Definition of nutritionally qualitative categorizing (proto)nutritypes and a pilot quantitative nutrimeter for mirroring nutritional well-being based on a quality of life health related questionnaire

• Begoña de Cuevillas García ^[1] ; Ismael Álvarez Álvarez ^[1] ; Marta Cuervo Zapatel ^[1] ; Alejandro Fernández Montero ^[2] ; Santiago Navas Carretero ^[1] ; José Alfredo Martínez Hernández ^[1]
  1. [1] Universidad de Navarra

     Universidad de Navarra

     Pamplona, España

     
  2. [2] Gobierno de Navarra

     Gobierno de Navarra

     Pamplona, España

     
• Localización: Nutrición hospitalaria: Órgano oficial de la Sociedad Española de Nutrición Clínica y Metabolismo (SENPE), ISSN-e 1699-5198, ISSN 0212-1611, Vol. 36, Nº. 4 (Julio-Agosto), 2019, págs. 862-874
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Definición de (proto)nutritipos basados en la categorización cualitativa nutricional y un nutrimetro cuantitativo para reflejar el bienestar nutricional relacionado con la calidad de vida
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• Resumen
  • español

    Introducción: el estado nutricional puede clasificar metabólicamente a las personas enfermas, pero falta información sobre el papel de distintos factores ambientales relacionados con el bienestar nutricional. Una categorización nutricional cualitativa (nutritipo) y cuantitativa (nutrimetro) basada en la dieta, el estilo de vida y la enfermedad es una herramienta nutricional útil para personalizar las intervenciones de salud e identificar a aquellos individuos en riesgo.

    Métodos: estudio transversal en 102 pacientes, en el que se evalúa la calidad de vida mediante el cuestionario Short-Form 36 (SF-36) y los factores del estilo de vida con un cuestionario general, el Mediterranean Diet Adherence Screener (MEDAS) y el Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). Se diseñó una herramienta de evaluación (nutrimetro) de actividad física, masa grasa, dieta y enfermedades a través de una ecuación para calificar cuantitativamente el bienestar nutricional y clasificar a los participantes en (proto)nutritipos.

    Resultados: los participantes se clasificaron según la calidad de vida en dos grupos (menor/mayor salud global) y se encontraron diferencias estadísticas (p < 0,1) en la masa grasa, la actividad física, la dieta y las enfermedades. Se identificaron dos (proto)nutritipos en función de la edad, el sexo, la masa grasa, la actividad física, la dieta y las enfermedades. Los participantes clasificados en el nutritipo de alto bienestar nutricional mostraron valores significativamente más altos para las dimensiones físicas, mentales y de salud global. La edad, la masa grasa, la actividad física y la dieta confirman que el nutrimetro diseñado puede discriminar dos (proto)nutritipos.

    Conclusiones: factores fenotípicos (masa grasa/enfermedades) y del estilo de vida (dieta/actividad física) se han relacionado con la calidad de vida, permitiendo clasificar a individuos con una puntuación nutricional cuantitativa o nutrimetro según su bienestar nutricional y discriminar dos (proto)nutritipos.

  • English

    Background: there are numerous approaches to assess nutritional status, which are putatively applied to nutritionally classify diseased people, but less information is available to study the role of environmental factors on nutritional well-being. A qualitative (nutritypes) and quantitative (nutrimeter) nutritional categorization based on dietary, lifestyle and disease criteria can be a useful nutritional approach to personalize health interventions and identify at risk individuals.

    Methods: cross-sectional study conducted on 102 patients (60 women), evaluating quality of life using the Short-Form 36 questionnaire (SF-36) and lifestyle factors with a general questionnaire, the Mediterranean Diet Adherence Screener (MEDAS) and the Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). A nutrimeter based on physical activity, fat mass, diet and diseases (hypertension, prediabetes, obesity and dyslipidemia) data was defined with an equation to quantitatively score the nutritive well-being of the participants, and classify them into two (proto)nutritypes.

    Results: participants were categorized into two groups (lower/higher global health) according to quality of life. Significant or marginal statistical differences in physical activity, fat mass, diet and disease were found (all p < 0.1). Two (proto)nutritypes were identified based on participant’s age, sex, fat mass, physical activity, diet and diseases. Participants classified as high nutritional well-being nutritype showed higher values for physical, mental and global health dimensions. Age, fat mass, physical activity and diet, when categorized by the median, confirm that the designed nutritional well-being nutrimeter identified two (proto)nutritypes.

    Conclusions: the association between phenotypical (fat mass/diseases) and lifestyle factors (diet/physical activity) with quality of life allowed categorizing individuals with a nutritional quantitative score or nutrimeter according to their nutritional well-being and discriminate two qualitative (proto)nutritypes.