4 RESULTADOS

Resultados

181

4.1 RECOPILACIÓN DE DOCUMENTOS

Hasta la fecha se han recopilado un total de 571 documentos, de los cuales 505 contienen

información sobre la composición de alimentos consumidos en España mientras que 62

documentos hacen referencia exclusivamente a la composición de alimentos extranjeros.

Del total de documentos 438 eran artículos de revistas científicas, 30 capítulos de libros, 2

bases de datos, 29 informes de empresas, 14 informes de laboratorios, 46 libros (la mayoría

TCA) y 9 tesis o trabajos de final de carrera. Se extrajeron los datos de 241 documentos

(42% del total) y se trataron e introdujeron dentro de la Base de Datos de Referencia,

mientras que 29 documentos (5% del total) no se pudieron utilizar como fuente de

información debido a diferentes razones (Tabla 4-1) y 303 están pendientes de que sus

datos sean comprobados y extraídos. La mayor parte de los documentos descartados (23)

son artículos procedentes de revistas científicas.

Tabla 4-1. Razones que impidieron la utilización de 29 documentos como fuente deinformación sobre composición de alimentos.

Razón Frecuencia

No contiene datos analíticos originales 6

Datos no representativos (datos antiguos, muestras experimentales, etc.) 5

No contiene datos analíticos 5

Valores expresados sobre la base de la materia seca y el documento no proporciona aguapara normalizar los valores

4

Datos agrupados de tal manera que no son aprovechables 3

Descripción incorrecta de los nutrientes o esta no se corresponde con los datos que seproporcionan

2

Descripción insuficiente de los alimentos 2

Errores en la documentación de los valores 2

Falta de coherencia de los datos y/o presencia de errores que no se pudieron solventar 2

Método analítico no válido 2

De los 241 documentos cuyos datos se introdujeron en la BDR, 213 aportaban toda la

información sobre los métodos analíticos utilizados, 21 aportaban alguna información al

respecto y 7 no aportaban ninguna información sobre los métodos analíticos. Estas últimas

fuentes eran tablas o bases de datos de composición de alimentos que no proporcionaban

información sobre métodos analíticos pero de las que se disponía de indicaciones sobre el

método utilizado para su elaboración (publicaciones o comunicación directa de los

responsables), o bien datos proporcionados por departamentos científicos de grandes

empresas. Estos datos se incluyeron considerando la solvencia de las organizaciones

Resultados

182

responsables. A esto hay que añadir 10 documentos en los cuales se tuvieron que descartar

algunos datos, no todos, por diferentes razones (Tabla 4-2).

Tabla 4-2 Razones que impidieron la utilización de algunos de los datos de composición dealimentos de 10 documentos.

Razón Frecuencia

Falta de coherencia de los datos y/o presencia de errores que no se pudieron solventar 6

Datos no representativos (datos antiguos, muestras experimentales, etc.) 5

Datos agrupados de tal manera que no son aprovechables 1

Valores expresados sobre la base de la materia seca y el documento no proporciona aguapara normalizar los valores

1

Por otro lado, 31 documentos (5% del total) han pasado o se encuentran aún en revisión

exhaustiva (Tabla 4-3). Considerando los documentos descartados, los documentos que han

presentado algún dato descartado, y los documentos que han pasado o se hallan en

revisión exhaustiva, las tres razones que han aparecido con mayor frecuencia son la falta de

coherencia de los datos o presencia de errores en los datos (27%), utilización de métodos

analíticos considerados no válidos (16%) y la presencia de datos no representativos (13%).

Los datos no representativos son principalmente datos antiguos o bien datos obtenidos de

muestras experimentales.

Tabla 4-3 Razones que motivaron el inicio de revisión exhaustiva de 31 documentos antesde ser aceptados o rechazados como fuente de información sobre composición dealimentos.

Razón Frecuencia

Falta de coherencia de los datos y/o errores considerables que no se pueden solventar demanera inmediata

13

Método analítico poco claro o de validez dudosa 10

Expresión de algunos valores poco clara o incorrecta 6

Descripción insuficiente de los alimentos 3

Falta información complementaria para poder usar los datos 2

Resultados

183

4.2 BASE DE DATOS DE REFERENCIA

Los datos extraidos de las fuentes de información se procesan e introducen en la base de

datos de referencia (BDR). Hasta la fecha se ha recopilado información para 956 alimentos

diferentes integrados en 19 grupos de alimentos y 82 subgrupos (Tabla 4-4). El número total

de valores recopilados en la BDR hasta el momento es de 54.063. Se ha dado prioridad a

los alimentos más importantes en el consumo habitual de la población española. Para ello,

se han consultado las listas de alimentos incluidos en diferentes estudios nutricionales

realizados en España (218-225).

Tabla 4-4 Tabla resumen con los grupos y subgrupos de alimentos de la BDR y númerode alimentos con datos de composición. Estas cifras no significan que para un alimentoconcreto los datos se hallen completos sino que al menos para 1 alimento y 1 nutrienteexiste un dato en la BDR.

Grupos Subgrupos Número dealimentos01 Cereales y derivados Granos y harinas; Pasta; Panadería; Galletas; Pastelería y

bollería; Cereales para desayuno 76

02 Leches y derivados Leches y batidos lácteos; Yogures y leches fermentadas;Postres lácteos; Quesos frescos; Quesos madurados;Quesos procesados; Helados lácteos o similares

153

03 Carnes y derivados Cerdo; Buey; Ternera; Cordero; Caballo; Conejo; Aves;Caza; Vísceras; Embutidos crudos; Embutidos crudos-curados; Embutidos tratados por el calor

145

04 Huevos y derivados Gallina; Otras aves 1105 Pescados y derivados Pescado magro (blanco); Pescado graso (azul); Pescado de

agua dulce; Derivados del pescado; Pescado y derivados noclasificables

99

06 Mariscos y derivados Crustáceos; Moluscos 2707 Verduras y hortalizas Verduras de hoja o tallo; Verduras de raíz; Bulbos;

Inflorescencias y frutos; Setas; Verduras y hortalizas noclasificables

99

08 Tubérculos y derivados Patatas y derivados; Otros tubérculos feculentos 1509 Legumbres y derivados Legumbres frescas; Legumbres secas; Productos derivados

de las legumbres 28

10 Frutas y derivados Frutas frescas; Frutas en conserva; Frutas desecadas;Frutas oleaginosas 77

11 Frutos secos y semillasoleaginosas

Frutos secos y semillas oleaginosas; Frutos secosamiláceos; Frutos secos no clasificables 21

12 Aceites y grasas Aceites; Grasas 1713 Azúcares y derivados Azúcares, miel y jarabes; Mermeladas y jaleas; Polos,

granizados y sorbetes; Caramelos, confites y similares;Chocolates y similares

29

14 Aperitivos 915 Salsas y condimentos Salsas; Caldos; Especias; Salsas y condimentos no

clasificables 33

16 Platos compuestos Recetas caseras; Precocinados congelados; Preparadoscongelados; Preparados deshidratados; Preparados enconserva; Bocadillos; Repostería

42

17 Bebidas no alcohólicas Café, cacao e infusiones Refrescos; Aguas de distribución,minerales y sodas; Zumos y néctares envasados; Bebidasno alcohólicas no clasificables

48

18 Bebidas alcohólicas Cervezas y sidras; Vinos; Licores; Aguardientes 2419 Miscelánea 3

Resultados

184

En cuanto a componentes (básicamente nutrientes), se ha recopilado información de 266

componentes diferentes (Tabla 4-5).

Tabla 4-5 Tabla resumen con los grupos y subgrupos de nutrientes de la BDR y número denutrientes con datos de composición. La lista detallada de componentes puede consultarseen el Anexo II.

Grupos Subgrupos Número decomponentes

DiversosAgua, cenizas, materia seca, azucares reductores y no

reductores, hidroximetilfurfural, porción comestible7

Nitrógeno orgánico 3

Aminoácidos 19

Proteína 4Compuestos nitrogenados

Otros compuestos nitrogenados 15

Carbohidratos sencillos digeribles 9

Carbohidratos complejos digeribles 2

Carbohidratos complejos no digeribles y lignina 11

Oligosacáridos 12

Carbohidratos

Carbohidratos totales 2

Lípidos totales 1

Ácidos grasos 118*Compuestos lipídicos

Esteroles 1

Ácidos orgánicos 7Alcoholes y ácidos orgánicos

Alcoholes 2

Macrominerales 8Minerales

Microminerales 13

Vitaminas liposolubles 16Vitaminas

Vitaminas hidrosolubles 14

* Comprende 15 componentes que corresponden a grandes agrupaciones de ácidos grasos (saturados, monoinstaurados, etc.)y 103 componentes que son ácidos grasos individuales o agrupaciones de isómeros.

