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.