Background: Optimal nutritional choices are linked with better health, but many current interventions to improve diet have limited effect. We tested the hypothesis that providing personalized nutrition (PN) advice based on information on individual diet and lifestyle, phenotype and/or genotype would promote larger, more appropriate, and sustained changes in dietary behaviour. Methods: Adults from seven European countries were recruited to an internet-delivered intervention (Food4Me) and randomized to: (i) conventional dietary advice (control) or to PN advice based on: (ii) individual baseline diet; (iii) individual baseline diet plus phenotype (anthropometry and blood biomarkers); or (iv) individual baseline diet plus phenotype plus genotype (five diet-responsive genetic variants). Outcomes were dietary intake, anthropometry and blood biomarkers measured at baseline and after 3 and 6 months’ intervention. Results: At baseline, mean age of participants was 39.8 years (range 18–79), 59% of participants were female and mean body mass index (BMI) was 25.5 kg/m2. From the enrolled participants, 1269 completed the study. Following a 6-month intervention, participants randomized to PN consumed less red meat [-5.48 g, (95% confidence interval:-10.8,-0.09), P = 0.046], salt [-0.65 g, (−1.1,-0.25), P = 0.002] and saturated fat [-1.14 % of energy, (−1.6,-0.67), P < 0.0001], increased folate [29.6 µg, (0.21,59.0), P = 0.048] intake and had higher Healthy Eating Index scores [1.27, (0.30, 2.25), P = 0.010) than those randomized to the control arm. There was no evidence that including phenotypic and phenotypic plus genotypic information enhanced the effectiveness of the PN advice. Conclusions: Among European adults, PN advice via internet-delivered intervention produced larger and more appropriate changes in dietary behaviour than a conventional approach.

Abstract Purpose Agriculture and food production contribute to climate change. There is mounting pressure to transition to diets with less environmental impact while maintaining nutritional adequacy. MyPlanetDiet aimed to reduce diet-related greenhouse gas emissions (GHGE) in a safe, nutritionally adequate, and acceptable manner. This paper describes the trial protocol, development, and testing of personalised nutrition feedback in the MyPlanetDiet randomised controlled trial (RCT). Methods MyPlanetDiet was a 12-week RCT that provided standardised personalised nutrition feedback to participants based on new sustainable healthy eating guidelines (intervention) or existing healthy eating guidelines (control) using decision trees and corresponding feedback messages. To test the personalised nutrition feedback, we modelled a sample of 20 of the MyPlanetDiet participants baseline diets. Diets were modelled to adhere to control and intervention decision trees and feedback messages. Modelled nutrient intakes and environmental metrics were compared using repeated measure one-way analysis of covariance. Results Intervention diets had significantly lower ( p < 0.001) diet-related GHGE per 2500 kilocalories (kcal) (4.7 kg CO 2 -eq) relative to control (6.6 kg CO 2 -eq) and baseline (7.1 kg CO 2 -eq). Modelled control and intervention diets had higher mean daily intakes of macronutrients (carbohydrates, fibre, and protein) and micronutrients (calcium, iron, zinc, and iodine). Modelled control and intervention diets had lower percent energy from fat and saturated fat relative to baseline. Conclusions Adherence to the MyPlanetDiet personalised nutrition feedback would be expected to lead to better nutrient intakes and reduced diet-related GHGE. The MyPlanetDiet RCT will test the effectiveness and safety of personalised feedback for a more sustainable diet. Trial registration number and date of registration: Clinical trials registration number: NCT05253547, 23 February 2022

Objective Since large food portion sizes (PS) lead to overconsumption, our objective was to review PS recommendations for commonly consumed food groups reported in Food-Based Dietary Guidelines (FBDGs) globally and to assess variation in PS across countries and regions. Methods Consumer-oriented FBDGs from the Food and Agriculture Organization (FAO) online repository were used to evaluate dietary recommendations, PS and number of portions for common food groups. Guidelines were classified for each group as qualitative, quantitative, or missing. A standardized approach was applied to convert PS recommendations given as household measures, cup equivalents, pieces and other measures into grams for cross comparison. Variation of recommended PS of common food groups within and across regions was examined. Results Among 96 FBDGs, variations were found both across and within regions. At a regional level, the highest median PS recommendations were seen in Europe for Meat, Fish and Pulses, in the Near East for Dairy products, and in Africa for most grain-based foods. Recommendations for Fruits and Vegetables showed the highest consistency across FBDGs worldwide, whereas guidance on Meat, fish &amp; eggs and Cooked cereals/grains showed discrepancies in the classification of foods into categories, as well as in the number of portions per day. Discussion While some variation in PS recommendations across countries can be expected due to cultural and regional dietary practices, inconsistent definitions to refer to a portion and varied derivation methods may further produce discrepancies. Harmonizing development methods for FBDG could help establish more consistent reference portion sizes and therefore provide clearer guidance to consumers.

Provision of nutrition information is mandated for packaged foods, but few countries regulate serving sizes. Our objective was to develop a methodology to establish globally consistent portion size recommendations for both nutrient-dense and discretionary foods. A stepwise systematic approach incorporated portion values from serving size regulations (n = 10), food-based dietary guidelines (FBDG; n = 90, aggregated into 6 regions), and reported food intakes from Europe and Australia. Global Portion Values (GPVs) for 50 food groups were derived as the median of all data inputs. Consistency was evaluated using 25th and 75th percentiles and dispersion of input values (percent of median absolute deviations (MAD)/median). GPVs were calculated for 50 food groups organized into nine food categories: Milk/Dairy (n = 6 food groups), Protein Foods (n = 5), Mixed Dishes (n = 4), Grains (n = 7), Fruits/Vegetables (n = 5), Snacks/Sweets (n = 12), Sauces/Condiments (n = 5), Fats/Oils/Sugars (n = 4) and Beverages (n = 2). Data inputs for each portion value ranged from 6 to 18; only 4 foods had < 10 inputs; 21 had ≥ 15. Dispersion ranged from 0 to 33%; 88% of GPVs were considered "consistent" (dispersion < 25%) and 9 groups had 0% variation, indicating high consistency. Example GPVs include: 240mL for milk (16 inputs, 8% dispersion); 90 g for meat/poultry/fish main dishes (16 inputs, 13% dispersion); 50 g for bread/rolls (18 inputs, 20% dispersion); 130 g for canned vegetables (10 inputs, 2% dispersion); 30 g for chocolate (15 inputs, 17% dispersion); and 250mL for soft drinks (17 inputs, 20% dispersion). This standardized approach provides clear and consistent portion recommendations that, if adopted, could help consumers make informed choices about appropriate portions.