El estudio, recientemente publicado en la Revista Frontiers in Public Health, entrega una innovadora propuesta metodológica para detectar ultraprocesados en bases de datos alimentarias a partir de sus ingredientes, utilizando dos marcadores del sistema Nova, reduciendo así la dependencia de nombres/categorías que pueden inducir a error entre países, normativas o marcas.

 

 

El artículo: “Applying the Nova food classification to food product databases using discriminative ingredients: a methodological proposal” (Aplicación de la clasificación Nova a bases de datos de productos alimenticios utilizando ingredientes discriminativos: una propuesta metodológica), pone a prueba cinco reglas basadas en ingredientes para reconocer alimentos ultraprocesados (UPF) en grandes bases de datos de productos envasados. En vez de apoyarse sólo en el nombre o la categoría del producto, las reglas usan dos marcadores del sistema Nova: sustancias de uso culinario raro (p. ej., aceites interesterificados, hidrolizados proteicos) y aditivos de función exclusivamente cosmética (p. ej., colorantes, emulsificantes, saborizantes, edulcorantes).

Aplicadas a 9.860 productos con lista de ingredientes de la Brazilian Food Labels Database 2017, las reglas detectaron prevalencias de UPF entre 47,1% y 71,7% (vs. 70,5% con el método “clásico” basado en nombre/categoría). La regla que combinó al menos una sustancia de uso culinario raro y/o un aditivo de función exclusivamente cosmética mostró el mejor equilibrio entre sensibilidad y especificidad y el mayor desempeño global (AUC=0,797).

 

¿Cuáles fueron los hallazgos clave del estudio?

• La prevalencia estimada de UPF varía según el criterio usado: 47,1% (escenario más restrictivo) a 71,7% (más inclusivo), frente a 70,5% con el método clásico por nombre/categoría.
• Ante el escenario de presencia de una sustancia de uso culinario raro y/o un aditivo de función exclusivamente cosmética (Escenario 3) identificó 65,0% de productos como UPF y tuvo el mejor desempeño diagnóstico (AUC=0,797; sensibilidad 82,6%; especificidad 76,8%).
• Incluir vitaminas y minerales (que a veces cumplen funciones cosméticas) no cambió significativamente la clasificación en los escenarios evaluados.
• Algunas categorías presentaron alta proporción de UPF de forma consistente (por ejemplo: cereales/desayunos y barras, lácteos azucarados, bebidas saborizadas frutales), mientras que otras mostraron baja o variable clasificación (ejemplo: vegetales enlatados, frutas/verduras envasadas, cafés y tés), ilustrando la utilidad de mirar los ingredientes y no solo el rótulo comercial.

 

 

¿Qué es el sistema NOVA?

 

La clasificación NOVA es un sistema que organiza los alimentos según su grado de procesamiento, dividiéndolos en cuatro grupos: alimentos sin procesar o mínimamente procesados, ingredientes culinarios procesados, alimentos procesados y alimentos ultraprocesados.

Esta clasificación es útil para evaluar el impacto de los alimentos en la salud y guiar elecciones alimentarias más saludables.

Si quieres saber más, puedes revisar los siguientes artículos: NOVA. The star shines bright y A new classification of foods based on the extent and purpose of their processing.

 

 

 

¿Por qué importa este estudio?

• Este estudio ofrece criterios replicables y objetivos basados en ingredientes para identificar los UPF, reduciendo la dependencia de nombres/categorías que pueden inducir a error entre países, normativas o marcas. Esto favorece la comparabilidad entre estudios y la trazabilidad de decisiones en investigación.
• Permite detectar verdaderos ultraprocesados, además de evitar falsos positivos a la hora de monitorear las bases de datos y la oferta alimentaria exisitente.
• La metodología se apoya en el Codex Alimentarius 2023 para mapear aditivos y en definiciones Nova, facilitando su adaptación a otros contextos regulatorios y bases de datos de productos.

 

Accede al paper

Grilo, M. F., Nunes, B. S., Duran, A. C., Zancheta Ricardo, C., Baraldi, L. G., Martinez Steele, E., & Borges, C. A. (2025). Applying the Nova food classification to food product databases using discriminative ingredients: a methodological proposal. Frontiers in Public Health, 13, 1575136. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1575136