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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Exactitud de las tablas de composición de alimentos en la determinación de nutrientes]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Accuracy of food composition tables in the determination of nutrients]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The food composition tables constitute an indispensable tool to carry out a nutritional evaluation of foods or of intake in the Armed Forces. They offer semi quantitative information, more exact for the macronutrients or some major mineral elements (potassium, calcium and phosphorus), and less exact for vitamins and trace mineral elements. The differences between the food composition tables and the chemical analyses vary depending on the bibliographic sources consulted. High differences are cited for some nutrients: dietary fiber, sodium, iron, monounsaturated fatty acids, polyunsaturated fatty acids and some vitamins. These differences are explained by the natural variability of the foods (animal feeding, fertilization of the ground, maturation degree, origin region, etc.), technological treatments, sampling plan and others. Their accuracy increases when intake estimates are carried out in long periods of time or in the case of big population groups. When high accuracy is required (metabolic studies, clinical research, etc.) the calculation of nutrients should be based on direct chemical analysis. Not all food composition tables indicate the variability of each nutrient (standard deviation, confidence limits), number of analyzed samples, confidence codes for each nutrient to inform the user of their reliability]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Exactitud]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p><a name="top"></a><font face="Verdana" size="2"><b>INFORME</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="4"><b>Exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos en la determinaci&oacute;n de nutrientes</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="4"><b>Accuracy of food composition tables in the determination of nutrients</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>P&eacute;rez Grana R.<sup>1</sup></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><sup>1</sup> Tcol. Veterinario. Centro Militar de Veterinaria de la Defensa. Servicio de Bromatolog&iacute;a y Seguridad Alimentaria. Madrid. España.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><a href="#bajo">Dirección para correspondencia</a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <p><font face="Verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Las tablas de composici&oacute;n de alimentos constituyen una herramienta imprescindible para realizar una valoraci&oacute;n nutricional de alimentos o de ingesta en las Fuerzas Armadas. Ofrecen una informaci&oacute;n semicuantitativa, m&aacute;s exacta para los macronutrientes o algunos elementos minerales mayoritarios (potasio, calcio y f&oacute;sforo), y menos exacta para vitaminas y elementos minerales traza. Las diferencias entre las tablas de composici&oacute;n de alimentos y los an&aacute;lisis qu&iacute;micos son variables dependiendo de la fuente bibliogr&aacute;fica consultada. As&iacute; se citan unas diferencias elevadas para algunos nutrientes: fibra diet&eacute;tica, sodio, hierro, &aacute;cidos grasos monoinsaturados, &aacute;cidos grasos poliinsaturados y algunas vitaminas. Estas diferencias se explican por la variabilidad natural de los alimentos (alimentaci&oacute;n animal, fertilizaci&oacute;n del suelo, grado de maduraci&oacute;n, regi&oacute;n de origen, etc.), tratamientos tecnol&oacute;gicos, plan de muestreo y otros. Su exactitud aumenta cuando se llevan a cabo estimaciones de ingesta en periodos largos de tiempo o en el caso de grandes grupos de poblaci&oacute;n. Cuando se requiere una alta exactitud (estudios metab&oacute;licos, investigaci&oacute;n cl&iacute;nica, etc.) el c&aacute;lculo de nutrientes deber&iacute;a basarse en an&aacute;lisis qu&iacute;micos directos. No todas las tablas de composici&oacute;n de alimentos indican la variabilidad de cada nutriente (desviaci&oacute;n est&aacute;ndar, l&iacute;mites de confianza), n&uacute;mero de muestras analizadas, c&oacute;digos de confianza para cada nutriente, que informen al usuario de su fiabilidad.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Exactitud, Tablas de composici&oacute;n de alimentos, Nutrientes.</font></p> <hr size="1">     <p><font face="Verdana" size="2"><b>SUMMARY</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">The food composition tables constitute an indispensable tool to carry out a nutritional evaluation of foods or of intake in the Armed Forces. They offer semi quantitative information, more exact for the macronutrients or some major mineral elements (potassium, calcium and phosphorus), and less exact for vitamins and trace mineral elements. The differences between the food composition tables and the chemical analyses vary depending on the bibliographic sources consulted. High differences are cited for some nutrients: dietary fiber, sodium, iron, monounsaturated fatty acids, polyunsaturated fatty acids and some vitamins. These differences are explained by the natural variability of the foods (animal feeding, fertilization of the ground, maturation degree, origin region, etc.), technological treatments, sampling plan and others. Their accuracy increases when intake estimates are carried out in long periods of time or in the case of big population groups. When high accuracy is required (metabolic studies, clinical research, etc.) the calculation of nutrients should be based on direct chemical analysis. Not all food composition tables indicate the variability of each nutrient (standard deviation, confidence limits), number of analyzed samples, confidence codes for each nutrient to inform the user of their reliability.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Key words:</b> Accuracy, Food composition tables, Nutrients.</font></p> <hr size="1">     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> La composici&oacute;n de los alimentos se considera un tema de alta prioridad por los pa&iacute;ses por el hecho existir una relaci&oacute;n estrecha entre h&aacute;bitos alimenticios, nutrici&oacute;n y salud de las poblaciones. Las tablas de composici&oacute;n de alimentos se presentan en formato impreso en papel, conocidas como tablas de composici&oacute;n de alimentos; o en versi&oacute;n electr&oacute;nica, como bases de datos de composici&oacute;n de alimentos, con el mismo contenido en nutrientes y las mismas limitaciones. En este art&iacute;culo se hace referencia, de forma general, a tablas de composici&oacute;n de alimentos, y a bases de datos, cuando as&iacute; se exprese en la bibliograf&iacute;a.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Dentro del proyecto EuroFIR (<a target="_blank" href="http://www.eurofir.net">http://www.eurofir.net</a>), que incluye tablas de composici&oacute;n de alimentos europeas disponibles «on line», se encuentra la Base de Datos Española de Composici&oacute;n de Alimentos publicada por la Red BEDCA (<a target="_blank" href="http://bedca.net">http://bedca.net</a>) que incluye una recopilaci&oacute;n de datos nutricionales de diversas publicaciones y de tablas de composici&oacute;n de alimentos<sup>1,2.