La distribución de los datos en los grupos de alimentos y nutrientes es irregular (Tabla 4-6).

La mayor parte de datos recopilados corresponden a los grupos de alimentos “Carnes y

derivados”, “Cereales y derivados”, “Frutas y derivados”, “Leches y derivados”, “Mariscos y

derivados”, “Pescados y derivados” y “Verduras y derivados”. Por grupos de nutrientes,

destacan los ácidos grasos, macrominerales, microminerales, vitaminas hidrosolubles y

vitaminas liposolubles.

Tabl

a 4-

6 D

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buci

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rupo

de

alim

ento

s.

Nº alimentos

Diversos

Nitrógeno orgánico

Aminoácidos

Proteína

Otros compuestosnitrogenados

Carbohidratos sencillosdigeribles

Carbohidratos complejosdigeribles

Carbohidratos complejosno digeribles y lignina

Carbohidratos totales

Oligosacáridos

Lípidos totales

Ácidos grasos

Esteroles

Ácidos orgánicos

Alcoholes

Macrominerales

Microminerales

Vitaminas hidrosolubles

Vitaminas liposolubles

Nº d

e nu

trie

ntes

73

194

159

211

122

111

81

72

813

1614

Ace

ites

y gr

asas

1765

157

2928

3050

3835

928

2914

955

217

126

Ape

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262

2915

1014

2633

227

79

4917

6029

Azú

care

s y

deriv

ados

2913

231

199

177

2942

7032

7523

029

2527

518

531

114

2

Beb

idas

alc

ohól

icas

2473

772

6035

3352

3319

832

4420

091

247

130

Beb

idas

no

alco

hólic

as48

131

1195

628

849

5178

6828

249

4840

315

435

718

0

Car

nes

y de

rivad

os14

542

411

350

353

4916

616

814

526

828

025

7017

01

144

763

291

1097

511

Cer

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deriv

ados

7622

526

210

119

103

114

168

125

774

109

104

537

218

754

387

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as y

der

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os77

438

2522

327

212

328

717

812

126

648

108

4511

160

028

084

950

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100

1017

637

8234

4542

2132

268

2626

177

9718

710

2

Hue

vos

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rivad

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332

3718

1818

2719

191

1918

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134

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Lech

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der

ivad

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357

525

52

463

361

108

143

247

338

1748

122

9012

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9975

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4761

8

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ados

2711

520

112

4250

4178

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38

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9936

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311

6

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1633

827

2634

4164

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3621

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133

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3317

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1718

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132

78

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9936

635

222

224

311

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122

04

137

743

124

1012

566

730

310

1060

8

Resultados

186

4.2.1 Origen de los datos

En la BDR las fuentes de información se clasifican como “españolas”, cuando

proporcionaban datos de alimentos producidos en España o procedentes del mercado

español, y “no españolas”, cuando los alimentos no cumplían la condición anterior. Este

atributo (origen de los datos) de las fuentes de información no tenía nada que ver con la

nacionalidad de los autores o de la publicación.

En la Tabla 4-7 se resume la distribución de los datos recopilados según las diferentes

fuentes de información de dónde procedían y su origen. En total, un 33,2% de los datos

introducidos eran datos correspondientes a publicaciones que proporcionaban información

sobre la composición de alimentos españoles mientras que un 66,8% son no españoles.

Tabla 4-7 Distribución de los datos de composición (% sobreel total de datos) según su origen y la fuente de información.ES, datos de alimentos españoles; No ES, datos procedentesde fuentes extranjeras.

Fuente de información ES No ES TOTALArtículos 17,0 0,9 18,0Capítulos de libros 0,3 0,0 0,3Base de datos 0,0 25,1 25,1Empresas 6,1 0,0 6,1Laboratorios 0,1 0,0 0,1Libros 9,1 40,8 49,9Tesis 0,5 0,0 0,5

TOTAL 33,2 66,8 100,0

Los grupos de alimentos para los cuales se ha recopilado un mayor número de datos (Tabla

4-8) ha sido “Leches y derivados“ (16% del total de datos), “Carnes y derivados“ (14%),

“Pescados y derivados“ (13%) y “Verduras y hortalizas“ (9,4%). Los grupos de alimentos que

presentan un porcentaje datos españoles superiores al 40% son, en este orden, “Leches y

derivados“, “Azúcares y derivados“, “Aperitivos“, “Pescados y derivados“ y “Legumbres y

derivados“. Juntos comprenden un 36,4% del total de datos de la BDR. Los grupos que

presentan un menor porcentaje (inferior al 20%) de datos españoles son, en orden

descendente, “Verduras y hortalizas“, “Aceites y grasas“, “Huevos y derivados“, “Tubérculos

y derivados“, “Cereales y derivados“ y “Miscelánea“. Estos 6 grupos comprenden un 24,5%

del total de datos. El resto de grupos, que presentan porcentajes de datos españoles entre

un 20% y un 40%, constituyen un 39,1% del total de datos.

Resultados

187

Respecto a la distribución de los datos por componentes, la mayor parte de los datos

corresponden a ácidos grasos (24,7%), vitaminas hidrosolubles (15,7%) y macrominerales

(12,6). Sin embargo, cuando se ajustan los valores según el número de componentes de

cada grupo, entonces los grupos con un mayor número de datos son los lípidos totales

(19,2%), los esteroles (11,8%), los carbohidratos totales (10,3%) y los macrominerales

(9,0%).

Tabla 4-8 Distribución de los datos de composición (% sobre el totalde datos) según su origen y grupo de alimentos. ES, datos dealimentos españoles; No ES, datos procedentes de fuentesextranjeras.

Grupos de Alimentos ES No ES TOTALAceites y grasas 0,4 1,9 2,3Aperitivos 0,5 0,6 1,0Azúcares y derivados 1,9 1,6 3,5Bebidas alcohólicas 0,2 2,2 2,4Bebidas no alcohólicas 1,1 3,1 4,2Carnes y derivados 4,8 9,2 14,0Cereales y derivados 0,9 6,4 7,3Frutas y derivados 2,0 7,0 8,9Frutos secos y semillas oleaginosas 0,7 1,7 2,5Huevos y derivados 0,2 1,1 1,3Leches y derivados 9,0 7,0 16,0Legumbres y derivados 1,2 1,7 2,9Mariscos y derivados 1,5 2,5 4,0Miscelánea 0,0 0,2 0,2Pescados y derivados 5,5 7,5 13,0Platos compuestos 0,7 2,2 2,9Salsas y condimentos 0,6 2,3 2,8Tubérculos y derivados 0,2 1,1 1,2Verduras y hortalizas 1,9 7,5 9,4TOTAL 33,2 66,8 100,0

Resultados

188

Tabla 4-9 Distribución de los datos de composición (% sobre el total dedatos) según su origen y grupo de componentes. ES, datos de alimentosespañoles; No ES, datos procedentes de fuentes extranjeras.

Grupo ES No ES TOTALDiversos 2,6 3,7 6,3Nitrógeno orgánico 1,2 0,0 1,2Aminoácidos 0,5 0,0 0,5Proteína 1,4 3,5 4,8Otros compuestos nitrogenados 0,1 0,0 0,1Carbohidratos sencillos digeribles 2,0 1,9 3,9Carbohidratos complejos digeribles 0,2 1,9 2,1Carbohidratos complejos no digeribles y lignina 0,7 1,9 2,5Oligosacáridos 0,1 0,0 0,1Carbohidratos totales 0,6 3,0 3,6Ácidos grasos 12,9 11,7 24,7

AG individuales 9,7 0,7 10,5AG agrupados 3,2 11,0 14,2

Esteroles 0,2 1,8 2,1Lípidos totales 1,4 1,9 3,4Ácidos orgánicos 0,3 0,0 0,3Alcoholes 0,2 1,9 2,0Macrominerales 3,3 9,4 12,6Microminerales 2,2 3,5 5,7Vitaminas hidrosolubles 2,2 13,5 15,7Vitaminas liposolubles 0,9 7,3 8,1TOTAL 33,2 66,8 100,0

Tabla 4-10 Distribución de los datos de composición (% sobre el total dedatos) según su origen y grupo de componentes, ajustados según elnúmero de componentes de cada grupo (Tabla 4-5). ES, datos dealimentos españoles; No ES, datos procedentes de fuentes extranjeras.

