Agrobiodiversity, cultural factors and their impact on food and nutrition security : a case-study in the south-east region of the Peruvian Andes

Abstract

It was postulated that populations living in an environment with a high degree of agrobiodiversity are also more likely to show a higher dietary diversity and therefore a better nutritional outcome. Thus, a serial cross-sectional study was conducted in four rural Aymara communities in the southeast region of Peru situated between 3,825 and 4,100 masl, a region with high agrobiodiversity. The main objectives were the following: A) to examine whether agrobiodiversity is potentially available for a diversified diet, B) to assess the dietary diversity and food variety in different seasons of the year and identify possible seasonal influence, C) to identify influencing factors such as socio-economic and household-related characteristics on both the dietary diversity and food variety, and D) to examine whether a diversified diet is correlated with the nutritional outcomes. The selected seasons were the rainy one (February-March), the post-harvest period (June-July), and the farming or sowing season (October-November) during 2007. The target population was women aged 15-49. The surveys included two parts in each season: 1) standardized questionnaires with general household and socio-economic questions as well as a qualitative 24h dietary recall, and 2) anthropometric measures for the calculation of BMI, and MUAC, as well as capillary blood samples for measuring iron and vitamin A status. Cases with possible diseases or the intake of medicaments or nutritional supplements were excluded. After data cleansing, a total sample size of 183 women in the first, 161 in the second, and 158 in the third survey were considered for further nutritional and socio-economic analysis, while anthropometric and biochemical data from 143, 105, and 98 women were included for the corresponding statistical tests, respectively. The DDS and FVS were calculated for each season based on the 24h recalls, using 14 food groups and 61 food items, respectively. A wealth and housing index was constructed to classify each participant into low, medium, or high socio-economic status. The most cultivated food crops were potato (100%), barley (80.3%), broad beans (77.6%), quinoa (71.6%) and oca (57.9%). Animal husbandry was characterized by sheep (92.4%), cattle (76.5%), chickens (49.2%), and pigs (42.6%). In general, domestic animals such as cattle and pig were mainly kept for sale purposes, while sheep and chickens were used for household consumption. Home gardens for horticulture and fruits were not wide spread among the households (23%), while 82.5% of the women said they gathered plants. Taking all three seasons into account (n = 147), a median (IQR) DDS of 6.7 (6.3 to 7.7) food groups out of 14 and FVS of 11.0 (9.7 to 12.3) food items out of 61 were obtained. Over the three surveyed seasons, the diet was characterized by potatoes (100%), cereals (97.3%) - mostly wheat products and rice, vegetables (95.3%) such as onions and tomatoes, vitamin A-rich vegetables (87.8%) such as carrots and pumpkins, and legumes (67%) - mainly broad beans. Overall, animal source foods were not frequently consumed (less than 50%). Nevertheless, the consumption prevalence of flesh meat accounted for approx. 56% of the women within the highest DDS tercile. The dietary diversity was not significantly different among the three seasons, while the food variety was significantly higher in June-July than in February-March (p less than 0.001) and in October-November (p = 0.013). The median (IQR) number of utilized traditional food, 4.0 (3.0 to 5.0) did not differ significantly between seasons, villages, income sources or SES. In contrast, a slightly higher number of commercial foods were purchased by women from wealthier households, by those living closer to markets, and by those with income sources coming from regular wages or from a combination between agricultural and non-farm activities (all tests p less than 0.01). A higher number of vegetables and fruits were purchased by the upper SES level (p less than 0.05) and the village with the shortest distance to local markets (p less than 0.01) during the first survey period. When checked for factors related to agrobiodiversity, food security, and caring capacity, the dietary diversity and food variety were determined by different factors according to the surveyed seasons. In pre-harvest periods (rainy season), staple food scarcity, demographic and socio-economic factors influenced DDS and FVS the most, while agricultural biodiversity, i.e. food resources coming from farming activities, did not play a significant role. During the post-harvest season, DDS and FVS were basically influenced by agrobiodiversity and SES. After inclusion of the educational