</sup></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Las tablas de composici&oacute;n de alimentos constituyen una herramienta de gran utilidad en las Fuerzas Armadas para realizar valoraciones nutricionales de men&uacute;s o estimar la ingesta de nutrientes<sup>3,4</sup>. McCance y Widdowson's postulaban que el conocimiento de la composici&oacute;n qu&iacute;mica de los alimentos es el primer aspecto esencial en el tratamiento nutricional de la enfermedad y de todo estudio cuantitativo sobre la nutrici&oacute;n humana<sup>5</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Las primeras tablas de composici&oacute;n de alimentos aparecen en Alemania en 1878, publicadas por Josep Konig<sup>6</sup>. En 1892 se publican las tablas de composici&oacute;n de alimentos en USA por Atwater y Woods<sup>7</sup>. Las tablas inglesas, cuya primera edici&oacute;n se publica en 1940, conocidas en el mundo como «McCance y Widdowson's», han sido la mayor fuente de referencias en composici&oacute;n de alimentos. Tambi&eacute;n la FAO<sup>8 </sup>en 1947 publica unas tablas de uso internacional.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La elaboraci&oacute;n de las tablas de composici&oacute;n de alimentos requiere un proceso de compilaci&oacute;n, en cuanto a descripci&oacute;n inequ&iacute;voca del alimento, plan de muestreo, manejo de la muestra, m&eacute;todo anal&iacute;tico, control de calidad anal&iacute;tico, calidad de las fuentes bibliogr&aacute;ficas, procedimiento para estimar valores de nutrientes etc., de ah&iacute; que un factor importante en la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos recae en el control de calidad del proceso compilaci&oacute;n de datos nutricionales<sup>9,10</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Es evidente que todas las tablas de composici&oacute;n de alimentos no tienen la misma exactitud, llegando incluso a que se contemplen valores dispares entre algunas de amplio uso en nuestro pa&iacute;s<sup>11,15</sup>, tal y como se puede observar en la  <a target="_blank" href="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla1.jpg">tabla 1</a>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> Aunque los an&aacute;lisis qu&iacute;micos son el m&eacute;todo preferido para producir datos de composici&oacute;n de alimentos y para verificar la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos, en la pr&aacute;ctica determinar cada nutriente en cada alimento tipo o en cada marca supone una gran inversi&oacute;n de medios y muchas veces no es posible, motivo por el cual las tablas de composici&oacute;n de alimentos contienen un porcentaje elevado de valores no anal&iacute;ticos, es decir, estimados o calculados.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Factores que influyen en la variabilidad de la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Nutrientes</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"> En las tablas de composici&oacute;n de alimentos se suelen encontrar diferentes tipos de valores: valores num&eacute;ricos (expresados en g, mg, µg o ng por 100 g de parte comestible), valores traza, valores cero y valores desconocidos. Los valores traza (&le; 0'005 mg/100 g de alimento) se pueden sustituir por cero, pero los valores desconocidos pueden ser importantes y en ning&uacute;n caso se sustituir&aacute;n por ceros. No obstante, algunos autores recomiendan considerar cero a efectos de c&aacute;lculo<sup>16</sup>. Otros autores indican que podr&iacute;a dar lugar a una infraestimaci&oacute;n de los nutrientes<sup>17-18</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">En un estudio<sup>19</sup> en el que se comparan los resultados de ingesta calculados con datos de la tabla de composici&oacute;n de alimentos del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), sustituyendo los valores desconocidos con valores anal&iacute;ticos de la FDA, los nuevos valores de ingesta calculados, eran similares para el hierro, manganeso, zinc, potasio, magnesio, calcio, f&oacute;sforo, sodio y cobre.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Energ&iacute;a</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En cuanto al valor energ&eacute;tico, en energ&iacute;a metabolizable, para una dieta variada, se utilizan los factores de conversi&oacute;n que se indican en la  <a href="#t2">tabla 2</a>.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="t2"><img src="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla2.jpg" width="535" height="298"></a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2">Alcohol y los &aacute;cidos org&aacute;nicos (ac&eacute;tico, c&iacute;trico, l&aacute;ctico, m&aacute;lico) para el c&aacute;lculo de la energ&iacute;a; por ejemplo, la naranja contiene 1'2 g de &aacute;cidos org&aacute;nicos/100g de parte comestible. Fuente: Tablas de composici&oacute;n de alimentos Souci-Fachmann-Kraut<sup>15</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Estos valores son estimados y tienen en cuenta los diferentes calores de combusti&oacute;n y digestibilidades aparentes de los macronutrientes, y tambi&eacute;n las p&eacute;rdidas de energ&iacute;a a trav&eacute;s de la excreci&oacute;n urinaria de sustancias nitrogenadas. Southgate<sup>20-21</sup> propone para los hidratos de carbono, 3'75 Kcal/g, que corresponde al calor de combusti&oacute;n de la glucosa, y se refiere, por tanto, a hidratos de carbono disponibles (expresados como monosac&aacute;ridos).</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los alimentos que contienen polioles, que son alcoholes de az&uacute;cares, utilizados como edulcorantes, tienen un aporte global 2,4 Kcal/g. Se asigna tambi&eacute;n un aporte energ&eacute;tico global de &aacute;cidos org&aacute;nicos (&aacute;cido ac&eacute;tico, c&iacute;trico, l&aacute;ctico y m&aacute;lico) de 3 Kcal/g.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En general los c&aacute;lculos energ&eacute;ticos no se deber&iacute;an tomar con una gran exactitud, ya que en los an&aacute;lisis de macronutrientes se calcula «prote&iacute;na bruta», «grasa bruta» y, a veces, el contenido de carbohidratos se calcula por diferencia, lo que hace que se tienda a sobreestimar la energ&iacute;a del alimento<sup>22</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>L&iacute;pidos</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Debido a las recomendaciones nutricionales para reducir la ingesta de grasa, ha derivado que la grasa de las piezas de carne se elimine en la venta al por menor, lo que dificulta el trabajo de los compiladores a la hora incluir datos exactos en las tablas de composici&oacute;n de alimentos<sup>23</sup>. Por consiguiente, los errores al utilizar las tablas de composici&oacute;n de alimentos para determinar la ingesta de grasa, puede tener su origen en el tipo de carne consumida, y en la mayor o menor limpieza del tejido graso que se haga previamente a la ingesta.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los l&iacute;pidos, como analito emp&iacute;rico, tampoco se identifican de una manera correcta en las tablas de composici&oacute;n de alimentos con una especie qu&iacute;mica concreta. As&iacute;, en la valoraci&oacute;n gravim&eacute;trica del extracto et&eacute;reo se obtienen los l&iacute;pidos totales, impropiamente denominados grasa total o grasa. En esta fracci&oacute;n obtenida existen triacilgliceroles, o grasa, otros acilglic&eacute;ridos, glucosilacilglic&eacute;ridos, fosfoglic&eacute;ridos, esfingol&iacute;pidos, ceras, l&iacute;pidos no saponificables, como son las vitaminas liposolubles A, E y K y esteroides. Esto da lugar a que la suma de los &aacute;cidos grasos no coincida con el valor de grasa que figura en las tablas. Por consiguiente, podemos hablar entonces de grasa total y grasa neta, siendo esta una forma de energ&iacute;a en una forma m&aacute;s comparable<sup>24</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Agua</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El agua es el constituyente de los alimentos que m&aacute;s variaciones produce en el resto de los nutrientes. Las mayores variaciones se han observado en vegetales (frutas y hortalizas) dependiendo del grado de maduraci&oacute;n y de las condiciones de su almacenamiento. Aquellos alimentos con menor porcentaje de agua producen menos variaciones en los nutrientes. Por este motivo, cuando se comparen datos nutricionales de platos preparados o de alimentos es importante asegurar que las comparaciones se realizan con el mismo contenido en agua.