Grupo ES No ES TOTALDiversos 2,2 3,0 5,2Nitrógeno orgánico 2,3 0,0 2,4Aminoácidos 0,1 0,0 0,1Proteína 1,9 5,0 6,9Otros compuestos nitrogenados 0,1 0,0 0,1Carbohidratos sencillos digeribles 1,3 1,2 2,5Carbohidratos complejos digeribles 0,4 5,5 5,9Carbohidratos complejos no digeribles y lignina 0,4 1,0 1,3Oligosacáridos 0,1 0,0 0,1Carbohidratos totales 1,7 8,6 10,3Ácidos grasos 0,6 0,6 1,2

AG individuales 0,5 0,0 0,6AG agrupados 1,2 4,2 5,4

Esteroles 1,3 10,5 11,8Lípidos totales 8,3 10,9 19,2Ácidos orgánicos 0,2 0,0 0,2Alcoholes 0,4 5,3 5,8Macrominerales 2,3 6,7 9,0Microminerales 1,0 1,6 2,5Vitaminas hidrosolubles 0,8 4,8 5,6Vitaminas liposolubles 0,4 3,0 3,3

Resultados

189

4.2.2 Documentación de los datos

La documentación de los datos es extremadamente variable. Los datos que se consideran

críticos en la recopilación realizada son la descripción de los alimentos, el número de

muestras, el plan de muestreo, tratamiento de la muestra, métodos analíticos y datos acerca

del laboratorio que realizó los análisis. Se trata de la información utilizada para evaluar la

calidad de los datos.

4.2.2.1 Descripción de los alimentos

La descripción de los alimentos ofrecida por las fuentes de información es extremadamente

variable aunque, evidentemente, siempre se proporcionaba como mínimo el nombre del

alimento. Es habitual que la descripción acostumbre a ser más bien parca, ofreciéndose

ninguna o poca información en detalle sobre las características de los alimentos. Esto es

especialmente cierto en algunas tablas y bases de datos de composición consultadas

(15,40,217,226) y, en menor medida, en artículos publicados en revistas científicas. Sin

embargo, debido a la dificultad de evaluar el grado de descripción de los alimentos, no fue

posible valorar cuantitativamente este punto.

4.2.2.2 Número de muestras

Todas las fuentes consultadas informaban del número de muestras utilizadas en los análisis,

a excepción de la base de datos de composición de los alimento utilizada (226), dos tablas

de composición (17,217) y otras fuentes menores (unos pocos artículos y datos procedentes

de empresas). Cuantitativamente, los datos para los que no se disponía del número de

valores utilizados para el cálculo del valor agregado suponía un 34% del total.

4.2.2.3 Plan de muestreo

La información sobre el plan de muestreo era muy variable: de descripciones muy detalladas

sobre dónde y como se habían adquirido las muestras hasta una información nula al

respecto. En la Tabla 4-11 pueden encontrarse los porcentajes de datos con información

sobre el plan de muestreo según la fuente de información. La base de datos, empresas y

libros (básicamente, tablas de composición) son las fuentes que ofrecen un porcentaje

menor de datos con información acerca del plan de muestreo. Por otro lado, los capítulos de

Resultados

190

libros y laboratorios proporcionan un 100% de datos con el plan de muestreo descrito,

aunque su contribución al conjunto de datos es mucho menor que la del resto de fuentes

(Tabla 4-7).

Si únicamente se contabilizan los datos con el plan de muestreo documentado, la mayor

parte de ellos proceden de artículos (89%).

Tabla 4-11 Porcentaje de datos procedentesde cada tipo de fuente de información quedisponían de información acerca del plan demuestreo realizado.

Fuente de información %Artículos 79Capítulos de libros 100Base de datos 0Empresas 2Laboratorios 100Libros 15Tesis 49GLOBAL 23

4.2.2.4 Tratamiento de la muestra

Al igual que en el plan de muestreo, el nivel de detalle de la información sobre el tratamiento

a que ha sido sometida la muestra antes del análisis es muy variable. La base de datos,

empresas, laboratorios y libros (básicamente, tablas de composición) son las fuentes que

ofrecen un porcentaje menor de datos con información acerca del tratamiento de la muestra

(Tabla 4-12).

Tabla 4-12 Porcentaje de datos procedentesde cada tipo de fuente de información quedisponían de información acerca deltratamiento de la muestra.

Fuente de información %Artículos 82Capítulos de libros 96Base de datos 0Empresas 3Laboratorios 5Libros 9Tesis 93GLOBAL 20

Resultados

191

Si únicamente se contabilizan los datos con el tratamiento de la muestra documentado, la

mayor parte de ellos proceden de artículos (73%).

4.2.2.5 Métodos analíticos

La mayor parte de los datos procedentes de tesis, artículos, capítulos de libros y laboratorios

se ofrecían con el método analítico utilizado para su obtención (Tabla 4-13). Un 60% de los

datos procedentes de empresas disponen de método analítico. Este dato contrasta con la

información ofrecida por el mismo tipo de fuente en cuanto a plan de muestreo y tratamiento

de la muestra. Sin embargo, la indicación del método analítico tiene una gran peso en la

determinación del código de calidad de un dato ya que a un valor sin método analítico

indicado le corresponde automáticamente un “0” como código de calidad (véase apartado

3.4). Normalmente siempre se solicitaba el método analítico cuando se recopilaba

información de las empresas, mientras que el resto de información era opcional. Esto se

hacía para incrementar la respuesta de las empresas.

De todos los datos que llevan asociada información sobre el método analítico, un 13%

proporcionan referencias incompletas que no permiten establecer adecuadamente el tipo de

método.

Tabla 4-13 Porcentaje de datos procedentes decada tipo de fuente de información que disponíande información acerca del método analítico.

Fuente de información %Artículos 99Capítulos de libros 97Base de datos 0Empresas 60Laboratorios 90Libros 30Tesis 100GLOBAL 37

4.2.2.6 Laboratorio

Para evaluar adecuadamente el criterio de calidad referente al laboratorio era preciso

disponer de información referente al laboratorio. La mínima información requerida para

poder obtener la puntuación de “1” es conocer el laboratorio donde se han realizado los

Resultados

192

análisis. Esta información fue fácil de obtener excepto en el caso de la base de datos y las

tablas de composición: en estos dos casos no se pudo obtener la información sobre el

laboratorio. Para el resto de datos, obtener más información sobre el laboratorio fue casi

imposible, excepto en unos contados casos (menos del 1% de los datos) en los que se pudo

determinar si el laboratorio seguía algún sistema de aseguramiento de la calidad o estaba

acreditado para la realización de los análisis que especificaba. No se realizó un seguimiento

más detallado de este aspecto de los datos.

4.2.3 Calidad de los datos

La distribución de los datos según los códigos de calidad y el origen del dato se muestra en

la Tabla 4-14. Los datos no españoles presentan por lo general unos códigos de calidad

más bajos y también representan la mayoría de datos en la BDR: entre los datos con código

de calidad 0 y 3 suman un 52,9%. Si se suman los datos de origen español se obtiene un

57,9%. Los datos de calidad superior a 6 constituyen un 23% de los datos, la mayoría de los

cuales (19,8%) son datos españoles. El origen de los datos influye en la puntuación que

recibe el aspecto “Muestreo” cuando se calcula el código de calidad (véase el apartado 3.4)

y esta influencia tiene mayor trascendencia por cuanto los aspectos “Laboratorio” y “Método

analítico” recibían por lo general una puntuación de 1. Sin embargo, este último punto no se

puede cuantificar por cuanto la base de datos no se introducían las puntuaciones parciales

sino la puntuación total que se utilizaba como código de calidad.

Tabla 4-14 Distribución de los datos dela BDR según su código de calidad yorigen (% sobre el total de datos).

Código decalidad ES No ES TOTAL

0 2,8 25,1 27,91 0,0 0,0 0,02 0,0 0,0 0,03 2,3 27,8 30,04 2,7 7,0 9,65 5,6 3,8 9,46 5,6 2,8 8,47 7,2 0,0 7,28 2,0 0,0 2,09 4,8 0,4 5,210 0,2 0,0 0,2

TOTAL 33,2 66,8 100,0

Para reflejar la frecuencia en que aparecen los diferentes códigos de calidad por grupo de

alimentos, se calculó un código de calidad ponderado para cada combinación de grupo de

Resultados

193

alimentos y grupo de componentes. Se multiplicó la frecuencia de cada código por su valor

numérico y se dividió por el número total de datos. El resultado se muestra en la Tabla 4-15.

En la tabla se distinguen grandes diferencias entre grupos de alimentos y, especialmente,

grupos de componentes. Estas diferencias son debidas básicamente a la cantidad de datos

procedentes de fuentes españolas (véase Tabla 4-8 a Tabla 4-10). En el caso de los

componentes, no hay que olvidar que los cinco grupos que más destacan en la tabla por

presentar algunas de las puntuaciones más altas (“Nitrógeno orgánico”, “Aminoácidos”,

“Otros compuestos nitrogenados”, “Oligosacáridos” y “Ácidos orgánicos”) presentan un bajo

número de componentes si los comparamos con otros grupos. En este sentido, es más

destacable las puntuaciones de los grupos “Lípidos totales”, “Ácidos grasos” y “Proteína”

cuyo volumen de datos es mucho mayor (Tabla 4-6).