level of the household s head in the model, the outcome revealed that this caring capacity factor had the main impact on the DDS, modifying it positively. Finally, during the farming season (the initial food shortage), the crop variety of the households along with the sector of residence, and in case of FVS, the length of food shortage and education of the head of household were also significant influencing factors on the food scores. Less than 10% of the women were underweight, while more than 20% were overweight or even obese, suggesting processes of nutrition transition as observed in other middle and low income populations. Though not distinctive, a significant (p less than 0.05) seasonal decrease in BMI, weight, and MUAC was found at the end of the year, which coincided with the initial local food shortage. The prevalence of anemia was high in each season (35%, 49%, and 45%, respectively). Nevertheless, the share of anemic women during the rainy season was significantly lower than the one in the post-harvest (p less than 0.05). Gathering (p less than 0.01) during the rainy season and animal-based vitamin A-rich foods (p less than 0.05) during the post-harvest influenced the Hb concentrations of the participants positively. A seasonal amelioration of the iron status was found between the post-harvest and farming season, while the vitamin A status showed a worsening between the same periods (both p less than 0.001). Because of the low percentage of women with abnormal sTfR concentrations but high anemia prevalence in each season, it is presumable that anemia in the study region is caused by other nutritional or health-related factors rather than iron-related only. Though no significant relationships were found between the food scores and vitamin A or iron status, certain consumption patterns showed an association with Hb, sTfR, and RBP. In this case, the biochemical indicators were sensitive to some aspects of the diet reflected in the food groups consumed by the individuals. This fact points out that attention should be paid to the specific food groups consumed by the individuals, and thus, even qualitative dietary methods are able to identify critical consumption patterns. Es wurde postuliert, dass Bevölkerungen mit einer hohen agrobiologischen Vielfalt eine große Lebensmittelvielfalt und dadurch einen guten Ernährungsstatus aufweisen. Hierzu wurde eine serielle Querschnittstudie in vier Aymara Dörfern aus den südlichen Bergregionen Perus zwischen 3 825 und 4 100 m über N.N., einer geographischen Region hoher agrobiologischer Vielfalt. Die Hauptziele der Studie waren folgende: A) Zu untersuchen, ob die agrobiologische Vielfalt in dieser Umgebung eine vielfältige Ernährung ermöglicht, B) Die Nahrungsmittelvielfalt in verschiedenen Jahreszeiten zu untersuchen und auf saisonale Unterschiede zu prüfen, C) Einflussfaktoren der Lebensmittelvielfalt wie z.B. sozio-ökonomische und andere haushaltsbezogene Faktoren zu identifizieren, und D) Zu untersuchen, ob die Nahrungsmittelvielfalt, erhoben mit den DDS (Dietary Diversity Score) und FVS (Food Variety Score), einen Zusammenhang mit dem Ernährungsstatus aufweist. Die ausgewählten Erhebungsperioden waren die Regenzeit (Februar-März), die Nachernte-Phase (Juni-Juli), und die Anbauphase (Oktober-November) im Jahr 2007. Die Studienpopulation umfasste Frauen zwischen 15 und 49 Jahren. Die Erhebungen beinhalteten verschiedene Methoden in zwei Teilen: 1) Standardisierte Fragebögen mit allgemeinen, sozioökonomischen und haushaltsbezogenen Fragen sowie ein qualitatives 24-Stunden-Ernährungssprotokoll der am Tag zuvor aufgenommenen Nahrungsmittel, und 2) Anthropometrische Messungen für die Berechnung des BMI sowie kapillare Blutproben für die Bestimmung des Eisen- und Vitamin A-Status. Fälle mit möglichen Erkrankungen, der Einnahme von Medikamenten oder Nahrungsergänzungsmitteln wurden ausgeschlossen. Nach der Datenbereinigung wurden 183 Frauen aus der ersten, 161 aus der zweiten, und 158 aus der dritten Erhebungsperiode für die ernährungs- und sozioökonomische Untersuchungen berücksichtigt. Nach Ausschluss von schwangeren Frauen wurden anthropometrische und biochemische Daten von jeweils 143, 105, und 98 Teilnehmerinnen für weitere statistische Tests genutzt. Die Berechnung der Vielfalt der Ernährungsgruppen (DDS) und Lebensmittel (FVS) basierte auf dem 24-Stunden-Ernährungsprotokoll mit jeweils 14 Lebensmittelgruppen und 61 einzelnen Lebensmitteln. Ein sozioökonomischer Index wurde gebildet, um Teilnehmerinnen in niedrigen, mittleren, oder hohen soziökonomischen Status zu klassifizieren. Die am häufigsten angebauten Pflanzen waren Kartoffel (100%), Gerste (80,%), Dicke Bohnen (77,6%), Quinoa (71,6%) und Oca (57,9%). Die Tierhaltung war durch Schafe (92,4%), Rindvieh (76,5%), Hühner (49,2%) und Schweine (42,6%) gekennzeichnet. Tiere