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Prote&iacute;nas</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los valores de prote&iacute;nas de muchos alimentos var&iacute;an en un corto intervalo, y por tanto, las tablas de composici&oacute;n de alimentos predicen la ingesta proteica con una exactitud razonable (error m&aacute;ximo del 7 %)<sup>25</sup>. Las prote&iacute;nas se expresan en las tablas de composici&oacute;n de alimentos como prote&iacute;na total, ya que en los an&aacute;lisis por el m&eacute;todo Kjeldahl se obtiene nitr&oacute;geno que se multiplica por un factor correspondiente dependiendo del alimento, por ejemplo 5'87 para cereales, 6'58 para leche, etc., o por un factor gen&eacute;rico igual a 6'25, en el an&aacute;lisis de platos preparados o a efectos de etiquetado nutricional. Por tanto, no se considera el nitr&oacute;geno no proteico, lo que constituye una fuente de error, y adem&aacute;s todas las prote&iacute;nas no contienen por t&eacute;rmino medio un 16 % de nitr&oacute;geno. La determinaci&oacute;n del nitr&oacute;geno total incluye sustancias nitrogenadas no proteicas (urea, creatinina, &aacute;cido &uacute;rico, bases p&uacute;ricas y pirim&iacute;dicas, etc.), lo que puede conducir a error en los alimentos ricos (pescados, frutas, hongos, verduras y hortalizas). De esta manera cuando se comparan datos de composici&oacute;n de alimentos de diferentes fuentes, los usuarios deber&iacute;an considerar el factor de conversi&oacute;n del nitr&oacute;geno y si el nitr&oacute;geno no proteico ha sido excluido del contenido de prote&iacute;na. En este sentido las tablas del Ministerio de Sanidad y Consumo, con un contenido de 68 alimentos, discriminan entre nitr&oacute;geno total y nitr&oacute;geno proteico<sup>26</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Fibra diet&eacute;tica</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La fibra diet&eacute;tica incluye ciertos polisac&aacute;ridos (celulosa, hemicelulosa, pectinas, oligosac&aacute;ridos, gomas, muc&iacute;lagos, almid&oacute;n resistente) y compuestos fen&oacute;licos polimerizados (lignina), y se desglosa en fibra soluble e insoluble con distintas repercusiones fisiol&oacute;gicas.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La fibra diet&eacute;tica es un buen ejemplo de un componente en el cual el m&eacute;todo anal&iacute;tico puede afectar al resultado. As&iacute;, los valores obtenidos usando el m&eacute;todo de la AOAC enzim&aacute;tico-gravim&eacute;trico<sup>27</sup>, oficial en numerosos pa&iacute;ses, que mide tambi&eacute;n lignina, almid&oacute;n resistente y otros carbohidratos no digestibles, son m&aacute;s altos que aquellos m&eacute;todos que miden polisac&aacute;ridos no amil&aacute;ceos<sup>28</sup>. No obstante, el m&eacute;todo de la AOAC, a pesar de su fiabilidad, presenta fuentes de error cuando se aplica alimentos l&iacute;quidos o bebidas<sup>29</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>Hidratos de carbono</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los hidratos de carbono (HC) en las tablas de composici&oacute;n de alimentos pueden estar expresados y estimados por diferentes m&eacute;todos. El porcentaje de hidratos de carbono disponibles, se puede calcular por diferencia, seg&uacute;n la expresi&oacute;n:</font></p>     <blockquote> 	    <p><font face="Verdana" size="2">% HC = 100 - (% agua + % prote&iacute;na + % grasa + % fibra diet&eacute;tica + % cenizas + % etanol)</font></p> </blockquote>     <p><font face="Verdana" size="2">Esta expresi&oacute;n puede incluir tambi&eacute;n el % de &aacute;cidos org&aacute;nicos disponibles (&aacute;cido c&iacute;trico, &aacute;cido l&aacute;ctico, &aacute;cido m&aacute;lico)<sup>30-31</sup>. Los m&eacute;todos por «diferencia» pueden incorporar alg&uacute;n error derivado de la determinaci&oacute;n de cada componente. Esta medida tiende a ser reemplazada por la medida directa de los az&uacute;cares y almidones y fibra diet&eacute;tica<sup>32</sup>, hecho que debe ser tenido en cuenta al usar las tablas de composici&oacute;n de alimentos.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Minerales</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Como regla general los nutrientes mayoritarios (Ca, K, Mg, P) var&iacute;an de forma estrecha en los alimentos sin procesar, aunque en el caso del f&oacute;sforo resulta dif&iacute;cil su estimaci&oacute;n exacta debido a la cantidad de f&oacute;sforo que aportan los aditivos añadidos, especialmente en los derivados de carne de ave<sup>33</sup>. En cambio, los constituyentes traza (Fe, Cu, Zn, Mn, I, Cr, etc.) tienden a ser m&aacute;s variables y menos precisos. Por ejemplo, el contenido de zinc de vegetales, leche y frutas puede estar influenciado por las condiciones ambientales. As&iacute;, en &aacute;reas urbanas existe un incremento significativo de las concentraciones, m&aacute;s de 2-3 veces, en comparaci&oacute;n con niveles normales. Tambi&eacute;n los granos de cereales producidos en &aacute;reas urbanas del Este de Alemania muestran un contenido de zinc, entre un 12-15 % (3790 &mu;g/100), m&aacute;s alto que en zonas agrarias no contaminadas (3370 &mu;g/100g), y aquellos productos cultivados alrededor de industrias del metal mostraron un incremento del 40-60 %(5.430 &mu;g/100g)<sup>34</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En alimentos procesados se hace dif&iacute;cil, por ejemplo, predecir los valores de sodio exactamente, ya que su contenido est&aacute; sujeto a amplias variaciones y el error en los c&aacute;lculos diet&eacute;ticos basado en tablas de composici&oacute;n de alimentos puede alcanzar ± 50 % <sup>35</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Cuando se usen tablas de composici&oacute;n de alimentos de otros pa&iacute;ses<sup>36</sup> pueden existir posibles errores si se toma su valor y se aplica a tablas de un pa&iacute;s donde los alimentos no est&aacute;n fortificados, y dentro de un pa&iacute;s, los niveles de nutrientes var&iacute;an con la marca y con la formulaci&oacute;n de los productos<sup>37</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Vitaminas</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">En las tablas de composici&oacute;n de alimentos se observan valores muy dispares, lo que puede estar relacionado, aparte de la propia variabilidad natural, con la labilidad al calor, p&eacute;rdidas durante el almacenado, cocinado y con los distintos m&eacute;todos anal&iacute;ticos utilizados (microbiol&oacute;gicos o qu&iacute;micos), o con las distintas fuentes bibliogr&aacute;ficas utilizadas para obtener datos. Por ejemplo, los valores de folato utilizando ensayos microbiol&oacute;gicos con <i>Streptococcus faecalis</i> son m&aacute;s bajos que aquellos obtenidos con <i>Lactobacillus rhamnosus</i> (<i>caseii</i>)<sup>38</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Tampoco se puede asumir que se obtendr&aacute;n resultados comparables en la determinaci&oacute;n de vitaminas del grupo B por ensayos microbiol&oacute;gicos y HPLC. Por consiguiente, se espera que las tablas de composici&oacute;n de alimentos contengan un valor aproximado. En el caso de la vitamina C y &aacute;cido f&oacute;lico, que se caracterizan por una gran variabilidad natural y ser muy l&aacute;biles al calor, las tablas de composici&oacute;n de alimentos dan una orientaci&oacute;n semicuantitativa. Otro ejemplo es la vitamina A, que se almacena en tejidos tales como el h&iacute;gado y la alimentaci&oacute;n ocasiona amplias variaciones en el contenido.