Respecto a los grupos de alimentos, destacan “Leches y derivados”, “Mariscos y derivados”,

“Pescados y derivados”, “Carnes y derivados” y “Frutos secos y semillas oleaginosas”. Otros

grupos presentan también puntuaciones altas (por ejemplo “Aperitivos”) pero son

numéricamente mucho menos importantes que los citados anteriormente.

Tabl

a 4-

15 P

onde

raci

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Diversos

Nitrógeno orgánico

Aminoácidos

Proteína

Otros compuestosnitrogenados

Carbohidratos sencillosdigeribles

Carbohidratos complejosdigeribles

Carbohidratos complejosno digeribles

Oligosacáridos

Carbohidratos totales

Lípidos totales

Ácidos grasos

Esteroles

Ácidos orgánicos

Alcoholes

Macrominerales

Microminerales

Vitaminas hidrosolubles

Vitaminas liposolubles

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2,8

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3,0

3,9

Resultados

195

4.3 BASE DE DATOS DEL USUARIO

A partir de la BDR se generó la base de datos del usuario (BDU). La BDU es la base de

datos destinada al uso directo por los usuarios o bien a la producción de la tabla de

composición de alimentos impresa.

La BDU incluye la composición de 698 alimentos diferentes con su composición completa

para 35 componentes. Los alimentos conservan la agrupación en grupos y subgrupos de

alimentos para facilitar el acceso de los usuarios a los datos, aunque con ciertos retoques en

su estructura.

El número total de componentes incluidos en la BDU es de 60, de los cuales 35 son

considerados como principales (Tabla 4-16) y 25 secundarios (Tabla 4-17). Mientras que los

componentes principales han de completarse para todos los 698 alimentos, los

componentes secundarios sólo presentan datos en aquellos alimentos en los que se precisa

el dato para calcular un componente principal o para realizar comprobaciones de la

coherencia interna de los datos. Los componentes principales “Energía”, “Proteína animal”,

“Proteína vegetal” y “Vitamina A total” fueron estimados o calculados en todos los alimentos

de la BDU.

El número de valores de composición en la BDU es de 24.430 considerando únicamente los

componentes principales y 29.349 considerando también los componentes secundarios.

Teniendo sólo en cuenta los datos de componentes principales, la BDU contiene datos

procedentes de la BDR (72%) pero también datos generados dentro del propio sistema

(28%). Los datos generados dentro del propio sistema no tienen código de calidad ya que no

se trata de datos recopilados. Por otro lado, algunos datos procedentes de la BDR son

utilizados para calcular medias, promedios o bien ponderaciones. Esto implica que un dato

de la BDU puede tener varias fuentes de origen del dato. De todos los datos de la BDR

utilizados para generar la BDU, un 27% eran datos procedentes de alimentos españoles,

mientras que un 73% eran datos procedentes de fuentes extranjeras. Respecto a las

fuentes de información utilizadas, las principales son los libros (67% de los datos, tablas de

composición básicamente), artículos (11%), bases de datos (10%), datos de empresas (6%)

y capítulos de libros, tesis y trabajos de final de carrera (2%).

En los apartados que siguen se exponen las distribuciones de los datos según los diferentes

códigos EUROFOODS y teniendo en cuenta sólo los datos referidos a los componentes

Resultados

196

principales. Los detalles acerca de los alimentos, componentes principales y valores de

composición se exponen en la tabla de composición (véase el apartado 4.4).

Tabla 4-16 Componentes principales incluidos en la BDU. La porcióncomestible y la energía aunque no son componentes, se tratan de lamisma manera. La vitamina A y los retinoides totales están expresadosen equivalentes de retinol (e.r.), los carotenoides totales en equivalentesde betacaroteno (e.c.) y la vitamina E en equivalentes de alfatocoferol(e.t.). Los 100g de alimento se refieren a la porción comestible.

Componente CódigoEUROFOODS Expresión

Porción comestible EDIBLE g/g alimento brutoEnergía ENERC kcal/100g alimentoAgua WATER g/100g alimentoProteína total PROT g/100g alimentoProteína vegetal PROCPL g/100g alimentoProteína animal PROCAN g/100g alimentoLípidos totales FAT g/100g alimentoÁcidos grasos saturados FASAT g/100g alimentoÁcidos grasos monoinsaturados FAMS g/100g alimentoÁcidos grasos poliinsaturados FAPU g/100g alimentoColesterol CHORL mg/100g alimentoGlúcidos totales CHO g/100g alimentoAzúcares digeribles SUGAR g/100g alimentoPolisacáridos digeribles STARCH g/100g alimentoFibra alimentaria total FIBT g/100g alimentoEtanol ALC g/100g alimentoSodio NA mg/100g alimentoPotasio K mg/100g alimentoCalcio CA mg/100g alimentoMagnesio MG mg/100g alimentoFósforo P mg/100g alimentoHierro FE mg/100g alimentoCinc ZN mg/100g alimentoVitamina A total VITA µg e.r./100g alimentoRetinoides totales RETOL µg e.r./100g alimentoCarotenoides totales CARTBEQ µg e.c./100g alimentoVitamina D VITD µg/100g alimentoVitamina E VITE mg e.t./100g alimentoVitamina B1 (tiamina) THIA mg/100g alimentoVitamina B2 (riboflavina) RIBF mg/100g alimentoNiacina NIA mg/100g alimentoVitamina B6 VITB6 mg/100g alimentoÁcido fólico FOL µg/100g alimentoVitamina B12 (cianocobalamina) VITB12 µg/100g alimentoVitamina C VITC mg/100g alimento

e.r. equivalentes de retinol; e.b. equivalentes de betacaroteno; e.t. equivalentes de alfatocoferol

Resultados

197

Tabla 4-17Componentes secundarios incluidos en la BDU. Los 100g dealimento se refieren a la porción comestible.

Componente CódigoEUROFOODS Expresión

Cenizas ASH g/100g alimentoMateria seca DRYMAT g/100g alimentoÁcido acético (*) ACEAC mg/100g alimentoÁcido cítrico (*) CITAC mg/100g alimentoÁcido láctico LACAC mg/100g alimentoÁcido málico MALAC mg/100g alimentoÁcido quínico CHIAC mg/100g alimentoÁcido oxálico OXALAC mg/100g alimentoAlfacaroteno CARTA µg/100g alimentoBetacaroteno CARTB µg/100g alimentoCriptoxantina CRYPTX µg/100g alimentoLuteina LUTE µg/100g alimentoLicopeno LYCO µg/100g alimentoCloro CLD g/100g alimentoCloruro sódico NACL g/100g alimentoGlucosa GLUS g/100g alimentoFructosa FRUS g/100g alimentoGalactosa GALS g/100g alimentoSacarosa SUCS g/100g alimentoLactosa LACS g/100g alimentoMaltosa MALS g/100g alimentoGlucógeno GLYC g/100g alimentoCarbohidratos por diferencia CHOT g/100g alimentoNitrógeno total NT g/100g alimento

(*) Estos componentes se han utilizado para calcular el aporte energético en aquellos alimentos quepresentan un contenido importante en estos ácidos orgánicos.

4.3.1 Origen de los datos

Para determinar el origen de los datos finalmente usados en la BDU tal y como se ha

realizado con la BDR (véase el apartado 4.2.1) se han considerado todos aquellos valores

que han sido generados a partir de una agregación de datos (se han excluido así las

estimaciones). A continuación se ha determinado, para cada dato, si en la agregación había

participado al menos un valor de un alimento de origen español. La razón para operar de

este modo es que en una agregación podían participar tanto valores generados a partir de

alimentos del mercado español como valores generados a partir de alimentos extranjeros.

Por ejemplo, en el cálculo de la composición del queso Brie se han utilizado tanto datos

Resultados

198

españoles como datos procedentes de tablas francesas. Por último se ha determinado la

distribución de los valores en función de su origen y la fuente de información (Tabla 4-18).

Tabla 4-18 Distribución de los datos de composición de laBDU (% sobre el total de datos que no son estimaciones)según su origen y la fuente de información. Como datos dealimentos españoles se han incluido aquellos generados enuna agregación en la cual participaba al menos un valor deeste tipo. ES, datos de alimentos españoles; No ES, datosprocedentes de fuentes extranjeras.

