Accuracy of portion size reporting in the Automated Self‐Administered 24‐hour recall (ASA24) compared to interviewer‐administered recalls (36.6)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess accuracy of portion size reporting in ASA24 compared to interviewer‐administered recalls. Methods: True intake for three meals was ascertained among 81 adults by inconspicuously weighing foods and beverages offered at a buffet before and after each participant served him/herself, as well as plate waste. Participants were randomly assigned to complete ASA24 or an interviewer‐administered Automated Multiple‐Pass Method (AMPM) recall the following day. Differences between true and reported gram weights were calculated for each consumed item for which a match was reported by respondents and averaged. Results: For foods and drinks truly consumed for which respondents reported a match (80% for ASA24 and 83% for AMPM), mean differences between true and reported portion sizes were ‐3.7 grams for ASA24 and ‐11.8 grams for AMPM (absolute differences: 40.5 grams for ASA24 and 39.8 grams for AMPM (p=0.44)). Differences for primary foods and drinks were ‐5.1 grams for ASA24 and ‐14.4 grams for AMPM, and for additions to or ingredients in multi‐component items, 0.60 grams for ASA24 and ‐6.2 grams for AMPM. Discussion: Previous analyses indicate similar match rates (i.e., the proportion of items consumed for which a corresponding food or drink was reported) and energy, nutrient and food group estimates between ASA24 and AMPM. The current results suggest that the accuracy of portion size reporting is also similar, providing further evidence that ASA24 performs well relative to interviewer‐administered recalls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».