(57)【要約】食物に相対スコア数を割り当てる方法を提供する。食物への相対スコア数の割当てにより、消費者は、望ましい食餌を提供する食物を選別することができる。測定された特性に基づいて予測生スコアを出すのに有効な式が提供される。予測生スコアは統計的に、実際の委員会によって判定される生スコアに相関する。予測生スコアはさらに処理されて、消費者によって追跡しやすい相対スコア数が与えられる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
望ましい選択肢の選別を容易にする方法であって、
知識ある分野代表者委員会から、第１の選択肢群に対する相対スコアを生成するステップと、
第２の選択肢群それぞれの少なくとも２つの特性を測定し、前記測定された特性を使用して、前記第２の選択肢群に対する予測相対スコアを与えるステップと、
前記予測相対スコアを有形媒体に記録して、望ましい選択肢の選別を容易にするように前記予測相対スコアを伝達するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記知識ある分野代表者は食餌専門家であり、前記予測相対スコアを記録するステップは、前記予測相対スコアを食品用包材に含めるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択肢は、糖尿病、心疾患、血圧管理、メタボリックシンドローム、体重管理、健康的な老化、認知および癌予防のための食餌療法からなる群から選別される食餌療法用の食餌選択肢であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
測定される前記特性は、炭水化物、糖質、繊維、蛋白質、総脂質、全脂肪酸、総飽和脂肪酸、トランス脂肪酸、カルシウム、ナトリウム、鉄、ビタミン、グリセミック指数、グリセミック負荷、耐性澱粉、糖アルコール、およびその混合物からなる群から選別された選択肢に含まれる物質の量であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
人間が所定の食餌療法を続けるのを支援する方法であって、
ある期間にわたって所定の食餌療法を続けるのに有効な最小および最大相対スコア数を判定するステップと、
可能ないくつかの食物サービング選択肢それぞれに対して相対スコア数を算出するステップと、
前記判定された最小および最大相対スコア数の間の総計相対スコア数を提供する食物サービング選択肢を識別するステップと、
前記識別された食物サービング選択肢を用いて食餌計画を作成し、そうすることによって前記人間が前記所定の食餌療法を続けるのを支援するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
前記所定の食餌療法は、糖尿病、心疾患、血圧管理、メタボリックシンドローム、体重管理、健康的な老化、認知および癌予防のための食餌療法からなる群から選別されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記相対スコアは、生スコアを算出することによって算出され、前記生スコアは、式１６Ａを用いて算出され、式１６Ａは、
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
であり、上式で、係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3、・・・は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、単調、および増大または減少でよい準単調関数からなる群から選別される関数であり、ｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・は、個々の栄養価値または前記食物サービング選択肢に対応する２つ以上の栄養価値の関数であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
生スコアは、式１６〜２２からなる群から選別される式を用いて算出されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記相対スコア数は、前記食物サービング選択肢のうち１つの選択肢の１サービング分が、５グラム以下の炭水化物および２０キロカロリー未満を有する食物またはノンアルコール飲料を含むとき、固定値を含む生スコアを割り当て、
３グラム以上の炭水化物を有する前記食物サービング選択肢のうち１つの選択肢の１サービング分に対して、蛋白質、繊維、トランス脂肪酸、飽和脂肪酸、全脂肪酸、ナトリウム、およびビタミン値を判定し、式１Ａまたは式１Ｂまたは式１Ｃを用いて生スコアを算出し、
３グラム未満の炭水化物を有する前記食物サービング選択肢のうち１つの選択肢の１サービング分に対して、蛋白質、飽和脂肪酸、全脂肪酸、カルシウム値およびナトリウム値を判定し、式２を用いて生スコアを算出し、
前記食物サービング選択肢のうち１つの選択肢の１サービング分が、２０キロカロリー以上を有するノンアルコール飲料を含むとき、糖質、全脂肪酸、カルシウム、およびビタミン値を判定し、式３を用いて生スコアを算出し、かつ
前記食物サービング選択肢のうち１つの選択肢の１サービング分がアルコール飲料を含むとき、式４を用いて生スコアを判定すること
によって算出されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
生スコアは、式５〜１５からなる群から選別される式を用いて算出されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
食品を相対スコア数でラベルづけする方法であって、前記食品に対する食餌の適切さを反映する相対スコア数を算出し、前記食品を前記相対スコア数でラベルづけするステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記相対スコアは、生スコアを算出することによって算出され、前記生スコアは、式１６Ａを用いて算出され、式１６Ａは、
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
であり、上式で、係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3、・・・は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、単調、および増大または減少でよい準単調関数からなる群から選別される関数であり、ｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・は、個々の栄養価値または前記食品に対応する２つ以上の栄養価値の関数であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
生スコアは、式１６〜２２からなる群から選別される式を用いて算出されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
容器内部に配置された食用品一人前と、前記容器の表面に配置された相対スコア数とを備える前記容器であって、前記相対スコア数は、生スコアを算出することによって算出され、前記生スコアは、式１６Ａを用いて算出され、式１６Ａは、
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
であり、上式で、係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3、・・・は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、単調、および増大または減少でよい準単調関数からなる群から選別される関数であり、ｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・は、個々の栄養価値または前記食用品の前記食物一人前に対応する２つ以上の栄養価値の関数であることを特徴とする容器。
【請求項１５】
生スコアは、式１６〜２２からなる群から選別される式を用いて算出されることを特徴とする請求項１４に記載の容器。
【請求項１６】
デジタルコンピュータ命令を格納したデジタルメモリを備える機器であって、食物、ノンアルコール飲料、およびアルコール飲料に対する食餌の適切さを反映する相対スコア数の算出を容易にするためのデジタルコンピュータによって実行されると、前記電子コンピュータ命令は、前記相対スコアを算出することを特徴とする機器。
【請求項１７】
前記相対スコアは、生スコアを算出することによって算出され、前記生スコアは、式１６Ａを用いて算出され、式１６Ａは、
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
であり、上式で、係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3、・・・は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、単調、および増大または減少でよい準単調関数からなる群から選別される関数であり、ｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・は、個々の栄養価値または前記食物サービング選択肢に対応する２つ以上の栄養価値の関数であることを特徴とする請求項１６に記載の機器。
【請求項１８】
生スコアは、式１６〜２２からなる群から選別される式を用いて算出されることを特徴とする請求項１７に記載の機器。
【請求項１９】
実際の生スコアを予測する方法であって、
委員会で強制選択一対比較を実施して、定義された１組の品目に対する実際の生スコアを生成するステップと、
実際の生スコアと予測生スコアとの間の相関が、０．５以上のｒ2および２０以下の二乗平均平方根誤差値を与えるように、測定された特性に基づいて予測生スコアを出すための式を開発するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
所定の食餌療法に適した食物を選別する方法であって、
１組の食品について専門委員会からインプットを集めるステップと、
前記集められたインプットに基づいて、前記食品の少なくとも１つに対して相対スコア数を算出し、前記相対スコアを前記食品に割り当てるステップと、
前記所定の食餌療法を所与の期間にわたって続けるのに有効な最小および最大総相対スコア数を判定するステップと、
前記最小および最大総相対スコア数以内の総相対スコア数を与える食物の組合せを選別するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
人間が所定の食餌療法を続けるのを支援する方法であって、
所定の食餌療法をある期間にわたって続けるのに有効な最小および最大総相対スコア数を判定するステップと、
食物サービング選択肢中の少なくとも全脂肪酸、ナトリウムおよび総炭水化物を測定するステップと、
式２３、式２４、式２５、式２６、式２７および式２８からなる群から選別される式を用いて、可能ないくつかの食物サービング選択肢それぞれに対する相対スコア数を算出するステップと、
前記判定された最小および最大相対スコア数以内の総計相対スコア数を与える前記食物サービング選択肢を識別するステップと、
前記人間のための食餌中の前記識別された食物サービング選択肢を使用し、そうすることによって前記人間が前記所定の食餌療法を続けるのを支援するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、その全体が両方とも参照によって本明細書に組み込まれている、２００８年５月２８日に出願した米国特許仮出願第６１／０５６，５３８号、および２００９年１月５日に出願した米国特許仮出願第６１／１４２，５３３号の利益を主張する。
【０００２】
本発明は、選択肢を格付けする方法および機器、たとえば食物を格付けして、健康的なバランスのとれた食餌を提供する食物の選別を助ける方法および機器に関する。より詳細には、たとえば、米国糖尿病協会によって確立されたガイドラインおよびアメリカ人のための食生活ガイドラインなど、食餌ガイドラインを満たす食餌を提供する食物を消費者に選別させる相対スコアを食物に割り当てる方法および機器が提供される。
【背景技術】
【０００３】
専門委員会はしばしば、様々な選択、特にたとえば食餌選択の望ましさを評価するのに利用される。ほとんどの場合、こうした専門委員会は、検討用に揃えられた莫大な（および増加する一方の）数の候補品目と比較して、限られた数の品目を評価するだけでよい。残念ながら、いくつかの品目に対しては、専門家評価が下し得る内容を活用することが非常に難しい場合もある。所与の食品を所与の食餌プログラムに含めることが相対的に望ましいかに関して、すべてのケースにおいて専門家が必ずしも合意し合っているわけではないという事実により、この問題はさらに複雑になる。したがって、ある品目を別の品目に優先して、特に委員会によって評価されたことがない品目を選択することが望ましいかに関する情報は、専門委員会によって提供される実際の情報から明らかにならない場合がある。
【０００４】
消費者はしばしば、健康的な食物選択を行うことに関心がある。多くの消費者は、自分達が様々な健康関連理由のために食餌療法を続けるのを助ける食物選択を行う必要がある。たとえば、血糖レベル（等価には、血糖濃度）を一定限度内に保つことには、健康上重大な利点がある。
【０００５】
現在、糖尿病に罹っている患者ならびに健康的な食餌をとろうと努めている個々人はしばしば、複雑な食餌交換システムに従い、または炭水化物もしくはカロリーをカウントするよう命じられる。こうしたシステムは、個々人が従うには難しく、不満を募らせる傾向がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Haytowitzら、2002 J.FoodComp.Anal.
