Comparação de métodos para estimação da distribuição do consumo alimentar usual

Abstract

Já há inúmeros métodos de estimação da distribuição do consumo alimentar usual. De uma forma geral, eles são de difícil entendimento e implementados em softwares pagos. Em vista disso, este trabalho propõe um novo método de estimação da distribuição do consumo alimentar usual que foi intitulado como MEID (Method for Estimate Intake Distribution). Neste trabalho esse método foi comparado com os métodos SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) e MSM (Multiple Source Method), por meio de um estudo de simulação. Para cada método foram estimados a média e os percentis da distribuição do consumo usual e foram utilizadas como medidas de acurácia o vício e o vício relativo, já para medir a precisão foi utilizado o Erro Quadrático Médio (EQM). Salienta-se que o método proposto neste trabalho utilizou o software livre R em todo seu escopo. Os resultados mostraram que os métodos NCI, SPADE e MSM realizaram estimações parecidas e obtiveram EQM e vícios superiores ao MEID, principalmente quando se tratava do percentil 95. Em suma, verificou-se que o estimador MEID foi mais acurado e preciso na estimação da distribuição do consumo alimentar usual quando comparado aos demais, como também se mostrou mais simples e de interface implementável em qualquer software com linguagem similar ao do software R.

There are already numerous methods for estimating the distribution of usual dietary intake. In general, they are difficult to understand and implemented in paid software. In this light, this paper proposes a new method for estimating the distribution of usual dietary intake: MEID (Method for Intake Distribution Estimate). In this work this method was compared with the SPADE (Statistical Program to Assess Dietary Exposure), NCI (National Cancer Institute) and MSM (Multiple Source Method) methods, by means of a simulation study. For each method, the mean and the percentiles of usual intake were estimated, and for accuracy measurements, the bias and relative bias were used. The precision was measured using the Mean Squared Error (MSE). The proposed method in this paper uses the free software R. The results have shown that the NCI, MSM and SPADE methods performed similar estimations, and obtained MSE and bias higher than MEID, especially in the 95th percentile. In short, it was found that the MEID estimator was more accurate and precise in estimating the distribution of usual dietary intake, when compared to other estimators, while also being simpler than those. It was also shown that it’s implementable in any language similar to the R software.