Die Pet Food and Health App stützt sich stark auf aktuelle wissenschaftliche Arbeiten. Dazu gehören sowohl technische Errungenschaften wie die Datensynchronisierung und die Technologie hinter den Futtermischungen als auch selbstverständlich ein großer Bestand an Arbeiten aus der Tierfutter- und Veterinärgemeinschaft. Diese Seite wirft einen Blick hinter die Kulissen – beziehungsweise hinter die Wissenschaft – und zeigt anschaulich, wodurch sich die Pet Food and Health App von anderen Ernährungstools unterscheidet und wo sie herausragt.
Futter wird von Tieren nicht auf dieselbe Weise aufgenommen wie von Menschen. Während Menschen Allesfresser sind, sind Hunde fakultative Karnivoren, wohingegen Katzen obligate Karnivoren sind. Das beeinflusst, wie Futter von ihrem Verdauungssystem verarbeitet wird. Zu verstehen, wie sich Tierfutter in metabolisierbare Energie umsetzt (also die Energiemenge, die ein Tier aus dem Verzehr dieser Futtermittel gewinnen kann), ist ein aktives Forschungsgebiet. Viele dieser Arbeiten versuchen fortlaufend, den Status quo zu verbessern, oft indem sie mehr Faktoren berücksichtigen. Die einfachsten Methoden – darunter eine von der einflussreichen AAHA vorgeschlagene doi: 10.5326 – sind Varianten der für Menschen verwendeten Formel:
kcal = 8.5 x fat + 3.5 x protein + 3.5 x carbsDiese ist auch als Atwater-Gleichung bekannt. Es gibt zahlreiche Verbesserungen dieser Formel doi: 10.17226 , und im Laufe der Jahrzehnte wurden viele weitere erwogen und wieder verworfen. Doch selbst wenn die Formel bekannt ist, lassen sich ihre Bestandteile oft nur schwer ermitteln oder berechnen. Tierfutteretiketten lassen zum Beispiel häufig sowohl die Kohlenhydrate als auch den Feuchtigkeitsgehalt weg.
In jüngerer Zeit hat sich die wissenschaftliche Gemeinschaft darauf verlegt, die mit einem Bombenkalorimeter gemessene Bruttoenergie (wieder) einzubeziehen und stärker zwischen Katzen/Hunden sowie Trockenfutter/Nassfutter zu differenzieren doi: 10.1371 doi: 10.3389 . Solche Ansätze bieten eine neuartige und reichhaltige Möglichkeit, genauer zu beurteilen, wie unsere Tiere das Futter aufnehmen, das sie bekommen. Und so spannend Fortschritte in diesem Bereich auch sind, sollten diese Arbeiten sorgfältig und kritisch bewertet werden. Aus diesen Gründen verwendet die App diese neuesten Ansätze nicht, da die technische Herleitung der neuen Formeln fehlerhaft erscheint, unter anderem aufgrund von Faktoren wie Overfitting und Selbstbewertung. Andere Studien haben diese Vermutungen durch empirische Auswertung bestätigt doi: 10.1371 und damit deutlich gemacht, dass die genauesten Schätzungen weiterhin aus früheren Arbeiten stammen doi: 10.17226 . Daher verwendet die App etablierte Ergebnisse zur Berechnung des kalorischen Gehalts von Tierfutter doi: 10.17226 , während sie die einfachere, in den AAHA-Richtlinien beschriebene Methode weiterentwickelt und dabei den weiteren Fortschritt in diesem Forschungsbereich aufmerksam verfolgt.
Die aktuellen Goldstandards für die Tierernährung liefern die AAHA-Richtlinien von 2021 doi: 10.5326 und die FEDIAF-Ernährungsrichtlinien von 2021. Eine Einschränkung dieser Arbeiten ist, dass sie für ein sehr allgemeines und vielfältiges Publikum konzipiert sind. Sie bieten die sicheren Richtlinien, aus denen ein besserer Ansatz verfeinert werden kann. Dennoch sind diese Arbeiten äußerst relevant und legen viele der Anforderungen fest, an die sich Tierfutterhersteller halten müssen, etwa Mikronährstoffgehalte und -grenzwerte oder Mindestwerte für Makronährstoffe.