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
複数の選択肢、たとえば特に、食餌選択肢からの様々な選択肢を格付けし、かつ／またはより望ましい選択を識別する（もしくはその識別を容易にする）のに有効な方法および機器が提供される。本方法は、知識ある分野代表者委員会によって行われるであろう望ましい、および望ましくない選択の予測を可能にする。好ましい実施形態では、強制選択比較プロセスが、委員会で実施される。強制選択比較プロセスは、本明細書では生スコアと呼ばれることがある優先スコアを生成する。委員会は、たとえば食餌専門家など、共通分野における個々人を（排他的に、または少なくとも包含的に）含み得る。測定された特性に基づいて予測生スコアを出すのに有効な式が開発され使用される。予測生スコアは統計上有利には、実際の委員会によって判定されることになる生スコアに相関する。
【０００８】
生スコアは、さらに処理されて、相対スコアを与える。本態様では、生スコアは必要に応じて、より追跡しやすくするための範囲／スケールに圧縮される。その結果得られる相対スコアは、容易に合算することができる比較的低い自然数を与える。たとえば、０から１００の範囲は、７で等分して７つのカテゴリを与えることができ、そうすることによって、０と１４．３未満の間の生スコアをもつ食物または飲物は０とカテゴリ分類され、１４．３と２８．６未満の間の生スコアをもつ食物または飲物は１とカテゴリ分類され、以下同様に続く。使用されるカテゴリの数は、生スコアを正確かつ好都合にカテゴリ分類し、その結果得られる相対スコアを、消費者によって使いやすい自然数および比較的低い数（たとえば、１桁の数）両方にするように増やしても減らしてもよい。
【０００９】
本態様によると、望ましい選択肢の選別を容易にする方法が提供される。本方法は、知識ある分野代表者委員会からの第１の選択肢群に対する相対スコアを生成することを含む。第２の選択肢群それぞれの少なくとも２つの特性が測定される。測定された特性は、第２の選択肢群に予測相対スコアを与えるのに使われる。測定される特性は、炭水化物、糖質、繊維、蛋白質、総脂質、全脂肪酸、総飽和脂肪酸、トランス脂肪酸、カルシウム、ナトリウム、鉄、ビタミン、グリセミック指数、グリセミック負荷、耐性澱粉、糖アルコール、およびその混合物を含み得る。予測相対スコアは、有形媒体に記録されて、断定相対スコアを伝達し、望ましい選択肢の選別を容易にする。知識ある分野代表者の例は、食餌専門家を含み得る。有形媒体に予測相対スコアを記録することは、たとえば、予測相対スコアを食品用包材に記録すること、スコアをコンピュータ装置に記録すること、およびスコアを印刷物やポスターなどの文書に記録することを含み得る。
【００１０】
一態様では、人間が所定の食餌療法を続けるのを支援する方法が提供される。本方法は、たとえば、一度の間食、一度の食事、１日、１週間または２週間などの期間にわたって所定の食餌療法を続けるのに有効な最小および最大相対スコアを判定することを含む。可能ないくつかの食物サービング選択肢それぞれに対して相対スコアが算出され、所与の期間の各食物選択肢に対する相対スコアを合算して、総相対スコアが与えられ得る。次いで、所望の期間の所定の最小値および最大値以内である総相対スコアを与える食物サービング選択肢が識別される。
【００１１】
別の態様では、食品に対する相対スコアは、最初に以下の式１６Ａを用いて生スコアを算出することによって算出し、食品に割り当てることができる。  
式１６Ａ
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
【００１２】
係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3・・・は、ｘ1、ｘ2、ｘ3・・・によってそれ自体が表される栄養価値の適切な関数である。表現ｘ1は、問題となっている食品に対応する２つ以上の栄養価値の関数も表し得る。ｆ1、ｆ2、ｆ3・・・用の関数形式は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、ならびに増加または減少でよい他の単調（および準単調）関数を含み得る。適切であり有用な関数のいくつかの例については、後で説明する（式１６〜２２）。
【００１３】
相対スコアを算出する方法が提供され、この方法は、
５グラム以下の炭水化物および２０キロカロリー未満を有する食物またはノンアルコール飲料を一人前が含むとき、固定値を含む生スコアを割り当てるステップと、
３グラム以上の炭水化物を有する食物一人前に対して、炭水化物、蛋白質、繊維、トランス脂肪酸、飽和脂肪酸、全脂肪酸、カルシウムおよびナトリウム、鉄およびビタミンおよびミネラル値を判定し、式１Ａまたは式１Ｂまたは式１Ｃ（これらの式は、後で例示し、説明する）を用いて生スコアを算出するステップと、
３グラム未満の炭水化物を有する食物一人前に対して、蛋白質、飽和脂肪酸、全脂肪酸、およびナトリウム値を判定し、式２（後で例示し、論じる）を用いて生スコアを算出するステップと、
一人前が、２０キロカロリー以上を有するノンアルコール飲料を含むとき、糖質、全脂肪酸、カルシウム、ビタミンおよびミネラル値を判定し、式３（後で例示し、論じる）を用いて生スコアを算出するステップと、
一人前がアルコール飲料を含むとき、式４（後で例示し、論じる）を用いて生スコアを判定するステップと、
生スコアを使用して相対スコアを判定するステップとを含む。
生スコアは、やはり後で例示し、論じる式５〜１５を用いて算出することもできる。
【００１４】
別の態様では、相対スコア数で食品をラベルづけする方法が提供される。本方法は、本明細書に記載する式、特に式１６Ａ、式１６〜２２を使って相対スコア数を算出することを含む。食品は次いで、その算出相対スコア数でラベルづけされる。
【００１５】
別の態様では、容器と、容器内に配置された食用品一人前と、容器の表面に配置された相対スコア数とを含む機器が提供される。この容器は、一手法によると、袋や箱など、食物用の包材を含み得る。別の手法によると、この容器は、１つまたは複数の相対スコア数がその上に現れるフラットスクリーンディスプレイなどのディスプレイをもつ自動販売機を含み得る。相対スコア数は、本明細書に記載する式、特に式１６Ａ、式１６〜２２を使って算出することができる。容器は次いで、その算出相対スコア数でラベルづけされる。
【００１６】
別の態様では、数人前の様々な食物、ノンアルコール飲料、およびアルコール飲料に対する相対スコアを判定するのを容易にするための一連のデジタルコンピュータ命令を格納したメモリを含む機器が提供される。この判定は、たとえば、本明細書に記載する式の１つまたは複数を使って、こうした相対スコアを算出することを含み得る。一手法によると、この算出は、異なる複数の品目に対するバッチ算出を遂行することを含み得る。別の手法によると、所望される場合、この算出は、必要に応じて即時算出を遂行することを含み得る。
【００１７】
別の態様では、実際の生スコアを予測する方法が提供される。本方法は、委員会で強制選択一対比較（ｆｏｒｃｅｄ  ｃｈｏｉｃｅ  ｐａｉｒｅｄ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）を実施して、定義された１組の品目に対する実際の生スコアを生成することを含む。０．５以上のｒ2および２０以下の二乗平均平方根誤差値、ならびに好ましくは０．６以上のｒ2および１２以下の二乗平均平方根誤差値を与えるという点で実際の生スコアと予測生スコアとの間の相関が好ましくなるように、測定された特性に基づいて予測生スコアを出すための式が開発される。
【００１８】
別の態様では、所定の食餌療法に適した食物を選別する方法が提供される。本方法は、１組の食品に関して専門委員会からインプットを集めることを含む。相対スコアが算出され、集められたインプットに基づいて各食品に割り当てられる。所定の食餌療法をある期間にわたって続けるのに有効な最小および最大総相対スコア数が判定される。最小および最大総相対スコア数以内の総相対スコアを与える食物が選別される。
【００１９】
当業者には、本明細書における教示は、非常に大規模に実現可能であることが理解され、加工されていても生でも、固形食および飲物（アルコール含有飲物およびアルコール非含有飲物両方を含む）を含む、本質的にどの食用または嗜好性材料に関しても応用が簡単に適応可能であろう。比較的複雑なランクづけおよび格付け基準（客観的および比較的主観的な基準両方を含む）が、最終的には、消費者がほとんどまたは全くトレーニングせずに理解し応用することが可能な高度に直観的であり有用な索引結果を保ちながら、簡単に適応されることがさらに理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】食餌選択を行うシステムを概略的に示す図である。
【図２】食物、ノンアルコール飲料またはアルコール飲料の生スコアを判定するフローチャートを示す図である。
【図３】生スコアがどのように相対スコア数に変換され得るかを示す図である。
【図４】相対スコアおよび／または食餌計画を提供するための情報がどのように獲得され使用され得るかを示すブロック図である。
【図５】糖尿病の人達のための摂食システムを示すフローチャートである。
【図６】２週間にわたって平均された、日常食計画に関するエネルギー含量とスコア目標の相関を示す図である。
【図７】１週間にわたって平均された、日常食計画に関するエネルギー含量とスコア目標の相関を示す図である。
【図８】相対スコア数のあるパッケージを示す図である。
