In den letzten Jahren besteht eine wachsende Besorgnis über die Auswirkungen der Lebensmittelverarbeitung auf die menschliche Gesundheit. Insbesondere der Verzehr von hochverarbeiteten Lebensmitteln (UPF) wurde mit verschiedenen Stoffwechselstörungen in Verbindung gebracht. Um die Ernährungsberatung zu verbessern, wurde die NOVA-Klassifikation entwickelt, die essbare Substanzen nach Art, Umfang und Zweck ihrer industriellen Prozesse klassifiziert.
Die NOVA-Klassifikation findet in der Öffentlichkeit breite Akzeptanz und Ernährungsepidemiologen verwenden sie häufig, um Zusammenhänge zwischen Lebensmittelkonsum und Ernährungsqualität oder Gesundheitsergebnissen zu untersuchen. Allerdings sind die NOVA-Kriterien in der Praxis oft nur schwer anzuwenden. Dies kann daran liegen, dass nicht alle Verarbeitungsschritte berücksichtigt werden, dass die Kategorien ein breites Spektrum an Nährstoffzusammensetzungen abdecken und dass für die meisten Produkte keine detaillierten Informationen zu den Inhaltsstoffen verfügbar sind.
Um dieses Problem anzugehen, forderten die Autoren dieses Artikels die Teilnehmer auf, einen Satz von 24 Bildern von Lebensmitteln in sinnvolle Gruppen einzuteilen, ohne ihnen zu sagen, zu welcher der vier NOVA-Gruppen jedes Lebensmittel gehörte. Die Ergebnisse zeigten, dass die Wahrnehmung der Bewerter hinsichtlich der Gesundheit und des Verarbeitungsgrads eines Lebensmittels im Allgemeinen mit der NOVA-Gruppe übereinstimmte.
Die Autoren fanden außerdem heraus, dass Prüfer, wenn ihnen die Zutaten für alle Lebensmittel angezeigt wurden, mehr Lebensmittel derselben NOVA-Gruppe zuordneten, als wenn keine Zutaten verfügbar waren. Dies deutet darauf hin, dass für robuste und funktionelle NOVA-Lebensmittelzuweisungen detailliertere Informationen zu den Inhaltsstoffen erforderlich sind. Die Autoren schlagen vor, dass dies durch die Verwendung offener Daten aus der BitsaboutMe-Datenbank erreicht werden kann, die den NOVA-Score für alle Produkte enthält. Nova ernährung