La population européenne âgée s'élève à 106 millions de personnes, soit 21 % de la population totale. Ce chiffre atteindra 150 millions, soit 30 %, au cours des 30 prochaines années. Le lancement de cet outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes intervient à un moment crucial, car les ressources numériques en nutrition ne traitent pas très bien les questions de qualité. Les recherches révèlent une tendance inquiétante : sur 998 applications de nutrition examinées, seules 16 ont été évaluées. Ces applications ont obtenu un score de crédibilité médiocre, avec seulement 2,09 sur 5.
Les compléments alimentaires à base de plantes nécessitent des méthodes d'évaluation spécifiques. Les autorités sanitaires néerlandaises recommandent que les régimes végétariens et végétaliens incluent 20 à 30 % de protéines supplémentaires pour compenser une qualité protéique moindre. Le nouveau VEGANScreener relève ce défi grâce à 29 questions spécifiques. L'outil utilise 17 questions pour examiner les aliments et nutriments bénéfiques, tandis que 12 questions examinent les domaines nécessitant des limitations. Cinq partenaires scientifiques de différents pays européens ont collaboré pour créer cet outil d'évaluation détaillé des compléments alimentaires à base de plantes. Des études récentes montrent que les compléments alimentaires à base de protéines végétales contribuent à améliorer les performances sportives chez les personnes en bonne santé plus efficacement qu'une consommation faible ou nulle de protéines. Ce résultat démontre l'importance d'une analyse rigoureuse des compléments alimentaires à base de plantes, quel que soit leur contexte.
Des chercheurs développent un outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes
Un nouvel outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes aide les personnes âgées qui optent pour une alimentation végétale à répondre à leurs besoins nutritionnels spécifiques. Cette solution intervient à un moment où l'alimentation végétale gagne en popularité et crée une demande de conseils nutritionnels spécialisés.
Pourquoi les personnes âgées ont besoin d’un meilleur suivi de leur alimentation à base de plantes
Les personnes âgées qui adoptent une alimentation végétale sont confrontées à de sérieux risques nutritionnels. Les aliments d'origine végétale contiennent moins d'acides aminés essentiels que les protéines animales. Ils sont donc sujets aux carences protéiques [1] . Ces carences peuvent réduire la masse musculaire, la santé osseuse et les capacités cognitives [1] . Le vieillissement entraîne des difficultés supplémentaires, comme une diminution de l'appétit. Des études montrent que les personnes âgées ressentent une satiété 37 % supérieure après un jeûne par rapport aux personnes plus jeunes [2] .
La perte d'appétit (anorexie liée au vieillissement) touche entre 15 et 30 % des personnes âgées vivant en communauté. Ce chiffre atteint 31 % chez les personnes âgées hospitalisées et en établissement de soins [2] . Augmenter la taille des portions, une suggestion courante, n'est pas efficace pour de nombreuses personnes âgées.
Comment l'outil aborde la qualité et la durabilité des protéines
Cet outil numérique utilise des scores de qualité des protéines des repas (MPQS) innovants pour évaluer les profils d'acides aminés essentiels [1] . Ses algorithmes proposent trois pistes pour améliorer l'alimentation :
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Substitution gramme par gramme
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ajustements proportionnels
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Ajout de composants nutritionnels manquants
Cette approche scientifique permet aux utilisateurs d'optimiser leur apport en protéines sans augmenter leur consommation alimentaire. Les autorités sanitaires recommandent 20 à 30 % de protéines supplémentaires pour les régimes végétariens et végétaliens [2] . Cet outil concilie les besoins nutritionnels et les objectifs environnementaux afin de proposer une alimentation durable, accessible et nutritionnellement complète.
Qui a travaillé sur le développement de l'outil
Des chercheurs du Danemark et des Pays-Bas ont collaboré sur cet outil. Ils ont organisé des groupes de discussion avec des diététiciens et des personnes âgées [1] . Cette approche de conception accessible a permis d'identifier les besoins clés en trois phases : évaluation des besoins, conceptualisation de la solution et tests d'utilisabilité [1] .
Des scientifiques en nutrition et des experts en informatique alimentaire ont créé des bases de données contenant des informations essentielles sur la teneur en acides aminés. Ces bases de données aident l'outil à trouver les meilleures combinaisons alimentaires [2] . L'étude initiale a identifié les diététiciens comme l'équipe principale d'utilisateurs. Ils ont reconnu que les personnes âgées auraient besoin d'une formation de base sur la qualité des protéines avant une adoption plus large [2] .