【図９】相対スコア数のある袋タイプのパッケージを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、食餌選択を行うシステムの概要を記述する。図１に示すように、所望の結果の提供に有効な特異的食餌の計画に熟練した専門家の委員会が、個々の各食品に相対スコアを割り当てる。こうした相対スコアは、専門家の委員会によって特にスコアづけされことがないとしても、食品の少なくとも２つの特性を測定することによって、どの食品にも相対スコアが割り当てられ得るように一般化される。様々な食物の相対スコアは、特異的タイプの食餌に対する適切なスコアの範囲を判定するのに使われる。所望の結果の提供に有効な特異的食餌または所定の食餌の例は、糖尿病、心疾患、血圧管理、メタボリックシンドローム、体重管理、健康的な老化、認知および癌予防に適した食餌を含み得る。各人は次いで、この情報を用いて、特異的食餌に適した食物の組合せを選別すればよい。
【００２２】
図２に示すように、相対スコア数の提供に使われるスコアは、食物またはノンアルコールもしくはアルコール飲料に対して判定することができる。約５グラム未満の炭水化物または２０キロカロリー未満を有する食物またはノンアルコール飲料には、ゼロという相対スコアが割り当てられる。２０キロカロリー未満の食物およびノンアルコール飲料には、米国糖尿病協会の「Ｃｈｏｏｓｅ  Ｙｏｕｒ  Ｆｏｏｄｓ」システムによる「フリーフード」指定に従って、ゼロスコアが与えられる。
【００２３】
２０キロカロリー以上の食物に対して、総炭水化物が測定される。３グラム以上の炭水化物の食物がさらに測定されて、蛋白質のグラム数、繊維のグラム数、トランス脂肪酸のグラム数、飽和脂肪酸のグラム数、全脂肪酸のグラム数、ナトリウムのｍｇ数ならびにビタミンＡ、Ｃ、およびミネラルである鉄、カルシウムに対する１日あたりのパーセント値（２０００キロカロリーの食餌に基づく％Ｄ）の合計が判定される。測定量を用いて、式１Ａ、１Ｂまたは１Ｃ（後で示す）で生スコアが算出される。３グラム未満の炭水化物を有する食物がさらに測定されて、蛋白質のグラム数、飽和脂肪酸のグラム数、全脂肪酸のグラム数、カルシウムのｍｇおよびナトリウムのｍｇが判定される。生スコアは、測定量を用いて式２（後で示す）で算出される。
【００２４】
２０キロカロリー以上のノンアルコール飲料がさらに測定されて、糖質のグラム数、全脂肪酸のグラム数、ナトリウムのｍｇならびにビタミンＡ、Ｃ、およびミネラルである鉄、カルシウムに対する％ＤＶ（２０００キロカロリーの食餌に基づく）の合計が求められる。生スコアは、測定量を用いて式３（後で示す）で算出される。
【００２５】
アルコール飲料の場合、サービング数が判定され、式４（後で示す）から生スコアが算出される。１サービングは、５オンス（１４１．７５ｇ）のワイン、１２オンス（３４０．１９ｇ）のビール、または１オンス（２８．３５ｇ）の酒類と定義される。
【００２６】
本明細書において行われるすべての測定は、当該分野において公知である技術を用いて行われる。
【００２７】
図３に示すように、生スコアはさらに処理されて、相対スコアが与えられる。たとえば、所望カテゴリの数およびカテゴリ区域が判定される。本明細書にさらに記載するように、任意の数の所望カテゴリを使用することができる。さらに、カテゴリは等しいサイズの区域をもってよく、またはカテゴリのサイズは、上限または下限を拡張することができる。生スコアは、適切なカテゴリに割り当てられる。カテゴリ番号が、相対スコアとなる。
【００２８】
図４に示すように、相対スコアおよび最終的には食餌計画を判定するための情報は、任意の数のやり方で獲得することができる。たとえば、製品は、製品情報を提供し、またはこのような情報へのアクセスを得るのに使用することができるバーコードを含み得る。製品特性は、製品を分析する装備から提供され得る。製品情報は、ウェブサイトから取得することができる。さらに、所望の食餌パラメータが提供され得る。この情報または他のどの情報のいずれも、コンピュータに直接与え、または公知の任意の方法を用いてコンピュータにインプットすることができる。適切な命令を格納したメモリへのアクセスを有するコンピュータは次いで、このような情報を用いて、また、本明細書に提示される具体的教示内容を適用したとき、相対スコアおよび／または食餌計画を算出することができる。
【００２９】
その結果得られた算出相対スコア数は次いで、食餌療養者にとって有用な何らかのやり方で表示することができる。これは、たとえば、所与の食品に対する相対スコア数を、その食品を含む容器上に場所決めすることを含み得る。実例として、また、こうした観点でのいかなる限定も意図するわけではなく、図８に示すように、この表示は、食用品のある程度の所定人数分（１つまたは複数のサービング分など）を含む厚紙の箱に相対スコア数（この場合、「３」）を配置することを含み得る。この相対スコア数は、消費者によってすぐに気づかれやすくするように、サイズを決め、場所決めし、かつ／または色付けすることができる。このことを念頭に置いて、所望される場合、相対スコア数は、極細線で示す「３」で示唆されるように、箱の上の複数の場所に示すことができる。こうした観点での別の非限定的例として、ここで図９を参照すると、相対スコア数は同様に、食品を含む袋の外面に場所決めすることができる。
【００３０】
実際の生スコアの判定
２型糖尿病の人達のための食餌カウンセリングにおける専門家を想定した、およそ３１５人の参加者（専門家）からなる委員会を、２型糖尿病の人の食餌に含めることが適切かに関して、２５０通りの食物および飲物を評価するために募集した。こうした専門家は、糖尿病患者のカウンセリングを現在行い、この分野で少なくとも５年の経験を積んでいる糖尿病療養指導士（ＣＤＥ）および栄養士からなるものであった。サーストン型強制選択一対比較の精神物理学的手法、および不完全ランダムブロック設計を用いて、各食物は、食物ペアの中の一方の食物として提示され、専門家は、提示された２つの食物のどちらが、２型糖尿病の人の食餌に含めるのにより適しているか選択するよう依頼された。提示された各食物ペアに対して、選択は、次の食物ペアが提示される前に行われなければならなかった（したがって、「強制選択」）。
【００３１】
一態様では、２５０個すべての食物が、２５０個の食物のリストにある他の約４２個と約５９個の間の品目と、各食物がペアにされるように評価された。各ペアは次いで、少なくとも約１５人の専門家による強制選択評価に提出された。専門家による、ペアごとの実際の判断は、約１５から約４５の範囲だった。専門家は、選択の理由または根拠を示す機会は全く与えられなかった。
【００３２】
すべての食物が、同様にして提示された。具体的には、写真のアングルおよび光はほぼ同一であり、食器類は模様のない単一デザインであり、見せられた食物の量は習慣的参照摂取量、すなわちＲＡＣＣ、または適切な場合は、通常購入されるような、インスタント食品として購入される単一サービングであり、その食物サービングに関する栄養成分表（ＮＦＰ）は、食物の画像とともに提示された。ＮＦＰに含まれる情報は、サービングサイズ（ｇ）、カロリー、脂質によるカロリー、総脂質（ｇ、％ＤＶ）、飽和脂肪（ｇ、％ＤＶ）、トランス脂肪（ｇ）、コレステロール（ｍｇ、％ＤＶ）、ナトリウム（ｍｇ、％ＤＶ）、総炭水化物（ｇ、％ＤＶ）、食物繊維（ｇ、％ＤＶ）、糖質（ｇ）、蛋白質（ｇ）、ビタミンＡ（％ＤＶ）、ビタミンＣ（％ＤＶ）、カルシウム（％ＤＶ）、鉄（％ＤＶ）であり、すべて２０００カロリーの食餌に基づく。さらに、各画像には、適切な記述をするタイトル、たとえば「全粒粉のバンズにのせた１００％牛肉のホットドッグ」が添えられた。
【００３３】
サーストンの技法に従って、所与の食物が他のすべての食物より適切であるとして選択される見込みを、０から１００．００（すなわち、「より適切であるとして選択されることはない」から、「より適切であるとして常に選択される」まで）の範囲で判定することができる。したがって、２５０個の食物が順序づけによってランクづけられるだけでなく、隣接する食物の間の距離が変わり得る。言い換えると、直接的ランクづけの結果、各食物は、１００／２５０単位だけその隣接物から離れるが、サーストン型比較により、食物の間の意識距離のスケールが明らかになる。
【００３４】
この点を説明するために、１サービングのオートミール、１サービングの果物、および１本のチョコレートキャンディバーを、糖尿病の食餌に含めることの適切さによってランクづけた場合、最高から最低まで、
オートミール  果物  キャンディバー
というランクづけになる可能性が高くなる。
【００３５】
ただし、無糖オートミールと糖鎖含有果物との間の知覚差異（意識距離）は、糖鎖含有果物と糖質豊富なキャンディバーとの間の差異よりはるかに小さいことがすぐに分かる。サーストン型手法により、こうした意識距離を定量化することができる。
【００３６】
スケールを逆転することによって、低いスコアがより望ましく、高スコアは望ましくないように、２５０個の食物それぞれにスコア（生スコアと呼ばれる）を割り当てることができる。こうしたスコアは、およそ３１５人の専門家の個別評価意見の組合せから導出され、生スコアは、ある食物に対する最も適切な相対スコアを表す。
予測生スコアの判定
【００３７】
