数字技术驱动的个性化膳食反馈系统构建与评估：系统综述与展望

《Nutrition Research Reviews》：Examining the development of automated, personalised, dietary feedback using digital technologies: A systematic review

本研究针对数字技术赋能的个性化膳食反馈系统，系统评估其架构设计、实施可行性及用户接受度。通过对28项研究（涉及301,271名参与者）的分析发现，基于网络平台的膳食频率问卷（FFQ）和膳食质量指数是主流评估方法，个性化反馈可有效促进饮食行为干预。该研究为数字化慢性病防控提供了重要循证依据。

　　

随着全球非传染性疾病（Non-communicable Diseases, NCDs）负担的持续加重，膳食干预已成为公共卫生领域的关键策略。传统面对面膳食指导存在可及性差、成本高等局限，而数字技术为大规模个性化饮食管理提供了新路径。然而，基于在线平台的个性化膳食反馈系统在真实场景中的适用性如何？其用户接受度和实施可行性究竟怎样？这些核心问题尚未得到系统解答。

为破解这一难题，研究人员在《Nutrition Research Reviews》发表系统综述，首次提出"系统架构"概念框架，从技术平台、评估方法、参考标准、反馈要素四个维度剖析数字化膳食干预体系。通过系统检索OVID Medline、OVID Embase、Scopus和Cinahl Plus数据库的5,839篇文献，最终纳入28项研究（覆盖301,271名参与者）进行深度解析。

关键技术方法包括：采用PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）指南进行文献筛选，使用膳食频率问卷（Food Frequency Questionnaire, FFQ）作为主要评估工具，基于网络平台采集数据，并利用膳食质量指数（Diet Quality Index）和宏营养素分析（Macronutrient Analysis）构建个性化反馈体系。

研究结果揭示三大核心发现：

1. 1.
   技术实现路径：网络平台成为主流载体（占比71.4%），膳食频率问卷（FFQ）是最常用评估工具（占比46.4%），其优势在于可自动化生成个性化报告
2. 2.
   反馈内容架构：65%的研究采用膳食质量指数作为评估基准，反馈内容多聚焦食物组别划分（如蔬果、全谷物），并结合膳食质量评分或宏营养素分析进行多维呈现
3. 3.
   实施效果评估：虽然用户接受度评分普遍较高（平均达4.2/5分），但接受度问卷完成率仅38.7%，且仅21%的研究报告了可行性指标（如系统使用时长、用户留存率）

讨论部分指出，当前研究存在方法论异质性难题——不同研究对"接受度"的测量标准差异显著（如采用系统可用性量表SUS、技术接受模型TAM等不同工具），导致跨研究比较困难。尽管纳入研究的方法学质量较高（平均AMSTAR评分8.2/10），但未来需加强利益相关者参与反馈设计的过程。该研究的创新性在于构建了首个数字化膳食反馈的系统架构模型，为标准化评估提供了理论框架，对公共卫生领域的数字健康干预具有重要方法论意义。

结论强调，数字技术驱动的个性化膳食反馈展现巨大应用潜力，但需建立统一的接受度/可行性评估标准。通过终端用户协同设计反馈信息、整合传感器等新兴技术，有望进一步提升干预效果，为降低非传染性疾病负担提供可持续的解决方案。