 0,05) y en los servicios de alimentación universitarios y hospitalarios, respectivamente. El uso de UPFs se asoció con el tamaño del servicio de alimentación y el tipo de gestión (p≤ 0,003) y fue más frecuente en platos proteicos (p = 0,003) y servicios de alimentación institucional de gran tamaño (28,8 %). Las unidades autogestionadas (p = 0,03) también utilizan altas cantidades de UPF en platos proteicos (20,3 %). Conclusiones. La presencia de UPF ronda el 10 %; la validez de este valor necesita más estudios. No existen datos comparativos en la literatura científica sobre el uso de estos ingredientes en las preparaciones culinarias de los servicios de alimentación institucional. Por ello, es necesario estimular la reflexión para promover hábitos alimentarios saludables y una adecuada nutrición de los comensales(AU)
Asunto(s)
Conducta Alimentaria , Servicios de Alimentación , Alimentos Procesados , Dieta , Ingestión de Alimentos , HábitosRESUMEN
In this paper, we discuss the use of natural language processing and artificial intelligence to analyze nutritional and sustainability aspects of recipes and food. We present the state-of-the-art and some use cases, followed by a discussion of challenges. Our perspective on addressing these is that while they typically have a technical nature, they nevertheless require an interdisciplinary approach combining natural language processing and artificial intelligence with expert domain knowledge to create practical tools and comprehensive analysis for the food domain.