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Otros factores de variabilidad que influyen en la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Un factor clave en la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos es el muestreo, seleccionando apropiadas muestras. El plan de muestreo debe incluir principios de demograf&iacute;a del pa&iacute;s, tipo de alimento, origen, marca, cuota de mercado, equilibrio entre &aacute;reas urbanas y rurales, etc. Se ha comprobado que las muestras tomadas en almacenes al por menor o en mercados al por mayor o en lugares de producci&oacute;n, resultan representativas de la distribuci&oacute;n nacional. Por ejemplo, si se trata de hallar la composici&oacute;n qu&iacute;mica de vitamina C de una fruta, se tomaran muestras de varias variedades de distintas zonas geogr&aacute;ficas en distintas &eacute;pocas del año y durante varios años. El an&aacute;lisis de un n&uacute;mero adecuado de muestras (individuales o compuestas) permite un c&aacute;lculo m&aacute;s exacto de la media del contenido en nutrientes.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Un modelo de muestreo consiste en combinar muestras refrigeradas y congeladas de diferentes marcas y de peso est&aacute;ndar para obtener una muestra compuesta<sup>39</sup>. Y el n&uacute;mero de muestras necesarias para construir una muestra compuesta se puede determinar a trav&eacute;s de la ecuaci&oacute;n estad&iacute;stica de Cochran y Holden<sup>40</sup></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><img src="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_formula.jpg" width="110" height="118"></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Donde, t es igual a 1,96 para un nivel de significaci&oacute;n de 0,05; n, es el tamaño de la muestra; r, nivel de precisi&oacute;n del an&aacute;lisis qu&iacute;mico; CV, coeficiente de variaci&oacute;n basado en la variabilidad del nutriente en el alimento. As&iacute;, por ejemplo, para un nutriente en el que desea obtener un 10 % de precisi&oacute;n en el an&aacute;lisis qu&iacute;mico y con una variabilidad esperada, que en el caso del P, K, Mg ser&iacute;a del 15 %, el tamaño de la muestra ser&iacute;a de 9 muestras. La variabilidad y el nivel de precisi&oacute;n determinan el n&uacute;mero de muestras, que podr&iacute;a ser elevado. En un estudio realizado en hortalizas, la variabilidad para la vitamina K, expresada en % CV, alcanza en la zanahoria el 17'6 % y en la col 6'3 %<sup>41</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">A partir de un protocolo de muestreo en carne de pollo realizado en Italia para la elaboraci&oacute;n de tablas de composici&oacute;n de alimentos<sup>42</sup>, se toman entre 16 y 32 muestras considerando la variable peso de la canal y edad, lo que indica que el n&uacute;mero de muestras depende de diversas variables. Seg&uacute;n el USDA al menos 25 muestras ser&iacute;an necesarias para mejorar la fiabilidad de la estimaci&oacute;n del valor medio de un nutriente<sup>43</sup>. En la  <a target="_blank" href="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla3.jpg">tabla 3</a> se muestra el n&uacute;mero de muestras, en tres bases de datos europeas, para obtener resultados de beta-caroteno en vegetales.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Existen diversos factores derivados de los alimentos y del proceso de compilaci&oacute;n que pueden afectar a la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos (<a target="_blank" href="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla4.jpg">Tabla 4</a>).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Dependiendo de la raza de vacuno y de la alimentaci&oacute;n, var&iacute;a la composici&oacute;n de grasa y &aacute;cidos grasos y el contenido de grasa intramuscular<sup>44</sup>, pudiendo incluso, no ser la misma que hace años debido a la influencia de factores gen&eacute;ticos.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Tambi&eacute;n se demuestra que seg&uacute;n el tipo de alimentaci&oacute;n los l&iacute;pidos tienen una correlaci&oacute;n negativa con la humedad y prote&iacute;na<sup>45</sup>. Otro ejemplo muy significativo es la grasa de peces, dependiendo que procedan de su h&aacute;bitat natural o criado en acuicultura con piensos industriales.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Existen muchos ejemplos en la naturaleza en los que las variaciones clim&aacute;ticas y estacionales pueden determinar modificaciones en la composici&oacute;n de alimentos de origen animal y vegetal<sup>46-49</sup>; por ejemplo, el contenido de grasa de la sardina (Clupea pilchardus) y arenque (Clupea harengus membras) var&iacute;a con al estaci&oacute;n<sup>50</sup>. A partir de los an&aacute;lisis de sardinas pescadas en la costa portuguesa, se alcanza un m&iacute;nimo en marzo (1'2 g de grasa/100g) y un m&aacute;ximo en septiembre (18,4 g de grasa/100g)<sup>51</sup>. El nivel m&aacute;s alto de &aacute;cidos grasos poliinsaturados y EPA (&aacute;cido eicosapentaenoico, &chi;<sup>2</sup>0:5, n-3) ocurren en septiembre cuando el pescado tiene su m&aacute;ximo contenido de grasa, y los m&aacute;s altos niveles de DHA (&aacute;cido docosahexaenoico, &chi;<sup>2 </sup>22:6, n-3) fueron en agosto.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En el caso de vegetales, por ejemplo, el contenido de folato de las fresas depende significativamente de los efectos del cultivo, madurez y año de cosecha<sup>52</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La composici&oacute;n de nutrientes de un alimento tambi&eacute;n se ve afectada por el almacenamiento, procesado, cocinado, etc., es decir, por tecnolog&iacute;a industrial y dom&eacute;stica. El USDA<sup>53</sup> ha publicado los factores de retenci&oacute;n para vitaminas y minerales en diversos alimentos y para varios m&eacute;todos de cocinado, usando datos de muestras crudas y cocinadas seg&uacute;n la f&oacute;rmula:</font></p>     <blockquote> 	    <p><font face="Verdana" size="2">Factor de retenci&oacute;n= Contenido de nutrientes por g de alimento cocinado x gramos de alimento cocinado/Contenido en nutrientes por g de alimento crudo x gramos de alimento crudo.</font></p> </blockquote>     <p><font face="Verdana" size="2">Los diferentes procesos culinarios afectan de forma distinta al contenido de nutrientes, especialmente, el perfil de &aacute;cidos grasos como consecuencia de la fritura<sup>54</sup>, el perfil de amino&aacute;cidos e incluso en el contenido total de prote&iacute;nas.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Durante la cocci&oacute;n de la carne hay p&eacute;rdidas de tiamina (73-100 %), as&iacute; como p&eacute;rdidas de calcio, sodio, potasio, magnesio y f&oacute;sforo, mientras que el hierro y zinc aumentan<sup>55</sup> pero en general la cocci&oacute;n de alimentos apenas produce p&eacute;rdidas de minerales<sup>56</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La fritura se ve afectada por el tipo de aceite e introduce modificaciones en la composici&oacute;n de los l&iacute;pidos, que en los pescados provoca incluso diferencias entre especies de pescado<sup>57</sup>. Este tratamiento afecta a la grasa total y a los &aacute;cidos grasos; por ejemplo, las sardinas crudas y la caballa presentan un importante contenido de AGP (&aacute;cidos grasos poliinsaturados, n-3 (24 y 16'6 g/100 g de grasa, respectivamente), pero decrece significativamente durante la fritura (6'6 y 5'4 g/100g de grasa, respectivamente). En cambio en el salm&oacute;n a pesar de tener una m&aacute;s baja cantidad de &aacute;cido eicosapentaenoico y &aacute;cido docosahexaenoico en muestras crudas, era la mejor fuente de estos &aacute;cidos grasos despu&eacute;s de la fritura (1'7 g/100 g de alimento). Tambi&eacute;n el contenido de colesterol se afecta de forma diferente por la fritura, incremento o descenso, dependiendo de la especie de pescado.