Validation of self-reported anthropometrics in the Adventist Health Study 2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relying on self-reported anthropometric data is often the only feasible way of studying large populations. In this context, there are no studies assessing the validity of anthropometrics in a mostly vegetarian population. The objective of this study was to evaluate the validity of self-reported anthropometrics in the Adventist Health Study 2 (AHS-2). METHODS: We selected a representative sample of 911 participants of AHS-2, a cohort of over 96,000 adult Adventists in the USA and Canada. Then we compared their measured weight and height with those self-reported at baseline. We calculated the validity of the anthropometrics as continuous variables, and as categorical variables for the definition of obesity. RESULTS: On average, participants underestimated their weight by 0.20 kg, and overestimated their height by 1.57 cm resulting in underestimation of body mass index (BMI) by 0.61 kg/m(2). The agreement between self-reported and measured BMI (as a continuous variable), as estimated by intraclass correlation coefficient, was 0.97. The sensitivity of self-reported BMI to detect obesity was 0.81, the specificity 0.97, the predictive positive value 0.93, the predictive negative value 0.92, and the Kappa index 0.81. The percentage of absolute agreement for each category of BMI (normoweight, overweight, and obese) was 83.4%. After multivariate analyses, predictors of differences between self-reported and measured BMI were obesity, soy consumption and the type of dietary pattern. CONCLUSIONS: Self-reported anthropometric data showed high validity in a representative subsample of the AHS-2 being valid enough to be used in epidemiological studies, although it can lead to some underestimation of obesity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».