Principles of formation of modular technologies of enteral nutrition products

封面

如何引用文章

全文:

详细

Introduction. Enteral nutrition products (EP) are represented on the market by a wide range of imported products, the technology and formulations of which are unique and are objects of intellectual property of foreign scientific centers. The application of a unified methodological approach to the design of EP products will make it possible to transfer this process from an empirical to a scientifically based plane.Purpose of research is to create a rational set of technological solutions for the production of specialized EP products based on the principles of modularity, taking into account the cascade of technological qualitative and quantitative transformations.Materials and methods. Digital matrices of patient conditions, EP products and ingredients were used as materials. The main research method was advanced digital profiling, taking into account the transformation of nutrients in the production process.Results. According to the formed matrices of the chemical composition of imported EP products, the criteria relationships of their digital profiles and state profiles were established. Based on the principles of food combinatorics and digital profiling, an algorithm for an improved approach to the design and production of EP is proposed. A generalized modular technology for the production of EP products has been developed and its variability has been proved without changing the structure due to the combinatorial versatility of each of the set of models. The degree of its available combinatorial variability has been established, which is functionally dependent on the number of combinatorially manipulated ingredients, taking into account all possible k-component compositions. The required set of formulations of EP products is a set of solutions in terms of design with the possibility of determining the vector of tasks to be solved.Conclusions. The obtained research results can be applied in the food industry in terms of unified production of specialized products.

作者简介

Evgenia Agarkova

All-Russian Dairy Research Institute

编辑信件的主要联系方式.
Email: e_agarkova@vnimi.org
ORCID iD: 0000-0001-8967-7074
SPIN 代码: 3149-6765