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Asimismo, se observan variaciones en los l&iacute;pidos durante el mantenimiento en caliente<sup>58</sup>. Una medida ideal para evitar sesgos, consiste en documentar la retenci&oacute;n de nutrientes pesando los alimentos antes y despu&eacute;s del cocinado<sup>59</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En otro estudio similar<sup>60</sup>, los &aacute;cidos grasos monoinsaturados de la sardina se incrementan 4,2 veces cuando se fr&iacute;e en aceite de girasol y 10 veces en aceite de oliva. Lo anterior explica porque resulta dif&iacute;cil realizar estimaciones de los nutrientes de los alimentos sometidos a tratamientos culinarios<sup>61</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Otro factor que afecta a la exactitud de las tablas de composici&oacute;n de alimentos, es un uso inadecuado de las mismas por el usuario. Los errores se relacionan con la identificaci&oacute;n equivocada de los alimentos, con variaciones en la denominaci&oacute;n en alimentos aparentemente similares que se usan en otra lengua, con un tratamiento inadecuado de los valores desconocidos, etc., en cuyo caso se puede infraestimar o sobreestimar un nutriente cr&iacute;tico. Otros errores son debidos al uso de tablas que no sean representativas de una determinada zona geogr&aacute;fica, uso de tablas de composici&oacute;n de alimentos poco actualizadas, ya que deber&iacute;an reflejar los cambios del mercado alimentario<sup>62</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se han hallado diferencias significativas (p&lt;0,0001) en la estimaci&oacute;n de las ingestas medias de macronutrientes, vitamina C y potasio en 1.314 individuos y 5 grupos de alimentos (patatas, frutas, cereales, hortalizas y legumbres) utilizando 3 bases de datos de composici&oacute;n de alimentos (inglesa, francesa y danesa), existiendo una diferencia m&aacute;xima de 33'6 mg entre las bases de datos para la vitamina C; 5'6 g para la fibra, dependiendo del m&eacute;todo de an&aacute;lisis utilizado; 28'4 g para los carbohidratos y 673 kcal para la energ&iacute;a<sup>63</sup>. Tales diferencias se atribuyen a las diferencias en la composici&oacute;n de alimentos entre pa&iacute;ses.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>An&aacute;lisis qu&iacute;mico versus tablas de composici&oacute;n de los alimentos</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En general la calidad de los datos de las tablas de composici&oacute;n de alimentos depende de n&uacute;mero de muestras analizadas y si &eacute;stas son representativas de todos los alimentos con la misma denominaci&oacute;n, del m&eacute;todo anal&iacute;tico usado y de la exactitud de los datos<sup>64</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">No se han encontrado diferencias significativas realizando un an&aacute;lisis de la varianza para calor&iacute;as, prote&iacute;na y grasa, entre los an&aacute;lisis qu&iacute;micos y los datos de dos bases nutricionales, sobre 4 men&uacute;s de dietas de investigaci&oacute;n ricas en grasa y bajas en grasa<sup>65</sup>. Para carbohidratos totales, se halla una diferencia significativa (p&lt;0,0001) entre los datos del laboratorio y las dos bases de datos nutricionales. La fibra diet&eacute;tica presentaba diferencias significativas (p&lt;0,00028) para un test t de valores pareados, siendo los valores de los an&aacute;lisis qu&iacute;micos del 176 % y 172 % respecto a los valores calculados para dietas bajas y ricas en grasa.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Otros autores<sup>66</sup> realizan una estimaci&oacute;n en 36 men&uacute;s para detener la hipertensi&oacute;n, sobre 13 nutrientes (energ&iacute;a, grasa total, grasa saturada, grasa monoinsaturada, grasa poliinsaturada, carbohidratos, colesterol, prote&iacute;na, calcio, potasio, magnesio, hierro y sodio) utilizando 4 tablas de composici&oacute;n de alimentos. Las tablas de composici&oacute;n de alimentos variaban significativamente en las desviaciones medias en relaci&oacute;n a los valores de an&aacute;lisis qu&iacute;micos para &aacute;cidos grasos saturados, monoinsaturados y poliinsaturados, potasio, magnesio y hierro (p&lt;0,5); sin embargo, las diferencias eran menores del 10 %. Las desviaciones absolutas, que estiman el efecto combinado de sesgo y precisi&oacute;n, fueron significativamente diferentes, entre tablas de composici&oacute;n de alimentos, para energ&iacute;a, &aacute;cidos grasos saturados y poliinsaturados. Las diferencias significativas entre tablas de composici&oacute;n de alimentos y an&aacute;lisis qu&iacute;micos variaban un 15 %, excepto para el hierro. Por &uacute;ltimo los autores señalan que las 4 tablas de composici&oacute;n de alimentos eran comparables en exactitud y precisi&oacute;n.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En cambio a partir de an&aacute;lisis qu&iacute;micos por duplicado de grasa total y &aacute;cidos grasos, se concluye que dos tablas de composici&oacute;n de alimentos no estiman por igual la ingesta de nutrientes de 39 participantes<sup>67</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">En otro trabajo<sup>68</sup> sobre la alimentaci&oacute;n de los cadetes de la Academia de la Armada Italiana, se realiza la validaci&oacute;n de las tablas de composici&oacute;n de alimentos con an&aacute;lisis qu&iacute;micos directos para estimaci&oacute;n de macronutrientes (energ&iacute;a, carbohidratos, l&iacute;pidos, prote&iacute;na y fibra diet&eacute;tica). Se toman muestras por duplicado durante los 5 primeros d&iacute;as de la semana y durante 2 semanas. Las muestras se congelan a -20 <sup>o</sup>C hasta el momento del an&aacute;lisis. Cada an&aacute;lisis se realiza por triplicado y se obtiene un valor medio. Las prote&iacute;nas se determinaron por el m&eacute;todo Kjeldahl, los hidratos de carbono por el m&eacute;todo Fehling y m&eacute;todo UV enzim&aacute;tico, la grasa, mediante hidr&oacute;lisis previa y extracci&oacute;n con &eacute;ter y la fibra total por el m&eacute;todo enzim&aacute;tico gravim&eacute;trico (AOAC, 1990). Para la energ&iacute;a el sesgo absoluto era <u>&lt;</u> 0'7 %. Las tablas de composici&oacute;n de alimentos infraestiman ligeramente los carbohidratos (sesgo &le; 4'1 %), l&iacute;pidos ligeramente sobreestimados (sesgo &le; 2'9 %), las prote&iacute;nas sobreestimadas (sesgo &le; 6'2 %). Los autores del estudio concluyen que la estimaci&oacute;n de la fibra diet&eacute;tica con tablas de composici&oacute;n de alimentos no es v&aacute;lida al obtenerse un sesgo &le; 31'6 %.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los valores calculados del estudio anterior en cuanto a energ&iacute;a, prote&iacute;na, grasa total y carbohidratos, tambi&eacute;n concuerdan con los valores obtenidos por an&aacute;lisis qu&iacute;mico en otras dietas militares<sup>69</sup>. En las tablas <a target="_blank" href="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla5.jpg">5</a> y <a target="_blank" href="/img/revistas/sm/v69n2/08_informe1_tabla6.jpg">6</a> se presentan las diferencias en la composici&oacute;n de macronutrientes entre an&aacute;lisis qu&iacute;micos y resultados de tablas de composici&oacute;n de alimentos en una receta de platos preparados y en raciones individuales de campaña.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Cuando se comparan valores calculados frente a valores analizados para comprobar la fiabilidad del procedimiento de c&aacute;lculo de recetas para 8 minerales, 6 vitaminas y colesterol en 6 platos mixtos, se hallan diferencias menores del 10%, excepto para el cobre que era m&aacute;s alto que los valores analizados. Las vitaminas mostraban diferencias menores del 20 %, con excepci&oacute;n de la vitamina B12<sup>70</sup>. Otros estudios han comparado valores estimados con valores analizados para fibra diet&eacute;tica y &aacute;cido linoleico (C18:2, n-6) en 31 productos alimenticios, llegando a la conclusi&oacute;n que los m&eacute;todos de c&aacute;lculo sobreestimaban ambos nutrientes alrededor de un 10 %<sup>71</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Tambi&eacute;n en estudios de ingestas de adolescentes<sup>72</sup> se constatan diferencias significativas entre valores calculados y an&aacute;lisis de fibra soluble, insoluble y fibra total utilizando un m&eacute;todo enzim&aacute;tico-gravim&eacute;trico, obteni&eacute;ndose una diferencia media del 20'5 % (p &lt; 0,05).