Reproducibility of a food menu to measure energy and macronutrient intakes in a laboratory and under real-life conditions
Notice bibliographique
Résumé
Given the limitations associated with the measurement of food intake, we aimed to determine the reliability of a food menu to measure energy intake (EI) and macronutrient intake within the laboratory and under free-living conditions. A total of eight men and eight women (age 25·74 (sd 5·9) years, BMI 23·7 (sd 2·7) kg/m²) completed three identical in-laboratory sessions (ILS) and three out-of-laboratory sessions (OLS). During the ILS, participants had ad libitum access to a variety of foods, which they chose from a menu every hour, for 5 h. For the OLS, the foods were chosen from the menu at the start of the day and packed into containers to bring home. There were no significant differences in total EI (6118·6 (sd 2691·2), 6678·8 (sd 2371·3), 6489·5 (sd 2742·9) kJ; NS) between the three ILS and three OLS (6816·0 (sd 2713·2), 6553·5 (sd 2364·5), 6456·4 (sd 3066·8) kJ; NS). Significant intraclass correlations (ICC) for total energy (r 0·77, P<0·0001), carbohydrate (r 0·81, P<0·0001), dietary fat (r 0·54, P<0·0001) and protein (r 0·81, P<0·0001) intakes for the ILS and significant ICC for total energy (r 0·85, P<0·0001), carbohydrate (0·85, P<0·0001), dietary fat (0·72 P<0·0001) and protein (0·80, P<0·0001) intakes for the OLS were noted. The average within-subject CV for total EI was 18·3 (sd 10·0) and 16·1 (sd 10·3) % for the ILS and OLS, respectively, with a pleasantness rating for foods consumed of 124 (sd 14) mm out of 150 mm (83 %). Overall, the food menu produces a relatively reliable measure of EI inside and outside the laboratory. The results also underscore the difficulties in capturing a representative image of food intake given the relatively high day-to-day variation in the amount and composition of foods consumed.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».