専門家は、食物についての様々な情報を用いて選択を行う可能性が高く、２人の専門家が、どの情報を用いるか、また、異なる情報に割り当てられた重みの選択において異なることが可能であり、またはそうなる可能性が高いので、こうした点に関して専門家の間で合意を得るのは極めて難しくなる。したがって、食物についての利用可能なすべての情報、ならびに一般には知られていない可能性があるが専門家には知られていると思われる情報が、強制選択比較における決定プロセスを助けるために仮定された。この情報は、食物についてのどのような情報が、その食物の生スコアを最も確実および正確に予測するのに用いられ得るか判定するための統計的分析を実施する目的で、データファイルに取り込まれた。段階的回帰を用いて、３つだけの変数から１７個もの変数で、予測方程式を開発した。
【００３８】
このような回帰に潜在的に用いることができる情報は、専門家によって認められるＮＦＰにあるすべての情報、ならびに一価不飽和脂肪（ｇ）、多価不飽和脂肪（ｇ）、カリウム（ｍｇ）、不溶性繊維（ｇ）、水溶性繊維（ｇ）、葉酸を含むビタミンＢ群１つ１つ（２０００キロカロリーの食餌に基づく％ＤＶ）、ビタミンＡ、Ｄ、Ｅ（２０００キロカロリーの食餌に基づく％ＤＶ）、ミネラルＭｇおよびＰを含んでおり、これらは専門家によって認められなかったが、専門家によって知られていた可能性があるので、決定プロセスで使われた。さらに、様々な情報の組合せも、回帰分析における変数（たとえば、いくつか例を挙げると、飽和脂肪（ｇ）＋トランス脂肪（ｇ）、総脂質（ｇ）＋炭水化物（ｇ）＋蛋白質（ｇ）、Ｃａ（％ＤＶ）＋鉄（％ＤＶ）＋ビタミンＡ（％ＤＶ）＋ビタミンＣ（％ＤＶ））として、こうした変数の変形（平方根、自然体数、指数など）と同様に容認された。
【００３９】
分析を繰り返し、栄養を理解し、新しい食物の開発に用いられ得る、最も強く、最も信頼でき、正確な予測方程式またはアルゴリズムを開発することを望み、本明細書に記載するアルゴリズムまたは式が開発された。この局面では、式は、０．５以上のＲ二乗値および２０以下のＲＭＳＥ（二乗平均平方根誤差）を、重要局面では、０．６以上のＲ二乗値および１２以下のＲＭＳＥ（二乗平均平方根誤差）を与えて、実際の専門委員会によって割り当てられることになる値を合理的に予測するべきである。
【００４０】
２５０個の食物の生スコアを予測するために、以下のアルゴリズムを開発した。
式１Ａ、１Ｂ、１Ｃ  少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物
式２  ３ｇ未満の炭水化物を有する食物
式３  飲物
【００４１】
式で使われる項は、以下のように定義する。任意の数のこうした特性が用いられ得る。
項  意味
ｃａｒｂ  炭水化物のグラム数
ｓｕｇａｒ  糖質のグラム数
ｆｉｂｅｒ  繊維のグラム数
ｆａｔＴ  全脂肪酸のグラム数
ｆａｔＳ  飽和脂肪酸のグラム数
ＴＦＡ  トランス脂肪酸のグラム数
ｃａｌｃ  カルシウムのｍｇ数
ｓｏｄ  ナトリウムのｍｇ数
ｐｒｏｔ  蛋白質のグラム数
ｖｉｔ  ビタミンＡ、Ｃ、ならびにミネラルである鉄およびカルシウムに対する％ＤＶ（２０００キロカロリーの食餌に基づく）の合計
【００４２】
式１Ａ：少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対する７変数モデル。
【００４３】
【数１】
2011522293.tif 000002
【００４４】
式１Ｂ：少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対する６変数モデル。
【００４５】
【数２】
2011522293.tif 000003
【００４６】
式１Ｃ：トランス脂肪酸含量が分からない場合の、少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対するＥ７変数モデル。
【００４７】
【数３】
2011522293.tif 000004
【００４８】
式２：３ｇ未満の炭水化物を有する食物に対する５変数モデル。
【００４９】
【数４】
2011522293.tif 000005
【００５０】
式３：ノンアルコール飲料に対する４変数モデル。
【００５１】
【数５】
2011522293.tif 000006
【００５２】
式４：アルコール飲料のモデル。
生スコア＝ｋ２７＊アルコール飲料のサービング数
【００５３】
【表１】
2011522293.tif 000007
【００５４】
各アルゴリズムに対する当てはめの要約（Ｓｕｍｍａｒｙ  ｏｆ  Ｆｉｔ）テーブルには、予測関係の強さを指示する相関係数（ｒ2）（０から１．０の範囲でよいが、高い方がよい）、回帰における観測値の数に応じてｒ2を修正する調整相関係数（調整ｒ2）、正確さの測度である二乗平均平方根誤差（低い方がよい）、すべての観測値の平均値、および観測値の数が存在する。３ｇ以上の炭水化物を有する食物の場合、３つのアルゴリズムが提供される。すなわち、２つは７つの変数をもち（１つではトランス脂肪酸含量が分かっており、もう１つではトランス脂肪酸含量が分からない）、１つは、６つの変数をもつものである。すべてのスコアは、その食品に対するＲＡＣＣに基づく。
【００５５】
好ましい定数を使う式１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、２、３用のデータの概要を、以下で説明する。
式１Ａ：少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対する７変数モデル
【００５６】
【数６】
2011522293.tif 000008
【００５７】
【表２】
2011522293.tif 000009
【００５８】
式１Ｂ：少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対する６変数モデル
【００５９】
【数７】
2011522293.tif 000010
【００６０】
【表３】
2011522293.tif 000011
【００６１】
式１Ｃ：トランス脂肪酸含量が分からない場合の、少なくとも３ｇの炭水化物を有する食物に対する７変数モデル。
【００６２】
【数８】
2011522293.tif 000012
【００６３】
【表４】
2011522293.tif 000013
【００６４】
式２：３ｇ未満の炭水化物を有する食物に対する５変数モデル
【００６５】
【数９】
2011522293.tif 000014
【００６６】
【表５】
2011522293.tif 000015
【００６７】
式３：飲物に対する４変数モデル
【００６８】
【数１０】
2011522293.tif 000016
【００６９】
【表６】
2011522293.tif 000017
【００７０】
別の態様では、Ｒ二乗値が０．５より大きく、ＲＭＳＥが２０以下である限り、より多い、またはより少ない項を含む式を使うことができる。測定され、式で使用され得る他の項は、Ｃａｌ（カロリー）、ＧＩ（グリセミック指数）を含む。高いＲ二乗および低いＲＭＳＥを与える、使われ得る他の式のいくつかの例は、以下の通りである。
【００７１】
式５：８変数モデル：
【００７２】
【数１１】
2011522293.tif 000018
【００７３】
【表７】
2011522293.tif 000019
【００７４】
式６：５変数モデル：
【００７５】
【数１２】
2011522293.tif 000020
【００７６】
【表８】
2011522293.tif 000021
【００７７】
式７：４変数モデル：
【００７８】
【数１３】
2011522293.tif 000022
【００７９】
【表９】
2011522293.tif 000023
【００８０】
式８：３変数モデル：
【００８１】
【数１４】
2011522293.tif 000024
【００８２】
【表１０】
2011522293.tif 000025
【００８３】
許容可能な式は、約１２未満のＲＭＳＥをもつことになる。この数字は、約１２のカテゴリを使って範囲を０から１００に分割したメニュー計画での実験的経験に基づく。使用することができ、より低いＲ二乗およびより高いＲＭＳＥを与えるそれ以外の式のいくつかの例は、以下の通りである。
【００８４】
式９：３変数モデル：
【００８５】
【数１５】
2011522293.tif 000026
【００８６】
【表１１】
2011522293.tif 000027
【００８７】
式１０：４変数モデル：
【００８８】
【数１６】
2011522293.tif 000028
【００８９】
【表１２】
2011522293.tif 000029
【００９０】
式１１：５変数モデル：
【００９１】
【数１７】
2011522293.tif 000030
【００９２】
【表１３】
2011522293.tif 000031
【００９３】
式１２：６変数モデル：
【００９４】
【数１８】
2011522293.tif 000032
【００９５】
【表１４】
2011522293.tif 000033
【００９６】
式１３：７変数モデル：
【００９７】
【数１９】
2011522293.tif 000034
【００９８】
【表１５】
2011522293.tif 000035
【００９９】
式１４：８変数モデル：
【０１００】
【数２０】
2011522293.tif 000036
【０１０１】
【表１６】
2011522293.tif 000037
【０１０２】
別の態様では、少なくとも３グラムの炭水化物を有する食物に対して、以下のように式１５を用いて生スコアを与えることができる。
【０１０３】
【数２１】
2011522293.tif 000038
【０１０４】
【表１７】
2011522293.tif 000039
【０１０５】
別の態様では、生スコアを算出するのに使われる関数は、以下の式１６Ａで説明する一般的な形をもつ。  
