영양 노트
사진으로 남긴 식사는 저울과 얼마나 다를까
질문 · 사진만으로 남긴 섭취량은 실제로 먹은 양과 얼마나 어긋날까?
평소처럼 지내는 생활에서는 사진 기록이 에너지를 평균 179kcal 낮게 잡았고, 연구마다 차이가 컸습니다. 차려 준 하루를 저울과 비교한 연구에서는, 훈련된 사람이 읽은 사진 기록이 평균 1.3% 차이였습니다.
밥 사진을 찍으면 기록은 남습니다. 그 숫자가 저울에 올린 양과 같은지는 다른 문제입니다. 사진 기록을 모아서 본 리뷰와, 먹은 양을 몰래 재 둔 급식 연구가 서로 다른 크기의 오차를 보여 줍니다.
무엇을 봤는지
2020년 Dang Khanh Ngan Ho 연구팀은 사진으로 식사를 기록하는 방법을, 에너지와 탄수화물·단백질·지방 기준으로 모았습니다. 같은 질문을 다룬 연구를 정해진 기준으로 골라 합친 분석입니다. 비교 대상은 몸이 실제로 쓴 에너지를 재는 방법, 어제 먹은 것을 기억해 말하는 조사, 양을 어림한 식사 기록, 저울로 잰 식사 기록이었습니다. 4,346편 가운데 13개 연구, 참가자 606명이 남았습니다.
몸이 실제로 쓴 에너지를 재는 방법은 이중표지수법이라고 부릅니다. 조금 무거운 수소와 산소를 마신 뒤, 몸 밖으로 나가는 양을 보고 하루 에너지를 계산합니다.
2024년 Clare Whitton 연구팀은 설계가 다릅니다. 152명이 아침·점심·저녁을 연구 시설에서 먹었고, 먹은 음식과 음료를 눈에 띄지 않게 저울로 재 두었습니다. 다음 날 네 가지 방법 중 하나로 섭취량을 추정했습니다. 한 방법은 식사 사진을 훈련된 분석가가 읽었고, 다른 방법은 그 사진을 보면서 조사원이 어제 먹은 것을 물었습니다.
결과
Ho 연구팀이 연구들을 합치면, 사진으로 남긴 기록은 에너지를 평균 179.32kcal 낮게 잡았습니다(95% 신뢰구간 −269.50 ~ −89.15). 다만 연구마다 결과가 많이 달랐습니다.
연구마다 결과가 얼마나 제각각인지는 I²라는 지표로 봅니다. 이 합산에서는 89%였습니다. 100%에 가까울수록 연구 사이 차이가 크다는 뜻입니다.
몸이 실제로 쓴 에너지와 비교하면 차이가 더 커서, 평균 448.04kcal 낮았습니다(95% 신뢰구간 −755.52 ~ −140.56).
단백질(−0.08g)과 지방(−0.57g)은 통계적으로 차이가 없었고, 탄수화물은 −9.17g으로 낮아지는 경향만 있었습니다. 몸이 실제로 쓴 에너지와의 비교를 빼면, 사진 방법과 기존의 기억 조사·식사 기록 사이에 통계적 차이가 없었습니다. 저자들은 사진 방법도 기존 방법처럼 측정 오차가 크다고 적었습니다.
Whitton 연구팀의 급식에서는 평균이 더 가까웠습니다. 실제 섭취와 비교한 에너지의 평균 차이는, 사진을 훈련된 분석가가 읽은 기록이 1.3%(95% 신뢰구간 −1.1 ~ 3.8)였습니다. 같은 사진을 보면서 어제 먹은 것을 물은 기록은 15.0%(11.6 ~ 18.3)였습니다. 참가자가 스스로 입력하는 두 도구는 1.7%와 5.4%였습니다. 에너지와 단백질이 사람들 사이에 얼마나 퍼져 있는지도 실제와 비슷하게 맞춘 방법은, 1.7% 도구뿐이었습니다.
사진을 분석가가 읽은 방법은 mobile Food Record입니다. 사진을 보며 어제 식사를 물은 방법은 24시간 회상입니다. 1.7%는 Intake24, 5.4%는 ASA24라는 식사 기록 프로그램입니다.
한계
179kcal는 설계가 다른 연구를 한데 모은 평균입니다. 앱, 분석가, 기록 일수, 참가자가 제각각이라 한 사람의 오늘 점심에 이 숫자를 더하거나 빼면 안 됩니다.
Whitton 연구는 하루, 제공된 식사, 그리고 사진을 사람이 분석한 조건입니다. 집밥, 배달, 소스가 가려진 한 그릇을 앱이 혼자 읽는 상황과 같지 않습니다. 평균이 1.3%라는 것은 모든 끼니가 1.3% 안이라는 뜻이 아닙니다.
기록할 때
사진은 먹은 것을 남기는 데는 강하고, 보이지 않는 기름·음료·밑에 깔린 밥에서는 약합니다. 평소 생활을 본 연구에서는 그 빈칸이 보통 에너지를 낮추는 쪽으로 나타납니다. 기록이 이상하면 사진 옆의 양을 고치고, 하루 합계는 저울값이 아니라 남긴 기록으로 읽는 편이 이 논문들과 맞습니다.
출처
Validity of image-based dietary assessment methods: A systematic review and meta-analysis Ho DKN 외 · 2020 Accuracy of energy and nutrient intake estimation versus observed intake using 4 technology-assisted dietary assessment methods: a randomized crossover feeding study Whitton C 외 · 2024밥 AI로 오늘 먹은 걸 남겨 두세요