Biologia della nutrizione
A.A. 2020/2021
Obiettivi formativi
Obiettivi formativi dell'insegnamento sono (i) la comprensione di come un corretto stato nutrizionale sia importante per mantenere un ottimale stato di salute e per compensare il dispendio energetico correlato all'attività fisica; (ii) la conoscenza dei principi alla base di una corretta e sana alimentazione secondo documenti scientifici nazionali (LARN e Linee guida) e internazionali (EFSA) e per affrontare l'attività fisica e lo sport; (iii) la conoscenza delle caratteristiche e proprietà dei diversi nutrienti che compongono una dieta equilibrata; (iv) la conoscenza e comprensione dei principali concetti e procedure della statistica applicata alle scienze biomediche, tra cui i test d'ipotesi nell'analisi delle variabili continue e categoriche, la correlazione e la regressione.
Risultati apprendimento attesi
Al termine dell'insegnamento, lo studente dovrà conoscere i principi per l'impostazione di uno schema dietetico e per l'analisi critica di alcune tra le diete più note. Anche grazie a specifiche esercitazioni pratiche, lo studente dovrà essere in grado di conoscere e selezionare le fonti energetiche più adeguate e la corretta suddivisione dei nutrienti in base alla tipologia dell'esercizio fisico o dell'attività sportiva svolta. Lo studente dovrà essere anche in grado di conoscere il significato della supplementazione e dei benefici e danni a essa correlati.
Lo studente dovrà essere altresì in grado di comprendere l'utilità della regressione lineare e non lineare e applicarla per la realizzazione di modelli predittivi. Grazie a esempi di applicazioni delle tecniche statistiche nell'ambito della nutrizione, lo studente dovrà essere in grado di meglio interpretare i risultati forniti dalle procedure statistiche usate nella letteratura biomedica. Inoltre, dovrà aver acquisito la capacità di selezionare le tecniche statistiche più appropriate per analizzare diverse tipologie di dati sperimentali.
Lo studente dovrà essere altresì in grado di comprendere l'utilità della regressione lineare e non lineare e applicarla per la realizzazione di modelli predittivi. Grazie a esempi di applicazioni delle tecniche statistiche nell'ambito della nutrizione, lo studente dovrà essere in grado di meglio interpretare i risultati forniti dalle procedure statistiche usate nella letteratura biomedica. Inoltre, dovrà aver acquisito la capacità di selezionare le tecniche statistiche più appropriate per analizzare diverse tipologie di dati sperimentali.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Durante la fase di didattica emergenziale, il programma didattico viene mantenuto con le modifiche di seguito riportate. Le lezioni, sia per il modulo di Biologia della nutrizione che per il modulo di Analisi dei dati e modellistica predittiva, saranno tenute prevalentemente in modalità videoconferenza (modalità sincrona) utilizzando la piattaforma Microsoft Teams rispettando l'orario del primo trimestre. Le lezioni saranno registrate e lasciate a disposizione degli studenti sulla medesima piattaforma. Le esercitazioni del modulo di Biologia della nutrizione saranno tenute parte in modalità sincrona, parte in modalità asincrona mediante utilizzo di Power point con audio. La modalità di frequenza rimarrà strettamente consigliata in modalità sincrona. Il programma e il materiale di riferimento non subiranno variazioni. La modalità di verifica per il modulo di Biologia della nutrizione rimane inalterato (domande aperte) ma viene svolto in Teams, secondo le indicazioni fornite dall'Ateneo. L'esame del modulo di Analisi dei dati e modellistica predittiva si svolgerà utilizzando la piattaforma Microsoft Teams e il sito exam.net, come da regolamento di ateneo (cfr: https://www.unimi.it/it/studiare/frequentare-un-corso-di-laurea/seguire-il-percorso-di-studi/esami/esami-distanza-faq-gli-studenti/esami-scritti-su-piattaforma-online). La durata prevista è di un'ora circa.
Prerequisiti
Per il modulo di Biologia della nutrizione è consigliato aver acquisito competenze in biochimica, biochimica della nutrizione, fisiologia della nutrizione.
