Livelli di Assunzione Raccomandati di Nutrienti LARN

I LARN Livelli di Assunzione Raccomandati di
Nutrienti
I LARN mirano essenzialmente a:
1. proteggere l'intera popolazione dal rischio di carenze nutrizionali,
2. fornire elementi utili per valutare l'adeguatezza nutrizionale della dieta
media della popolazione o di gruppi di essa rispetto ai valori proposti,
3. pianificare la politica degli approvvigionamenti alimentari nazionali,
nonché l’alimentazione di comunità,
4. informazione ed educazione alimentare,
5. etichettatura nutrizionale dei prodotti alimentari e quella della
formulazione di supplementi o alimenti dietetici.
L'individuo di riferimento l'adulto
Per il calcolo dei fabbisogno energetico è necessario avere indicazioni
relative, oltre che al Sesso, all'età, allo stato fisiologico e ai parametri
antropometrici di peso e statura, anche all'uso del tempo o quanto meno ad
una stima dei livello di attività fisica. Nell’edizione precedente dei LARN veniva
proposto un individuo di riferimento (Società Italiana di Nutrizione Umana,
1986/87). Questo concetto ha una valenza prescrittiva e andrebbe comunque
considerato con elasticità e in funzione degli scopi che ci si prefigge nella stima
dei fabbisogni d’energia. Nel calcolo dei fabbisogni di un gruppo o di un'intera
popolazione, ci si può prefiggere di mantenere lo status quo, tollerando la
possibile presenza di una proporzione apprezzabile di soggetti obesi o
sottopeso. In tal caso i fabbisogni vanno calcolati sui valori di peso reale.
Parametri più efficaci di una serie di misure: la media e la varianza.
Se voi, in una pubblicazione scientifica, presentate ai vostri lettori l'insieme
delle vostre misure, Vi sono tuttavia due inconvenienti:
a) L'insieme non è chiaro, ed è tanto-meno chiaro quanto maggiore è il
numero dei dati, occorre dunque presentare gli stessi dati sotto una
forma più breve e più chiara;
b) L'insieme non si presta a calco i ne a rigorosi confronti; occorre
trasformarlo.il secondo dei due inconvenienti è di gran lunga il ma
maggiore.
Si può tentare di rimediarvi rappresentando i risultati sotto forma diversa. O
sotto forma di curve o istogrammi. Queste presentazioni possono essere, e
spesso sono, molto utili e suggestive, specie se il numero dei dati è elevato.
Tuttavia esse non permettono più ne calcoli ulteriori confronti basati su testi
rigorosi; si dice, in linguaggio
statistico che queste presentazioni non sono efficaci. Di qui nasce la necessita
di calcolare i parametri statistici a partire dai dati Esiste in verità un gran
numero di parametri statistici come la mediana la moda, i quartili, l'ampiezza,
l’intervallo di variazione la deviazione della media e molti altri. Nessuno di
questi contiene tutta l'informazione contenuta nei dati iniziali, ma tutti
contengono degli elementi utili ed hanno pertanto una certa efficacia
matematica sono riusciti a fornire una definizione rigorosa della efficacia di un
parametro.
La media, misura della tendenza centrale.
L'uso della media aritmetica ha lo scopo di riassumere una serie di
misure è universalmente diffuso, assai prima che i matematici dimostrassero
che il suo impiego è realmente giustificato. Un punto fondamentale è che la
media racchiude solo una parte dell'informazione contenuta nei dati, ad essa
manca una parte essenziale dell’informazione. La media è una stima del valore
centrale attorno cui oscillano i valori trovati; essa non fornisce alcuna
indicazione sul grado di oscillazione attorno alla media.
La varianza e la deviazione standard, misure della variabilitá.
Si possono pensare diversi parametri indicanti il grado di dispersione
attorno alla media; contrariamente a quanto succede con la media, i due
parametri più efficaci cioè la varianza e la deviazione standard - non sono
affatto di origine intuitiva.
La distribuzione del t di Student.
Conoscendo i parametri "mu" (media vera) e la deviazione standard vera,
di una popolazione, possiamo calcolare il margine di variazione probabile delle
medie di un campione di dimensioni determinate estratto dalla popolazione
esaminata.
D'altra parte il problema che si presenta nella pratica non è questo, ma
piuttosto il problemi inverso. Noi non conosciamo in anticipo né la media né la
varianza della popolazione, ed è proprio per avere questa informazione che
abbiamo fatto delle misurazioni. Il nostro non è un problema di probabilità,
cioè un problema in cui si calcolano le caratteristiche di un campione a partire
da parametri della popolazione di origine, ma è un problema di inferenza, nel
quale si congetturano le caratteristiche di una popolazione, a partire da
parametri determinati.
Per valutare quanto la media stimata, ottenuta a partire da un campione,
si avvicini alla media vera t "mu" della popolazione, dobbiamo ricorrere alla
variabile detta t di Student.
Il t di Student, che è stato utilizzato in un certo numero di test statistici
importanti, é una nozione un po' astratta.
Facciamo ora una estrazione a caso di sei Individui da una popolazione. I
valori ottenuti non sono del tutto immaginari, ma corrispondono a delle
estrazioni che sono state realmente eseguite nel corso di una esercitazione
pratica di campionamento.
L'estrazione ha fornito i sei valori seguenti: 43, 63, 40, 66, 32, 38: a
partire da questi abbiamo calcolato i seguenti parametri: media m del
campione: 47,0; deviazione standard s=14,0 ed errore standard della media:.
Utilizzando questi valori, possiamo calcolare il t secondo la formula.
Il valore -0,525 rappresenta in realtà lo scarto della media trovata dalla
media vera, prendendo come unità non più quella che era servita per le
misurazioni ma la stima dell'errore standard.
Riassunto e conclusioni pratiche.
Possiamo concludere: una serie di n misure può e deve
caratterizzata da alcuni parametri, che sono i più efficaci. Essi sono:
essere
a) la Media (m),
b) la Varianza (sl) o la sua radice quadrata,
c) Deviazione Standard (s),
A partire da una serie di n misure si possono calcolare i limiti entro i quali
si trova, con una data probabilità, la «vera» media della popolazione. Questi
limiti, detti “Intervallo fiduciale“ per il livello prescelto di probabilità, sono
forniti dalle espressioni m + t * s(m) e m-t*s(m), la lettera t indica il valore
limite della variabile t di Student.
BiblioqrafiaCommission of the European Communities (1993) Nutrient and energy intakes for
the European Community. Reports of the Scientific Committeee for Food (Thirty-first series).
Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg.
WHO (1995) WHO repori on physical status. The use and interpretation of anthrolsometry.
WHO Technical Report Series n 854, WHO, Geneva.