Fuente de información ES No ES TOTALArtículos 13,4 0,1 13,5Capítulos de libros 0,3 0,3Base de datos 4,9 4,9Empresas 6,9 6,9Laboratorios 0,2 0,2Libros 11,1 62,8 74,0Tesis 0,2 0,2

TOTAL 32,1 67,9 100,0

4.3.2 Tipo de valor

Como puede observarse a partir de los datos de la Tabla 4-19, el tipo de valor más frecuente

es el BE (mejor estimación) en todos los grupos de alimentos. En segundo lugar se

encuentra el tipo LZ (cero directo en la terminología establecida en el apartado 3.9.7) cuya

frecuencia es siempre mayor que la del tipo MN (media) excepto en los grupos de “Leches y

derivados”, “Pescado y derivados” y “Mariscos y derivados”. Los datos con código AV son

escasos debido a que normalmente no se disponía de suficientes valores para determinar la

distribución estadística de los datos y se adoptó el criterio de que los datos que se

agregaban se consideraban pertenecientes a distribuciones diferentes sólo cuando existían

evidencias suficientes al respecto. Las ponderaciones (W) también son poco frecuentes

debido a la dificultad de establecer adecuadamente los factores de ponderación. En caso de

duda siempre se optaba por calcular la media y asignar el código MN.

Es destacable el alto porcentaje de ceros directos (15,4% en todos los grupos),

especialmente en ciertos grupos que se prestaban a este tipo de estimaciones: “Bebidas

alcohólicas” (38,5%), “Bebidas no alcohólicas” (24,9%), “Aceites y grasas” (22,0%) y

“Azúcares y derivados” (20,8%).

Resultados

199

Tabla 4-19 Distribución de los datos de la BDU (% sobre el total decada fila) según los tipos de valores (30,79).

Tipos de valoresGrupo de Alimentos BE LZ MN AV WAceites y grasas 70,9 22,0 7,0Aperitivos 75,5 15,0 9,5Azúcares y derivados 71,1 20,8 8,1Bebidas alcohólicas 57,4 38,5 4,0 0,1Bebidas no alcohólicas 68,4 24,9 6,3 0,3 0,1Carnes y derivados 81,1 12,6 6,1 0,2Cereales y derivados 86,4 10,9 2,3 0,3Frutas y derivados 73,2 19,3 7,6Frutos secos y semillas oleaginosas 73,2 18,0 8,8Huevos y derivados 89,7 6,2 4,1Leches y derivados 76,9 9,5 12,9 0,7Legumbres y derivados 71,8 18,1 10,2Mariscos y derivados 68,9 11,3 17,4 2,4Miscelánea 86,1 13,9Pescados y derivados 67,7 14,6 15,6 2,0 0,1Platos compuestos 95,6 4,2 0,1Salsas y condimentos 87,9 10,0 2,1Tubérculos y derivados 77,1 18,1 4,4 0,3Verduras y hortalizas 72,1 18,8 8,8 0,2 0,0TODOS LOS GRUPOS 76,0 15,4 8,1 0,4 0,1

BE: mejor estimación; LZ: cero directo; MN: media; AV: promedio; W: ponderación

4.3.3 Tipo de método

En la Tabla 4-20 se muestra la distribución de los diferentes tipos de métodos para generar

un valor. El código “X” (tipo de método desconocido) es el que presenta unos porcentajes

más altos en todos los grupos de alimentos: entre 30,7% (“Bebidas alcohólicas”) y el 71,4%

(“Miscelánea”). Esto es debido a que, como ya se ha comentado, la bases de datos de

composición de alimentos y una buena parte de las tablas de composición consultadas no

ofrecen datos sobre el método utilizado para generar los valores de composición. El total

global de datos con el tipo de método “X” es de 46,2%.

Los datos para los cuales sí que existe información sobre el método y no son estimaciones

(códigos AG, A, S y T) representan un 31,2%. Los grupos de alimentos con más datos con

códigos AG, A, S o T son “Mariscos y derivados” (49,4%), “Pescados y derivados” (46,2%),

“Leches y derivados” (44,2%), “Aperitivos” (40,2%) y “Legumbres y derivados” (38,3%). Los

grupos con menos datos con códigos AG, A, S o T son “Miscelánea” (8,6%), “Platos

compuestos” (9,6%), “Tubérculos y derivados” (16,7), “Salsas y condimentos” (17,4%) y

Resultados

200

“Cereales y derivados” (18,3%). El resto de grupos se encuentran dentro de un rango de un

20% a un 40%.

Las estimaciones suponen un 22,7% del total de datos, predominando claramente las

estimaciones lógicas (16,8%) en todos los grupos excepto en el grupo “Platos compuestos”,

donde predomina la estimación por recetas. La estimación lógica más frecuente son los

ceros directos (15,4%). El resto de estimaciones suponen, en el global de datos, un 5,9%.

Tabl

a 4-

20 D

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1

Resultados

202

4.3.4 Calidad de los datos

Se ha calculado un código de calidad ponderado para cada combinación de grupo de

alimentos y componente, utilizando el mismo procedimiento que en el apartado 4.3.4. El

resultado se expone en la Tabla 4-21. Se observa que algunos de los grupos de alimentos

que presentaban puntuaciones más altas en la BDR (Tabla 4-15) los presentan también en

la BDU (“Leches y derivados”, “Mariscos y derivados”, “Pescados y derivados” y “Frutos

secos y semillas oleaginosas”). Pero “Carnes y derivados” deja de ser uno de los grupos con

mejores códigos de calidad y “Verduras y hortalizas” ocupa su lugar.

Estas modificaciones son explicables porque la selección de alimentos que se realiza

durante la agregación de los datos puede provocar que, en algunos grupos, muchos

alimentos que disponen de datos con un código de calidad alto queden fuera de la BDU por

insuficiencia de datos (por ejemplo, el alimento disponía de datos de ácidos grasos de alta

calidad pero de ningún componente más), siendo seleccionados finalmente alimentos con

datos con un código de calidad más bajo pero más completos. En otros grupos de alimentos

sucede lo contrario: la selección de los alimentos con códigos de calidad alto resulta en un

incremento del código de calidad para el grupo entero.

Tabl

a 4-

21 P

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(gris

osc

uro)

.

Porción comestible

Agua

Proteína total

Lípidos totales

Ácidos grasos saturados

Ácidos grasos monoinsaturados

Ácidos grasos poliinsaturados

Colesterol

Azúcares digeribles

Polisacáridos digeribles

Fibra alimentaria total

Etanol

Sodio

Potasio

Calcio

Magnesio

Fósforo

Hierro

Cinc

Retinoides totales

Carotenoides totales

Vitamina D

Vitamina E

Vitamina B1 (tiamina)

Vitamina B2 (riboflavina)

Niacina

Vitamina B6

Ácido fólico

Vitamina B12 (cianocobalamina)