Zinaida Belyakova

All-Russian Dairy Research Institute

Email: z_belyakova@vnimi.org
ORCID iD: 0000-0003-3025-4979
SPIN 代码: 2256-0770

Vladimir Kondratenko

All-Russian Dairy Research Institute

Email: v_kondratenko@vnimi.org
ORCID iD: 0000-0002-0913-5644
SPIN 代码: 3383-1774

参考

  1. Буч, Ю. И. (2020). Ноу-хау. Основные понятия и практика применения. Инновации, 6, 111-120. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2020.260.6.014
  2. Гамеева, Е. В., Степановна, А. М., Хороненко, В. Э., Гриднев, О. В., Свиридов, С. В. & Шестопалов, А. Е. (2022). Нутритивная поддержка на периоперационном этапе лечения пациентов онкологического профиля. Современная онкология, 24(1), 125-132. https://doi.org/10.26442/18151434.2022.1.201479
  3. Горников, Н. В. (2022). Формирование потребительских свойств специализированных продуктов питания на этапе проектирования. Развитие современной науки и технологий в условиях трансформационных процессов, 150-156
  4. Ильина, О.А., Иунихина, В.С., Маслова, А.С. & Шатнюк, Л.Н. (2020). Актуальные вопросы разработки обогащенной и специализированной пищевой продукции. Хлебопродукты, (3), 43-45. https://doi.org/10.32462/0235-2508-2020-29-3-43-45
  5. Исаков, В. А., Морозов, С. В. & Пилипенко, В. И. (2020). Инновационные подходы к анализу состава рациона и диетотерапии функциональных заболеваний органов пищеварения. Вопросы питания. 89(4), 172-185. https://doi.org/10.24411/0042-8833-2020-10051
  6. Кожитов, Л. В. & Райкова, Т. В. (2011). Охрана интеллектуальной собственности - основа коммерциализации результатов научно-технической деятельности. Инновации, 11, 10-17
  7. Колокольцова, К. Е., & Ульянова, Г. С. (2021). Разработка алгоритма создания продукта с антиоксидантными свойствами. Пищевые инновации и биотехнологии, 323-324
  8. Кочеткова, А. А., Воробьева, В. М., Саркисян, В. А., Воробьева, И. С., Смирнова, Е. А., & Шатнюк, Л. Н. (2020). Динамика инноваций в технологии производства пищевых продуктов: от специализации к персонализации. Вопросы питания, 89 (4), 233-243. doi: 10.24411/0042-8833-2020-10056
  9. Лейдерман, И. Н., Грицан, А. И., Заболотских, И. Б., Мазурок, В. А., Поляков, И. В., Потапов, А. Л., Сытов, А. В. & Ярошецкий, А. И. (2022). Периоперационная нутритивная поддержка. Методические рекомендации Федерации анестезиологов и реаниматологов. Вестник интенсивной терапии имени А.И. Салтанова, (4), 7–20. https://doi.org/10.21320/1818-474X-2021-4-7-20
  10. Липатов, Н. Н & Рогов, И. А. (1987). Методология проектирования продуктов питания с требуемым комплексом показателей пищевой ценности. Известия вузов. Пищевая технология, 2, 9-15
  11. Липатов, Н. Н. (1995) Предпосылки компьютерного проектирования продуктов и рационов питания с задаваемой пищевой ценностью. Хранение и переработка сельхозсырья, 3, 4-9
  12. Попова, Т. С. (2020). Нутритивная поддержка: современная концепция клинического питания. Клиническое питание и метаболизм, 1(1), 5-7. https://doi.org/10.17816/clinutr33034
  13. Рыжкова, О. В. (2022) Энтеральное и парентеральное питание : учебное пособие. Иркутск : ИГМУ, 101
  14. Савинков, С. В., Данько, Т. П., Петренко, Е. С., Гарнова, В. Ю., Мешков, В. Р., & Петушкова, Е. В. (2019). Теория и практика пищевой комбинаторики. Кейс: продуктовые рационы, адекватные нормам оптимального питания. Инновации и инвестиции, 5, 339-346.
  15. Семипятный, В. К. (2021) Идентификация пищевых продуктов. Цифровые мета-информационные решения. Москва, ВНИМИ
  16. Семипятный, В. К. (2018) Оптимизация экспериментального моделирования новых рецептур напитков методами математической статистики. Пиво и напитки, 3. 48-51
  17. Хуршудян, С. А. & Рябова, А. Е. (2021). Качество продукции: проблема обобщенной модели. Контроль качества продукции, 5, 50-53. doi: 10.35400/2541-9900-2021-5-50-53
  18. Oganesyants, L. A., Khurshudyan, S. A., Galstyan, A. G., Semipyatnyi, V. K., Ryabova, A. E. &(2018a). Base matrices – invariant digital identifiers of food products. Известия Национальной академии наук Республики Казахстан. Серия геологии и технических наук, 432(6), 6-15. doi: 10.32014/2018.2518-170X.30
  19. Oganesyants, L., Semipyatniy, V., Galstyan, A., Vafin, R., Khurshudyan, S., Ryabova A. (2018b). Multi-criteria food products identification by fuzzy logic methods. Foods and Raw Materials, 8(1), 12-19. doi: 10.21603/2308-4057-2020-1-12-19
  20. Тутельян, В. А. & Никитюк, Д. Б. (2020). Нутрициология и клиническая диетология : национальное руководство. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 656
  21. Юрова, Е. А., Фильчакова, С. А., & Ананьева, Н. В. (2022). Молоко как основа для производства специализированных продуктов питания с улучшенными нутритивными свойствами. Вестник Красноярского государственного аграрного университета, 182(5), 206-215. https://doi.org/10.36718/1819-4036-2022-5-206-215
  22. Allen, K., & Hoffman, L. (2019). Enteral nutrition in the mechanically ventilated patient. Nutrition in Clinical Practice, 34(4), 540-557
  23. Boelens, P.G. et al. (2014). Reduction of postoperative ileus by early enteral nutrition in patients undergoing major rectal surgery: Prospective, randomized, controlled trial. Ann. Surg. Lippincott Williams and Wilkins, 259(4), 649–655
  24. Endo, A., Shiraishi, A., Fushimi, K. et al. (2018). Comparative effectiveness of elemental formula in the early enteral nutrition management of acute pancreatitis: a retrospective cohort study. Ann. Intensive Care 69(8). https://doi.org/10.1186/s13613-018-0414-6
  25. Freijer, K. et al. (2014). The economic value of enteral medical nutrition in the management of disease-related malnutrition: a systematic review. American Medical Directors Association, 312(5), 514–524. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2013.09.005
  26. Mistiaen, P., & Van den Heede, K. (2020). Nutrition support teams: A systematic review. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, 44(6), 1004-1020
  27. Ruperto, M.D.M. & Piñeiro-Mondelo, M. (2020). Comparison of enteral formulas with recommended dietary allowances in the general population. A descriptive study, Clinical Nutrition ESPEN, 40, 678. https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2020.09.824.
  28. Seres, D. (2019). Nutrition support in critically ill patients: Enteral nutrition. Retrieved from https://medilib.ir/uptodate/show/1617
  29. Yang, H., Hou, L., Sun, H. M., & Ye, S. H. (2023). Comparison of micronutrients in adult enteral formulas widely used in clinical practice. Food Science & Nutrition, 00, 1–10. https://doi.org/10.1002/fsn3.3545
  30. Zobkova, Z. S., Lazareva, E. G. & Semipyatniy, V. K. (2022). Methodological Approach to Designing Fermented Dairy Products with Optimal Biological Value. Foods, 11(1), 114. doi: 10.3390/foods11010114

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».