Validation of an FFQ to assess dietary protein intake in type 2 diabetic subjects attending primary health-care services in Mali
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate a 53-item quantitative FFQ (QFFQ) for the assessment of dietary protein intake in type 2 diabetic outpatients in Bamako, Mali. DESIGN: Consumption of protein-containing foods over the week preceding the interview was measured with a 7d QFFQ and compared with intakes measured with 48-h recalls. SETTING: Centre National de Lutte contre le Diabète. SUBJECTS: Seventeen male and forty female adults with type 2 diabetes. RESULTS: Correlation between protein intakes estimated using the QFFQ and 48h recalls was 0.63 (P < 0.0001). There was no significant difference between the two methods concerning the total protein daily intakes and intakes per kilogram of body weight. The QFFQ indicated that foods of animal origin were a lesser source of protein. Animal protein intake did not differ between men and women but sources did. In men, the main sources were beef (54 % of total animal protein), fish (15 %) and milk powder (8 %). In women, the principal sources were fish (28 %), beef (20 %) and birds (13 %). In contrast, plant protein intake was significantly higher in men than in women (P = 0.01), but the same plant foods contributed in similar proportions for both genders, rice being by far the greatest source (47 % of plant protein in men, 53 % in women). CONCLUSION: The QFFQ developed in this study is a valid tool to evaluate dietary protein intakes in Malian diabetic subjects. While the total protein intakes were low in both men and women, differences in choices and amounts of protein food sources were shown.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».