生スコア＝ｋ0＋ｋ1×ｆ1（ｘ1）＋ｋ2×ｆ2（ｘ2）＋ｋ3×ｆ3（ｘ3）＋・・・
【０１０６】
上式で、係数ｋ0、ｋ1、ｋ2、ｋ3・・・は、−５０から５０、重要局面では０から５０の範囲でよい数値定数であり、関数ｆ1、ｆ2、ｆ3・・・は、ｘ1、ｘ2、ｘ3・・・によって表される、栄養価値の適切な関数である。ｘ1は、問題となっている食品に対応する２つ以上の栄養価値の関数も表し得る。
【０１０７】
ｆ1、ｆ2、ｆ3・・・用の関数形式は、線形、対数、指数、三角、スプライン、ウェーブレット、ならびに増加または減少でよい他の単調（および準単調）関数を含み得る。
【０１０８】
適切であり有用な関数のいくつかの例については、後で説明する。こうした例（式１６〜２２）において、係数ｋ0＝０であり、他のｋi値は、見出し「推定値」の下に列挙され、栄養価値（ｘi）は、見出し「項」の下に列挙され、関数は、恒等関数、すなわちすべてのｉに対してｆi（ｘ）＝ｘである。ｋi値は、たとえば繊維に対して、０から１０または０から−１０の範囲でよい。こうしたモデルは、ｎ＝２２０個の食物（３００ｋｃａｌを越える食物、ビールおよびワインを除く）に基づき、元の０から１００のスケールに基づくゼロ切片モデルである。後で説明する式それぞれに記載するように、パラメータをカテゴリスコアのスケールまでスケールダウンし直すために、各パラメータ推定値は、１２．１５で除算され、次いで、最も近い負でない整数に丸められる。
【０１０９】
式１６：
スコア＝［１．２５７４３７７（カーボのグラム数）＋０．３６１０１６１（糖質のグラム数）−２．２５０２３５（繊維のグラム数）＋２．０４２６６３２（総脂質のグラム数）＋０．０１５６３８７（ナトリウムのミリグラム数）＋２．３３０７６４４（飽和脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
６変数モデル（ＴＦＡは使わない）：
【０１１０】
【表１８】
2011522293.tif 000040
【０１１１】
式１７：
スコア＝［１．２４４９３０１（カーボのグラム数）＋０．３７６１９２７（糖質のグラム数）−２．２０１０２８（繊維のグラム数）＋１．９０３２４４９（総脂質のグラム数）＋０．０１５８５５３（ナトリウムのミリグラム数）＋２．６５４０９５（飽和脂肪のグラム数＋トランス脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
（ＳａｔＦａｔ＋ＴＦＡ）に対する単一項を有する６変数モデル：
【０１１２】
【表１９】
2011522293.tif 000041
【０１１３】
式１８：
スコア＝［１．２２７７５（カーボのグラム数）＋０．４０２８０８６（糖質のグラム数）−２．１９５５４２（繊維のグラム数）＋１．９４２２２９３（総脂質のグラム数）＋０．０１６５２８５（ナトリウムのミリグラム数）＋２．３７４２２４８（飽和脂肪のグラム数）＋４．１００２２６３（トランス脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
分離項としてＴＦＡをもつ７変数モデル：
【０１１４】
【表２０】
2011522293.tif 000042
【０１１５】
式１９：
スコア＝［１．３７２７２２１（カーボのグラム数−繊維のグラム数）＋１．７６７７０２５（総脂質のグラム数）＋０．０１１２０９３（ナトリウムのミリグラム数）＋３．１７４６３９６（飽和脂肪のグラム数＋トランス脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
４変数モデル：
【０１１６】
【表２１】
2011522293.tif 000043
【０１１７】
式２０：
スコア＝［１．１６１５８８８（カーボのグラム数−繊維のグラム数）＋０．４０７２２７７（糖質のグラム数）＋１．８４６８２３６（総脂質のグラム数）＋０．０１４９５３６（ナトリウムのミリグラム数）＋２．８４２０３８１（飽和脂肪のグラム数＋トランス脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
５変数モデル［差（Ｃａｒｂ−Ｆｉｂｅｒ）を単一項として使う］：
【０１１８】
【表２２】
2011522293.tif 000044
【０１１９】
式２１：
スコア＝［１．１７２８０６７（カーボのグラム数−繊維のグラム数）＋０．３９０４０６３（糖質のグラム数）＋１．９８３６１３９（総脂質のグラム数）＋０．０１４６３４９（ナトリウムのミリグラム数）＋２．５４４６５７４（飽和脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
ＴＦＡを使わない５変数モデル：
【０１２０】
【表２３】
2011522293.tif 000045
【０１２１】
式２２：
スコア＝［１．２５５４１２（カーボのグラム数）＋０．３８０７１７８（糖質のグラム数）−２．１８１８５２（繊維のグラム数）＋１．８７１２２８６（総脂質のグラム数）＋０．０１６４５３２（ナトリウムのミリグラム数）−０．０９６０６５（カルシウムのＤＶ％）＋２．８２１６６６９（飽和脂肪のグラム数＋トランス脂肪のグラム数）］／（１２．１５）
７変数モデル：
【０１２２】
【表２４】
2011522293.tif 000046
【０１２３】
ＣａｌｃＰＣＴは、１日あたりの値の百分率（％ＤＶ）を表す１０進としての、食物中のカルシウムの量である。たとえば、２５％は、１０進として０．２５と表される。
相対スコアの判定
【０１２４】
生スコアは、ある食物を糖尿病の人の食餌に含めることが「適切」であることを表し、スコアが低い食物は、比較的安易に含めてよいので、より適切と特徴づけることができ、スコアが高い食物は比較的安易には含められないので、より適切でないと特徴づけることができる。さらに、こうした式は、初期比較で使われる２５０個の食物を越える、食餌の中のすべての食物に適用することができる。ただし、有効桁が４のスコアを食物に割り当てることができ、かつこうしたスコアそれぞれが、その日の記録を残すために加算されることになった場合、ほとんどの人にとって、１日の総食餌スコアを追跡することは極めて難しいであろう。したがって、予測生スコアは、消費者にとってより有用でありより追跡しやすくなるように修正される。一手法では、このことは、食物の単一サービング（概してＲＡＣＣ、すなわち調理法、食物パッケージまたは他の類似手段に記載されるサービング）の相対スコアは、ゼロから最大７（または、カテゴリの数に依存して、８、または９、または１０または・・・または２０）の範囲でよいことを意味する。こうしたスコアをこれ以降、相対スコアと呼ぶ。
【０１２５】
任意の数のカテゴリを使用することができる。本態様では、カテゴリ総数は、約５から約２１、好ましくは約６から約１５、最も好ましくは約１１または１２の範囲でよい。カテゴリ総数は、食物が間違ってカテゴリ分類される見込みがなくなるように選別され、栄養素要求が異なる食事計画を区分できるようにし、全体相対スコア数およびその結果得られる、平均的な成人消費者にとって追跡しやすい総全体相対スコア数を与える。後でさらに説明するように、生スコアが１２カテゴリに割り当てられたとき、１６００、２０００、２４００という１日のカロリー摂取量に基づく食事計画がかなり最適であった。本態様では、３３という相対スコアを与える食物の消費は、約１６００という１日の総カロリー摂取量を与え、４３という総相対スコアを与える食物の消費は、約２０００という１日の総カロリー摂取量を与え、５３という総相対スコアを与える食物の消費は、約２４００という１日の総カロリー摂取量を与えることになる。
【０１２６】
ゼロ未満のどの生スコアにも、ゼロという生スコアが割り当てられ、１００より大きいどの生スコアにも、１００という生スコアが割り当てられる。各食品または飲料品に対する生スコアは圧縮され、そうすることによって食品または飲料品に相対スコアが与えられ得る。相対スコア数は、使われるスケールに依存して、０から５、０から６、０から７などの範囲でよい。たとえば、０から１００の範囲は７で等分してよく、そうすることによって、０と１４．３未満との間の生スコアをもつ食物または飲物が０としてカテゴリ分類され、１４．３と２８．６未満との間の生スコアをもつ食物または飲物が１としてカテゴリ分類され、以下同様に続く。カテゴリの間の遷移は、カテゴリのスコア上限または下限を所望に応じて拡張し、または制限するように修正することができる。
【０１２７】
２型糖尿病の人達は、自分の炭水化物摂取量を制御しなければならず（多過ぎず、少な過ぎず）、使用されるどのシステムも、（消化可能）炭水化物を含む食物と、含まない食物とを区分しなければならない。米国糖尿病協会およびアメリカ栄養士会によって共同開発された指針に基づいて、１サービングあたり５ｇ以下の炭水化物（たとえば、炭水化物カウンティングシステムにおける０カーボカウント）を含む食物は、無視してよい量の炭水化物を有すると見なした。本態様では、ＲＡＣＣあたり５グラム以下の炭水化物および２０ｋｃａｌ未満のエネルギーを有する食物には、ゼロという相対スコアが与えられる。
【０１２８】
数学的に、カテゴリ境界は、以下のように定義される。
Ｎ＝カテゴリの数とする
ｐ＝カテゴリ境界の形状を制御するための指数（通常、０．５＜ｐ＜２だが、少なくともｐ＞０が要求される）
ｋ＝カテゴリ値であり、ｋ＝０、１、２、・・・、Ｎ−１の範囲である
したがって、カテゴリ境界は以下のように定義される。
（４）カテゴリ「ｋ」の下限境界＝１００＊（ｋ／Ｎ）p
（５）カテゴリ「ｋ」の上限境界＝１００＊（（ｋ＋１）／Ｎ）p
食品は、その食物に対する予測生スコアが以下の不等式を満たす場合、カテゴリｋに場所決めされる。
