Self-reported dietary energy intake of normal weight, overweight and obese adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the present paper was to assess dietary energy reporting as a function of sex and weight status among Ontario and Alberta adolescents, using the ratio of energy intake (EI) to estimated BMR (BMRest). DESIGN: Data were collected using the FBQ, a validated web-based dietary assessment tool (including a 24 h dietary recall, FFQ, and food and physical activity behavioural questions). BMI was calculated from self-reported height and weight and participants were classified as normal weight, overweight or obese. BMR was calculated using the WHO equations (based on weight). Reporting status was identified using the ratio EI:BMRest. SETTING: Data were collected in public, Catholic and private schools in Ontario and Alberta, Canada. SUBJECTS: A total of 1917 (n 876 male and n 1041 female) students (n 934 grade 9 and n 984 grade 10) participated. RESULTS: The mean EI:BMRest ratio across all participants was 1.4 (sd 0.6), providing evidence of under-reporting for the total sample. Females under-reported more than males (t = 6.27, P < 0.001), and under-reporting increased with increasing weight status for both males (F = 33.21, P < 0.001) and females (F = 14.28, P < 0.001). After removing those who reported eating less to lose weight, the EI:BMRest was 1.56 (sd 0.6) for males and 1.4 (sd 0.6) for females. CONCLUSION: The present study highlights methodological challenges associated with self-reported dietary data. Systematic differences in under-reporting of dietary intake by gender and weight status were observed using a web-based survey, similar to observations made using paper-based 24 h recalls and dietitian interviews.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».