A New Mobile Phone-Based Tool for Assessing Energy and Certain Food Intakes in Young Children: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood obesity is an increasing health problem globally. Obesity may be established already at pre-school age. Further research in this area requires accurate and easy-to-use methods for assessing the intake of energy and foods. Traditional methods have limited accuracy, and place large demands on the study participants and researchers. Mobile phones offer possibilities for methodological advancements in this area since they are readily available, enable instant digitalization of collected data, and also contain a camera to photograph pre- and post-meal food items. We have recently developed a new tool for assessing energy and food intake in children using mobile phones called the Tool for Energy Balance in Children (TECH). OBJECTIVE: The main aims of our study are to (1) compare energy intake by means of TECH with total energy expenditure (TEE) measured using a criterion method, the doubly labeled water (DLW) method, and (2) to compare intakes of fruits and berries, vegetables, juice, and sweetened beverages assessed by means of TECH with intakes obtained using a Web-based food frequency questionnaire (KidMeal-Q) in 3 year olds. METHODS: In this study, 30 Swedish 3 year olds were included. Energy intake using TECH was compared to TEE measured using the DLW method. Intakes of vegetables, fruits and berries, juice, as well as sweetened beverages were assessed using TECH and compared to the corresponding intakes assessed using KidMeal-Q. Wilcoxon matched pairs test, Spearman rank order correlations, and the Bland-Altman procedure were applied. RESULTS: The mean energy intake, assessed by TECH, was 5400 kJ/24h (SD 1500). This value was not significantly different (P=.23) from TEE (5070 kJ/24h, SD 600). However, the limits of agreement (2 standard deviations) in the Bland-Altman plot for energy intake estimated using TECH compared to TEE were wide (2990 kJ/24h), and TECH overestimated high and underestimated low energy intakes. The Bland-Altman plots for foods showed similar patterns. The mean intakes of vegetables, fruits and berries, juice, and sweetened beverages estimated using TECH were not significantly different from the corresponding intakes estimated using KidMeal-Q. Moderate but statistically significant correlations (ρ=.42-.46, P=.01-.02) between TECH and KidMeal-Q were observed for intakes of vegetables, fruits and berries, and juice, but not for sweetened beverages. CONCLUSION: We found that one day of recordings using TECH was not able to accurately estimate intakes of energy or certain foods in 3 year old children.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».