Vitamina C

Ace

ites

y gr

asas

3,5

2,9

4,0

3,6

3,5

3,5

2,6

3,4

3,0

3,3

2,9

2,9

2,9

2,9

2,9

0,7

2,0

3,0

2,3

2,7

2,9

2,9

2,7

3,0

2,9

3,3

5,0

Aper

itivo

s2,

94,

04,

84,

34,

34,

33,

63,

03,

03,

92,

92,

92,

92,

83,

43,

02,

82,

82,

82,

80,

02,

8Az

úcar

es y

der

ivad

os2,

52,

62,

92,

42,

42,

43,

02,

21,

82,

33,

42,

62,

62,

62,

62,

02,

52,

73,

02,

22,

02,

21,

91,

91,

92,

62,

11,

32,

2Be

bida

s al

cohó

licas

3,0

3,1

4,0

3,5

3,5

3,5

3,8

0,0

0,0

3,5

3,5

3,5

3,5

3,5

3,4

3,7

2,3

2,9

2,7

3,0

2,9

2,9

2,9

2,9

3,5

3,0

Bebi

das

no a

lcoh

ólic

as2,

62,

73,

53,

03,

03,

00,

03,

21,

82,

03,

23,

33,

33,

43,

43,

13,

22,

80,

02,

10,

01,

82,

62,

62,

62,

12,

60,

02,

6C

arne

s y

deriv

ados

2,1

3,6

3,8

4,3

3,8

3,8

3,8

3,1

3,2

3,0

4,3

3,2

3,2

2,9

3,2

3,2

3,1

3,2

2,5

2,6

2,5

2,6

2,6

3,2

3,2

3,1

2,7

3,0

3,0

3,4

Cer

eale

s y

deriv

ados

3,0

3,0

3,5

3,0

3,0

3,0

2,3

2,7

2,4

2,2

3,3

2,7

2,5

2,9

2,8

2,5

2,7

1,8

2,2

2,2

2,4

2,5

2,6

2,7

2,7

2,6

2,2

2,5

2,7

Frut

as y

der

ivad

os3,

23,

74,

34,

54,

04,

04,

03,

33,

43,

43,

13,

33,

33,

63,

63,

33,

63,

03,

22,

73,

73,

63,

73,

13,

54,

03,

7Fr

utos

sec

os y

sem

illas

olea

gino

sas

2,0

4,1

4,1

5,0

4,5

4,5

4,5

4,1

3,3

3,3

4,3

3,9

3,8

3,9

3,8

3,9

4,1

2,8

3,7

3,6

3,9

3,9

3,9

3,8

3,8

5,0

3,9

Hue

vos

y de

rivad

os3,

53,

54,

33,

83,

83,

82,

92,

92,

83,

73,

02,

92,

93,

13,

12,

93,

11,

32,

92,

92,

92,

63,

13,

13,

12,

93,

13,

13,

3Le

ches

y d

eriv

ados

5,3

4,8

5,8

5,4

4,9

4,9

4,9

3,3

4,2

2,9

4,4

4,1

4,9

4,9

5,1

5,2

5,0

5,3

5,0

4,3

2,8

4,8

2,9

3,4

4,6

3,2

4,3

4,7

4,6

3,4

Legu

mbr

es y

der

ivad

os3,

93,

94,

84,

34,

34,

23,

03,

02,

02,

83,

03,

53,

53,

93,

73,

53,

73,

12,

82,

83,

73,

73,

42,

83,

53,

4M

aris

cos

y de

rivad

os3,

35,

55,

65,

75,

25,

25,

34,

34,

62,

94,

24,

34,

04,

34,

04,

04,

33,

73,

83,

63,

93,

24,

04,

14,

03,

73,

63,

94,

0M

isce

láne

a3,

03,

00,

50,

00,

00,

00,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

00,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

03,

0Pe

scad

os y

der

ivad

os2,

45,

05,

35,

75,

35,

25,

24,

43,

94,

04,

44,

34,

24,

74,

74,

34,

74,

13,

63,

44,

43,

44,

84,

74,

53,

84,

24,

74,

9P

lato

s co

mpu

esto

s2,

92,

93,

53,

03,

03,

02,

12,

01,

82,

43,

02,

92,

92,

92,

92,

62,

90,

51,

71,

81,

71,

72,

62,

62,

62,

32,

32,

32,

7Sa

lsas

y c

ondi

men

tos

3,2

3,1

3,5

3,0

3,0

3,0

2,6

1,8

1,3

2,4

3,0

2,9

2,7

2,9

2,7

2,8

2,9

1,7

2,1

2,2

2,1

1,8

2,7

2,7

2,7

2,2

2,4

1,9

2,9

Tubé

rcul

os y

der

ivad

os3,

33,

03,

12,

62,

62,

63,

02,

32,

02,

03,

02,

32,

32,

62,

62,

32,

61,

73,

02,

53,

02,

52,

92,

92,

93,

02,

63,

02,

7Ve

rdur

as y

hor

taliz

as3,

05,

14,

14,

64,

14,

04,

13,

22,

93,

23,

23,

23,

23,

53,

53,

13,

53,

34,

43,

03,

13,

63,

63,

53,

23,

43,

03,

5

Resultados

204

4.4 TABLA DE COMPOSICIÓN DE ALIMENTOS

Se elaboró una TCA impresacon datos de composición para 698 alimentos y 35

componentes, además de información auxiliar para un uso correcto de las tablas.

El formato de publicación de la TCA es apaisado, con encuadernación en el lado corto

izquierdo. Se ha conservado el formato apaisado pero la encuadernación se ha realizado

por el lado largo izquierdo. Así mismo, se ha conservado la numeración de página

independiente del resto de la obra.

Esta versión ha servido como base para la publicación de las “Tablas de composición de

alimentos CESNID” (227).

CONT

ENID

O

Pág.

1. E

labor

ación

de

las ta

blas

1

2. E

struc

tura

y or

ganiz

ación

de

las ta

blas

3

3. U

tiliza

ción

de la

s tab

las8

4. L

ista

de a

limen

tos

20

Tabla

s de

com

posic

ión49

Anex

o I:

Rece

tas u

tiliza

das

165

Anex

o II:

Den

sidad

es d

e ali

men

tos l

íquid

os16

9

Anex

o Iii:

Nom

bres

cien

tífico

s17

1

Bibli

ogra

fía17

7

Índic

es a

lfabé

ticos

de

alim

ento

s

Caste

llano

189

Cata

lán20

1

Inglé

s21

3

Fran

cés

225

CONT

INGU

T

Pàg.

1. El

abor

ació

de le

s tau

les10

2. Es

tructu

ra i o

rgan

itzac

ió de

les t

aules

12

3. Ut

ilitza

ció de

les t

aules

17

4. Lli

sta d’

alime

nts20

Taule

s de c

ompo

sició

49

Anne

x I: R

ecep

tes ut

ilitza

des

165

Anne

x II: D

ensit

ats d’

alime

nts líq

uids

169

Anne

x III:

Noms

cien

tífics

171

Bibli

ogra

fia17

7

Índex

alfab

ètic d

’alim

ents

Caste

llà18

9

Catal

à20

1

Anglè

s21

3

Fran

cès

225

- 1 -

1. EL

ABOR

ACIÓ

N DE

LAS

TAB

LAS

Las T

ablas

de

Com

posic

ión d

e los

Alim

ento

s (TC

A) so

n un

a re

copil

ación

de

dato

s de

com

posic

ión q

ue in

tent

an s

er re

pres

enta

tivos

de

los p

rincip

ales

alim

ento

s dis

ponib

lesen

un

dete

rmina

do á

mbit

o ge

ográ

fico

(nor

malm

ente

un

esta

do, u

na zo

na co

ntine

ntal

oun

con

tinen

te).

Las

TCA

son

herra

mien

tas

impr

escin

dibles

en

la ev

aluac

ión y

plan

ifi-ca

ción

de d

ietas

par

a ind

ividu

os o

colec

tivida

des.

Tam

bién

son

usad

as e

xtens

amen

teen

otra

s acti

vidad

es o

ám

bitos

com

o, e

ntre

otro

s, en

el c

álculo

del

etiqu

etad

o nu

tricio

-na

l de

los a

limen

tos,

en e

l dise

ño d

e nu

evos

pro

ducto

s alim

entic

ios y

en e

l labo

rato

riode

aná

lisis

de a

limen

tos.

La e

labor

ación

de

TCA

es co

mple

ja y e

stá co

ndici

onad

a po

r num

eros

os fa

ctore

s que

,fin

almen

te, li

mita

n la

cant

idad

de d

atos

que

se p

uede

n of

rece

r.

1.1.

Mét

odos

de

elabo

ració

n de

las t

ablas

Básic

amen

te, s

e dis

tingu

en tr

es ti

pos

de m

étod

os d

e ela

bora

ción

de T

CA (1

,2):

eldir

ecto,

el in

direc

to y e

l com

binad

o.

El m

étodo

dire

cto d

e ela

bora

ción

de ta

blas

cons

iste

en e

l dise

ño y

ejec

ución

de

unpla

n de

mue

streo

de

alim

ento

s qu

e pe

rmita

obt

ener

mue

stras

rep

rese

ntat

ivas

y,po

sterio

rmen

te,

la eje

cució

n de

los

aná

lisis

de l

as m

uestr

as u

tiliza

ndo

mét

odos

analí

ticos

fiab

les y

pra

ctica

bles.

Con

este

mét

odo

se p

uede

n ob

tene

r dat

os d

e un

aalt

a ca

lidad

, per

o tie

ne e

l inco

nven

iente

de

ser e

xtrao

rdina

riam

ente

caro

.

El m

étodo

indir

ecto

cons

iste

en la

reco

pilac

ión d

e da

tos d

e co

mpo

sición

ya e

xiste

ntes

.Ta

les d

atos

pue

den

enco

ntra

rse

en p

ublic

acion

es c

ientíf

icas,

labor

ator

ios p

úblic

os,

empr

esas

, etc.

Este

mét

odo

no re

quier

e un

a inv

ersió

n en

infra

estru

ctura

tan

alta

com

oel

ante

rior.

Es d

ifícil q

ue lo

s da

tos

finalm

ente

reco

pilad

os p

ueda

n te

ner l

a ca

lidad

de

los d

atos

obt

enido

s co

n el

mét

odo

direc

to, y

a qu

e no

se

ejerc

e un

con

trol s

obre

lase

lecció

n de

las

mue

stras

de

los a

limen

tos

ni so

bre

la re

aliza

ción

de lo

s an

álisis

. Por

esta

razó

n, lo

s dat

os h

an d

e ex

amina

rse

y sele

ccion

arse

seg

ún la

s car

acte

rístic

as d

ela

mue

stra

anali

zada

y d

el m

étod

o an

alític

o ut

ilizad

o. E

l res

ultad

o fin

al dif

ícilm

ente

pued

e lle

gar a

tene

r la

calid

ad q

ue o

frece

el m

étod

o dir

ecto

.

