Herramienta 'Agrobiodiversity Diet Diagnosis Interventions' (ADD-IT)

ADD-IT es especialmente útil en contextos donde trabajadores de salud locales y voluntarios comunitarios necesitan información estructurada y confiable sobre los sistemas alimentarios locales para orientar su trabajo. Esto incluye entornos donde es clave comprender qué alimentos están disponibles en los mercados, cuáles son estacionales y cuál es el valor nutricional de los distintos grupos de alimentos.

La herramienta es relevante cuando los programas buscan vincular la información dietaria individual con el monitoreo comunitario. Los datos recolectados benefician directamente a las personas participantes, mientras que los resultados agregados pueden apoyar la planificación y la toma de decisiones a nivel comunitario, regional y nacional.

También es útil en iniciativas enfocadas en el cambio de comportamiento. Su proceso estructurado —recolección de datos, análisis, retroalimentación y plan de acción— facilita discusiones informadas y pasos prácticos hacia mejores hábitos alimentarios.

Primer año

Durante el primer año, el proyecto estableció alianzas estratégicas con el National Museums of Kenya, JICAV y la Tokyo University of Agriculture.

El National Museums of Kenya aporta conocimiento científico y genético sobre especies vegetales y animales.

La Tokyo University of Agriculture brinda apoyo técnico a través de la iniciativa Hara.

Asimismo, se incorporaron especialistas en recolección y análisis de datos para la gestión de la base de datos, así como un oficial de comunicaciones encargado de documentar y difundir los avances del proyecto.

Segundo año

En el segundo año, el enfoque se centra en la evaluación nutricional de diversos alimentos. El equipo de investigación recolectará muestras que serán analizadas en laboratorios para determinar su contenido nutricional, fortaleciendo así la base científica de la herramienta.

Contribuciones e impacto

La herramienta está contribuyendo a estimular el uso de recursos alimentarios locales, con beneficios potenciales para las economías locales, la seguridad alimentaria, la salud pública, la reducción de la pobreza y la conservación de la biodiversidad. También fortalece la colaboración institucional y la capacidad para realizar investigación en nutrición.

Las investigaciones vinculadas al proyecto han generado publicaciones revisadas por pares que abordan temas como patrones dietarios en zonas rurales de Kenia, validación del cuestionario digital y la relación entre producción local de alimentos e ingesta nutricional.

Próximos pasos

La siguiente fase busca ampliar la red a otros países para probar y adaptar ADD-IT en nuevos contextos.

Diseño flexible

ADD-IT está diseñada para ser adaptable. Puede personalizarse para reflejar la cultura alimentaria, los hábitos dietarios y los ingredientes disponibles en distintas regiones.

Adaptación a culturas alimentarias locales

Personalización de la lista de alimentos
Los alimentos incluidos en el cuestionario y en las recetas pueden modificarse para ajustarse a las dietas locales. Por ejemplo, un alimento básico como el “ugali” en Kenia puede sustituirse por otro alimento representativo de otra región.

Materiales educativos culturalmente pertinentes
Los contenidos educativos pueden adaptarse al contexto cultural y al nivel de comprensión del público objetivo para asegurar que sean claros y efectivos.

Desarrollo futuro

ADD-IT continúa en evolución, con varias mejoras previstas:

Intercambio de datos
Actualmente, los resultados se almacenan únicamente en el dispositivo del investigador. En el futuro, se espera permitir el intercambio seguro de resultados entre investigadores y participantes.

Almacenamiento y privacidad de datos
La ampliación de funciones de intercambio requerirá sistemas claros de almacenamiento y procedimientos sólidos de consentimiento para garantizar el uso responsable de los datos.

Cómo otros investigadores pueden adaptar y reutilizar ADD-IT

1. Reflejar las dietas locales
   Adaptar listas de alimentos, imágenes de porciones, recetas y materiales educativos a las prácticas alimentarias del contexto.

2. Medir el impacto de intervenciones
   Utilizar la aplicación en estudios de línea base y línea final para evaluar intervenciones nutricionales. El formulario de consentimiento ya está integrado.

3. Monitorear a lo largo del tiempo
   Aplicar la herramienta de manera periódica durante los programas para seguir cambios en los hábitos alimentarios.

4. Gestionar datos de forma colaborativa
   Almacenar los datos en la nube para facilitar la gestión y el análisis en equipo. El desarrollo de funciones ampliadas de intercambio de datos continúa en proceso.