</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En un trabajo finland&eacute;s<sup>73</sup> sobre dietas de reducci&oacute;n de peso y cuyo objetivo era comparar los valores calculados, con una base datos nutricionales, con los valores de 15 muestras analizadas, &eacute;sta proporcionaba una razonable buena estimaci&oacute;n de la ingesta de prote&iacute;na, grasa, &aacute;cidos grasos, fibra diet&eacute;tica, calcio, magnesio, potasio y manganeso; una moderada o incierta estimaci&oacute;n para la ingesta de hierro, sodio, zinc y selenio; y pobre estimaci&oacute;n de la ingesta de cobre, molibdeno, cadmio y plomo.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Los hallazgos anteriores se relacionan con los hallados por otros autores en China, Corea, Jap&oacute;n, Malasia y Filipinas<sup>74,75</sup>. Se concluye que la estimaci&oacute;n de la ingesta de elementos minerales, en mujeres no fumadoras, con tablas de composici&oacute;n de alimentos presenta, en el caso de hierro, importantes desviaciones respecto a los an&aacute;lisis qu&iacute;micos, y en general no es posible, excepto para el sodio, realizar una estimaci&oacute;n precisa de las ingestas de potasio, magnesio, cobre, zinc, calcio y f&oacute;sforo.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En otro estudio<sup>76</sup> se comparan los par&aacute;metros de platos cocinados de una residencia de ancianos (grasa total, &aacute;cidos grasos, colesterol, alfa-tocoferol y minerales) utilizando tablas de composici&oacute;n de alimentos (Mataix y col., 1995; MaCance y Widdowson's, 1991) con an&aacute;lisis qu&iacute;micos (31 platos cocinados y 12 ingredientes). Los valores calculados dan una buena estimaci&oacute;n para energ&iacute;a y grasa, lo que coincide con los datos de otros autores en men&uacute;s de restaurantes<sup>77</sup>. Tambi&eacute;n se obtiene una buena estimaci&oacute;n de &aacute;cidos grasos poliinsaturados, colesterol, potasio y f&oacute;sforo. En contraste los valores obtenidos se tiende a infraestimar &aacute;cidos grasos saturados, &aacute;cidos grasos monoinsaturados, calcio, magnesio y sodio, y sobreestimar alfa-tocoferol y hierro. Las diferencias m&aacute;s grandes entre valores calculados y analizados se encuentran para &aacute;cidos grasos monoinsaturados, &aacute;cidos grasos saturados y alfa-tocoferol (38, 48 y 49 %, respectivamente). Entre los minerales determinados por plasma acoplado por inducci&oacute;n, las diferencias m&aacute;s grandes fueron observadas para el hierro y sodio (36 y 56 %, respectivamente). Para las ingestas de magnesio las diferencias entre los valores medios calculados y los valores analizados dan un rango del 11 %. En otro estudio emprendido en una poblaci&oacute;n anciana<sup>78</sup>, se concluye que las tablas de composici&oacute;n de alimentos no son apropiadas para estimar la ingesta de calcio, magnesio y f&oacute;sforo.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En un estudio realizado por una empresa de catering en platos preparados<sup>79</sup> se analizaron &aacute;cidos grasos, vitamina E, tiamina y riboflavina. Los valores calculados se obtienen a partir de receta con tablas de composici&oacute;n de alimentos (dos italianas, una inglesa y una de USA). Cuando se usaba m&aacute;s de una para el c&aacute;lculo, no hab&iacute;a diferencias significativas entre las tablas de composici&oacute;n de alimentos ni entre los valores anal&iacute;ticos y las tablas de composici&oacute;n de alimentos, y se concluye que las tablas de composici&oacute;n de alimentos son bastante adecuadas para la evaluaci&oacute;n nutricional en grupos de poblaci&oacute;n, aunque se permita una variaci&oacute;n estacional de los ingredientes.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En un estudio piloto sobre 60 comidas y recetas para escolares<sup>80</sup>, se valor&oacute; si los nutrientes calculados utilizando una base de datos reflejaba adecuadamente los resultados de los an&aacute;lisis qu&iacute;micos de grasa total, grasa saturada, grasa monoinsaturada, grasa poliinsaturada y sodio. La media de los valores calculados era similar a los valores analizados para grasa total (10'9 ±7'6 y 11'5 ±7'4 g/100g), grasa saturada (4'24±3'25 y 4'53±3,26 g/100g), grasa monoinsaturada (4'23±3'52 y 4'44±3'43 g/100g) y &aacute;cidos grasos poliinsaturados (1'57±1'79 y 1'47±1'89 g/100g). El valor global de sodio calculado en relaci&oacute;n al analizado era significativamente m&aacute;s alto (468±286 y 307±182 mg/100g).</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En un estudio iniciado en Jap&oacute;n para validar tablas de composici&oacute;n de alimentos para estimar la ingesta de minerales<sup>81</sup>, se toman muestras por duplicado y se halla un riesgo de sobreestimaci&oacute;n del 26 % para el magnesio, del 22 % para el hierro y del 22 % para el manganeso, y la estimaci&oacute;n debe ser cuidadosa para el calcio, hierro y sodio.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">En otro trabajo<sup>82</sup> sobre el an&aacute;lisis de &aacute;cidos grasos en 3 dietas finesas (dieta grasa saturada, dieta grasa monoinsaturada y dieta grasa poliinsaturada) se obtienen los siguientes porcentajes en relaci&oacute;n a los valores calculados: &aacute;cidos grasos (85-113 %), &aacute;cidos grasos monoinsaturados (65-89 %) y &aacute;cidos grasos poliinsaturados (83-99 %). Los valores de beta-caroteno y retinol en las dietas monoinsaturadas y poliinsaturadas eran del 50-60 % de los valores calculados.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Finalmente, otros autores señalan que las tablas de composici&oacute;n de alimentos tienen una buena exactitud cuando se realizan estimaciones de ingestas con grandes poblaciones o con pocos individuos durante un periodo de tiempo prolongado<sup>83</sup>.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Las diferencias en los valores de nutrientes entre las tablas de composici&oacute;n de alimentos, y entre &eacute;stas y an&aacute;lisis qu&iacute;micos, se explican por diferencias debidas a la variabilidad natural de los alimentos (especialmente en alimentos con alto contenido en agua), cambio en la composici&oacute;n de los alimentos durante la preparaci&oacute;n, diferentes m&eacute;todos anal&iacute;ticos usados, posibles inexactitudes del m&eacute;todo anal&iacute;tico cuando los nutrientes se presentan en pequeña concentraci&oacute;n, c&aacute;lculo nutricional a partir de alimentos crudos, etc. Por todo ello las tablas de composici&oacute;n de alimentos ofrecen una informaci&oacute;n semicuantitativa, m&aacute;s exacta para los macronutrientes o algunos constituyentes inorg&aacute;nicos (potasio, calcio y f&oacute;sforo). Aunque los datos difieren entre las publicaciones, las principales diferencias afectan a la fibra diet&eacute;tica, sodio, &aacute;cidos grasos, vitaminas y elementos minerales traza. La exactitud mejora cuando se estiman ingestas en grandes poblaciones o en pocos individuos en largos per&iacute;odos de tiempo.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Para evitar una sobreestimaci&oacute;n o infraestimaci&oacute;n de nutrientes, los valores desconocidos se deber&iacute;an estimar mediante c&aacute;lculo o completando con datos bibliogr&aacute;ficos.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Conforme avanza la metodolog&iacute;a anal&iacute;tica y con el desarrollo de nuevos materiales certificados de referencia para medir la exactitud en alimentos, es posible que las tablas de composici&oacute;n de alimentos sean m&aacute;s exactas.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Cuando se requiere una alta exactitud, como en estudios metab&oacute;licos, investigaci&oacute;n cl&iacute;nica, etc., los datos nutricionales deber&iacute;an basarse en an&aacute;lisis qu&iacute;micos directos cuando las ingestas se relacionan con medidas fisiol&oacute;gicas.