Por ú

ltimo,

el m

étodo

comb

inado

con

siste

en

reali

zar u

n m

uestr

eo y

ana

lizar

sólo

los

alim

ento

s qu

e tie

nen

un p

eso

impo

rtant

e en

la d

ieta

de la

pob

lación

, así

com

o en

reco

pilar

dat

os y

a ex

isten

tes

para

los

alim

ento

s m

enos

impo

rtant

es. E

n de

finitiv

a,op

timiza

la r

elació

n co

ste/ca

lidad

, de

dican

do m

ás r

ecur

sos

a los

alim

ento

s m

ásim

porta

ntes

. Por

este

mot

ivo, e

l mét

odo

indire

cto e

s el m

étod

o m

ás u

tiliza

do e

ntre

las

princ

ipales

TCA

.

Sea

cual

sea

el m

étod

o ut

ilizad

o, l

a ela

bora

ción

de t

ablas

se

encu

entra

con

impo

rtant

es d

ificult

ades

. En

los

paí

ses

desa

rrolla

dos,

el nú

mer

o de

alim

ento

sdis

ponib

les e

n el

mer

cado

es m

uy a

lto, s

iendo

mat

erial

men

te im

posib

le co

nseg

uir u

naTC

A qu

e los

aba

rque

a to

dos.

Las T

CA tr

atan

de

prior

izar l

os a

limen

tos c

onsid

erad

osm

ás im

porta

ntes

, bien

sea

por s

u alt

o co

nsum

o o

porq

ue p

rese

nten

un

cont

enido

alto

en a

lgún

com

pues

to d

e int

erés

(3).

Por o

tro la

do, l

os m

étod

os a

nalíti

cos

no s

iempr

e cu

mple

n co

n las

esp

ecific

acion

esqu

e es

table

ce u

na T

CA, c

uyo

objet

ivo p

rincip

al es

bás

icam

ente

su

aplic

ación

en

laev

aluac

ión d

e la

inges

ta n

utric

ional.

Esto

es

debid

o a

que,

por

ejem

plo, m

ucho

sm

étod

os a

nalíti

cos

han

sido

diseñ

ados

par

a cu

mpli

r con

obje

tivos

dife

rent

es, o

bien

porq

ue l

os m

étod

os p

uede

n ha

ber

qued

ado

obso

letos

(1)

. Un

ejem

plo b

asta

nte

ilustr

ativo

es

el ca

so d

e los

mét

odos

de

análi

sis d

e fib

ra. D

eben

ace

ptar

se s

ólo lo

sm

étod

os a

decu

ados

, tan

to s

i se

trata

de

reali

zar a

nális

is en

el l

abor

ator

io (m

étod

odir

ecto

) com

o de

selec

ciona

r dat

os re

copil

ados

(mét

odo

indire

cto).

Fina

lmen

te,

los a

limen

tos

son

mat

erial

es b

iológ

icos

sujet

os a

una

im

porta

nte

varia

bilida

d. E

sta v

ariab

ilidad

pue

de s

er d

ebida

a fa

ctore

s am

bient

ales

(inso

lación

,su

elo, r

égim

en h

ídric

o, e

tc.) o

gen

ético

s. Ad

emás

, los

alim

ento

s su

fren

trans

form

a-cio

nes

más

o m

enos

inte

nsas

que

pue

den

afec

tar a

su

com

posic

ión. L

a im

porta

ncia

de e

sta v

ariab

ilidad

dep

ende

de

num

eros

os fa

ctore

s, inc

luido

el t

ipo d

e co

mpu

esto

aqu

e no

s es

tem

os re

firien

do. L

as T

CA h

an d

e int

enta

r obt

ener

valo

res

de c

ompo

sición

que

sean

repr

esen

tativ

os d

e los

alim

ento

s qu

e se

pue

den

enco

ntra

r en

el m

erca

do,

los cu

ales s

e ha

llan

a m

enud

o su

jetos

a u

na va

riabil

idad

muc

has v

eces

des

cono

cida

yde

difíc

il eva

luació

n. P

or e

jemplo

, los

valo

res

de c

ompo

sición

de

la alm

endr

a ha

n de

ser r

epre

sent

ativo

s de

toda

s las

alm

endr

as d

el m

erca

do e

spañ

ol, te

niend

o en

cue

nta

la va

riabil

idad

debid

a a

las d

ifere

ncias

ent

re v

aried

ades

y e

l orig

en d

el pr

oduc

to. A

esto

deb

emos

aña

dir q

ue lo

s ali

men

tos

exist

ente

s en

un

país,

así

com

o los

mét

odos

- 2 -

para

obt

ener

los y

tran

sform

arlos

, var

ían

en e

l tra

nscu

rso

del t

iempo

y n

o so

n los

mism

os a

hora

que

hac

e ve

inte

años

.

1.2.

Elab

orac

ión d

e las

tabla

s

Las

pres

ente

s ta

blas

se h

an r

ealiz

ado

con

el m

étod

o ind

irecto

a p

artir

de

lare

copil

ación

de

dato

s ya

exis

tent

es. E

stos

dato

s ha

n sid

o ob

jeto

de u

n tra

tam

iento

yse

lecció

n, c

on la

fina

lidad

de

ofre

cer v

alore

s lo

más

fiab

les y

repr

esen

tativ

os p

osibl

e,es

to e

s, da

tos

corre

spon

dient

es a

alim

ento

s de

l m

erca

do e

spañ

ol. U

na v

ezco

mpil

adas

las

tab

las,

los v

alore

s de

scon

ocido

s ex

isten

tes

han

sido

estim

ados

utiliz

ando

dife

rent

es m

étod

os. T

ales

estim

acion

es s

on p

refe

ribles

ant

es q

ue u

tiliza

r el

valor

cer

o, y

a qu

e en

este

cas

o se

pro

ducir

ía u

na in

fraes

timac

ión e

n los

cálc

ulos

reali

zado

s co

n las

ta

blas.

No

obsta

nte,

las

es

timac

iones

se

ha

n se

ñalad

oco

nven

iente

men

te (v

éase

ap

arta

do 3

.2) p

ara

que

el us

uario

pue

da d

ifere

nciar

las y

utiliz

ar o

tras e

stim

acion

es si

lo p

refie

re.

1.2.

1. R

ecop

ilació

n de

dat

os

Los d

atos

que

se h

an u

tiliza

do p

roce

den

de d

ifere

ntes

fuen

tes:

tabla

s de

com

posic

iónes

paño

las y

extr

anjer

as, p

ublic

acion

es c

ientíf

icas

que

ofre

cían

dato

s de

com

posic

ión,

dato

s ob

tenid

os d

e em

pres

as d

el se

ctor

agro

alim

enta

rio, t

esis

docto

rales

y d

atos

proc

eden

tes

de la

bora

torio

s. El

prim

er p

aso

en e

l tra

tam

iento

de

dato

s fu

e ex

traer

lainf

orm

ación

de

la pu

blica

ción

e int

rodu

cirla

en u

nos

form

ulario

s. Se

reco

giero

n los

dato

s re

fere

ntes

a l

as c

arac

terís

ticas

del

alim

ento

, la

mue

stra

anali

zada

, los

nutri

ente

s, m

étod

os a

nalíti

cos,

mod

o de

exp

resió

n de

los

valor

es, l

os v

alore

s de

com

posic

ión y

los

facto

res

utiliz

ados

en

algun

os c

asos

(p.

ej.,

facto

r de

cóm

puto

prot

eico)

. Se

com

prob

ó ta

mbié

n la

cohe

renc

ia int

erna

de

los v

alore

s (e

j. la

sum

a de

ácido

s gr

asos

deb

e se

r m

enor

que

el v

alor

de lí

pidos

tota

les).

Tant

o las

fuen

tes

origi

nales

com

o los

form

ulario

s se

clasif

icaro

n y a

rchiv

aron

.

1.2.

2. T

rata

mien

to d

e los

dat

os

El p

rimer

pas

o en

el t

rata

mien

to d

e los

dat

os c

onsis

tió e

n co

nver

tir lo

s m

odos

de

expr

esión

con

la

finali

dad

de h

omog

eneiz

arlos

. Po

sterio

rmen

te,

utiliz

ando

uno

scr

iterio

s pr

eesta

blecid

os b

asad

os e

n el

plan

de m

uestr

eo, e

l núm

ero

de m

uestr

as, e

las

egur

amien

to d

e ca

lidad

del

labor

ator

io y

el m

étod

o an

alític

o (4

,5),

se a

signa

ron

unas

pun

tuac

iones

que

per

mitie

ron

esta

blece

r un

códig

o de

calid

ad p

ara

los d

atos

.