Les groupes de discussion façonnent les fonctionnalités et la convivialité des outils
L'équipe de développement a mené de vastes groupes de discussion afin d'identifier les fonctionnalités clés nécessaires à l'outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes. Elle a recueilli les contributions essentielles de diététiciens et de personnes âgées au Danemark et aux Pays-Bas.
Ce que les diététiciens et les personnes âgées attendaient de l'outil
Les deux groupes d'utilisateurs ont manifesté un vif intérêt pour les fonctionnalités permettant de fournir des informations sur la qualité des protéines, la durabilité et les micronutriments [2] . La principale priorité des utilisateurs était la personnalisation, et les participants ont souligné qu'il n'existe pas de solution universelle [3] . Les utilisateurs souhaitaient saisir leurs informations personnelles telles que l'âge, le sexe, les besoins en protéines, les allergies et les priorités alimentaires [2] .
Les diététiciens préféraient saisir des ingrédients simples lors des consultations pour une évaluation diététique. Les personnes âgées préféraient travailler avec des images d'aliments [2] . Les deux groupes ont fait de la simplicité d'utilisation leur priorité. Ils ont demandé des fonctionnalités telles que la mémorisation de l'historique des saisies, des options flexibles de taille des portions et des évaluations rapides axées sur les repas plutôt qu'un suivi sur toute la journée [2] .
Les utilisateurs souhaitaient des évaluations pour chaque repas et des résumés quotidiens. Une découverte intéressante a montré que les diététiciens préféraient un retour clair et direct, tandis que les personnes âgées préféraient un encadrement plus positif [2] . Les diététiciens demandaient entre 3 et 5 options de suggestions alternatives, tandis que les personnes âgées en souhaitaient entre 3 et 10 [2] .
Comment les méthodes de Walt Disney et de brainwriting ont été utilisées
L'équipe de recherche a utilisé des techniques de collaboration innovantes durant la phase de conceptualisation. La méthode Walt Disney a réparti les participants en trois rôles distincts – rêveurs, réalistes et critiques – afin d'examiner les défis sous différents angles [4] . Cette approche bien structurée a permis de créer des solutions équilibrées en examinant les possibilités créatives et les limites pratiques [2] .
Les rêveurs se sont concentrés sur un brainstorming sans contrainte, les réalistes ont vérifié la faisabilité de la mise en œuvre et les critiques ont repéré les failles et les risques potentiels [4] . L'équipe a également utilisé des techniques de brainwriting. Cela a permis aux participants de créer leurs propres idées avant la discussion de groupe, ce qui a empêché les voix dominantes de contrôler la conversation [2] .
Quelles fonctionnalités ont été considérées comme des facteurs décisifs
Les participants ont identifié plusieurs exigences non négociables lors des groupes de discussion. Les deux groupes d'utilisateurs ont cité comme facteurs rédhibitoires la lenteur des performances, un investissement en temps excessif, des suggestions d'alternatives inadaptées et la complexité globale de l'outil [2] .
L'absence de produits dans la base de données dissuaderait les diététiciens d'adopter l'outil [2] . Les personnes âgées ont pointé du doigt le prix de l'outil comme étant leur principal obstacle [2] . Les utilisateurs ont également mentionné que des éléments peu agréables à utiliser, comme les petites polices, le mauvais contraste et la navigation complexe, les inciteraient à cesser d'utiliser l'outil [3] .
Les développeurs testent l'outil avec de vrais utilisateurs
Les chercheurs ont effectué des tests d’utilisabilité approfondis auprès de diététiciens et de personnes âgées pour affiner l’interface originale de l’outil d’analyse des suppléments à base de plantes après avoir développé les prototypes.
Ce que les captures d'écran ont révélé sur les problèmes d'utilisabilité
Les tests d'utilisabilité avec captures d'écran ont montré que quatre interfaces étaient difficiles à utiliser. La capture d'écran 4A (séance de consultation) a reçu le score d'utilisabilité le plus bas de la part des diététiciens, avec seulement 42 % [2] , principalement parce qu'ils ont évalué leur compréhension à seulement 3 % [2] . Les diététiciens ont également attribué à la capture d'écran 3A (ajouter l'apport alimentaire) un score faible de 46 % [2] . Les personnes âgées ont donné de meilleures notes à ces mêmes interfaces, la capture d'écran 3A obtenant un score de 60 % [2] .