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">No todas las tablas de composici&oacute;n de alimentos incluyen un &iacute;ndice de medida de la variabilidad de cada nutriente (SD, l&iacute;mites de confianza, incertidumbre), n&uacute;mero de muestras analizadas o un c&oacute;digo de confianza de cada nutriente.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>Bibliograf&iacute;a</b></font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">1. Mart&iacute;nez-Burgos MA, Mart&iacute;nez-Victoria I, Mil&aacute; R, Farr&aacute;n A, Farr&eacute; R, Ros G, Yago MD, et al. Building a unified Spanish food database according to EuroFIR specifications. Food Chem 2009; 113:784-788.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838110&pid=S1887-8571201300020000800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">2. Ros G, Mart&iacute;nez de Victoria E, Farr&aacute;n A. Spanish food composition database: A challenge for a consensus. Food Chemistry 2009; 113:789-794.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838112&pid=S1887-8571201300020000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">3. Klicka MV, King N, Lavin P, Askew EW. Assessment of dietary intakes of cadets at the US Military Academy at West Point. J Am Coll Nutr 1996; 15 (3): 273-282.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838114&pid=S1887-8571201300020000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">4. P&eacute;rez Grana R. Perfil nutritivo de los men&uacute;s de invierno de una empresa de restauraci&oacute;n colectiva. Medicina Militar 2004; 60(4):230-236.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838116&pid=S1887-8571201300020000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">5. Holden JM, Harnly JM, Beecher CR. Composici&oacute;n de los alimentos. Conocimientos actuales sobre nutrici&oacute;n. En. Bowmann BA, Russell RM. Washington: ILSI, 2003:645-657.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838118&pid=S1887-8571201300020000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">6. Castanheira I, Robb P, Owen L, Der Boer H, Schmit J, Ent H, Calhan MA. A proposal to demonstrate a harmonized quality approach to analytical data production by EuroFIR. J Food Comp Anal 2007; 20:725-732.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838120&pid=S1887-8571201300020000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">7. Haytowitz DB, Lemar LE, Pehrsson PR. USDA's nutrient databank system a diverse sources. J Food Comp Anal 2009; 22:433-441.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838122&pid=S1887-8571201300020000800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">8. Polacchi W, Weissell R, Marrow S, Mazar E. Derivation of nutrient values for FAO statistical databases. J Food Comp Anal 2002; 15:515-522.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838124&pid=S1887-8571201300020000800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">9. Westernbrink S, Oseredczk M, Castanheira I, Roe M. Food composition databases: The EuroFIR approach to develop tools to assure the quality of the data compilation process. Food Chem 2009; 113 (3):759-767.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838126&pid=S1887-8571201300020000800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">10. Hartmann BM, V&aacute;squez-Caicedo AL, Bell S, Krems C, Brombach C. The German nutrient database: Basis for analysis of the nutritional status of the German population. J Food Comp Anal 2008; 21:S115-S118.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838128&pid=S1887-8571201300020000800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">11. Moreiras O, Carbajal A, Cabrera L, Cuadrado C. Tablas de composici&oacute;n de alimentos. Madrid: Pir&aacute;mide. 11 <sup>a</sup> Edici&oacute;n. 2004.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838130&pid=S1887-8571201300020000800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">12. Mataix Verd&uacute;, J. Tablas de composici&oacute;n de alimentos. Instituto de nutrici&oacute;n y tecnolog&iacute;a de los alimentos. Granada: Editorial Universidad de Granada. 5<sup>a</sup> Edici&oacute;n. 2009.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838132&pid=S1887-8571201300020000800012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">13. Farran A, Zamora R, Cervera P. Tablas de composici&oacute;n de alimentos del CESNID. Madrid: McGraw-Hill Interamericana. Ediciones Universidad de Barcelona, 2004.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838134&pid=S1887-8571201300020000800013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">14. Jim&eacute;nez Cruz A, Cervera Ral P, Bacard&iacute; Gasc&oacute;n M. Tablas de composici&oacute;n de alimentos. Barcelona: Sandoz Nutrici&oacute;n, 1997.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838136&pid=S1887-8571201300020000800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">15. Souci Fachmann Kraut. Die Zusammenesetzung der Lebensmitted Nährwest- Tabellen.5., Revidierte und ergänzte Auflage. Sttugart. Germany: Medipharm Scientific Publishers, 1994.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838138&pid=S1887-8571201300020000800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">16. Ortega Anta RM, L&oacute;pez Sabaler AM, Requejo Marcos AM, Andr&eacute;s Carbajales P. La composici&oacute;n de los alimentos. Madrid: Editorial Complutense, 2004:1-95.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838140&pid=S1887-8571201300020000800016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">17. Southgate DAT. Trace elements: databases and food composition compilations. Food Chem 1992; 43:289-293.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838142&pid=S1887-8571201300020000800017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">18. Briony T. Manual of dietetic practice. Oxford: Blackwell Publishing Company. 3<sup>o</sup> Edition, 2001: 25-28.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838144&pid=S1887-8571201300020000800018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">19. Pennington JA, Wilson DB. Daily intake of nine nutritional elements: Analyzed vs calculated values. J Am Diet Assoc, 1990; 90: 375-381.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838146&pid=S1887-8571201300020000800019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">20. Southgate DAT, Durning JVGA. Calorie conversion factors. An experimental reassessment of the factors used in the calculation of the energy value of human diets. Br J Nutr 1970; 24:517-535.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838148&pid=S1887-8571201300020000800020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">21. Southgate DAT. The relationship between food composition and available energy. Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation on energy and protein requirements. 1981.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838150&pid=S1887-8571201300020000800021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">22. Koivistoinen PE, Asp NG, Englyst HN, Hudson G, Hyvnen L, Kaltio H, et al. Memorandum on terms, definitions, and analytical procedures of protein, fat and carbohydrates in food for basic composition data: issues and recommendations. 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Food Chemistry 1996; 57:23-26.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838156&pid=S1887-8571201300020000800024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">25. Mañas Almendros M, Mart&iacute;nez de Victoria Muñoz E, Yago Torregrosa MD. Tablas de composici&oacute;n de alimentos y bases de datos nutricionales. En: Gil A. Tratado de Nutrici&oacute;n. Tomo II. Composici&oacute;n y calidad nutritiva de los alimentos. 2 <sup>a</sup> Edici&oacute;n. Madrid: Editorial Panamericana, 2010:613-638.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838158&pid=S1887-8571201300020000800025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">26. Requejo Marcos AM, Ortega Anta RM. Tablas de composici&oacute;n de alimentos españoles. