OBJETIVO: Reduzir lista de alimentos de um questionário de freqüência alimentar semiquantitativo através de diversas estratégias metodológicas, mantendo-se a capacidade de análise do consumo de energia, proteínas, glicídios, lipídeos, cálcio e ferro. MÉTODOS: Utilizou-se um questionário de freqüência semiquantitativo com 80 itens alimentares respondidos por 224 meninas (12-19 anos). Reduziu-se a lista por regressão linear múltipla, freqüência de consumo e composição nutricional dos alimentos. Analisou-se por teste t de Student, sensibilidade de distribuição das adolescentes por quartis de consumo, coeficiente Kappa e modelos de regressão. RESULTADOS: Os alimentos incluídos apresentaram coeficiente de regressão positivo, com valor de F significativo (P<0,001). As variâncias totais dos modelos foram superiores a 0,87, com alguns alimentos não apresentando plausibilidade nos modelos. Selecionaram-se 32 alimentos dos modelos e 37 dentre os freqüentemente consumidos. Os dois critérios apresentaram alguns alimentos distintos; quando os mesmos foram integrados, obtiveram-se 40 alimentos para lista reduzida. As médias de consumo não diferiram entre a lista integral e a reduzida. As análises de sensibilidade variaram entre 85% e 100%. O grau de concordância foi significativo para todos os fatores dietéticos. Os modelos de regressão com a lista reduzida mantiveram variâncias totais acima de 0,85 e alimentos semelhantes aos anteriores. CONCLUSÃO: Os critérios estabelecidos foram apropriados para reduzir a lista de 80 alimentos em 40, mantendo-se a capacidade de predição e de avaliação do consumo alimentar dos componentes investigados para o grupo populacional utilizado.

OBJECTIVE: To reduce the food list of a semi-quantitative food frequency questionnaire, through several methodological strategies, maintaining the ability to assess energy, proteins, glycids, lipids, calcium, and iron consumption. METHODS: A semi-quantitative 80-item food frequency questionnaire, answered by 224 female adolescents (aged 12-19 years) was used. The list was reduced through multiple linear regressions, frequency of consumption and food nutritional composition. It was assessed through Student's t-test, sensitivity of adolescents' distribution according to consumption quartiles, Kappa coefficient and regression models. RESULTS: Food included in the analysis showed a positive regression coefficient, with a significant F value (P<0.001). The models' total variances were over 0.87, and some food types did not show plausible models. Thirty-two food types were selected among the models, and 37 among the most commonly consumed ones. Both criteria included some different foods and, when these were merged, 40 food types formed the abridged list. Consumption averages did not vary between the complete list and the reduced one. Sensitivity analyses ranged from 85% to 100%. The agreement level was significant for all diet factors. Regression models in the reduced list kept total variances over 0.85 and similar food types as compared to the previous ones. CONCLUSION: The established criteria were appropriate to reduce the food list from 80 to 41 items, keeping the predictive ability and food intake assessment of the components investigated in this population group.

OBJETIVO: Reduzir lista de alimentos de um questionário de freqüência alimentar semiquantitativo através de diversas estratégias metodológicas, mantendo-se a capacidade de análise do consumo de energia, proteínas, glicídios, lipídeos, cálcio e ferro. MÉTODOS: Utilizou-se um questionário de freqüência semiquantitativo com 80 itens alimentares respondidos por 224 meninas (12-19 anos). Reduziu-se a lista por regressão linear múltipla, freqüência de consumo e composição nutricional dos alimentos. Analisou-se por teste t de Student, sensibilidade de distribuição das adolescentes por quartis de consumo, coeficiente Kappa e modelos de regressão. RESULTADOS: Os alimentos incluídos apresentaram coeficiente de regressão positivo, com valor de F significativo (P<0,001). As variâncias totais dos modelos foram superiores a 0,87, com alguns alimentos não apresentando plausibilidade nos modelos. Selecionaram-se 32 alimentos dos modelos e 37 dentre os freqüentemente consumidos. Os dois critérios apresentaram alguns alimentos distintos; quando os mesmos foram integrados, obtiveram-se 40 alimentos para lista reduzida. As médias de consumo não diferiram entre a lista integral e a reduzida. As análises de sensibilidade variaram entre 85% e 100%. O grau de concordância foi significativo para todos os fatores dietéticos. Os modelos de regressão com a lista reduzida mantiveram variâncias totais acima de 0,85 e alimentos semelhantes aos anteriores. CONCLUSÃO: Os critérios estabelecidos foram apropriados para reduzir a lista de 80 alimentos em 40, mantendo-se a capacidade de predição e de avaliação do consumo alimentar dos componentes investigados para o grupo populacional utilizado.

OBJECTIVE: To reduce the food list of a semi-quantitative food frequency questionnaire, through several methodological strategies, maintaining the ability to assess energy, proteins, glycids, lipids, calcium, and iron consumption. METHODS: A semi-quantitative 80-item food frequency questionnaire, answered by 224 female adolescents (aged 12-19 years) was used. The list was reduced through multiple linear regressions, frequency of consumption and food nutritional composition. It was assessed through Student's t-test, sensitivity of adolescents' distribution according to consumption quartiles, Kappa coefficient and regression models. RESULTS: Food included in the analysis showed a positive regression coefficient, with a significant F value (P<0.001). The models' total variances were over 0.87, and some food types did not show plausible models. Thirty-two food types were selected among the models, and 37 among the most commonly consumed ones. Both criteria included some different foods and, when these were merged, 40 food types formed the abridged list. Consumption averages did not vary between the complete list and the reduced one. Sensitivity analyses ranged from 85% to 100%. The agreement level was significant for all diet factors. Regression models in the reduced list kept total variances over 0.85 and similar food types as compared to the previous ones. CONCLUSION: The established criteria were appropriate to reduce the food list from 80 to 41 items, keeping the predictive ability and food intake assessment of the components investigated in this population group.