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Enregistrement W1589450981 · doi:10.3389/fphar.2015.00101

Assessing the impact of dietary habits on health-related quality of life requires contextual measurement tools

2015· article· en· W1589450981 sur OpenAlexfundno aff
Cristina Ruano-Rodríguez, Lluís Serra‐Majem, Dominique Dubois

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment international
Mots-clésQuality of life (healthcare)Environmental healthMedicineGerontologyContext (archaeology)Public healthPsychological interventionDiseasePopulationInclusion (mineral)Non-communicable diseasePsychologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase of non-communicable diseases at all ages has fostered the general concern for sustaining population health worldwide. Unhealthy lifestyles and dietary habits impacting physical and psycho-social health are well known risk factors for developing life threatening diseases. Identifying the determinants of quality of life is an important task from a Public Health perspective. Consumer-Reported Outcome measures of health-related quality of life (HRQoL) are becoming increasingly necessary and relevant in the field of nutrition. However, quality of life questionnaires are seldom used in the nutrition field. We conducted a scientific literature search to find out the questionnaires used to determine the association between dietary habits and quality of life. A total of 13 studies were eligible for inclusion. Across these studies the short form-36, a generic (non-disease specific) HRQoL measurement instrument was the most widely used. However, generic measures may have limited content validity in the context of dietary habits interventions. We recommend additional contextual diet-specific HRQoL measures are also needed for evaluating the impact of diet habits on daily life functioning and well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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