（６）１００＊（ｋ／Ｎ）p≦生スコア＜１００＊（（ｋ＋１）／Ｎ）p
ｋ＝０のとき、下限境界の公式は０に等しくなるが、多くのアプリケーション設定にとって、実際には−１０を使うことが有用な場合があり、こうすることによってわずかに負の予測生スコアが認められる。
ｋ＝Ｎ−１のとき、上限境界の公式は１００に等しくなるが、多くのアプリケーション設定にとって、実際には１１０を使うことが有用な場合があり、こうすることによって１００をわずかに上回る予測生スコアが認められる。
最後に、以下のように、カテゴリに対して追加制約が適用され得る。
特別パラメータ、すなわちＭを以下のように定義する
Ｍ＝使われるべき最大カテゴリ値（１≦Ｍ≦Ｎ−１）。
その結果、カテゴリ境界は、（４）、（５）で定義される通り、
（６）１００＊（ｋ／Ｎ）p≦生スコア＜１００＊（（ｋ＋１）／Ｎ）p
であるとき、食物がカテゴリ＝ＭＩＮ（ｋ，Ｍ）に割り当てられるように修正され、ここでＭＩＮは最小を意味する。
【０１２９】
予測生スコアをこのようにカテゴリ分類した結果、０から５（または０から６、または０から７、または・・・または０から２０）の範囲の相対スコア数を食物に与えることができるように、スコアの範囲が圧縮される。ｐは、次第に１．０未満になるので、低い予測生スコアをもつ食物の間の分離はより大きく、より高いスコアをもつ食物の間の分離はより小さくなる。ｐが１．０を超える規模で増大すると、逆が成り立つ。さらに、Ｎが減少されると、食物を区分できなくなり、Ｎが増大されると、分離が増し得るが、実際には何も存在しない場合に食物を誤って区分する可能性もある。最後に、Ｍが次第にＮ−１未満になると、比較的高い複数のカテゴリが、値Ｍをもつ単一カテゴリにまとめられる。その結果、より高い予測生スコアでの食物差の分離が小さくなる。
【０１３０】
カテゴリの境界の最適な場所決めが重要である。食物が十分に区分されない場合、異なる栄養素要求をもつ異なる個人向けの食事計画が、区分可能でなくなる。食物があまりに細かく区分された場合、生スコアと比較して予測生スコアに基づいて食物を間違えてカテゴリ分類し、または食物を誤って区分する危険が増す。
【０１３１】
食物のサービングサイズがＲＡＣＣとは異なる場合は、別の修正が有用である。こうしたケースでは、食物に対する栄養素はＲＡＣＣに正規化され、食物には予測生スコア、次いで、こうした正規化された栄養素に基づくカテゴリスコアが与えられる。このカテゴリスコアは次いで、ＲＡＣＣで除算したサービングサイズに等しい因数で修正される。したがって、サービングサイズがＲＡＣＣより大きい場合、スコアは大きくなる。サービングサイズがＲＡＣＣ未満の場合、スコアは小さくなる。自然数のすべての端数は切り上げられる。
【０１３２】
あるいは、食物のサービングサイズがＲＡＣＣとは異なるときに必要とされる修正は、食物の栄養素がＲＡＣＣに正規化されたときに取得することができ、食物は予測生スコアを与えられる。この生スコアは次いで、ＲＡＣＣで除算したサービングサイズに等しい因数で修正される。したがって、サービングサイズがＲＡＣＣより大きい場合、スコアは大きくなる。サービングサイズがＲＡＣＣ未満の場合、スコアは小さくなる。次いで、こうした推定生スコアに基づく相対スコアは、上で概説した方法に従って取得することができる。
【０１３３】
食餌計画の立案
相対スコア両方を使用し、異なるカテゴリからの食物の選択を要求する食餌計画を立案する方法が提供される。たとえば、食餌計画の一局面は、総相対スコア数が一定期間、たとえば１日の間、一定数に等しく、または一定範囲内であることを要求し得る。総相対スコア数は、消費された、またはその日のうちに消費される予定の各食品に対する相対スコア数を加算することによって判定される。食餌計画の追加局面では、各食物カテゴリの品揃えから一定レベルの相対スコア数総計が達成されるように、異なる２つのカテゴリから食物を選別することができる。食物カテゴリは、適切などの項を用いても識別することができる。非限定的な具体例として、また、食餌計画の一局面によると、食物および飲物は、「グリーンフード」または「ブルーフード」であるとしてさらに指定される。グリーンフードは概して（ただし排他的ではなく）、炭水化物を含む果物および野菜、穀物、牛乳、ジュース、デザートならびにこうした食物の組合せと定義される。ブルーフードは概して（ただし排他的ではなく）、肉、チーズ、ナッツ、油脂および主に蛋白質または脂肪を含む他の食物、ならびに炭水化物含量が１サービングあたり５．５ｇ以下の食物と定義される。したがって、所与の１日に対する総相対スコアは、グリーンフードから得られる一定の数の相対スコアを表す総計に、ブルーフードから得られる一定の数の相対スコアを表す総計を足したものを含むことになる。このようなカラーコーディングは、スコア情報を、たとえば、対応する食品用の包材に提示する際に背景色として使うことができる。別の例として、スコア数自体を、対応する適切な色を使って提示することができる。こうした観点において、他の多数の可能性が考慮され得ることが理解されよう。食品を表す際に複数の色を組み合わせることも可能であろう（たとえば、多品目封入パッケージ）。
【０１３４】
実際には、糖尿病の人達に適した食餌を、１６００ｋｃａｌ、２０００ｋｃａｌ、および２４００ｋｃａｌという１日のカロリー摂取レベルで、ある期間、たとえばそれぞれ１４日間与え、各食物を、予測生スコアを生成するための適切なアルゴリズムを用いてスコアづけし、簡単な方式（Ｎ＝８、ｐ＝１．０、Ｍ＝Ｎ−１）を用いてカテゴリ分類したとき、所与のエネルギー摂取量での１日の総スコアは、約１５の範囲で変化した。その結果、相異なるエネルギーレベルをもつ食餌の間で１日のスコアがかなり重なった。理想的には、この重なりは最小限にされる。したがって、上述した式を使用して、カテゴリの数、すなわちＮが修正され（５から２１）、最大カテゴリスコア、すなわちＭが修正され、指数ｐが、カテゴリ境界の形状を変えるように修正されたが、すべては、３回の食餌の間の１日の総スコアの重なりを最小限にするためであった。これは、Ｎ＝１２、ｐ＝０．８１、Ｍ＝１１であるときに達成された。その結果、平均スコアは３３、４３、５３（それぞれ、１日あたり１６００ｋｃａｌ、２０００ｋｃａｌ、２４００ｋｃａｌに対して）になり、通常は±５または６の範囲であった。
【０１３５】
カテゴリによりアルゴリズムを運用可能にして、栄養面で適切な食餌を用意するための食物を選別するのに使うことができる相対スコア数を生成するために、以下の条件が生成された。  
１．飲物はグリーンスコアとして報告される。  
２．平均グリーンスコアは、スコアづけされた３回の食事計画それぞれにおいて、平均総スコアの７０〜８０％を表した。したがって、消費者に割り当てられたグリーンスコアは、総スコアのおよそ７５％になる。１日のスコアは、年齢、身長、体重および活動レベルに基づく。  
３．低血糖を避けるための炭水化物消費を保証するように、食事／間食＊あたりの最小グリーンスコアを推奨することが必要である。  
４．食事または間食単位あたりの最大グリーンスコアは、確立されず、その日の推奨ブルースコア配分でもない。こうすることにより、消費者にはより柔軟性が与えられるはずである。たとえば、グリーンおよびブルースコアをすべては割り当てず、消費者を満足させない規則および経験を最小限にすることが重要であり得る。  
５．消費者は、１日あたりの推奨総スコアを消費するよう努力するべきである。残りのどのスコアも、将来の消費のために「預ける」ことはできない。
【０１３６】
【表２５】
2011522293.tif 000047
【０１３７】
以下のガイドラインに従って、食餌計画を実行することができる。  
１．消費者は、何らかの基本身体および健康情報を提供した後でスコア割振りが割り当てられる。スコアは、身長、体重、年齢および活動レベルに基づく。  
２．スコア割振りは、以下の２つのカテゴリに分けられる。  
・グリーンフード（カーボを含むもの、すなわち果物および野菜、穀物、牛乳、ジュース、デザートならびに配合食物）
・ブルーフード（肉、チーズ、ナッツ、油脂および主に蛋白質または脂肪を含む他の食物、ならびに１サービングあたりのカーボ含量が５．５ｇ以下の食物）。  
３．消費者は、低血糖を避けるために、１日の流れでのグリーンスコア割振りの比率の推奨配分を受ける。  
４．消費者は、良い選択を行い、バランスのとれた食事計画を立案することについての助言を受ける。こうしたガイドラインは、２００５年版アメリカ人のための食餌ガイドラインおよびＭｙＰｙｒａｍｉｄ（米国農務省によって公表された）に準拠する。こうしたガイドラインの一部は、以下を含む。  
・１日３回の食事および１回の夜食を目標とする。  
・１日を通して柔軟なスコアを配分するよう努める。  
・骨の健康のために、少なくとも２つの低脂肪乳製品、たとえば脱脂粉乳や１％牛乳、低脂肪チーズおよび低脂肪ヨーグルトを含むよう努める。  
・毎日３から５サービングの新鮮な野菜または冷凍野菜を含む。  
・比較的低ナトリウムの缶詰、たとえばスープ、野菜、および他の製品を選択する。 
・可能なときは常に全粒粉を選択する。  
・可能なときは常に赤身の肉を選択し、１週あたり２サービングの魚を目標とする。 
・血糖反応を遅らせるために、ジュースではなく、新鮮な果物まるごとを選択する。 
・スコアが０の食物は、１回の摂食（たとえば、朝食、昼食または夕食など所与の食事）につき一度だけ「フリー」であり、それ以降は、その摂食において各追加サービングごとに１スコアとなる。
【０１３８】
本方法の適用は、アトキンスダイエット（または同様の低カーボダイエット）、肺疾患患者、低血糖、心血管疾患などの患者に適用するための食餌の判定を含む。
