Validation of a quantitative food frequency questionnaire for Inuit population in Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Validation of a quantitative food frequency questionnaire (QFFQ) developed specifically for Inuit is necessary to determine its usefulness in assessing dietary intake and adequacy and in identifying dietary risk factors for chronic disease in this population. METHODS: Seventy-five randomly selected Inuit adults in Nunavut, Canada, were recruited. Mean daily intake of nutrients from one to three 24-h recalls was used as the reference to measure QFFQ validity. Crude and energy-adjusted Spearman rank correlations (ρ), cross classification and weighted kappa were computed as measures of concordance. Bland-Altman plotting was used for additional assessment. RESULTS: Excluding four participants with daily energy intake of >25.1 MJ, 71 participants were included in the analysis. For all nutrients, mean daily intake from the QFFQ was higher than the recall. ρ's for macronutrients were in the range 0.71 for carbohydrate to 0.25 for protein. The best ρ amongst micronutrients was observed for vitamin C (0.66). Overall correlation between the two dietary tools improved after correction for within-person variance (from 0.46 to 0.49), although adjusting for energy did not improve the overall coefficient. When nutrient intakes were categorised into quartiles, the QFFQ and 24-h recalls indicated relative agreement proportion (same or adjacent quartiles) of 83% for energy, 94% for total sugar, 83% for macronutrients and 77% for micronutrients. Bland-Altman plots showed a tendency for increased scatter of the differences in nutrients at higher intakes. CONCLUSIONS: The QFFQ developed is valid and can be used to assess usual dietary intake and dietary adequacy, determine the contribution of foods to specific nutrient intakes, and identify dietary risk factors for chronic disease amongst this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».