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo, 1999.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838160&pid=S1887-8571201300020000800026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">27. Garbelotti ML, Marsiglia DAP, Torres EAFS. Determination and validation of dietary fiber in food by the enzymatic gravimetric method. Food Chem 2003:83:469-473.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838162&pid=S1887-8571201300020000800027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">28. Galleher DD, Schneeman BO. Fibra alimentaria. En: Ziegler EE, Filer LJ. Conocimientos actuales sobre nutrici&oacute;n. 7<sup>a</sup> Edici&oacute;n. Washington: ILSI Press, 1997: 95-105.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838164&pid=S1887-8571201300020000800028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">29. Saura-Calixto FD, Goñi Cambod&oacute;n I, Martin Albarr&aacute;n C, Pulido Ferrer R. Fibra diet&eacute;tica en la cerveza: contenido, composici&oacute;n y evaluaci&oacute;n nutricional. Madrid: Centro de Informaci&oacute;n Cerveza y Salud, 2002:15-24.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838166&pid=S1887-8571201300020000800029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">30. Kirchhoff E. Online-publication of the German food composition table «Souci-Fachmann-Kraut» on the internet. J Food Comp Anal 2002; 15:465-472.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838168&pid=S1887-8571201300020000800030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">31. Souci-Fachmann-Kraut. Tablas de composici&oacute;n de alimentos. Zaragoza: Editorial Acribia, 1991.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838170&pid=S1887-8571201300020000800031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">32. Uusitalo U, Kronberg-Kippila C, Aronsson CA, Schakel S, Schoen S, Mattison I, et al. Food Composition database harmonization for between-country comparisons of nutrient data in the TEDDY Study. 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Trace elements in foods: Zinc contents of raw foods- A comparison of data originating from different geographical regions of the world. J Food Comp Anal 2006; 19:420-433.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838176&pid=S1887-8571201300020000800034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">35. Rojas Hidalgo E. Diet&eacute;tica. Principios y aplicaciones. 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Holden JM, Bhagwat SA, Patterson KY. Development of a Multi-nutrient Data Quality Evaluation System. J Food Comp Anal 2002; 15:339-348.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838194&pid=S1887-8571201300020000800043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">44. Cuvelier C, Clinguart A, Hocquette JF, Cabaraux JF, Dufrasne I, Istasse L, et al. Comparison of composition and quality traits of meat from young finishing bulls from Belgium glue, Limousin and Aberdeein augus breeds. 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Influence of environment on seed carbohydrates in selected lentil cultivars. J Food Comp Anal 2011; 24:596-602.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838206&pid=S1887-8571201300020000800049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">50. Aro T, Tahvonen R, Mattila T, Nurmi J, Sivonen T, Kaltio H. Effects of season and processing on oil content and fatty acids of Baltic herring (Clupea harengus membras). 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Gerber N, Scheeder MRL, Weuk C. The influence of cooking and fat trimming on the actual nutrient intake from meat. Meat Sci 2009; 81 (1):148-154.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838218&pid=S1887-8571201300020000800055&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">56. Mataix Verd&uacute; J, Astiasar&aacute;n Anchorena I. Tecnolog&iacute;a alimentaria. En: Mataix Verd&uacute; J. Tratado de nutrici&oacute;n y alimentaci&oacute;n. Volumen 2. 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Tablas de composici&oacute;n para platos cocinados. Madrid: D&iacute;az de Santos. 1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838224&pid=S1887-8571201300020000800058&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">59. Murphy EW, Griner PE, Gray BC. Comparisons of methods for calculating retention of nutrients in cooked foods. J Agric Food Chem 1975; 23(6):1153-1157.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838226&pid=S1887-8571201300020000800059&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">60. S&aacute;nchez- Muñiz FJ, Viejo JM, Medina R. Deep-frying of sardines in different culinary fats. Changes in the fatty acid composition of sardines and frying fats. J Agric Food Chem 1992; 40:2252-2256.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838228&pid=S1887-8571201300020000800060&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">61. Gall KL, Otwell WS, Koburgier JA, Appledorf H. Effects of four cooking methods on the proximate, mineral and fatty acid composition of fish fillets. 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J Food Comp Anal 2008; 21: S3-S12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838236&pid=S1887-8571201300020000800064&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">65. Simonatis N, Simpson MT, Hatcher BS, Hagan DW. Comparison of the nutrient composition of research diets using computer and laboratory nutrient analysis. J Am Diet Assoc 1997: 97(9): Supplement A107.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838238&pid=S1887-8571201300020000800065&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">66. 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Pograjc L, Stibilj V, Scancar J, Jamnik M. Determination of macronutrients and some essential elements in the slovene military diet. Food Chem 2010; 122: 1235-1240.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838246&pid=S1887-8571201300020000800069&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">70. Schakel SF, Buzzard MI, Gebhardt S. Procedures for estimating nutrient values for food composition database. 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Djukic N, Sobajic S, Dordevic B, Miletic I, Gajic I. Dietary fiber intake of adolescents living in a boarding school in north-eastern part of Serbia: comparison of analyzed and calculated values. Int J Food Sci Nutr 2009; 60(6):14-22.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838252&pid=S1887-8571201300020000800072&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">73. Hakala P, Marniemi J, Knuts LR, Kumpulainen J, Tahvonen R, Piaani S. Calculated vs analysed nutrient composition of weight reduction diets. 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Obarzanek E, Reed DB, Bigelow C, Glovsky E, Pobock R, Nicklas T, et al. Fat and sodium content of school lunch foods: Calculated values and chemical analysis. Int J Food Sci Nutr 1993; 44:155-165.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5838268&pid=S1887-8571201300020000800080&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">81. Sakurai K, Watanabe T, Matsuda-Inoguchi N, Shimbo S, Date C, Toji C, et al. Agreement of estimated values with measured values in dietary intakes of minerals: A validation study in Japan. 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<body><![CDATA[<br>Roberto P&eacute;rez Grana    <br>Servicio de Bromatolog&iacute;a y Seguridad Alimentaria    <br>Centro Militar de Veterinaria de la Defensa    <br>C/ Dar&iacute;o Gazapo, 3    <br>28024. Madrid    <br>Tfno. 91512 2515    <br><a href="mailto:rpergra@oc.mde">rpergra@oc.mde</a></a></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Recibido: 19 de junio de 2012    <br>Aceptado: 27 de febrero de 2013</font></p>      ]]></body><back>
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