wie Rind und Schwein wurden generell zum Verkauf, Schaf und Huhn für den eigenen Haushaltskonsum gehalten. Hausgärten für den Anbau von Gemüse und Obst waren nicht üblich (23%), während 82,5% der Frauen Pflanzen für den Eigenkonsum sammelten. In der Kohorte (n = 147) zeigte der DDS einen Median (IQR) von 6,7 (6,3 - 7,7) Lebensmittelgruppen und der FVS einen Median von 11,0 (9,7 - 12,3) Lebensmitteln auf. Im Laufe der drei Erhebungen beruhte die durchschnittliche Ernährung auf Kartoffeln (100%), Getreide (97,3%) - meistens Weizenprodukte und Reis - Gemüse (95,3%) wie Zwiebeln und Tomaten, Pro-Vitamin A reiches Gemüse (87,8%) wie Möhren und Kürbis, und Hülsenfrüchten (67%), zumeist dicken Bohnen. Im Allgemein wurde der Verzehr tierischer Produkte eher selten festgestellt (kleiner als 50%). Innerhalb der Gruppe mit hohen DDS verzehrten jedoch 56% der Frauen Fleisch. Es gab keine signifikanten Unterschiede im DDS zwischen den Saisons, während der FVS im Zeitraum Juni-Juli höher als im Februar-März (p kleiner als 0.001) und im Oktober-November (p kleiner als 0.01) war. Die Anzahl der konsumierten lokalen Produkte hatte einen Median (IQR) von vier (3,0 - 5,0) Nahrungsmitteln, und es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen Saisons, Dörfern, Einkommensquellen oder sozioökonomischen Status. Im Gegensatz dazu konnte eine leicht höhere Anzahl an industriellen oder verarbeiteten Produkten bei den wohlhabendsten Frauen, bei Frauen, die näher an Märkten lebten, oder bei solchen mit regelmäßigem Einkommen oder Einkommen von Landwirtschaft und Nebentätigkeiten festgestellt werden (alle Tests p kleiner als 0.01). Ebenso wurde eine höhere Anzahl an Obst und Gemüse bei Frauen im höchsten soziökonomischen Status (p kleiner als 0.05) und solchen, die leichten Zugang zu Märkten (p kleiner als 0.01) hatten, während der ersten Erhebungsperiode festgestellt. Unter Berücksichtigung von Faktoren eines umfassenden Models wie agrobiologische Vielfalt, Nahrungssicherung und Fürsorgekapazität konnte festgestellt werden, dass DDS und FVS in jeder Erhebungsperiode von verschiedenen Faktoren beeinflusst wurden. In der Regenzeit -mit Nahrungsmittelknappheit assoziiert - übten demographische und sozioökonomische Faktoren Einfluss auf beide Indikatoren der Nahrungsmittelvielfalt, während die Vielfalt der angebauten Pflanzen keine Rolle spielte. In der Nacherntephase wurden DDS und FVS zunächst von Nahrungsressourcen der agrobiologischen Vielfalt und vom sozioökonomischen Status beeinflusst. Nach Einschluss von Schulbildung des Familienoberhaupts in das Model konnte ein positiver Zusammenhang zwischen diesem Faktor und dem DDS gezeigt werden. In der Anbauperiode (auch der Beginn der Nahrungsmittelknappheit) spielten die angebaute Pflanzenvielfalt und die Wohnsitzlage (d.h. die jeweiligen Dörfer) eine signifikante Rolle beim DDS; die Länge der Nahrungsmittelknappheit und die Schulbindung des Familienoberhauptes spielten zusätzlich eine signifikante Rolle beim FVS. Weniger als zehn Prozent an Unterernährung und mehr als 20% Übergewicht und Adipositas konnten festgestellt werden. Dieses Phänomen kann ein Hinweis auf Veränderungen der traditionellen Ernährung und eine Anpassung des Lebensstils, kurzum nutrition transition bedeuten, wie es bereits in anderen Ländern niedrigen und mittleren Einkommens festgestellt worden ist. Eine saisonale, wenn auch leichte Abnahme in BMI, Körpergewicht und MUAC konnte im Laufe des Jahres gezeigt werden. Diese stimmte mit dem Beginn der Nahrungsmittelknappheit überein. Eine hohe Prävalenz an Anämie wurde in jeder Erhebung festgestellt (35% bzw. 49% und 45%). Der Anteil an Frauen mit Anämie war in der Regenzeit signifikant geringer als in der Nachernteperiode (p kleiner als 0.05). Die Hb Konzentrationen hatten einen positiven Zusammenhang mit dem Sammeln von Pflanzen in der Regenzeit (p kleiner als 0.01) und mit dem Konsum von tierischen Vitamin A reichen Nahrungsquellen in der Nacherntephase. Eine saisonale Verbesserung des Eisenstatus bei gleichzeitiger Verschlechterung des Vitamin A Status fanden zwischen Juni-Juli und Oktober-November statt (beides p kleiner als 0.001). Aufgrund des niedrigen Anteils an Frauen mit abnormalen sTfR Konzentrationen bei gleichzeitig hoher Anämie-Prävalenz scheint Anämie in dieser Region nicht ausschließlich auf Eisenmangel sondern auf weitere ernährungs- oder gesundheitsbezogene Faktoren zurückzuführen sein. Trotz des nicht signifikanten Zusammenhangs zwischen DDS und FVS mit Vitamin A und Eisenstatus waren bestimmte Konsummerkmale mit Konzentrationen von Hb, sTfR und RBP assoziiert. In diesem Fall bestand ein Zusammenhang zwischen dem Ernährungsstatus und der Ernährung, wie sie durch den DDS wiedergegeben werden konnte. Dadurch konnte gezeigt werden, dass auch qualitative Ernährungserhebungsmethoden kritische Konsummuster aufdecken können.