Conceptual Approach to the Design of Enteral Nutrition Products

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Introduction: Nutritional support is a vital component of the basic treatment for various pathological conditions. However, the current development of formulas for enteral nutrition products is carried out in a fragmented and case-specific manner, lacking a unified methodology. This makes each development unique and significantly expensive. An analysis of existing approaches to the design of enteral nutrition (EN) products, considering the specificity of their use, has revealed several issues related to their applicability. In this context, given the current geopolitical situation, the development of a unified approach to creating a range of specialized products, including enteral nutrition (EN), has become a pressing challenge.Results: The article examines the main types of product design: basic food combinatorics, digital profiling, and extended digital profiling that accounts for nutrient transformations during production. Their positive and negative aspects in relation to EN are identified, and a new approach to the design of EN products is proposed. A novel conceptual approach to EN product design is introduced, based on comprehensive rational digital profiling that considers modular principles of technological transformation of ingredients into the final product.Conclusion: The current mechanism for designing EN products does not allow for the unification of their development processes. This creates a risk of insufficient supply of such products to domestic healthcare in the context of the withdrawal of foreign developers from the domestic market. The proposed conceptual approach provides a preliminary solution to this problem, including its applicability to food combinatorics. This development serves as a foundational direction for further scientific research in this area.

Sobre autores

Evgeniya Agarkova

All-Russian Dairy Research Institute

Email: e_agarkova@vnimi.org
ORCID ID: 0000-0001-8967-7074
Código SPIN: 3149-6765

Vladimir Kondratenko

All-Russian Dairy Research Institute

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

Nataliya Pryanichnikova:

All-Russian Dairy Research Institute

Email: n_pryanichnikova@vnimi.org
ORCID ID: 0000-0003-1304-1517
Código SPIN: 4098-8778

