Summary
24-hour Dietary Recall (24HR) 法は、前の24時間に消費したすべての食品および飲料の種類と量について回答者に問い合わせることにより、個人の食事に関する包括的で定量的な情報を提供します (Gibson & Ferguson、2008年)。 標準的なマルチパス24HRでは、回答者に各食品や飲料、その調理方法、その他の属性に関する詳細なデータ、および消費された分量の推定値を繰り返し提供させることができます。 このマルチパスアプローチは多くの中低所得国で検証されている（Gibson et al.，2017）。
自己記入式ではなく、集計者が記入する24HRは、迅速で文化的に敏感であり、食品と栄養素の両方に関する定量的データを提供するので中低所得国でよく使用されている（Gibson et al.、2017）。 24HRのデータは、食事パターン、食品群、または栄養素の摂取量を評価するために使用することができます。 栄養素の含有量を分析するためには、食品データを食品組成データベースの栄養素情報と照合する必要がある。 食品と栄養素の平均摂取量は1回の24HRで測定できるが、集団の「通常の摂取量」を評価するには、調査集団のサブサンプルから24HRを繰り返し収集する必要がある（Gibson & Ferguson, 2008）。
個人レベルの定量的食事データを使用して、家庭内で消費する食品の典型的な調理、調理方法、ブランド名についての理解を深めることも可能である。 さらに、個人レベルの食事データを社会経済的地位、教育、健康に関する情報と合わせて収集した場合、そのデータを使用して、所得水準と食事の選択、および食事パターンと健康転帰の間の関連性を調べることができる。
24HRは、食物摂取頻度調査（FFQ）または家計消費支出調査（HCES）から得られた推定値と比較して、食物及び栄養摂取量の評価において高い精度を提供するが、全国代表サンプルでは収集頻度が低く、収集されてもこれらのデータは一般に公開されていない（Pisa et al, 2018). しかし、特に栄養の移行と急速な食糧システムの変化に鑑みて、個人レベルの定量的な食事データへの関心と需要が高まっている（Coates et al.、2017）。 例えば、食糧農業機関および世界保健機関グローバル個人食品消費データツール（FAO/WHO GIFT）は、世界各国からの既存の定量的個人食品消費データを一般に公開することを目的としている。 さらに、世界食生活データベース（GDD）は、子供と成人の年齢、性別、妊娠・授乳の有無、農村・都市、教育レベル別の食品および栄養素の食事摂取量に関する情報を提供しています。
ストレングス
- 24HRは個人の食品消費量と栄養摂取量の定量的推定値を提供する
- 食品源と調理法に関する情報を含む調査および分析を構成できる
- 以下のことを考慮できる。 微量栄養素の吸収を促進または阻害する可能性のある、一緒に消費される食品について
- FFQまたはHCESから得られた推定値と比較して、食品および栄養素の摂取量の評価において高い精度を提供する
Weaknesses:
- 24時間調査の相対的な複雑さを考慮。 データ収集におけるエラーを最小化するために、集計者の大幅なトレーニングが必要である
- 消費量を正確に思い出すことは回答者にとって困難であり、集計者が実施するWeighed Food Records（WFR）と比較して24HRにおける比較的大きなエラー源となり得る
- データは頻繁に全国代表ではない小さなサンプルから集められる
- 記憶に頼り集計者が実施する他の調査同様、消費量の正確な記憶は、回答者にとっては、消費量の正確な記憶とは異なる。 1465>
- 多くの調査と同様に、季節変動を捉えるためには、データ収集を年間を通して行うか、複数の季節で繰り返す必要がある
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