糖尿病の摂食システム
【０１３９】
別の態様では、どの食物にも、その栄養プロファイルに基づいて番号を割り当てる摂食システムが提供される。回帰モデル（式１６〜２２）は、強制ゼロ切片で数回反復される。こうしたモデルはすべて、栄養素データの狭義一次関数を用いるので、指数は、１未満から５未満の範囲でよく、好ましくは１に等しい。
【０１４０】
回帰モデル用に使われるトレーニングデータは制限された。こうした回帰モデルは、専門家（ＣＤＥおよび栄養士）によって評価された元の２５０個の食品からのデータのサブセットとされる、ｎ＝２２０個の食品からなる縮小データセットに基づいて開発された。線形モデル当てはめプロセスから除かれた残りの３０個の食品は、ビールおよびワイン、さらに、それぞれが３００ｋｃａｌより多いエネルギー含量をもつ２８個の追加食品を含む。２２０個の非除外食品はすべて、３００ｋｃａｌ未満を有する。事実上、３００ｋｃａｌより多い食品は、モデルによって、より小さいサイズの食品の複数のサービングとして扱われ、スコアは、比例してスケーリングされる。元のデータのサブセットを使ってより堅牢なモデルを開発することができるのは、驚くべきことであった。
【０１４１】
図５に示すように、モデルによって与えられた算出生スコアは、整数値のカテゴリスコアに変換される。ただし、この方法は、予測生スコア（０から１００のスケールでの１０進値）をカテゴリスコア（サービングサイズに依存して、０から約８、またはそれ以上の整数）に変換する際に、生スコアが１２．１５で除算されるように改良することができる。その結果得られた商は、最も近い自然数に丸められる（ただし、一貫して次に高い整数に切り上げ、または一貫して次に低い整数に切り下げてもよい）。除数１２．１５は、１日の平均スコアと望ましいカロリー目標値との間の最良の（最も好都合な）関係を達成するように選択された。したがって、たとえば、４５という１日の総スコアは、２０００ｋｃａｌというカロリー目標に対応する。異なる値（１から４５の範囲）を除数に選択すると、結果として１日のスコアが異なることになる（それぞれ、４５よりはるかに高く、またははるかに低くなる）。除数を１２．１５よりさらに離すと、摂食システムの堅牢性が低下し、有用性も低下する。
【０１４２】
本モデル（式１６〜２２）は、食品の２（または３）サービングに対するカテゴリスコアが、最大で丸め誤差まで、１サービングに対するスコアの２（または３）倍に等しくなるという望ましいプロパティをもつ。このことは、モデル（式１６〜２２）すべてに対して成り立ち、サービングサイズとスコアが正比例しなかった以前のバージョンとは大幅に異なる。両方の方法は、堅牢であり食餌を修正する際に有用であり得るスコアづけシステムにつながるが、本反復により、サービングサイズが増大した食物の算出およびスコアづけが簡単になる。この線形比例プロパティのおかげで、生スコアおよびカテゴリスコアを算出するためのモデルを適用するために、ＲＡＣＣなど、食物の標準化サービングサイズを参照する必要はない。現在のモデルの追加利益は、実際の食品に対応するどの栄養プロファイルに対する予測生スコアまたはカテゴリスコアに関しても負の値をほとんど生じることがないことである。したがって、すべての食物をスコアづけすることができ、アルゴリズムは、サービングサイズに依存せず、カロリー量に依存せず、すべての食物および飲物に対して同じである（アルコール飲料は例外である）。
【０１４３】
１日のカロリーレベルとして典型的な１日のスコアは、従来通り算出した。すなわち、糖尿病交換手法の指針で、立案された食餌の中の食物をスコアづけした。追加食餌規則は、多量および微量栄養素消費の変動性を低下するように、摂食システムとともに含むことができるが、これは簡便さと引換えになる。各規則追加または規則の組合せは、その結果得られる食餌の栄養プロファイル、特定食品／飲用品の選別および／または食物の配分に影響し得る。したがって、食餌制限と使いやすさとの間には常にトレードオフが存在することになる。こうした規則を組み合わせる多くのやり方がある。規則については、後で説明する。最良のケースでは、「食事／間食」規則が利用される。許容可能な程度にのみ簡便さをなくして制御を増す、次に含めるべき規則は、炭水化物をもつ、またはもたない２つのカテゴリの一方に食物を割り当てるものである。
規則１：カラーコーディング
【０１４４】
糖尿病の人達は、ほぼ同じ（適度な）量の炭水化物を毎日ほぼ同じ時間に食べるよう努めることが推奨されている。一態様では、摂食システムは、どの食物が主として炭水化物であるか、また、主として炭水化物でない食物を人々が理解するのを助けるためのカラーコーディング規則を追加することができる。食物の個々のスコアに依存せず、栄養情報を用いてカラーコーディングを割り当てればよい。たとえば、炭水化物が１０ｇ未満、かつ／または炭水化物が５０％ｋｃａｌ未満の食物は、ある特定の色スコアでコーディングすればよい。一方、炭水化物が１０ｇ以上の食物は、異なる色スコアでコーディングすればよい。あるいは、カラーコーディングは、所与の食物中の炭水化物によるカロリーの百分率に基づいて割り当ててよい。たとえば、カロリーの２５％（以上）が炭水化物による食物にはある色を割り当てることができ、炭水化物のカロリーがより少ない食物は、異なる色をもつことになる。食餌中の炭水化物の百分率を理論上は０〜１００％で、ただし現実的には一般に炭水化物による４０〜６５％のカロリーの規定範囲内で変えるように、１日のスコアのカラーコーディング比を変更することができる。カラーコーディングは、食物が表す炭水化物選択肢の数を示すのにも用いることができる。他の食物成分（総脂質、飽和脂肪、一価不飽和脂肪、多価不飽和脂肪、トランス脂肪ナトリウム、糖質、食物繊維、蛋白質など）も、炭水化物に加えて、カラーコーディングを判定するのに使うことができる。カラーコーディング規則の組込みはしたがって、１日のスコアが２色（以上）（たとえば、緑および青）に分割されることを要求する。１日の間で１日のスコアを配分するのを助けるために、システムは、各摂食において使われる特定の色スコアの番号に関するガイドラインを提供し得る。スコアは、所望の１日の多量栄養素摂取量を反映するようにスケーリングされることになる。
【０１４５】
規則２：食事および間食スコア
糖尿病の人達は、毎日３回の食事をとるべきであり、間食をとることは、個々人の間で共通した摂食パターンである。１日を通して食事および間食のサイズのバランスをとるために、１日のスコアも、個々の食事および間食スコアに分割すればよい。同様に、（規則１にあるように）カラーコーディングされた個々のスコアも、個々の食事および間食スコアに下位分割することができる。最後に、食事および間食スコアを、カラーコーディングされた１つまたは複数のスコアに対して指定することができ、残りのカラーコーディングされた１つまたは複数のスコアを、柔軟性を増すために１日を通して自由に配分してよい。スコアは、所望の１日の多量栄養素摂取量を反映するようにスケーリングされることになる。たとえば、１日のスコアが４５だった場合、１３の食事スコアとしての３回の食事および１回の間食（３×１３＝３９）と、６の間食スコアとに分けることができる。
【０１４６】
規則３：果物および野菜必要量
１日の果物および野菜必要量の追加は、その結果得られる食餌の栄養プロファイルにも影響し得る。果物および野菜の必要量は、１日のカロリーレベルおよび／またはＭｙＰｙｒａｍｉｄの推奨に従ってスケーリングされることになるので、各スコアレベルは、１日を通して消費するよう助言される異なる数の果物および野菜を有する場合がある。たとえば、４５というスコアレベルは、１日あたり４サービングの果物必要量および５サービングの野菜必要量を有し得る。
【０１４７】
規則４：上に記載したグリーンおよびブルーフードに基づく食餌計画。
上述した規則は、様々に組み合わせることができる。
１．各規則は、単独で用いることができる
２．２つの規則を組み合わせて用いることができる
３．３つ（以上）の規則を組み合わせて用いることができる
４．すべての規則を用いることができる
５．規則のどれも用いなくてよい（１日のスコア単独）
【０１４８】
規則は、段階的に追加することもでき、この場合、各人は、１日のスコア（または他の規則）単独でシステムを開始し、規則は、各人の個人的必要性に依存して追加される。
【０１４９】
食事および間食配分の範囲
１日のスコアレベルは、日常食計画を通して最大８食に可変的に配分することができる。摂食は、食事および間食に分けることができ、食事は、間食より高い相対スコアをもつと定義され、間食は、食事より低い相対スコアをもつと定義される。
【０１５０】
スコアからの偏差の範囲
２型糖尿病の個々人にとって満足できる食餌を計画するシステムの有用性を維持したまま、割り当てられたスコアからのある程度の偏差が許容可能であり得る。
【０１５１】
割り当てられた摂食（食事または間食）スコアからの偏差が０〜４０％の範囲内。
【０１５２】
割り当てられた１日のスコアからの偏差が０〜２５％の範囲内。
【０１５３】
食餌計画データ
後で説明する両方の食餌計画データセットは、「ゼロ切片線形モデル」（式１６）を用いて集めた。
【０１５４】
食餌計画セッション＃１