Sowohl AAHA als auch FEDIAF bieten einen soliden Ausgangspunkt, um den Erhaltungsenergiebedarf für Tiere und Hunde anhand des Körpergewichts zu bestimmen. Doch das ist offensichtlich unzureichend für eine detaillierte Beratung. Nehmen Sie vier Hunde mit demselben Gewicht: Der eine mag jung sein, der andere alt; der eine mag träge sein, während der andere ein Arbeitshund ist. Ihr Energiebedarf wird sich deutlich unterscheiden.
Die App übernimmt konsequent einige der neuesten Forschungsergebnisse zum Erhaltungsenergiebedarf von Haushunden doi: 10.1371 und ergänzt diese um einen reichhaltigen, vielschichtigen Ansatz, um den Erhaltungsenergiebedarf sorgfältig zu ermitteln – nicht nur anhand von Alter und Größe, sondern auch anhand ihrer Lebensstilfaktoren doi: 10.1017 .
Insbesondere für Katzen lässt sich dieser Ansatz auf Grundlage neuerer Forschung deutlich verfeinern. Die App geht von einer starken Basis aus doi: 10.1017 , verfeinert dann aber weiter, um den felinen Body-Mass-Index (fBMI) doi: 10.1053 zu berücksichtigen. Der Grund für diesen Unterschied bei Katzen ist, dass der Erhaltungsenergiebedarf von Katzen eine recht große Streuung aufweist. Diese Streuung wird erheblich reduziert, wenn die Körpermasse zugunsten der fettfreien Körpermasse (also unter Ausklammerung des Körperfetts) außer Acht gelassen wird doi: 10.1177 . Das ist natürlich eine zusätzliche Berechnung – und der Halter braucht eine kooperative Katze, um den fBMI zu berechnen – daher greift die App standardmäßig auf die allgemeinere Berechnung zurück, wenn kein fBMI bekannt ist, stützt sich aber auf die präziseren und aktuelleren Werte, wenn sich der Nutzer die Zeit nimmt, den fBMI seiner Katze zu berechnen.
Mindestwerte für Proteine in Tierfutter werden sowohl von AAHA als auch von FEDIAF angegeben. Diese Werte ändern sich, während ein Tier heranwächst, unterscheiden sich zwischen Hunden und Katzen und variieren natürlich auch mit der Größe des Tieres. Sie sind jedoch nicht das Maß aller Dinge. Neuere Arbeiten in Pratique Vétérinaire und anderswo doi: 10.1371 zeigen, dass diese Werte konservativ sind und sowohl Katzen als auch Hunde von deutlich höheren Proteingehalten in ihrem Futter profitieren können. Proteine sind für einen gesunden Lebensstil unerlässlich, daher übernimmt die App rasch diese höheren Werte, anstatt sich ausschließlich auf die Mindestwerte zu beschränken. Die Forschung in diesem Bereich schreitet in hohem Tempo voran doi: 10.3390 , und Fortschritte werden in die App integriert, sobald sie bestätigt und als Verbesserung der Fütterungsqualität nachgewiesen sind.
Die in der App verwendeten Technologien werden von Smarthound im eigenen Haus entwickelt. Dazu gehört ein moderner, auf CRDT basierender Ansatz zur effizienten Synchronisierung Ihrer Daten. Dieser ermöglicht leistungsstarke Funktionen wie eventual consistency (selbst bei langen Offline-Zeiten), Konsens, effiziente Speicherung und minimalen (mobilen) Datenbedarf. Zur Berechnung von Futtermischungen setzt die App auf moderne Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) sowie auf maßgeschneiderte neue Technologien für eine Reihe von Erweiterungen, etwa unscharfe und weiche Constraints.