Les utilisateurs ont rencontré plusieurs problèmes dans toutes les captures d'écran. Ils étaient déconcertés par des symboles comme la loupe et les triangles affichant des informations supplémentaires. L'utilisation du filtre n'était pas claire et le système de codage couleur les a laissés perplexes. Les deux groupes ont eu du mal à saisir les boissons et les collations autres que des plats classiques.
Comment les commentaires ont conduit à des améliorations de l'interface
Les tests ont montré que les écrans nécessitaient une plus grande cohérence visuelle. Les résultats de la recherche ont indiqué qu'une standardisation était nécessaire pour les couleurs, les symboles et les éléments textuels tels que les boutons d'enregistrement [2] . Les utilisateurs ne savaient pas quoi faire ensuite sur plusieurs écrans ; l'équipe s'est donc concentrée sur la résolution de ces problèmes de navigation.
Pourquoi les diététiciens ont été choisis comme principal groupe d’utilisateurs
L'équipe de recherche a choisi les diététiciens comme principaux utilisateurs, même si elle a testé les deux groupes. Trois facteurs clés ont motivé cette décision. Les diététiciens connaissaient déjà les bases nutritionnelles nécessaires pour bien utiliser l'outil [2] . Leurs commentaires directs ont permis d'éviter toute confusion chez les personnes âgées [2] . L'équipe a également constaté que les diététiciens pouvaient expliquer efficacement aux personnes âgées des données nutritionnelles complexes sur les compléments alimentaires à base de plantes [2] .
L'outil intègre la science des données et les algorithmes de nutrition
Source de l'image :ACS Publications - American Chemical Society
L'outil d'analyse des suppléments à base de plantes combine une science nutritionnelle avancée avec de puissantes capacités de traitement de données.
Comment fonctionne le score de qualité des protéines des repas (MPQS)
Le MPQS évalue à la fois la quantité et la qualité des protéines dans les repas. Il combine l'apport en acides aminés essentiels (AAE) ajusté en fonction de la digestibilité avec la consommation totale de protéines. Cette mesure détaillée génère un score de 0 à 100 qui indique dans quelle mesure un repas répond aux besoins en AAE [5] . L'analyse des données sur les repas hospitaliers a montré que les repas contenant davantage de protéines végétales présentaient des scores de qualité protéique inférieurs [6] .
Quelles bases de données et quels algorithmes alimentent l'outil
L'outil utilise la base de données alimentaire NEVO améliorée avec des profils d'acides aminés pour les aliments contenant plus de 1 % de protéines [5] . Les données de digestibilité proviennent principalement de mesures iléales, puis de valeurs fécales. Les études humaines ont priorité sur la recherche animale [5] . Les algorithmes d'apprentissage automatique des réseaux de neurones artificiels (ANN) renforcent les capacités d'analyse de l'outil [7] .
Comment l'outil suggère des alternatives pour améliorer les repas
L'outil propose trois algorithmes différents pour des recommandations personnalisées :
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Les alternatives gramme par gramme remplacent des éléments spécifiques par des aliments similaires
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Les alternatives aux pièces manquantes trouvent des éléments uniques qui poussent le MPQS à 100
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L'ajustement des proportions utilise la programmation linéaire pour améliorer les composants des repas existants [2]
Pourquoi le suivi des acides aminés est essentiel pour les compléments alimentaires à base de plantes
Les protéines végétales ont des niveaux d'acides aminés essentiels plus faibles (21-23 %) que les protéines animales (32-43 %) [8] . La méthionine et la lysine posent des défis particuliers. Ces acides aminés sont présents en quantités beaucoup plus faibles dans les sources végétales (1,0 % et 3,6 %) que dans les protéines animales (2,5 % et 7,0 %) [8] . Des combinaisons intelligentes de protéines végétales complémentaires aident à combler ces carences sans augmenter les portions [5] .
Conclusion
Les outils d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes marquent une avancée majeure dans la technologie nutritionnelle. Ils aident les personnes âgées souhaitant adopter une alimentation végétale. Cette solution innovante répond sans aucun doute aux besoins nutritionnels spécifiques des seniors. Son système d'évaluation de la qualité des protéines des repas se distingue. Il analyse les profils d'acides aminés sans nécessiter de portions plus importantes, un élément essentiel car les personnes âgées mangent souvent moins.
