Tabelas de composição química de alimentos: análise comparativa com resultados laboratoriais Food composition tables: laboratory comparative analysis - Pérola Ribeiro; Tânia Beninga de Morais; Fernando Antonio Basile Colugnati; Dirce Maria Sigulem (Universidade de São Paulo, 2003)
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. 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.