A co

ntinu

ación

, los d

atos

se in

trodu

jeron

en

un si

stem

a de

ges

tión

de b

ases

de

dato

sde

com

posic

ión d

e ali

men

tos

(SG-

BDCA

), ela

bora

do e

n M

icros

oft

Acce

ss 9

7. E

lsis

tem

a pe

rmite

alm

acen

ar to

da la

info

rmac

ión re

gistra

da e

n los

form

ulario

s de

pape

l,as

í co

mo

los d

atos

de

las r

efer

encia

s bib

liogr

áfica

s. De

este

mod

o, e

s po

sible

cons

erva

r en

todo

mom

ento

la tr

azab

ilidad

de

los d

atos

y sa

ber e

n cu

alquie

r eta

pa d

eltra

tam

iento

de

dato

s de

dón

de p

roce

de c

ada

valor

y q

ué o

pera

cione

s se

reali

zaro

npa

ra o

bten

erlo.

1.2.

3. A

greg

ación

de

los d

atos

Para

un

alim

ento

con

cret

o, lo

s dif

eren

tes

valor

es d

e co

mpo

sición

par

a ca

da n

utrie

nte

se s

elecc

ionab

an d

el co

njunt

o de

valo

res

intro

ducid

os e

n el

SG-B

DCA

en fu

nción

del

códig

o de

cali

dad

asign

ado,

del

orige

n ge

ográ

fico

o de

otro

s pa

rám

etro

s a

tene

r en

cuen

ta.

Los

valor

es s

elecc

ionad

os s

e po

dían

agr

egar

par

a ca

lcular

una

med

iase

ncilla

, una

med

ia po

nder

ada,

seg

ún e

l núm

ero

de m

uestr

as d

e ca

da v

alor,

o un

apo

nder

ación

sim

ple.

Los

valor

es r

esult

ante

s de

la

agre

gació

n y

selec

ción

setra

nsfir

ieron

a o

tra b

ase

de d

atos

, don

de s

e co

mpr

obó

la co

here

ncia

inter

na d

e los

valor

es. P

oste

riorm

ente

, se

reali

zaro

n las

esti

mac

iones

de

los va

lores

des

cono

cidos

.

1.2.

4. E

stim

acion

es

Las e

stim

acion

es re

aliza

das h

an si

do d

e dif

eren

tes t

ipos (

6,8)

:

- Es

timac

iones

lógic

as: d

entro

de

esta

cat

egor

ía s

e inc

luyen

los

cero

s lóg

icos

(ej.

el co

nten

ido d

e co

leste

rol d

e las

ver

dura

s y

horta

lizas

es

cero

), la

estim

ación

de

la pr

oteí

na v

eget

al y

anim

al o

la es

timac

ión d

el fa

ctor d

e po

rción

com

estib

le de

alim

ento

s sin

parte

s des

echa

bles.

- Cá

lculo

a tra

vés d

e re

ceta

s: si

se u

tiliza

la co

mpo

sición

de

una

rece

ta/fo

rmula

ción

y se

aplic

an fa

ctore

s de

corre

cción

por

cam

bios e

n el

cont

enido

de

agua

, gra

sa o

vitam

inas,

es p

osibl

e ca

lcular

la c

ompo

sición

apr

oxim

ada

de a

lguno

s ali

men

tos

(7).

Siem

pre

que

ha si

do p

osibl

e, se

han

utili

zado

dat

os p

arcia

les d

e co

mpo

sición

del p

rodu

cto fin

al pa

ra a

justa

r las

rece

tas (

8).

- Cá

lculo

usan

do fa

ctore

s de

cam

bio d

e co

cción

: en

el ca

so d

e alg

unas

vita

mina

s,si

se d

ispon

ía d

el va

lor d

el ali

men

to cr

udo,

se h

a es

timad

o el

valor

en

el ali

men

toco

cido

usan

do fa

ctore

s de

pérd

idas (

7).

- 3 -

- Cá

lculo

indire

cto: c

onsis

te e

n ca

lcular

el v

alor

de u

n nu

trien

te a

par

tir d

e los

valor

es d

e ot

ros

nutri

ente

s. Po

r ejem

plo, l

os g

lúcido

s to

tales

pue

den

calcu

larse

resta

ndo

a cie

n el

prod

ucto

de

la su

ma

de c

eniza

s, ag

ua, p

rote

ína,

gra

sa y

fibr

aali

men

taria

.

- Es

timac

ión p

or si

milit

ud: c

uand

o se

disp

onía

de

la co

mpo

sición

de

alim

ento

s muy

pare

cidos

al a

limen

to c

on v

alore

s de

scon

ocido

s, se

han

utili

zado

tales

valo

res

corri

giend

o, si

era

nec

esar

io, p

or d

ifere

ncias

en

el co

nten

ido d

e ag

ua o

gra

sa.

- Es

timac

ión p

or v

alor

del g

rupo

: los

alim

ento

s qu

e fo

rman

algu

nos

grup

os y

subg

rupo

s of

rece

n va

lores

de

com

posic

ión d

e cie

rtos

nutri

ente

s ba

stant

esim

ilare

s; en

tal c

aso,

se h

a ca

lculad

o la

med

iana

y se

ha u

sado

com

o es

timac

iónde

cier

tos v

alore

s des

cono

cidos

.

- Do

cum

enta

ción

incom

pleta

: se

ha

reali

zado

una

esti

mac

ión q

ue n

o pu

ede

docu

men

tars

e co

n de

talle

. Po

r eje

mplo

, cu

ando

se

han

utiliz

ado

valor

espr

oced

ente

s de

etiq

ueta

s nu

tricio

nales

de

los c

uales

se

desc

onoc

e el

mét

odo

analí

tico.

1.2.

5. C

áculo

de

valor

es

Algu

nos

valor

es q

ue s

e inc

luyen

en

las ta

blas

han

sido

obte

nidos

med

iante

cálc

ulos

para

todo

s los

alim

ento

s. Es

te e

s el c

aso

de la

ene

rgía

, la a

ctivid

ad to

tal d

e vit

amina

Ao

los g

lúcido

s tot

ales (

véas

e ap

arta

do 2

.3).

1.2.

6. R

evisi

ón fin

al

Fina

lizad

as la

s es

timac

iones

y lo

s cá

lculos

, las

tabla

s ha

n sid

o re

visad

as p

or lo

sco

mpil

ador

es y

por

el e

quipo

de

prof

esor

es d

el Ce

ntre

d’E

nsny

amen

t Sup

erior

de

Nutri

ció i

Diet

ètica

(CES

NID,

cen

tro a

dscr

ito a

la U

B). L

as c

orre

ccion

es d

e er

rore

s o

las m

odific

acion

es re

cogid

as e

n la

revis

ión se

han

inclu

ido e

n las

tabla

s fina

les.

2. ES

TRUC

TURA

Y O

RGAN

IZAC

IÓN

DE L

AS T

ABLA

S

2.1.

Gru

pos y

subg

rupo

s de

alim

ento

s

La o

rgan

izació

n de

la lis

ta d

e ali

men

tos c

onsta

de

tres n

iveles

: gru

pos (

19),

subg

rupo

s(6

4) y

alim

ento

s (6

98).

Este

sist

ema

se u

tiliza

par

a fa

cilita

r la

búsq

ueda

y l

acla

sifica

ción

de lo

s ali

men

tos,

ya q

ue p

erm

ite s

u loc

aliza

ción

en lo

s tre

s niv

eles

difer

ente

s se

gún

las n

eces

idade

s o

pref

eren

cias

del u

suar

io. L

a no

men

clatu

ra d

egr

upos

y s

ubgr

upos

se

basa

en

una

serie

de

norm

as in

tern

as p

ara

favo

rece

r la

hom

ogen

eidad

en

la es

tructu

ra d

e los

nom

bres

.

La c

reac

ión d

e los

gru

pos

y su

bgru

pos

se h

a re

aliza

do a

par

tir d

e la

biblio

graf

íaex

isten

te,

del c

ódigo

alim

enta

rio e

spañ

ol y

de s

uger

encia

s de

los

rev

isore

s. La

espe

cifici

dad

de lo

s su

bgru

pos

tam

bién

depe

nde

del n

úmer

o de

alim

ento

s de

ntro

del

mism

o gr

upo:

si h

ay m

u