方法：一般的に消費される６６１個の食物を含むデータベースを、ＵＳＤＡ主要食物リスト（たとえば、非特許文献１）に基づいて作成した。各食物には、式１６を用いて相対食物スコアを割り当てた。５人の男性および８人の女性からなる１３人のグループに、様々なカロリーレベルに対応する１日のスコアをランダムに割り当てた（表１）。個々人には、食餌計画の基盤として相対食物スコアおよび規則１〜３（青／緑、食事／間食、および果物／野菜）のみを使って、２週間の間毎日すべての食事および間食を計画するよう依頼した。このセッション中、３つより多いゼロスコアの食物が使われた場合、ゼロスコアの各追加食物には、１というスコアを割り当てた。健康的な摂食ガイドライン（他の箇所に記載する）も提供した。その結果得られた食餌計画は続いて、２週間の食餌計画期間にわたる平均１日摂取量に基づいて、グループのエネルギーおよび栄養含量に関してまとめた。
【０１５５】
【表２６】
2011522293.tif 000048
【０１５６】
結果：こうした各人によって新規スコアづけシステムを使って作成された食餌計画は、各人のエネルギー含量および多量栄養素プロファイルを満足するものであった。食餌計画のエネルギー含量は、割り当てられたスコア（図６）によって規定される目標エネルギー摂取レベルを厳密に反映した。食餌計画の平均栄養素含量は、２型糖尿病の各人に適していると見なされた（表２）。
表２：２週間にわたって平均された、日常食計画の多量栄養素プロファイルおよび繊維含量。
【０１５７】
【表２７】
2011522293.tif 000049
【０１５８】
食餌計画セッション＃２
方法：食餌計画セッション＃２は、計画された食餌の栄養素プロファイルに様々な規則を追加した影響を判定するために実施された。食餌計画セッション＃１からの食物データベースは、一般的に消費される１００１個の食物を含むように拡張された。各食物には、式１６を用いて相対食物スコアが割り当てられた。４人の男性および１１人の女性からなる１５人のグループを、表１に示すように、２０００キロカロリーのレベルに対応する単一の１日スコア（スコア＝４５）に割り当てた。各人には、相対食物スコアのみを食餌計画の基盤として使って、すべての食事および間食を２週間の間毎日計画するよう依頼した。このセッション中、全員に、規則（上述したように、青／緑、食事／間食、および果物／野菜）を個別に、または組み合わせて適用して、食餌を計画するよう依頼した。ゼロスコアの食物は常に、１日の間に使われるゼロスコアの食物の数に関わらず、ゼロであると見なした。健康的な摂食ガイドラインも提供した。その結果得られた食餌計画は、２週間の食餌計画期間に及ぶ平均１日摂取量に基づいて、そのエネルギーおよび栄養含量に関して要約した。各人には、自身の食餌計画に様々な規則を実装する際の問題点を見積もるよう依頼した。
【０１５９】
結果：このスコアづけシステムを用いて参加者によって作成された食餌計画は、参加者のエネルギー含量および多量栄養素プロファイルを満足するものであった。食餌計画のエネルギー含量は、４５という割当てスコアによって規定される目標エネルギー摂取レベルを厳密に反映した。食餌計画の平均栄養素含量は、２型糖尿病をもつ各人に適していると見なされた（表３）。規則の不使用、または食事および間食スコア規則のみの使用は、食餌計画に参加した各人によって、全く難しくないと判断された。
【０１６０】
【表２８】
2011522293.tif 000050
【０１６１】
食餌計画セッション＃３
方法：食餌計画セッション＃３は、１日のスコアと食餌エネルギー含量との間の相関が、単一規則のみを使うときに保持されるかどうか判定するために実施された。食餌計画セッション＃２からの食物データベースを使用した。各食物には、式１６を用いて相対食物スコアを割り当てた。同じ１５人に、表４に示すように、様々なエネルギーレベルに対応する１日のスコアを割り当てた。各人には、相対食物スコアのみを食餌計画の基盤として使って、すべての食事および間食を２週間の間毎日計画するよう依頼した。このセッション中、食事／間食規則のみが適用された。ゼロスコアの食物は常に、１日の間に使われたゼロスコアの食物の数に関わらず、ゼロであると見なした。健康的な摂食ガイドラインも提供された。その結果得られた食餌計画は、そのエネルギーおよび栄養含量に関して、２週間の食餌計画期間に及ぶ平均１日摂取量に基づいてまとめた。
【０１６２】
【表２９】
2011522293.tif 000051
【０１６３】
結果：このスコアづけシステムを用いて作成された食餌計画は、参加者のエネルギー含量および多量栄養素プロファイルを満足するものであった。食餌計画のエネルギー含量は、割り当てられたスコア（図７）によって規定される目標エネルギー摂取レベルを厳密に反映した。食餌計画の平均栄養素含量は、２型糖尿病の各人に適していると見なされた（表５）。
【０１６４】
【表３０】
2011522293.tif 000052
【０１６５】
重要局面では、スコアの算出に以下の方法を使用することができる。
カロリー＜２０、かつ、総炭水化物＜５．５の場合、スコア＝０。
【０１６６】
それ以外の場合、スコアは、式２３から２８の１つを使って算出される。ｋi値は、たとえば繊維の場合、０から１０または０から−１０の範囲でよい。こうした式中の係数は、１２．１５で予め除算されている。
【０１６７】
式２３：
【０１６８】
【数２２】
2011522293.tif 000053
【０１６９】
最も近い負でない整数に丸められる。
【０１７０】
式２４：（ＴＦＡに対するデータがない食物に対する式）
【０１７１】
【数２３】
2011522293.tif 000054
【０１７２】
最も近い負でない整数に丸められる。
【０１７３】
式２５：（ＴＦＡおよび糖質に対するデータがない食物に対する式）
【０１７４】
【数２４】
2011522293.tif 000055
【０１７５】
最も近い負でない整数に丸められる。
【０１７６】
式２６：（ＴＦＡおよび繊維に対するデータがない食物に対する式）
【０１７７】
【数２５】
2011522293.tif 000056
【０１７８】
最も近い負でない整数に丸められる。
【０１７９】
式２７：（ＴＦＡ、繊維および糖質に対するデータがない食物に対する式）
【０１８０】
【数２６】
2011522293.tif 000057
【０１８１】
最も近い負でない整数に丸められる。
式２７で、鉄に対する値は、鉄に対するＵＳＤＡ１日あたりの値の１０進比率を表す（たとえば、上記公式で使われる１０進比率０．２５は、栄養成分表における「２５％ＤＶ」に対応する）。
【０１８２】
式２８：（ＴＦＡおよび飽和脂肪に対するデータがない食物に対する式）
【０１８３】
【数２７】
2011522293.tif 000058
【０１８４】
最も近い負でない整数に丸められる。
【０１８５】
【表３１】
2011522293.tif 000059
【０１８６】
本発明の本態様では、栄養価値は、各食品の決められたサービングサイズに対応しなければならない。欠けている栄養価値は、公式中でゼロとして扱われるわけではない。たとえば、必要栄養価値が欠けている場合、異なる公式を使わなければならない。そうすることができない場合、相対スコアを算出することはできない。
【０１８７】
処方食が使われる態様では、すべての処方成分の合計を表す処方栄養価値が算出される。処方栄養価値は、必要サービングサイズに対応するようにスケーリングし直される。その結果得られた１サービングあたりの栄養価値が、適切な公式に入力されてスコアが取得される。
【０１８８】
別の態様では、式２３〜２８は、アルコール飲料に対しては使われず、アルコール飲料に対する以下のガイドラインに従う。
・オンライン食事計画者は、日常食計画においてアルコール飲料のサービング数を追跡することができなければならない。
・女性は、アルコール消費を１日あたり１ドリンク以下に制限するべきであり、男性は、摂取量を１日あたり２ドリンク以下に制限するべきである。
・１「ドリンク」は、以下の表で指示されるように、１サービングサイズのアルコール飲料と定義される。たとえば、１サービングのビールは、１缶または１本に相当する。２パイント（０．９５リットル）のビール（それぞれ１６オンス（４５３．６ｇ））は、推奨量を超え、警告を引き起こすことになる。
・本態様では、消費者の入力が推奨摂取量を超えた場合、ポップアップ警告が現れるべきである。
【０１８９】
【表３２】
2011522293.tif 000060
【０１９０】
非常に様々な修正、変形、および組合せが、上述した実施形態を参照して本発明の精神および範囲から逸脱することなく行われてよく、このような修正、変形、および組合せは、本発明の概念の範囲内であると見なされるべきであることが、当業者には理解されよう。
【０１９１】
こうした観点における単なる一例として、小型ハンドヘルドバーコードリーダを、所与の食品に対する読取りバーコードをデータベースに提出し、それを受けてその食品の含量に関する情報を受け取る能力をもたせて構成することができる。この情報は次いで、リーダによって、こうした教示内容とともに、その食品の対応する相対スコア数を算出するのに利用することができる。このバーコードリーダが、たとえば、セルラー電話などを備えるとき、スコア数は、装置のディスプレイに提示して、エンドユーザに、たとえば、この食品を購入するかどうか決めるときにその情報を使用させることができる。別の手法によると、このバーコードリーダは、統合ラベルプリンタを有し得る。この場合、ラベルは、このスコア数とともに印刷することができる。このラベルは次いで、食品に添付することができる。このような手法により、小売店従業員は、このような品目の製造元がスコア数を提供していないとしても、店の食品にこのようにして印をつけることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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