Des chercheurs danois et néerlandais ont collaboré et obtenu des résultats remarquables grâce à leur approche de conception intuitive. Des groupes de discussion ont révélé les besoins prioritaires des diététiciens et des personnes âgées : des options personnalisées, des évaluations des repas et des systèmes de feedback performants. L'équipe a utilisé Walt Disney et des méthodes de brainwriting pour améliorer la conception de l'outil en examinant différents points de vue.
Les tests ont révélé que certains problèmes d'interface nécessitaient une amélioration, notamment en matière de navigation, de symboles clairs et d'éléments visuels cohérents. Lors des tests des deux groupes, les diététiciens sont devenus les principaux utilisateurs, car ils maîtrisaient mieux la nutrition et pouvaient expliquer des données complexes aux personnes âgées.
La base technologique de l'outil mérite d'être examinée de plus près. Il utilise des bases de données alimentaires avec des profils d'acides aminés, des algorithmes d'apprentissage automatique et trois systèmes de recommandation différents pour créer un moteur d'analyse performant. Cette approche intelligente résout le problème fondamental : les protéines végétales contiennent moins d'acides aminés essentiels que les protéines animales.
Cet outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes comble une lacune importante dans les technologies nutritionnelles. La population européenne vieillit et de plus en plus de personnes souhaitent adopter une alimentation végétale. Ces outils spécialisés gagneront en valeur. Un processus de développement rigoureux, une méthode scientifique et une conception intuitive démontrent comment la technologie peut relever des défis nutritionnels complexes tout en favorisant des choix alimentaires respectueux de l'environnement.
FAQ
Q1. Comment fonctionne l'outil d'analyse des compléments alimentaires à base de plantes ? L'outil utilise un score de qualité des protéines des repas (MPQS) pour évaluer la quantité et la qualité des protéines contenues dans les repas. Il analyse les profils d'acides aminés essentiels et la quantité totale de protéines consommées, générant un score de 0 à 100 indiquant dans quelle mesure un repas répond aux besoins nutritionnels.
Q2. Pourquoi cet outil est-il particulièrement important pour les personnes âgées ? Les personnes âgées suivant un régime végétalien sont confrontées à des défis nutritionnels spécifiques, notamment à des carences potentielles en protéines. Cet outil permet de répondre à ces problématiques en fournissant des recommandations personnalisées sans augmenter la taille des portions, ce qui est crucial car l'âge réduit souvent l'appétit.
Q3. Quelles fonctionnalités de personnalisation l'outil offre-t-il ? Il permet aux utilisateurs de saisir des informations personnelles telles que l'âge, le sexe, les besoins en protéines, les allergies et les préférences alimentaires. Il fournit également des évaluations par repas, des résumés quotidiens et des suggestions d'alternatives alimentaires pour améliorer leur apport nutritionnel.
Q4. Comment l'outil suggère-t-il des alternatives pour améliorer les repas ? Il utilise trois algorithmes distincts pour générer des recommandations personnalisées : des alternatives gramme par gramme, des alternatives par portion manquante et l'ajustement des proportions. Ces algorithmes aident les utilisateurs à optimiser leurs repas pour une meilleure qualité nutritionnelle sans nécessairement augmenter la taille des portions.
Q5. Qui sont les principaux utilisateurs de cet outil ? Bien que l'outil ait été développé avec la participation de diététiciens et de personnes âgées, les diététiciens ont finalement été choisis comme principaux utilisateurs. En effet, ils possèdent déjà les connaissances nutritionnelles nécessaires pour utiliser l'outil efficacement et peuvent interpréter des données nutritionnelles complexes concernant les personnes âgées utilisant des compléments alimentaires à base de plantes.
Références
[1] - https://www.news-medical.net/news/20250101/Plant-based-diets-made-easier-for-seniors-with-innovative-tech.aspx
[2] - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11695958/
[3] - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/hex.13923
[4] - https://akisconnect.eu/iss-tools-and-methods/tool-details?id=47&name=Walt+Disney+method
[5] - https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.04.24308419v1.full-text
[6] - https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39290315/
[7] - https://www.researchgate.net/publication/381626537_Artificial_Neural_Network_Algorithm_in_Nutritional_Assessment_Implication_for_Machine_Learning_Prediction_in_Nutritional_Assessments_in_Strict_Veganism
[8] - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6245118/
