Race-specific validation of food intake obtained from a comprehensive FFQ: the Adventist Health Study-2
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess race-specific validity of food and food group intakes measured using an FFQ. DESIGN: Calibration study participants were randomly selected from the Adventist Health Study-2 (AHS-2) cohort by church, and then by subject-within-church. Intakes of forty-seven foods and food groups were assessed using an FFQ and then compared with intake estimates measured using six 24 h dietary recalls (24HDR). We used two approaches to assess the validity of the questionnaire: (i) cross-classification by quartile and (ii) de-attenuated correlation coefficients. SETTING: Seventh-day Adventist church members geographically spread throughout the USA and Canada. SUBJECTS: Members of the AHS-2 calibration study (550 whites and 461 blacks). RESULTS: The proportion of participants with exact quartile agreement in the FFQ and 24HDR averaged 46 % (range: 29-87 %) in whites and 44 % (range: 25-88 %) in blacks. The proportion of quartile gross misclassification ranged from 1 % to 11 % in whites and from 1 % to 15 % in blacks. De-attenuated validity correlations averaged 0·59 in whites and 0·48 in blacks. Of the forty-seven foods and food groups, forty-three in whites and thirty-three in blacks had validity correlations >0·4. CONCLUSIONS: The AHS-2 questionnaire has good validity for most foods in both races; however, validity correlations tend to be higher in whites than in blacks.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».