Bibliografia

  1. Агаркова, Е. Ю., & Шерстнева, Н. Е. (2024). Состояние рынка продуктов для энтерального питания. Молочная промышленность, 2, 16-24. https://doi.org/10.21603/1019-8946-2024-2-1
  2. Галстян, А. Г. (2009). Развитие научных основ и практические решения совершенствования технологий, повышения качества и расширения ассортимента молочных консервов. Москва.
  3. Липатов, Н. Н. (1995). Предпосылки компьютерного проектирования продуктов и рационов питания с задаваемой пищевой ценностью. Хранение и переработка сельхозсырья, (3), 4-9.
  4. Липатов, Н. Н., & Рогов, И. А. (1987). Методология проектирования продуктов питания с требуемым комплексом показателей пищевой ценности. Известия вузов. Пищевая технология, (2,) 9-15.
  5. Луфт, В. М., Лапицкий, А. В., & Захарова, Е. В. (2017). Протоколы нутриционной поддержки больных (пострадавших) в интенсивной медицине. Санкт-Петербург: «Геликон Плюс.
  6. Обухова, О. А., Курмуков, И. А., & Рык, А. А. (2022). Влияние нутритивной поддержки на питательный статус, качество жизни и выживаемость у онкологических больных, получающих системное лекарственное противоопухолевое лечение. Клиническое питание и метаболизм, 3(1), 50-61. https://doi.org/10.17816/clinutr104771
  7. Семипятный, В. К. (2021). Идентификация пищевых продуктов. Цифровые мета-информационные решения. Москва: ВНИМИ.
  8. Семипятный, В. К. (2018). Оптимизация экспериментального моделирования новых рецептур напитков методами математической статистики. Пиво и напитки, (3), 48-51.
  9. Тутельян, В. А., & Никитюк, Д.Б. (Ред.). (2020). Нутрициология и клиническая диетология: Национальное руководство. Москва: ГЭОТАР-Медиа.
  10. Хуршудян, С. А., & Рябова, А. Е. (2021). Качество продукции: Проблема обобщенной модели. Контроль качества продукции, (5), 50-53. https://doi.org/10.35400/2541-9900-2021-5-50-53
  11. Barbalho, S. M., Flato, U. A. P., Tofano, R. J., Goulart, R. de A., Guiguer, E. L., Detregiachi, C. R. P., Buchaim, D. V., Araújo, A. C., Buchaim, R. L., Reina, F. T. R., Biteli, P., Reina, D. O. B. R., & Bechara, M. D. (2020). Physical exercise and myokines: Relationships with sarcopenia and cardiovascular complications. International Journal of Molecular Sciences, 21(10), 3607. https://doi.org/10.3390/ijms21103607
  12. Bear, D. E. et all. (2021). The role of nutritional support in the physical and functional recovery of critically ill patients: A narrative review. Critical Care, 21, 1-10. https://doi.org/10.1186/s13054-017-1810-2
  13. Cass, A .R. & Charlton, K. E. (2022) Prevalence of hospital-acquired malnutrition and modifiable determinants of nutritional deterioration during inpatient admissions: A systematic review of the evidence. Journal of Human Nutrition and Dietetics, 35(6), 1043-1058. https://doi.org/10.1111/jhn.13009
  14. Correia, M. I .T. D., Perman, M. I., & Waitzberg, D. L. (2017) Hospital malnutrition in Latin America: A systematic review. Clinical Nutrition, 36(4), 958-967.https://doi.org/10.1016/j.clnu.2016.06.025
  15. Derosa, G., D’Angelo, A., & Maffioli, P. (2020) Change of some oxidative stress parameters after supplementation with whey protein isolate in patients with type 2 diabetes. Nutrition, 73, 110700. https://doi.org/10.1016/j.nut.2019.110700.
  16. Ekici, M., Isci G., & Bicer, N. C. (2024) Enteral nutrition formulas: Analysis of phthalate esters and deterministic assessment of health risks. Journal of Food Composition and Analysis, 126, 105848. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2023.105848.
  17. Gillis, C. & Wischmeyer, P. E. (2019). Pre-operative nutrition and the elective surgical patient: Why, how and what? Anaesthesia, 74, 27–35. https://doi.org/10.1111/ANAE.14506
  18. Ignowski, E. et al. (2018) The cysteine-rich whey protein supplement, Immunocal®, preserves brain glutathione and improves cognitive, motor, and histopathological indices of traumatic brain injury in a mouse model of controlled cortical impact. Free Radical Biology and Medicine, 124, 328–341. https://doi.org/10.1016/j.freeradbiomed.2018.06.026
  19. Inciong, J. F .B. et al. (2020). Hospital malnutrition in northeast and southeast Asia: A systematic literature review. Clinical nutrition ESPEN, 39, 30-45. https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2020.06.001
  20. Kashiwagi, S. et al. (2024) Effects of early enteral nutrition on persistent inflammation, immunosuppression, and catabolism syndrome in critically ill patients: a claims database study using a propensity score analysis. Clinical Nutrition, 3(8), 1872-1879. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.06.033
  21. Mohajir, W. A., O’keefe, S.J., Seres, D.S. (2022) Disease-Related Malnutrition and Enteral Nutrition. Medical Clinics of North America, 106(5), e1-e16, https://doi.org/10.1016/j.mcna.2022.10.002
  22. Murphy, J. D. et al. (2024) Enteral nutrition optimization program for children undergoing blood & marrow transplantation: A quality improvement project. Journal of pediatric nursing, 2024, 74, 61-68. https://doi.org/10.1016/j.pedn.2023.11.015
  23. Oganesyants, L. A. et al. (2023) Base matrices – Invariant digital identifiers of food products. News of the academy of sciences of the republic of Kazakhstan, 6(432), 6-15. https://doi.org/10.32014/2018.2518-170X.30
  24. Oganesyants, L. (2020) Multi-criteria food products identification by fuzzy logic methods. Foods and Raw Materials, 8(1), 12-19. https://doi.org/10.21603/2308-40
  25. Santana Porbén, S. (1974). El esqueleto en la taquilla del hospital. Nutrition Today, 9, 4-8.
  26. Talavera, M. L. (2023) Ethical duty, ethics and right to nutritional care. Clinical Nutrition Open Science, 48, 11-16. https://doi.org/10.1016/j.nutos.2023.01.001.
  27. Turan, M., Cengiz, Z., Olmaz, D. (2024) Evidence-based investigation of nurses' nutrition interventions in intensive care patients regarding enteral nutrition. Dimensions of Critical Care Nursing, 43(3), 123-129. https://doi.org/10.1097/TA.0000000000004303

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».