Per il modulo Analisi dei dati e modellistica predittiva sono richieste conoscenze di matematica di base (cfr: esame di Istituzioni di Matematica, o equivalente)
Per il modulo Analisi dei dati e modellistica predittiva sono richieste conoscenze di matematica di base (cfr: esame di Istituzioni di Matematica, o equivalente)
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Per il modulo di Biologia della nutrizione la verifica della preparazione degli studenti consiste in un esame orale in cui vengono poste domande inerenti il programma di nutrizione di base e nutrizione per l'attività fisica e lo sport. Può essere richiesto anche lo svolgimento di esercizi sull' impostazione della dieta. La durata prevista è di 30 minuti. La valutazione espressa in trentesimi è il risultato sia della conoscenza degli argomenti trattati sia della capacità di analisi critica dello studente.
Per il modulo Analisi dei dati e modellistica predittiva consiste in un esame scritto con una serie di esercizi sugli argomenti discussi e svolti durante le lezioni, al fine di accertare il grado di apprendimento e le capacità acquisite dagli studenti. La durata prevista è di tre ore.
Il voto finale risulta dalla media ponderata relativa ai crediti dei due moduli dei singoli voti
Per il modulo Analisi dei dati e modellistica predittiva consiste in un esame scritto con una serie di esercizi sugli argomenti discussi e svolti durante le lezioni, al fine di accertare il grado di apprendimento e le capacità acquisite dagli studenti. La durata prevista è di tre ore.
Il voto finale risulta dalla media ponderata relativa ai crediti dei due moduli dei singoli voti
Modulo: Biologia della nutrizione
Programma
I fabbisogni nutrizionali secondo i documenti LARN, EFSA, le Linee Guida per la popolazione italiana, i documenti della Società italiana di Nutrizione Umana, SINU
I nutrienti: caratteristiche, proprietà e fonti alimentari
Antiossidanti e composti bioattivi
Euidratazione, le bevande nervine ed alcoliche
I metodi per la stima del metabolismo basale e del fabbisogno energetico
L'utilizzo delle banche dati alimentari
Impostazione di schemi alimentari equilibrati per adulti sani
I metodi di indagine nutrizionale
Il regolamento CE 1169/11 per l'etichettatura nutrizionale
I fabbisogni energetici dei diversi tipi di esercizio fisico
Quantità, qualità e corretta distribuzione dei nutrienti nella dieta giornaliera durante l'allenamento, la competizione e la fase di recupero
La tempistica dell'introduzione dei nutrienti nelle varie fasi dell'attività fisica
Integrazione e supplementi
L'idratazione per l'attività fisica e lo sport
I nutrienti: caratteristiche, proprietà e fonti alimentari
Antiossidanti e composti bioattivi
Euidratazione, le bevande nervine ed alcoliche
I metodi per la stima del metabolismo basale e del fabbisogno energetico
L'utilizzo delle banche dati alimentari
Impostazione di schemi alimentari equilibrati per adulti sani
I metodi di indagine nutrizionale
Il regolamento CE 1169/11 per l'etichettatura nutrizionale
I fabbisogni energetici dei diversi tipi di esercizio fisico
Quantità, qualità e corretta distribuzione dei nutrienti nella dieta giornaliera durante l'allenamento, la competizione e la fase di recupero
La tempistica dell'introduzione dei nutrienti nelle varie fasi dell'attività fisica
Integrazione e supplementi
L'idratazione per l'attività fisica e lo sport
Metodi didattici
Lezioni frontali supportate da materiale proiettato ed esercizi; analisi critica collettiva della letteratura scientifica
Modalità di frequenza: strettamente consigliata
Modalità di frequenza: strettamente consigliata
Materiale di riferimento
Una copia pdf delle presentazioni power point proiettate a lezione saranno disponibili su ARIEL
Costantini, Cannella, Tomassi, "Alimentazione e nutrizione umana" IL PENSIERO SCIENTIFICO EDITORE
LARN 2014, Linee Guida Italiane 2018
Riccardi, Pacioni, Rivellese,"Manuale di nutrizione applicata" ILDESON GNOCCHI
Mc Ardle, Katch, Katch "Alimnetazione nello sport" Casa Editrice Ambrosiana
LARN 2014
Costantini, Cannella, Tomassi, "Alimentazione e nutrizione umana" IL PENSIERO SCIENTIFICO EDITORE
LARN 2014, Linee Guida Italiane 2018
Riccardi, Pacioni, Rivellese,"Manuale di nutrizione applicata" ILDESON GNOCCHI
Mc Ardle, Katch, Katch "Alimnetazione nello sport" Casa Editrice Ambrosiana
LARN 2014
Modulo: Analisi e modellistica predittiva dei dati
Programma
Il programma dell'insegnamento prevede la presentazione e trattazione dei seguenti argomenti:
Struttura di un lavoro scientifico e ruolo dell'analisi dei dati.
Statistica descrittiva: tabelle, grafici, e misure di tendenza centrale e variabilità (media, varianza, deviazione standard, mediana, percentili, quartili).
La distribuzione Gaussiana.
Nozioni di statistica inferenziale: Popolazione e campione; Stima di media e varianza dal campione. Proprietà degli stimatori: accuratezza e precisione. Teorema del limite centrale.
Distribuzione delle medie campionarie ed errore standard. La distribuzione t di Student.
Intervalli di confidenza.
Test d'ipotesi e significatività statistica. Errori di primo e secondo tipo.
Confronto tra una media ed un valore di riferimento: z test e t test.
Confronto tra due medie: test t per dati appaiati e non appaiati
Confronto tra una proporzione e un valore di riferimento: test per una proporzione.
Confronto tra tre o più medie: cenni all'analisi della varianza e alla distribuzione F.
Cosa fare quando la distribuzione dei dati non è Gaussiana: cenni ai test non parametrici.
Come analizzare la relazione tra due variabili mediante la correlazione.
Modellistica predittiva dei dati: la regressione lineare semplice e multipla. La regressione flessibile.
Analisi di dati categorici: il test chi quadrato.
Il software R: elementi di programmazione di base e analisi statistica
Struttura di un lavoro scientifico e ruolo dell'analisi dei dati.
Statistica descrittiva: tabelle, grafici, e misure di tendenza centrale e variabilità (media, varianza, deviazione standard, mediana, percentili, quartili).
La distribuzione Gaussiana.
Nozioni di statistica inferenziale: Popolazione e campione; Stima di media e varianza dal campione. Proprietà degli stimatori: accuratezza e precisione. Teorema del limite centrale.
Distribuzione delle medie campionarie ed errore standard. La distribuzione t di Student.
Intervalli di confidenza.
Test d'ipotesi e significatività statistica. Errori di primo e secondo tipo.
Confronto tra una media ed un valore di riferimento: z test e t test.
Confronto tra due medie: test t per dati appaiati e non appaiati
Confronto tra una proporzione e un valore di riferimento: test per una proporzione.
Confronto tra tre o più medie: cenni all'analisi della varianza e alla distribuzione F.
Cosa fare quando la distribuzione dei dati non è Gaussiana: cenni ai test non parametrici.
Come analizzare la relazione tra due variabili mediante la correlazione.
Modellistica predittiva dei dati: la regressione lineare semplice e multipla. La regressione flessibile.
Analisi di dati categorici: il test chi quadrato.
Il software R: elementi di programmazione di base e analisi statistica
Metodi didattici
Il modulo si articola in 12 lezioni di due ore ciascuna. Le lezioni si dividono in didattica frontale, per l'acquisizione degli argomenti fondamentali che sono obiettivo dell'insegnamento, ed esercitazioni, al fine di consolidare la comprensione degli argomenti, e di fornire capacità di ragionamento critico tramite la loro applicazione.
Modalità di frequenza: strettamente consigliata.
Modalità di frequenza: strettamente consigliata.
Materiale di riferimento
Dispense delle lezioni, presenti sul sito Ariel
Pagano, Gauvreau; Biostatistica (edizione italiana), 2003
Pagano, Gauvreau; Biostatistica (edizione italiana), 2003
Moduli o unità didattiche
Modulo: Analisi e modellistica predittiva dei dati
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
MAT/06 - PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA
MAT/06 - PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA
Lezioni: 24 ore
Docente:
Marano Giuseppe
Modulo: Biologia della nutrizione
MED/49 - SCIENZE TECNICHE DIETETICHE APPLICATE - CFU: 6
Esercitazioni: 8 ore
Lezioni: 44 ore
Lezioni: 44 ore
Docente:
Ferraretto Anita
Docente/i
Ricevimento:
su appuntamento
Dipartimento di Scienze Biomediche per la Salute - via Luigi Mangiagalli, 31 Milano